Artificial Intelligence

PlAwAnSaI · Mar 8, 2025

ประเภทของการเรียนรู้:
- ต้องการพยากรณ์การใช้ไฟฟ้าในอนาคต → Prediction
  เนื่องจากเป็นการพยากรณ์แนวโน้มของการใช้ไฟฟ้าในอนาคตจากข้อมูลในอดีต
- ต้องการพัฒนาระบบที่สามารถแยกประเภทของ Email เป็น Spam หรือไม่ Spam → Classification
  เป็นการจัดประเภทข้อมูล Email ออกเป็นสองกลุ่ม (Spam/ไม่ Spam)
- วิเคราะห์ข้อมูลการเคลื่อนที่ของประชากรเพื่ออธิบายพฤติกรรม → Descriptive Inference
  เป็นการอธิบายข้อมูลและทำความเข้าใจพฤติกรรมที่เกิดขึ้นจากข้อมูลการเคลื่อนที่ของประชากร
- พัฒนาระบบที่ช่วยหาวิธีการขนส่งสินค้าที่มีต้นทุนต่ำที่สุด → Optimization
  เป็นการหาวิธีที่มีประสิทธิภาพสูงสุดในการขนส่งสินค้าเพื่อลดต้นทุน
  .
ชนิดของข้อมูลที่สามารถนำไปสร้างเป็นภาพได้:
- UINT8 (Unsigned Integer 8-bit)
  ใช้กันทั่วไปในการเก็บค่า Pixel ของภาพ (0-255) ในภาพแบบ Grayscale และ RGB
- Float64 (64-bit Floating Point)
  ใช้แทนค่าตัวเลขที่มีทศนิยม แม้ไม่ใช่รูปแบบทั่วไปของภาพ แต่สามารถใช้เก็บค่า Pixel ที่เป็น Normalized Values (เช่น 0.0 ถึง 1.0)
- Float32 (32-bit Floating Point)
  เช่นเดียวกับ Float64 มักใช้ในการประมวลผลภาพแบบ Deep Learning หรือ Graphic Computer
  .
อุปกรณ์สำหรับใช้ในการพัฒนา IoT:
- ESP8266: เป็น Module Wi-Fi ราคาถูกที่ได้รับความนิยมในการพัฒนา IoT
- Arduino Board: Board Micro Controller ยอดนิยมที่ใช้พัฒนาอุปกรณ์ IoT
- Raspberry Pi: Computer ขนาดเล็กที่ใช้กันมากในโครงการ IoT
  .
ค่า WER (Word Error Rate) ตามสูตรที่กำหนด: 𝑊𝐸𝑅 = (𝑆 + 𝐼 + 𝐷) / 𝑁
ข้อมูลที่กำหนด:
Target Tokens: ["ชอบ", "กิน", "ไก่ทอด", "และ", "ส้มตำ"]
Generated Tokens: ["ชอบ", "กิน", "กลิ่น", "ไก่ทอด", "ส้มตำ", "มา"]
วิเคราะห์ความผิดพลาด:
S (Substitutions - คำที่แทนที่กัน) "กลิ่น" ถูกแทนที่ "ไก่ทอด" (1 คำ)
D (Deletions - คำที่หายไป) "และ" หายไป (1 คำ)
I (Insertions - คำที่เพิ่มเข้ามา) "มา" ถูกเพิ่มเข้ามา (1 คำ)
N (จำนวนคำใน Target Sentence) ["ชอบ", "กิน", "ไก่ทอด", "และ", "ส้มตำ"] → 5 คำ
แทนค่าลงในสูตร:= (1+1+1) / 5 = 3/5
นิพจน์ (P → Q) ∧ (Q → P) หมายถึง P และ Q มีค่าความจริงเหมือนกันเสมอ
นี่คือความหมายของ "การเชื่อมโดยสมมูล" (Biconditional) ซึ่งเขียนแทนด้วย P ⟷ Q
Unsupervised Learning เป็น Technique การเรียนรู้ของเครื่องที่ไม่ต้องการ Label ในข้อมูล Input ในการฝึก
การคำนวณจาก ตำแหน่ง End-effector ของแขนกลหุ่นยนต์ เพื่อหามุมองศาการเคลื่อนที่ของ แต่ละจุดหมุน (Angle of Joint) เป็นปัญหา Inverse Kinematics (IK)
Inverse Kinematics (IK): ใช้คำนวณมุมของข้อต่อเพื่อให้ End-effector ไปยังตำแหน่งที่ต้องการ
Direct Kinematics (DK): ใช้หาตำแหน่งของ End-effector จากมุมของข้อต่อ (ตรงข้ามกับ IK)
หากมีข้อมูลเสียงจำนวนน้อย การรู้จำเสียงพูดด้วย HMM จะให้ประสิทธิภาพดีกว่าแบบจำลอง DNN แบบทั่วไป เพราะ HMM (Hidden Markov Model) ใช้ข้อมูลที่มีโครงสร้างชัดเจนและทำงานได้ดีเมื่อข้อมูลมีขนาดเล็ก ขณะที่ DNN (Deep Neural Network) ต้องการข้อมูลจำนวนมาก

การรู้จำเสียงพูดแบบจำลอง DNN จะต้องอาศัยคลังข้อมูลจำนวนมากจึงจะได้แบบจำลองมีประสิทธิภาพ เพราะ DNN ต้องการข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อเรียนรู้รูปแบบเสียงพูดอย่างมีประสิทธิภาพ

ในกรณีทั่วไป HMM เร็วกว่า DNN เพราะมีโครงสร้างที่ง่ายกว่า แต่ให้ความแม่นยำน้อยกว่าเมื่อเทียบกับ DNN บนข้อมูลขนาดใหญ่

