สวัสดีครับวันนี้ผมมีเว็บไซต์ที่น่าสนใจที่จะช่วยให้เราเข้าใจกระบวนการพัฒนาโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) มาแนะนำให้ลองไปเล่นกันดูครับ นั่นคือ AI Quest จาก Google ครับ ซึ่งเข้าได้จากลิงก์นี้ครับ https://research.google/ai-quests
ซึ่งเว็บไซต์นี้ก็ตามชื่อครับ คือเขาจะให้เราทำภารกิจ (quest) ด้าน AI เพื่อนำมาสร้างโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อนำมาแก้ปัญหา โดยเราจะได้เรียนรู้ขั้นตอนเริ่มตั้งแต่
1. การเข้าใจปัญหา
2. การเก็บรวบรวมข้อมูล
4.การทำความสะอาดข้อมูล (data cleansing)
5. การเลือกข้อมูลที่เกี่ยวข้องที่สุด (Feature Selection) เพื่อนำมาสร้างจะให้เราทำสร้างโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง
6. การฝึกฝนโมเดล
7. การทดสอบโมเดล
8. การปรับปรุงโมเดล
9. การนำโมเดลไปใช้งานจริง
โดยภารกิจหนึ่งที่ผมลองทำดูแล้วก็คือภารกิจช่วยเรื่องน้ำท่วมตลาด ซึ่งเขาก็จะเริ่มจากเล่าปัญหาให้เราฟังตัวละครตัวแรกก็คือ Luna ผู้จัดการของตลาดซึ่งมีปัญหาน้ำท่วม ซึ่งตลาดนี้อยู่ติดกับแม่น้ำ และน้ำก็มักจะท่วมเข้ามาแบบไม่มีการเตือนล่วงหน้า สร้างความเสียหายให้กับร้านค้าในตลาด เขาจึงต้องการให้นำ AI เข้ามาช่วย
เมื่อเราเข้าใจปัญหาแล้ว เราก็จะไปพบกับ Mentor ของเราคือ ศาสตราจารย์ Skype ครับ ซึ่งเขาก็จะแนะนำขั้นตอนต่าง ๆ ให้เราทำตามในการนำ AI มาสร้างโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อแก้ปัญหานี้ครับ
ซึ่งขั้นตอนแรกของภารกิจก็คือ เราต้องเข้าป่าไปรวบรวมเครื่องมือที่อยู่ในป่า เพื่อจำนำเอาข้อมูลมาใช้ในการสร้างโมเดลครับ โดยจะมีเครื่องมือ 12 ตัวที่เราต้องไปรวบรวมมาครับ
ใน 12 ตัวนี้ เราจะเห็นว่ามีบางตัวอาจไม่ได้ช่วยมากเท่าไรนะครับ นั่นคือขั้นตอนที่เราจะต้องคดกรองต่อไป แต่ขั้นตอนต่อไปที่เจาจะให้เราทำคือการทำความสะอาดข้อมูลครับ ก็คือดูว่าในตัวข้อมูลมีอะไรขาดตกบกพร่อง หรือมีอะไรแปลกแยก (outliers) ไหม
อย่างรูปข้างบนนี้เราจะเห็นว่าข้อมูล Precipitation ในแถวที่สองหายไป เราก็คลิกได้เลยครับ และเขาก็จะมีข้อผิดพลาดอื่น ๆ ให้เราฝึกทำ เราเจอตรงไหนผิดเราก็คลิกตรงนั้นได้เลยครับ
ขั้นต่อไปคือการทำ Feature Selection ครับ เขาจะให้เราเลือกข้อมูลจากเครื่องมือ 4 ตัวที่คิดว่าน่าจะเกี่ยวข้องมากที่สุด
เราก็ลองเลือกดูเลยครับ เมื่อเลือกเสร็จแล้วระบบก็จะสร้างโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง โดยโมเดลจะทำทำหน้าที่บอกบริเวณที่น้ำจะท่วมสูง (ขายของตรงนี้ไม่ได้เลย) กลาง (พอจะขายได้ถ้าตั้งร้านสูงหน่อย) และปลอดภัย (ตั้งร้านได้ไม่ต้องกังวล) และก็ถามทบทวนว่าเราเข้าใจสิ่งที่โมเดลสร้างใช่ไหม ให้ตอบคำถามให้ถูกนะครับ :)
