ก้าวแรกสู่วิธีสร้าง AI ระบบปัญญาประดิษฐ์ด้วยตัวคุณเอง แบบมืออาชีพ

  • AI หรือปัญญาประดิษฐ์เป็นเทคโนโลยีที่จะช่วยให้เราสามารถทำงานได้อย่างง่าย สะดวก รวดเร็ว ช่วยเพิ่มอัตราการทำงานให้แม่นยำ และลดความเสี่ยงในธุรกิจเราได้เช่นกัน 
  • ธุรกิจในปัจจุบันต่างต้องการ AI เพื่อเข้ามาช่วยในการดำเนินการของธุรกิจ เพราะสามารถช่วยพัฒนาองค์กรได้ดี ช่วยประเมินคู่แข่งและวางแผนในอนาคตสำหรับโอกาสทางการเติบโตของธุรกิจเราได้
  • ทักษะที่จะเป็นในการสร้าง AI ที่ต้องมีเช่นทักษะการเขียนโปรแกรม การเข้าใจระบบทั้ง MAchine Learning และ Deep Learning รวมไปถึงทักษะการวิเคราะห์ข้อมูล และการมีจริยธรรมในการพัฒนาระบบด้วยเช่นกัน 
  • วิธีสร้าง AI ให้ตรงต่อความต้องการจะต้องกำหนดวัตถุประสงค์ให้ชัดเจน เตรียมข้อมูลให้ครบ และตรวจสอบระบบให้ถี่ถ้วน เพื่อเราจะได้สร้าง AI ที่สามารถช่วยเราในการทำงานได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ 
  • AI สามารถช่วยในการทำงานได้อย่างหลากหลายด้านไม่ว่าจะเป็นในระบบอุตสาหกรรมการผลิต ทางด้านการแพทย์ ตลอดจนด้านการศึกษา 
  • DUSCAP จาก DIA ทางเลือกใหม่ในสร้าง AI ไม่ว่าจะเป็นมือใหม่ หรือคนที่ไม่มีความรู้ด้านการสร้าง AI  ก็สามารถสร้าง AI Application แบบมืออาชีพได้

การสร้าง AI แบบมืออาชีพใครๆ ก็สามารถทำได้หากมีพื้นฐานและรู้เคล็ดลับเทคนิคพิเศษ โดยบทความนี้จะพาเข้าไปสู่โลกของการสร้าง AI ฉบับมืออาชีพ มาเรียนรู้สิ่งสำคัญที่สุดอย่างพื้นฐาน ไปจนถึงเทคนิค และขั้นตอนปฏิบัติ ซึ่งจะทำให้สร้าง พัฒนา และเรียนรู้ AI ได้ด้วยตัวเราเอง ไม่ว่าจะมือใหม่หรือนักพัฒนาที่มากประสบการณ์ก็สามารถมาศึกษาวิธีสร้าง AI เพิ่มเติมผ่านบทความนี้

7 ขั้นตอนปลดล็อกโลก AI วิธีสร้างระบบปัญญาประดิษฐ์

วิธีสร้าง AI ฟังแล้วดูเหมือนจะยาก แต่เราก็สามารถทำเองได้ง่ายๆ ด้วยทักษะพื้นฐานที่เรามี ซึ่งแต่ละขั้นตอนต้องทำอย่างไร มีอะไรบ้าง มาดูกันผ่าน 7 ขั้นตอนปลดล็อคโลก AI วิธีสร้างระบบปัญญาประดิษฐ์ ดังนี้

1. กำหนดวัตถุประสงค์ หรือปัญหาที่ต้องการแก้ไข (Problem Understanding)

วิธีสร้าง AI มาสักตัวหนึ่ง ในอันดับแรกเราต้องกำหนดให้ชัดเจนว่าวัตถุประสงค์ของเราคืออะไร ทำไมถึงต้องมี AI ตัวนี้ ดังนั้นเราจึงต้องรู้ปัญหาและวัตถุประสงค์เพื่อสร้าง AI ของเราเพื่อพัฒนาขึ้นมาให้ตอบโจทย์ต่อความต้องการ และทำให้ระบบปัญญาประดิษฐ์ของเราคุ้มค่า คุ้มต้นทุนในการสร้างและก่อให้เกิดประสิทธิภาพในการทำงานสูงสุด

2. ค้นหาและรวบรวมข้อมูลให้มากที่สุด (Data Collection)