หากมีข้อมูลขนาดใหญ่มากๆ เช่น 1,000 ชั่วโมง แบบจำลอง DNN จะให้ประสิทธิภาพดีกว่าแบบจำลอง HMM เพราะ DNN สามารถเรียนรู้คุณลักษณะเชิงลึกจากข้อมูลจำนวนมาก ทำให้แม่นยำกว่า HMM

เครือข่ายประสาทเทียม (Neural Network) เป็น Technique การเรียนรู้เชิงลึกที่ทรงพลัง เหมาะอย่างยิ่งสำหรับงานที่เกี่ยวข้องกับการรู้จำรูปแบบและการจำแนกประเภท เช่น การรู้จำและจำแนกตัวเลขที่เขียนด้วยมือจากภาพ เครือข่ายประสาทเทียมได้รับแรงบันดาลใจมาจากเครือข่ายประสาทชีวภาพในสมองมนุษย์
ระบบ AI ที่มีปฏิสัมพันธ์กับสภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลาและต้องเรียนรู้การกระทำที่เหมาะสมที่สุดโดยอาศัยการเรียนรู้แบบ Reinforcement ตัวอย่างเช่น ระบบ Self-driving Car อาจได้รับรางวัลเชิงบวกสำหรับการขับขี่ที่ปลอดภัยและมีประสิทธิภาพ และได้รับบทลงโทษเชิงลบสำหรับการชนหรือการละเมิดกฎจราจร
Embedding มีบทบาทสำคัญในการแสดงและทำความเข้าใจความหมายของคำและภาษา, Model ภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) มักได้รับการฝึกฝนบนข้อมูลข้อความจำนวนมหาศาล และ Embedding ถูกใช้เพื่อแสดงคำหรือ Token ในข้อมูลนี้ในรูปแบบของ Vector เชิงตัวเลข
Fine-tuning คือกระบวนการปรับแต่ง Model ภาษาที่ผ่านการฝึกฝนมาก่อนแล้ว เพื่อให้สามารถทำงานเฉพาะทางได้ โดยการฝึกฝนเพิ่มเติมบนข้อมูลที่มีการติดฉลาก (Label) สำหรับงานเหล่านั้น
Multimodal Model ถูกออกแบบมาเป็นพิเศษเพื่อรองรับข้อมูลนำเข้าจากหลายรูปแบบ เช่น ข้อความ ภาพ เสียง และ VDO, Model เหล่านี้สามารถผสมผสานและประมวลผลข้อมูลจากแหล่งข้อมูลนำเข้าที่แตกต่างกันได้
Amazon Comprehend เป็นบริการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language) ที่สามารถวิเคราะห์ข้อความและดึงข้อมูลเชิงลึกต่างๆ เช่น ความรู้สึก, Entity, วลีสำคัญ (Key Phrase) และหัวข้อ (Topic)
Amazon SageMaker เป็นบริการที่มีการจัดการอย่างเต็มรูปแบบ (Fully Managed) ซึ่งให้บริการ Machine Learning Lifecycle อย่างครบถ้วน รวมถึงการเตรียมข้อมูล การสร้าง Model การฝึกสอน (Training), การปรับแต่ง (Tuning), และการ Deploy
การประมวลผลเอกสารอัจฉริยะ (Intelligent Document Processing/IDP) คือรูปแบบการใช้งานที่ดึงและจำแนกข้อมูลสารสนเทศจากข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างหรือที่มีโครงสร้าง สร้างสรุปความ และแสดงข้อมูลเชิงลึกที่นำไปดำเนินการได้จริง

การจดจำใบหน้า คือ Software ที่ระบุหรือยืนยันตัวตนของบุคคลโดยใช้ใบหน้า

Computer Vision คือรูปแบบการใช้งาน AI ที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์และทำความเข้าใจภาพและ VDO Digital

