การฝึก AI (Training AI) เป็นกระบวนการที่สำคัญในการทำให้ AI สามารถตีความและเรียนรู้จากข้อมูลได้อย่างถูกต้อง ซึ่งกระบวนการนี้ต้องใช้เวลาและความอดทนคล้ายกับการเรียนรู้ของมนุษย์ การมีข้อมูลที่มีคุณภาพสูงและการระบุข้อมูลอย่างถูกต้องเป็นสิ่งที่จำเป็น เพื่อหลีกเลี่ยงผลลัพธ์ที่ไม่พึงประสงค์จากการฝึกด้วยข้อมูลที่มีคุณภาพต่ำ
การฝึก AI ประกอบด้วยขั้นตอนหลัก 3 ขั้นตอน :
- การฝึก (Training): AI ได้รับชุดข้อมูลการฝึกอบรมและเริ่มตัดสินใจตามข้อมูลนั้น มีการปรับแต่งเพื่อแก้ไขข้อผิดพลาดและเพิ่มความแม่นยำ การระวัง “overfitting” หรือการเรียนรู้เฉพาะข้อมูลที่ฝึกจนไม่สามารถตีความข้อมูลใหม่ได้เป็นสิ่งสำคัญ
- การตรวจสอบ (Validation): ใช้ชุดข้อมูลใหม่เพื่อตรวจสอบประสิทธิภาพของ AI และปรับปรุงข้อผิดพลาดที่พบเพื่อให้ AI ทำงานได้ดีขึ้น
- การทดสอบ (Testing): ใช้ชุดข้อมูลที่ไม่มีการติดป้ายหรือเป้าหมายเพื่อทดสอบความสามารถในการตัดสินใจของ AI หากผลลัพธ์ไม่เป็นที่พอใจ จะต้องกลับไปปรับปรุงและฝึกใหม่
หนึ่งในเครื่องมือหลักที่ใช้ในการฝึกอบรม AI คือ Machine Learning (ML) ซึ่งทำให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้จากข้อมูลโดยไม่ต้องมีการเขียนโปรแกรมให้ทำงานอย่างเฉพาะเจาะจง การเรียนรู้ของเครื่องช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถรับรู้และตีความข้อมูลจากโลกภายนอกได้อย่างแม่นยำ เช่น การรู้จำรูปภาพ เสียง และท่าทาง ในบทความนี้เราจะใช้ Teachable Machine ของ Google เพื่อแสดงตัวอย่างการฝึก AI ให้เรียนรู้และจดจำรูปภาพ
Teachable Machine เป็นเครื่องมือจาก Google ที่ออกแบบมาให้ใช้งานง่ายและเหมาะสำหรับผู้เริ่มต้น โดยไม่ต้องมีความรู้ทางด้านการเขียนโปรแกรม นอกจากนี้ยังเป็นวิธีที่ดีในการฝึกคอมพิวเตอร์ให้รู้จำข้อมูลต่าง ๆ เช่น รูปภาพ เสียง และท่าทางขั้นตอนการฝึกให้ AI เรียนรู้รูปภาพด้วย Teachable Machine
ขั้นตอนการฝึกให้ AI เรียนรู้รูปภาพด้วย Teachable Machine
- เริ่มต้นโปรเจกต์ใหม่
o ไปที่ Teachable Machine และเลือก “Get Started”
o เลือก “Image Project” เพื่อสร้างโปรเจกต์ใหม่สำหรับการรู้จำรูปภาพ
2. สร้างคลาส
o คุณจะเห็นหน้าจอที่ให้คุณสร้างคลาสสำหรับข้อมูลที่ต้องการแยกประเภท เช่น “แมว” และ “สุนัข”
o อัปโหลดรูปภาพตัวอย่างสำหรับแต่ละคลาส เช่น รูปภาพของแมวและสุนัขที่คุณต้องการให้ AI รู้จำ
- ฝึกโมเดล
o หลังจากอัปโหลดรูปภาพเรียบร้อยแล้ว ให้คลิกที่ “Train Model” เพื่อเริ่มการฝึกโมเดล AI ด้วยข้อมูลที่คุณให้
- ทดสอบโมเดล
o หลังจากการฝึกเสร็จสิ้น คุณสามารถทดสอบโมเดลโดยการอัปโหลดรูปภาพใหม่ หรือใช้กล้องเว็บแคมเพื่อตรวจสอบว่า AI สามารถรู้จำรูปภาพได้ถูกต้องหรือไม่
การทดสอบผลลัพธ์
การทดสอบโมเดลเป็นขั้นตอนสำคัญในการตรวจสอบความแม่นยำของ AI หลังจากฝึกอบรม โมเดลจะทำการจัดประเภทรูปภาพใหม่ที่อัปโหลดตามคลาสที่เรียนรู้ เช่น การจำแนกภาพที่เป็นแมวหรือสุนัข
การใช้ Teachable Machine มีประโยชน์มากมาย :
• ง่ายต่อการใช้งาน : ไม่จำเป็นต้องมีความรู้ด้านการเขียนโปรแกรม
• รวดเร็ว : ใช้เวลาในการฝึกไม่นาน
• ยืดหยุ่น : สามารถใช้กับข้อมูลหลายประเภท เช่น รูปภาพ เสียง และท่าทาง
• ฟรี : ใช้งานได้ฟรีบนเว็บไซต์ของ Google
สรุป
การฝึกคอมพิวเตอร์ให้รู้จำรูปภาพ เสียง และท่าทางผ่าน Teachable Machine เป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพในการนำ Machine Learning มาใช้ในชีวิตประจำวัน ด้วยการใช้งานที่ไม่ซับซ้อนและไม่ต้องมีความรู้ทางด้านการเขียนโปรแกรม คุณสามารถสร้างโมเดล AI ที่สามารถรู้จำข้อมูล ได้อย่างแม่นยำ ไม่ว่าจะเป็นการรู้จำรูปภาพสัตว์เลี้ยง การรู้จำเสียงพูด หรือการรู้จำท่าทางต่าง ๆ ดังนั้น ลองใช้ Teachable Machine วันนี้และค้นพบความสนุกในการฝึก AI ด้วยตัวคุณเอง