ขั้นต่อไปก็คือการฝึกสอนโมเดล ซึ่งเขาก็จะถามคำถามเพื่อเช็คว่าเราเข้าใจการฝึกสอนโมเดลไหมด้วยนะครับ เราก็ต้องตอบคำถามให้ถูกนะครับ
หลังจากนั้นเราจะได้ผลลัพธ์คือความแม่นยำของโมเดลเราตัวอย่างดังรูปครับ
ซึ่งถ้าได้ไม่ถึง 90% แนะนำให้กลับไปทำใหม่นะครับ ในความเป็นจริงเกิดได้จากหลายสาเหตุ แต่ในเกมนี้เน้นที่ feature ที่เราเลือกมาอาจยังไม่ได้เกี่ยวข้องที่สุด ให้เราคลิก improve forcast accuracy เพื่อกลับไปเลือกใหม่ครับ
ในการเลือกใหม่นี้เขาจะบอกเราครับว่า ตัวไหนที่ไม่ใช่ High Relevance เราก็เอาตัวนั้นออก ขั้นตอนการเลือก Fearture นี้ถ้าเราเป็นผู้เชี่ยวชาญในโดเมน (domain expert) เราก็อาจเลือกได้ถูกต้องแต่แรก แต่ถ้าเราไม่ใช่ ก็ต้องลองดูครับ และในที่นี้เขาก็ช่วยแนะนำให้เราเลย เพื่อไม่ให้เราหัวเสียมากเกินไป :)
ได้ 90% แล้ว เราก็เลือก Generate Forecast ได้เลยครับ
หลังจากนั้นก็มีตัวอย่างการเอาไปใช้งานจริงครับ ก็จะมีคำเตือนขึ้นมาแบบนี้ครับ
ก็ให้กดปุ่ม Take Action นะครับ แล้วเขาก็จะมีแผนผังให้เราจัดวางร้านแบบธรรมดากับแบบสูง โดยมีแผนที่บอกระดับน้ำสูง ตรงสีแดงคือสูงมากวางร้านไม่ได้ ตรงสีเหลืองน้ำท่วมกลางต้องใช้ร้านสูง และสีฟ้าปลอดภัยใช้ร้านสูงธรรมดาได้ เราก็จัดการวางเลยครับ
และเมื่อเราทำสำเร็จ Luna ก็จะออกมาขอบคุณเราครับ
อ้อยังไม่จบนะครับ Professor Skype ก็จะมาถามเราให้ทบทวนขั้นการสร้างโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องอีกทีหนึ่ง และถามคำถามส่งท้ายว่าคนกับ AI ทำงานร่วมกันได้ยังไง ซึ่งผมก็คิดว่าทุกคนคงตอบได้ไม่ยาก เมื่อทำภารกิจมาจนจบนะครับ
และเขาก็จะปิดท้ายด้วยการให้เราดูวีดีโอที่ Google ทำโครงการพยากรณ์น้ำท่วมครับ ซึ่งผมก็แนะนำว่าให้ดูนะครับ
โดยสรุปผมว่าเว็บไซต์นี้ดีมากนะครับ คือผมเชื่อว่ามีหลายคนที่สนใจการสร้างโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง แต่ยังไม่มีความรู้ความเข้าใจ ว่าขั้นตอนมันเป็นยังไง แล้วก็ไปเจอคำศัพท์อย่างการเตรียมข้อมูล การสำรวจข้อมูล feature selection และการฝึกโมเดล แล้วก็พยายามเจาะเข้าไปในแต่ละส่วน โดยไม่เข้าใจเลยว่าภาพใหญ่จริง ๆ มันคืออะไร อันนั้นจะทำให้เข้าใจยาก แต่ถ้าเข้าใจภาพใหญ่ก่อน แล้วค่อย ๆ เจาะรายละเอียดลงไปในแต่ละขั้นตอน จะทำให้เราเข้าใจได้ง่ายและดีขึ้นครับ ลองไปเล่นกันดูนะครับ