การตรวจจับการหลอกลวง คือรูปแบบการใช้งาน AI ที่ระบุและป้องกันกิจกรรมที่เป็นการหลอกลวง เช่น การฉ้อโกงบัตร Credit หรือภัยคุกคามการรักษาความปลอดภัยทาง Cyber
การใช้ Algorithm ของ Computer Vision และ Machine Learning (ML) เพื่อตรวจสอบการควบคุมคุณภาพบนสายการผลิตโดยอัตโนมัติ เป็นการนำ Technology AI/ML ไปใช้ได้เหมาะสม โดยวิธีนี้ใช้ระบบ AI/ML เพื่อตรวจจับรูปแบบและความผิดปกติ จึงตรวจสอบคุณภาพได้อย่างสม่ำเสมอและปรับขนาดได้ ซึ่งก็จะช่วยปรับปรุงคุณภาพของผลิตภัณฑ์และลดความจำเป็นในการตรวจสอบด้วยตนเองได้ในท้ายที่สุด
Technique ของ ML:
- การถดถอย ใช้แก้ปัญหาที่ต้องอาศัยการคาดการณ์ค่าตัวเลขแบบต่อเนื่อง (เช่น คาดการณ์ราคาขายบ้าน)
- การจำแนกประเภทเป็น Technique การเรียนรู้แบบมีผู้ดูแลที่ใช้กำหนดประเภทหรือหมวดหมู่ให้กับ Instance ข้อมูลใหม่ที่ยังไม่เคยเห็น โดยอิงตาม Model ที่ผ่านการฝึกมาแล้ว
- การแบ่งกลุ่ม Cluster จัดกลุ่มข้อมูลเป็น Cluster ต่างๆ ตามคุณสมบัติที่คล้ายกันหรือระยะห่างระหว่างจุดข้อมูล เพื่อให้เข้าใจคุณลักษณะของ Cluster เฉพาะได้ดีขึ้น
- การลดมิติข้อมูลเป็น Technique การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลที่ใช้เพื่อลดจำนวนคุณสมบัติหรือมิติในชุดข้อมูลหนึ่ง โดยที่ยังคงข้อมูลหรือรูปแบบที่สำคัญที่สุดไว้ตามเดิม
  .
ความสามารถส่วนหนึ่งของระบบ Generative AI สำหรับการใช้งานทางธุรกิจ:
- การปรับให้เหมาะกับแต่ละบุคคล: Generative AI สามารถสร้างเนื้อหาเฉพาะบุคคลที่ปรับให้เหมาะกับความต้องการหรือลักษณะเฉพาะของแต่ละบุคคล ซึ่งช่วยปรับปรุงประสบการณ์และการมีส่วนร่วมของผู้ใช้ให้ดียิ่งขึ้น
- ความสามารถในการปรับขนาด: เมื่อผ่านการฝึกมาแล้ว Model Generative AI จะสามารถสร้างเนื้อหาจำนวนมากได้อย่างรวดเร็ว ทำให้ Model นี้เหมาะสำหรับงานที่ต้องผลิตเนื้อหาปริมาณมาก
- ความง่ายในการใช้งาน: Generative AI ทำให้งานที่ซับซ้อนง่ายขึ้นได้ ด้วยการทำให้กระบวนการสร้างเนื้อหาดำเนินไปเองอัตโนมัติ ตัวอย่างเช่น Model ภาษา AI สามารถสร้างข้อความที่เหมือนกับสร้างด้วยมนุษย์ ซึ่งจะลดเวลาและภาระงานที่จำเป็นสำหรับการสร้างเนื้อหาให้น้อยลง
  .
ความท้าทายของ Generative AI:
- ความไม่แน่นอนเป็นความท้าทายที่ Model สร้าง Output ที่ต่างไปจากเดิมทุกครั้งที่ Run จากข้อมูล Input เดียวกัน
- ความไม่เหมาะสมเกิดขึ้นเมื่อ Model สร้างเนื้อหาที่กระตุ้นโทสะ สร้างความขุ่นเคือง หรือไม่เหมาะสม
- ความเสี่ยงทางสังคมเกิดขึ้นเมื่อ Model สร้างเนื้อหาไม่พึงประสงค์ที่อาจส่งผลเสียต่อองค์กร
- ผลลัพธ์เพี้ยนเกิดขึ้นเมื่อ Model สร้างผลคำตอบที่ไม่ถูกต้อง ไม่สอดคล้องกับข้อมูลสำหรับฝึก
  .
ตัวชี้วัดทางธุรกิจที่เหมาะสำหรับการประเมินประสิทธิภาพของระบบสนับสนุนลูกค้า คือความพึงพอใจของลูกค้าซึ่งเป็นตัวชี้วัดที่สำคัญสำหรับการประเมินประสิทธิภาพของระบบ เนื่องจากจะวัดโดยตรงว่าระบบตอบสนองความต้องการและตรงตามความคาดหวังของลูกค้าเพียงใด

ประสิทธิภาพข้ามกลุ่มธุรกิจมีความเกี่ยวข้องกับระบบสนับสนุนลูกค้าน้อยกว่า เพราะจะมุ่งเน้นที่สินค้าหรือบริการเฉพาะ

รายได้เฉลี่ยต่อผู้ใช้เป็นการวัดจำนวนเงินเฉลี่ยที่ได้รับจากลูกค้าแต่ละราย

อัตราการ Conversion เหมาะจะใช้กับโครงการริเริ่มด้านการขายและการตลาดมากกว่าการสนับสนุนลูกค้า