วิธีที่จะสร้าง AI มาให้มีประสิทธิภาพและเพื่อให้สามารถทำงานได้ดีจำเป็นอย่างมากที่จะต้องใช้ข้อมูลเพื่อป้อนให้เกิดการเรียนรู้ของ AI จนนำไปสู่การทำงานอย่างชาญฉลาดของระบบ โดยการจะรวบรวมข้อมูลนั้นจะต้องอาศัยการทำงานร่วมกันทั้ง Data Scientist เพื่อทำการแปลโจทย์ข้อมูลที่ลูกค้าต้องการ เพื่อวางแผนในการรวบรวมข้อมูล จากนั้น Data Annotator กับ Project Manager จะวางแผนในการเก็บรวบรวมข้อมูล เพื่อดำเนินการต่อไป

3. เตรียมข้อมูลให้ครบถ้วน (Data Preparation)

การเตรียมข้อมูลจะมีรูปแบบที่แตกต่างกันออกไปตามลักษณะของข้อมูลที่ได้ โดยข้อมูลที่เป็นข้อความจะต้องมีการพิมพ์และถอดข้อมูลออกมา หรือถ้าเป็นข้อมูลรูปภาพก็จะต้องพิจารณาถึงคุณภาพของข้อมูลทั้งความชัดเจนของภาพ ความคมชัด และขนาดภาพ และข้อมูลประเภท Structured Data เช่น Exel จะต้องเป็นข้อมูลที่มีคุณภาพ มีนัยสำคัญที่สามารถวิเคราะห์ต่อไปได้

4. เลือกรูปแบบ AI (Choosing AI)

อีกขั้นตอนที่สำคัญสำหรับวิธีสร้าง AI ให้ออกมาตรงความต้องการคือการเลือกอัลกอริทึม AI ให้เหมาะสมต่อระบบ โดยจะต้องคำนึงถึงสิ่งที่มีในการสร้าง ไม่ว่าจะเป็นประเภทของข้อมูลที่มี ความซับซ้อนของปัญหา คุณภาพและประสิทธิภาพในการทำงาน ซึ่งขั้นตอนนี้จำเป็นที่จะต้องเข้าใจประเภทของ AI ด้วย

5. สอน AI ด้วยการป้อนข้อมูลที่เตรียมไว้ (Train)

หลังจากที่เราเลือกอัลกอริทึมที่เหมาะสมต่อความต้องการได้แล้ว วิธีสร้าง AI ขั้นต่อไปคือการเทรนให้ AI ได้เรียนรู้ โดยการใช้เซ็ทข้อมูลสำหรับการสอน (Training Set) เพื่อการพัฒนา อีกทั้งจะต้องมีการทดสอบข้อมูล Validation Set เพื่อการหาค่าตัวแปลที่เหมาะสมสำหรับโมเดล เพื่อให้ได้มาเป็นโมเดลที่พร้อมใช้งาน

6. ทดสอบและประเมินผล AI (Evaluation)

ลำดับถัดมาสำหรับวิธีสร้าง AI คือการทดสอบโมเดลของเราด้วยชุดข้อมูลที่โมเดลยังไม่เคยเห็นมาก่อนด้วยข้อมูลชุดทดสอบ (Test Set) ซึ่งจะทำให้เราเห็นถึงประสิทธิภาพในการทำงานจริงของโมเดล และถ้าหากพบข้อบกพร่องเราก็จะสามารถนำไปแก้ไข้ได้อย่างตรงจุด สามารถพัฒนาใหม่ได้ และเพื่อให้เราสามารถสร้าง AI  ที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดออกมาใช้งาน

7. นำ AI ไปใช้งานจริง (Deployment)

ขั้นตอนสุดท้ายสำหรับวิธีสร้าง AI คือการนำระบบ AI ออกมาให้ได้ใช้งานจริง ไม่ว่าจะผ่านแอปพลิเคชัน หรือการให้เข้าใช้งานผ่านเว็ปไซต์ โดยเมื่อใช้งานระบบก็จะช่วยในการเก็บข้อมูลผู้ใช้ที่จำเป็น เพื่อทำให้ผู้พัฒนาเห็นถึงลักษณะการใช้งานและจำนวนของผู้เข้าใช้งาน อีกทั้งหากพบส่วนที่สามารถพัฒนาได้ก็จะสามารถนำไปพัฒนาเพื่อเพิ่มช่วยประสบการณ์ที่ดีในการใช้งานและเพิ่มประสิทธิภาพของระบบ AI ให้ดีมากยิ่งขึ้น