PlAwAnSaI · May 11, 2025

AI ที่มีความรับผิดชอบไม่ได้จำกัดอยู่เฉพาะ Generative AI แม้ว่าความคิดสร้างสรรค์ ผลิตภาพ และการเชื่อมต่อจะเป็นข้อดีของ AI ที่มีความรับผิดชอบ แต่สิ่งเหล่านี้ไม่ได้เป็นนิยามของ AI ที่มีความรับผิดชอบ AI ที่มีความรับผิดชอบหมายถึงมาตราฐานในการยึดมั่นต่อแนวปฏิบัติที่มีความรับผิดชอบ และลดความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นและผลลัพธ์เชิงลบจากการใช้งาน AI
ในการหลีกเลี่ยงการยึดโยงข้อมูลน้อยและมากเกินไป Model ควรได้รับการฝึกให้มี Bias และความแปรปรวนต่ำ หาก Bias หรือความแปรปรวนสูง Model จะทำงานได้ไม่ดี
ความท้าทายของ AI ที่มีความรับผิดชอบ:
- เนื้อหาที่ไม่เหมาะสมอธิบายได้ว่า เป็นผลลัพธ์ของ Model พื้นฐานที่แสดงออกในรูปแบบที่แสดงความเกลียดชัง คุกคาม ดูหมิ่น หรือสร้างความเสื่อมเสียต่อบุคคลหรือกลุ่มบุคคล
- LLM รุ่นแรกๆ นั้นมีแนวโน้มจะผลิตผลลัพธ์ที่มาจากการทำซ้ำข้อความของข้อมูลสำหรับฝึกแบบคำต่อคำ ซึ่งส่งผลให้เกิดข้อกังวลด้านความเป็นส่วนตัวและลิขสิทธิ์เกี่ยวกับทรัพย์สินทางปัญญา การนำแนวปฏิบัติ AI ที่มีความรับผิดชอบไปใช้สามารถช่วยเอาชนะความท้าทายเหล่านี้ได้
  .
การกำกับดูแล AI ให้กระบวนการที่เป็นแนวทางและกลไกเชิงสถาบันเพื่อรับรองความรับผิดชอบ การลดความเสี่ยง และการตรวจสอบการใช้ AI ตั้งแต่การวิจัยและพัฒนา (R&D) ไปจนถึงการนำไปใช้จริง สิ่งนี้ส่งเสริมการเพิ่มพูนประโยชน์สูงสุดต่อสังคมไปพร้อมๆ กับการลดอันตรายที่เกิดจาก AI การกำกับดูแลเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการนำ AI ไปใช้อย่างมีความรับผิดชอบ
ความสามารถในการอธิบายช่วยให้ผู้ใช้สามารถตรวจสอบ Function การทำงานของระบบ ตรวจหา Bias ที่ไม่พึงประสงค์ เพิ่มการควบคุมที่มีประโยชน์โดยมนุษย์ และสร้างความไว้วางใจในระดับเหมาะสมต่อระบบ AI ได้ มิตินี้ของ AI ส่งเสริมการพัฒนาและการนำ Technology AI ไปใช้จริงอย่างมีความรับผิดชอบเพื่อประโยชน์ของสังคม หากไม่มีความสามารถในการอธิบาย AI อาจสูญเสียความไว้วางใจจากสาธารณชนเมื่อเกิดข้อผิดพลาดที่ยากต่อการทำความเข้าใจ
Amazon SageMaker Clarify ให้เครื่องมือที่สร้างเพื่อวัตถุประสงค์เฉพาะเพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกที่มากขึ้นเกี่ยวกับ Model ML และข้อมูลที่อ้างอิงจาก Metric เช่น ความแม่นยำ ความทนทาน เนื้อหาที่ไม่เหมาะสม และ Bias เพื่อปรับปรุงคุณภาพของ Model และสนับสนุนโครงการริเริ่มด้าน AI ที่มีความรับผิดชอบ
สามารถใช้ในการประเมิน Model และให้ความสามารถในการอธิบายสำหรับ Model อย่างไรก็ตาม ไม่สามารถใช้ในการบันทึกข้อมูลเกี่ยวกับ Model ที่นักพัฒนาจะฝึกได้
AI Service Card เป็นเอกสารประกอบรูปแบบหนึ่งเกี่ยวกับ AI ที่มีความรับผิดชอบ ซึ่ง Team สามารถเข้าถึงข้อมูลทั้งหมดที่รวบรวมไว้ในที่เดียว โดยเป็นข้อมูลเกี่ยวกับกรณีใช้งานและข้อจำกัดที่ตั้งใจไว้, ตัวเลือกการออกแบบ AI ที่มีความรับผิดชอบ และแนวปฏิบัติที่ดีที่สุดในการนำไปใช้จริงและการเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับบริการ AI ของ AWS
มันเป็นเอกสารประกอบด้านความโปร่งใสที่ AWS ให้เกี่ยวกับเครื่องมือ AI ที่เสนอให้ลูกค้าใช้ เอกสารนี้ไม่สามารถปรับแต่งได้
การติดตามตรวจสอบมีความสำคัญในการดูแลจัดการ Model ให้มีคุณภาพสูงอยู่เสมอ และช่วยให้แน่ใจว่าการคาดการณ์มีความแม่นยำ
- SageMaker Model Monitor จะตรวจจับและแจ้งเตือนผู้ใช้เกี่ยวกับการคาดการณ์ที่ไม่ถูกต้องจาก Model ที่ถูกติดตั้งใช้งานโดยอัตโนมัติ
- และเมื่อใช้งาน Amazon Augmented AI (A2I) ผู้ใช้จะสามารถนำการตรวจทานโดยมนุษย์มาใช้ในการคาดการณ์ของ ML ได้เมื่อจำเป็นต้องมีการกำกับดูแลโดยมนุษย์
  .
การกำหนดขอบเขตกรณีใช้งานของ App อย่างแคบจะช่วยให้เลือก Model ที่ดีที่สุดสำหรับ App ได้ นโยบายการกำกับดูแลและความรับผิดชอบในการติดตามตรวจสอบ Model มีความสำคัญ แต่ไม่ได้มีผลกระทบต่อการเลือก Model สำหรับ App โดยพื้นฐาน
การเพิ่มข้อมูล (Data Augmentation) สามารถใช้เพื่อสร้าง Instance ใหม่ของกลุ่มที่มีตัวแทนน้อย สิ่งนี้สามารถช่วยปรับสมดุลชุดข้อมูลและป้องกันไม่ให้เกิด Bias ที่เอนเอียงหากกลุ่มที่มี มีตัวแทนมากกว่า ได้
การเลือก Model หรือกรองเนื้อหาอันตรายที่ Generative AI อาจสร้างขึ้น:
- เมื่อมีการประเมิน Model บน Amazon Bedrock, Team ก็จะสามารถประเมิน เปรียบเทียบ และเลือก Model พื้นฐานที่ดีที่สุดสำหรับกรณีใช้งานของตนได้
- Guardrails สำหรับ Amazon Bedrock จะช่วยให้ Team สามารถปรับใช้มาตรการป้องกันให้แก่ App Generative AI ของตนได้ สิ่งนี้สามารถช่วยกรองเนื้อหาที่เป็นอันตรายได้
  
  ส่วน:
- SageMaker Data Wrangler สามารถใช้เพื่อปรับสมดุลข้อมูลในกรณีที่มีความไม่สมดุล
- Amazon A2I สามารถใช้สร้างขั้นตอนการทำงานที่ต้องการการตรวจทานการคาดการณ์ของ ML โดยมนุษย์
- SageMaker Model Dashboard สามารถใช้เป็นศูนย์กลางในการเก็บข้อมูลพฤติกรรมของ Model ในระบบการผลิตสำหรับ Team
  .
ข้อมูลเชิงลึกที่ Model ที่โปร่งใสและอธิบายได้ ทำให้ Model ง่ายต่อการแก้ไขจุดบกพร่องและปรับปรุงเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ นอกจากนี้ยังช่วยสร้างความไว้วางใจกับผู้ใช้
ความเสี่ยงบางประการที่ควรพิจารณาสำหรับ Model ที่โปร่งใสและอธิบายได้คือ Model อาจซับซ้อนและมีค่าใช้จ่ายในการพัฒนาสูงกว่า นอกจากนี้ยังมีความเสี่ยงต่อการละเมิดในเรื่องการรักษาความปลอดภัยได้มากขึ้น
นักพัฒนาสามารถใช้ SageMaker Autopilot เพื่อให้ข้อมูลเชิงลึกที่สามารถอธิบายได้ว่า Model ML ทำการคาดการณ์อย่างไร
AWS HealthScribe เป็นบริการที่เป็นไปตามมาตรฐาน HIPAA สำหรับการสร้าง App ทางการแพทย์โดยอัตโนมัติจากการวิเคราะห์การสนทนาระหว่างผู้ป่วยและแพทย์
นักพัฒนาสามารถใช้ SageMaker Model Card เพื่อให้ความโปร่งใสกับ Model ที่ตนสร้างและฝึก โดยสามารถใช้เพื่อบันทึกและจัดทำเอกสารข้อมูลเพื่อความโปร่งใสได้
Amazon SageMaker Role Manager เป็นเครื่องมือที่ผู้ดูแลระบบใช้ในการให้สิทธิ์การเข้าถึง
Model:
- Model ที่ให้ความโปร่งใสแก่ระบบเพื่อให้มนุษย์สามารถอธิบายผลลัพธ์ของ Model ได้ โดยอิงตามน้ำหนักและคุณลักษณะเป็นตัวอย่างของความสามารถในการตีความใน Model
- Model ที่ใช้วิธีการที่ไม่ขึ้นอยู่กับ Model เพื่ออธิบายพฤติกรรมของ Model ในเชิงมนุษย์เป็นตัวอย่างของความสามารถในการอธิบายใน Model
- Model ที่หลีกเลี่ยงการก่อให้เกิดอันตรายในการโต้ตอบกับโลกเป็นตัวอย่างของความปลอดภัยใน Model
- Model ที่สามารถควบคุมการคาดการณ์และพฤติกรรมได้โดยการเปลี่ยนแปลงข้อมูลสำหรับฝึกเป็นตัวอย่างของความสามารถในการควบคุม
  .
หลักการของการออกแบบที่มุ่งเน้นมนุษย์สำหรับ AI ที่อธิบายได้:
- การออกแบบเพื่อเสริมการตัดสินใจเป็นหลักการออกแบบที่จะช่วยผู้มีอำนาจตัดสินใจในการทำการตัดสินใจอย่างรอบคอบในสภาพแวดล้อมที่มีแรงกดดันสูงโดยใช้ Technology
- หลักการออกแบบเพื่อการตัดสินใจที่ปราศจาก Bias เน้นการลด Bias
- หลักการออกแบบเพื่อการเรียนรู้ของมนุษย์และ AI เน้นการสร้างระบบ AI ที่ดีขึ้น

การใช้ภาพความละเอียดสูงระดับ 4K ไม่จำเป็น หากใช้ AI Model ที่มี Input Size เพียง 416x416 Pixel เนื่องจาก:
.
1. Model จะ Resize ภาพอยู่ดี
  AI Model (เช่น YOLOv3) ที่มี Input Size 416x416 จะ ย่อขนาดภาพต้นฉบับ (ไม่ว่าจะใหญ่แค่ไหน) ให้เหลือ 416x416 ก่อนนำเข้า Model
  ดังนั้น ข้อมูลที่เกินมาจาก 4K จะ สูญหายระหว่างการ Resize โดยไม่มีประโยชน์
2. สิ้นเปลืองทรัพยากรโดยไม่จำเป็น
  การ Load ภาพ 4K:
  - ใช้ หน่วยความจำ (RAM/VRAM) มากขึ้น
  - ใช้ พลังประมวลผล มากขึ้น (CPU/GPU) โดยเฉพาะตอนแปลงหรือ Pre-process ภาพ
  - เพิ่ม เวลา Load/อ่าน File
    แต่สุดท้ายข้อมูลถูกย่อเหลือแค่ 416x416 เท่านั้น
    .
3. ไม่มีผลต่อความแม่นยำของ Model
  การให้ Input 4K กับ Model ที่รองรับแค่ 416x416 ไม่ได้เพิ่มคุณภาพการทำนาย เพราะข้อมูลถูกลดขนาดไปอยู่ดี หากต้องการใช้ภาพความละเอียดสูงให้ได้ประโยชน์จริง ต้องใช้ Model ที่รองรับ Input Size ใหญ่กว่านี้
  ใช้ภาพขนาดใกล้เคียง เช่น 512x512 หรือ 640x640 แล้วค่อย Resize ลง จะประหยัดทรัพยากรและเร็วกว่า
  หากต้องการเพิ่มความแม่นยำหรือรายละเอียดในการตรวจจับ อาจพิจารณาใช้:
  - Multi-scale Input
  - Sliding Window หรือ Crop ภาพเป็นส่วนๆ แล้วประมวลผล
    หรือ High-resolution Input กับ Model ที่รองรับ เช่น Input Size 1024x1024
    .
คำจำกัดความของปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence – AI) คือ สาขาที่มุ่งเน้นการสร้างเครื่องจักรที่สามารถคิด, เรียนรู้, และแก้ปัญหาได้เหมือนมนุษย์
ระบบแนะนำภาพยนตร์หรือเพลงบน Platform Streaming เป็นตัวอย่างหนึ่งของการใช้ AI ในชีวิตประจำวัน
เป้าหมายหลักของการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) คือ การทำให้ Computer สามารถเรียนรู้จากข้อมูลและทำการคาดการณ์หรือตัดสินใจได้
“Dataset” ในกระบวนการพัฒนา AI หมายถึง ชุดของข้อมูลที่จัดเตรียมไว้เพื่อใช้ในการฝึกฝนและทดสอบ Model AI
“Model” ในบริบทของ AI หมายถึง ผลลัพธ์ที่ถูกฝึกฝนให้เรียนรู้จากข้อมูลและสามารถทำการคาดการณ์ได้
ขั้นตอนที่สำคัญที่สุดในกระบวนการพัฒนา Model AI ก่อนที่จะนำไปใช้งานจริง คือ การรวบรวมและเตรียมข้อมูล (Data Collection and Preparation)
รวบรวมข้อมูล → สร้าง Model → ทดสอบ เป็นลำดับการพัฒนา Model AI ที่ถูกต้อง

PlAwAnSaI · May 17, 2025

หากต้องการ วัดระยะห่างระหว่างวัตถุในภาพ (หน่วยเป็น Pixel)

ควรใช้ “Model Detection” ไม่ใช่ “Classification” เพราะ:
.

วัตถุประสงค์ต่างกันโดยสิ้นเชิง

จุดประสงค์	Detection	Classification
หา “วัตถุอยู่ตรงไหน”	ได้ตำแหน่ง (bounding box)	ไม่รู้ตำแหน่ง
บอกประเภทวัตถุ	บอกชนิด + ตำแหน่ง	บอกชนิดเท่านั้น
วัดระยะระหว่างวัตถุ	ทำได้ เพราะมีพิกัด	ทำไม่ได้ เพราะไม่มีพิกัด

การวัดระยะ = ต้องรู้ตำแหน่งของวัตถุ
ตัวอย่าง:
ถ้าต้องการวัดระยะห่างระหว่าง "รถสองคัน" ในภาพ
- ต้องรู้ว่า รถแต่ละคันอยู่ตรงไหนใน Pixel (Bounding Box)
- จากนั้นใช้จุดศูนย์กลางของแต่ละ Box → วัดระยะห่างเป็น Pixel
  Model Object Detection (เช่น YOLO, SSD, Faster R-CNN):
- ให้ผลลัพธ์เป็น พิกัด (x, y, w, h) ของแต่ละวัตถุ
- ทำให้สามารถนำไปคำนวณระยะห่างได้ทันที
  .
Classification ไม่สามารถบอกตำแหน่งวัตถุได้
Model Classification (เช่น ResNet, VGG, EfficientNet):
- บอกว่าในภาพมีอะไร เช่น "มีแมว"
- แต่ไม่รู้ว่าแมวอยู่ตรงไหน
- ดังนั้นจึง วัดระยะห่างระหว่างวัตถุไม่ได้เลย
  .

การเตรียม Dataset ที่มี จำนวนภาพเยอะ แต่มี ความหลากหลายน้อย (Low Diversity)
แม้จะมี “ปริมาณ”
แต่ คุณภาพของข้อมูลในการเรียนรู้จะต่ำ ซึ่งจะส่งผลเสียต่อการ Train Model AI
ความหลากหลายสำคัญกว่าแค่จำนวน:

ผลกระทบหลัก:
.
1. Overfitting ง่าย:
  - Model เรียนรู้ "ซ้ำ" จากภาพที่คล้ายกันมากเกินไป
  - ทำให้ จำลักษณะของ Training Set ได้แม่นยำเกินไป
  - แต่ ไม่สามารถ Generalize ไปยังภาพใหม่ที่ต่างออกไป
    .
2. ประสิทธิภาพต่ำในการใช้งานจริง:
  - Accuracy หรือ mAP อาจดูดีใน Training Set
  - แต่ Performance จะลดลงมากเมื่อเจอภาพจากสถานการณ์ที่ต่างออกไป เช่น มุมกล้องเปลี่ยน, แสงแตกต่าง, วัตถุอยู่ในตำแหน่งใหม่, พื้นหลังเปลี่ยน
    .
3. เรียนรู้ลักษณะผิด (Bias):
  - Model จะเข้าใจว่า “สิ่งที่เห็นบ่อย” = “ลักษณะทั่วไปของวัตถุ”
  - เช่น หากแมวใน Dataset มีแต่ขนสีขาว → Model อาจไม่รู้จักแมวขนดำ
    
    🛠 วิธีแก้หรือชดเชย
  - 1. เพิ่มความหลากหลายเทียม (Data Augmentation) ใช้ Technique อย่าง:
    - Flip, Rotate, Crop
    - Brightness/Contrast Adjust
    - Blur, Noise
    - CutMix, Mosaic (สำหรับ Detection)
      ช่วยสร้าง “ความหลากหลายจำลอง” ให้ Dataset
      .
  - 2. เก็บภาพจากหลายสภาพแวดล้อม หากเป็นไปได้:
    - ใช้กล้องหลายตัว
    - ถ่ายในหลายสถานที่, เวลาต่างกัน
    - เปลี่ยนมุม มุมมอง และระยะห่าง
      .
  - 3. ใช้ Pretrained Model + Fine-tuning:
    - หาก Dataset ขาด Diversity แต่ยังมีจำนวนมาก
    - ใช้ Model ที่ Pretrain จาก Dataset ใหญ่ เช่น COCO, ImageNet
    - แล้วทำ Fine-tune เฉพาะ Task → ช่วยให้ Model ไม่ Bias จาก Dataset ที่มี
      .
การเพิ่มภาพที่ ไม่มีวัตถุที่เราต้องการตรวจจับ (เรียกว่า “Negative Sample”) ลงใน Dataset จะช่วย Model เรียนรู้ได้ดีขึ้น และมี ประโยชน์หลายด้าน:
.
1. ลด False Positive:
  - ถ้า Dataset มีแต่ภาพที่มีวัตถุเป้าหมาย Model อาจ "เข้าใจผิด" ว่า ทุกภาพต้องมีวัตถุเสมอ
  - นำไปสู่การตรวจจับผิดพลาดในภาพที่ไม่ควรมี (False Positive)
  - การใส่ภาพที่ไม่มีวัตถุ ช่วยให้ Model เรียนรู้ว่า “ภาพเปล่า” หรือ “ฉากธรรมดา” = ไม่ควรมีการตรวจจับ
    .
2. เพิ่มความแม่นยำโดยรวม:
  - ทำให้ Model แยกแยะได้ดีขึ้นว่า “อะไรคือวัตถุ” และ “อะไรไม่ใช่”
  - ช่วยให้ Model ตัดสินใจได้แม่นยำมากขึ้น ไม่จับสิ่งที่คล้ายคลึงกันแต่ไม่ใช่วัตถุเป้าหมาย
  - ทำให้ Model เรียนรู้ว่า “ไม่มี” ก็เป็นคำตอบได้
    .
3. จำลองสถานการณ์จริง:
  - ในการใช้งานจริง เช่น กล้องวงจรปิด, หุ่นยนต์, หรือระบบตรวจสอบสินค้า
    ➜ บางครั้งจะมีภาพที่ ไม่มีวัตถุเป้าหมายเลย
  - การ Train ด้วยภาพลักษณะนี้ช่วยให้ Model ทำงานได้สมจริงมากขึ้น
  - เพิ่มความสามารถในการ Generalize
    .
4. สร้าง Balance ให้ Dataset:
  - Dataset ที่มีแต่ Positive Sample (เช่น วัตถุทุกภาพ) จะมี Bias สูง
  - การเพิ่ม Negative Sample ช่วยทำให้ Class Distribution มีความสมดุลมากขึ้น
  - เหมาะกับ Deployment ในโลกจริง
    
    ข้อควรระวัง:
  - ต้องแน่ใจว่า Negative Image ไม่มีวัตถุที่เกี่ยวข้องจริงๆ
  - ควรมีความหลากหลาย (มุมกล้อง, พื้นหลัง, สภาพแสง, ฯลฯ)
  - อย่าใส่จำนวนมากเกินไปจน Dataset กลายเป็น Unbalanced ในทางตรงข้าม
    .
ปัญหา: วัตถุขนาดเล็กตรวจจับยากเพราะ..:
- ข้อมูลน้อยใน Pixel: รายละเอียดของวัตถุมีน้อย
- ถูกลด Resolution ระหว่าง Down-sampling ใน CNN
- Overlap กับพื้นหลังง่าย
- Bounding Box ขนาดเล็กมาก จนอาจหายไปจาก Feature Map
  
  แนวทางปรับปรุงการตรวจจับวัตถุขนาดเล็ก:
  .
  1. เพิ่มขนาดภาพ Input (Input Resolution)
    - ใช้ Input Image ที่มีความละเอียดสูงขึ้น เช่น จาก 416x416 → 640x640 หรือ 1024x1024
    - ช่วยให้วัตถุขนาดเล็ก “ใหญ่ขึ้น” บน Feature Map
    - Model เช่น YOLOv5, YOLOv8, Faster R-CNN รองรับ Resolution ที่ยืดหยุ่น
      ต้องแลกกับการใช้หน่วยความจำและเวลา Inference ที่เพิ่มขึ้น
      .
  2. เลือก Model ที่รองรับการตรวจจับวัตถุขนาดเล็กดี:
    - ใช้ Model ที่มี Multi-scale Prediction และ FPN (Feature Pyramid Network) เช่น YOLOv3/4/5/8, EfficientDet, Faster R-CNN with FPN
    - บาง Model เช่น YOLOv5s6 หรือ YOLOv8x ให้ Resolution และ Receptive Field ที่ดีสำหรับวัตถุเล็ก
      .
  3. ปรับ Anchor Box / Box Prior ให้เหมาะกับขนาดวัตถุ:
    - หากใช้ YOLO-style models ใช้คำสั่ง k-means เพื่อปรับ Anchor Box Size ให้สอดคล้องกับวัตถุเล็กใน Dataset หรือปรับ Manual ให้มีขนาดเล็กลง
    - ช่วยให้ Model “เริ่มต้น” คาดเดากรอบได้ใกล้เคียงความจริงมากขึ้น
      .
  4. ทำ Data Augmentation แบบเน้นวัตถุเล็ก:
    Technique ที่ช่วยให้วัตถุเล็ก “ชัดขึ้น” ในระหว่างการ Train:
    - Copy-paste วัตถุเล็กลงไปในฉากหลากหลาย
    - Mosaic / MixUp (มีใน YOLOv5, 8) → ทำให้เห็นวัตถุเล็กหลายตำแหน่งในภาพเดียว
    - Random Crop โดยที่ Cropping ไม่ตัดวัตถุเล็กออก
    - Zoom-in แบบ Preserve Bounding Box
      .
  5. ใช้ Crop + Sliding Window ใน Preprocessing (ถ้าจำเป็น):
    - แบ่งภาพใหญ่ออกเป็นหลายภาพย่อยที่มี Resolution สูงขึ้น (เช่น Crop เป็น Patch ขนาด 640x640)
    - ตรวจทีละส่วน แล้วรวมผลลัพธ์กลับ (Post-processing)
    - เหมาะกับวัตถุเล็กในภาพความละเอียดสูง เช่น Drone, Satellite, หรือกล้องวงจรปิด

ในปี ค.ศ. 2021 ปัญญาประดิษฐ์แบบรู้สร้าง (Generative Artificial Intelligence หรือ Al) มีบทบาทที่สำคัญมาก
AI ประเภทนี้สามารถสร้างเนื้อหาที่เป็นลายลักษณ์อักษร ภาพ และเสียง สร้างเนื้อหาจากข้อมูลในอดีด ข้อมูลที่เรียนรู้ และข้อมูลใหม่ ซึ่งเป็นจุดเริ่มต้นของการปฏิสัมพันธ์แบบปรับแต่งที่เป็นส่วนบุคคลมากขึ้นและปฏิสัมพันธ์ของมนุษย์กับ Technology
การพัฒนา Model AI 3 รูปแบบ ซึ่งได้แก่ GPT, DALL.E และ Whisper ได้ปูทางสู่โอกาสใหม่ ๆ รวมถึงการสร้าง Technology Microsoft Copilot
AI สามารถเลียนแบบความฉลาดของมนุษย์ในบางแง่มุมได้ แต่ AI ทำงานในแบบที่แตกต่างจากความฉลาดของมนุษย์มาก AI จึงไม่มีจิตสำนึก อารมณ์และความสามารถในการเข้าใจบริบท
การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) สามารถนำมาใช้เพื่อวัตถุประสงค์หลายอย่าง รวมถึงการฝึกฝน Model AI, การปรับปรุงผลิตภัณฑ์และบริการ การคาดการณ์และการค้นพบข้อมูลเชิงลึกใหม่ที่ถูกซ่อนไว้ก่อนหน้านี้
หนึ่งในประโยชน์ของการทำความเข้าใจผู้ใช้เป้าหมายคือเพิ่มประสบการณ์ของผู้ใช้ ไม่ใช่เพื่อดูแลประสบการณ์ของผู้ใช้ซึ่งอาจจำกัดประสบการณ์ของผู้ใช้ได้
ประเภทของ Machine Learning ที่ดำเนินการทดลองใช้โดยอัตโนมัติและการตัดสินใจข้อผิดพลาดเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของ Algorithm สูงสุดคือ...การเรียนรู้แบบเสริมแรง
ด้วยข้อมูลที่มากขึ้น Algorithm จะมีข้อมูลที่จะเรียนรู้เพิ่มมากขึ้น ซึ่งมักจะนำไปสู่ผลลัพธ์ที่แม่นยำหรือเชื่อถือได้มากขึ้น
กระบวนการ Computer ในการประมวลผลและทำความเข้าใจภาษาของมนุษย์ผ่านข้อความโดยอัดโนมัติ เป็นวิธีหนึ่งในการประมวลผลภาษาธรรมชาติที่มุ่งเน้นไปที่ข้อความ
Algorithm การจัดประเภทเหมือนกับนักสืบที่จัดประเภท Email แต่ละฉบับว่าเป็น Spam หรือไม่
การใช้ Sensor ในตู้เย็นที่รู้ว่าเมื่อนมเหลือน้อยและส่งการแจ้งเตือนให้ซื้อระหว่างทางกลับบ้าน คือ ประโยชน์ของการใช้ Internet of Things (loT) ภายในครัวเรือน
Generative Al เป็นปัญญาประดิษฐ์ประเภทหนึ่งที่ได้รับการฝึกฝนด้วยข้อมูลเพื่อสร้างเนื้อหาใหม่ ด้วยการใช้รูปแบบที่พบในข้อมูล สามารถผลิดงานสร้างสรรค์แบบใหม่และแบบดั้งเดิม โดยเลียนแบบจินตนาการของมนุษย์ที่มีความซับซ้อนซ่อนเงื่อน

PlAwAnSaI · Friday at 9:19 AM

Model Generative AI ได้รับการฝึกฝนล่วงหน้าโดยใช้ข้อมูลข้อความจำนวนมาก ไม่ใช่การแปลล่วงหน้า นอกจากนี้ ยังใช้สถาปัดยกรรม "Transformer" เป็นการเรียนรู้ของเครื่องที่มีประสิทธิภาพสูงเพื่อจัดการข้อมูลตามลำดับ เช่น ข้อความ ให้มีประสิทธิภาพและแม่นยำยิ่งขึ้น
NLP ประกอบด้วยงานหลายงาน เช่น การแปล การวิเคราะห์ความรู้สึก การจดจำเสียงพูด และการแยกส่วนหัวข้อ
DALL-E เป็น Model AI ที่พัฒนาโดย OpenAl เพื่อสร้างภาพโดยละเอียดจากคำอธิบายง่าย ๆ และแปลข้อความให้เป็นการแสดงผลด้วยภาพได้อย่างมีประสิทธิภาพ
Generative AI แบบข้อความจะใช้ Large Language Models (LLM) เพื่อสร้างการตอบสนองแบบข้อความที่สอดคล้องกันและเป็นไปตามบริบทที่เกี่ยวข้อง LLM ช่วยร่าง Email ที่สามารถแก้ไขและตรวจทานได้ เพื่อช่วยให้หันไปมุ่งเน้นในเรื่องอื่นๆ ได้
Generative AI เปิดโอกาสใหม่ ๆ ด้วยความคิดสร้างสรรค์ การแก้ปัญหา ความเห็นอกเห็นใจ และความเป็นผู้นำ

Artificial Intelligence

PlAwAnSaI

Administrator

PlAwAnSaI

Administrator

PlAwAnSaI

Administrator

PlAwAnSaI

Administrator