ทำความเข้าใจกับ Deep Learning ด้วย Python

Deep Learning เป็นส่วนหนึ่งของ Machine Learning ที่ใช้โมเดลประสาทเทียม (Artificial Neural Network) ในการเรียนรู้และทำนายข้อมูล โดย Deep Learning จะมีการใช้ Neural Network ที่มีความลึกมากกว่า Neural Network แบบปกติ ซึ่งสามารถเรียนรู้และจำแนกข้อมูลได้ดีกว่า และมีความสามารถในการค้นหาความเชื่อมโยงของข้อมูลที่ซับซ้อนได้มากขึ้น 

Deep Learning ถูกนำไปใช้ในหลายแวดวง เช่น การจัดการภาพ (Computer Vision) การประมวลผลเสียง (Speech Recognition) การแปลภาษา (Natural Language Processing) และอื่นๆ โดยเฉพาะในการจัดการภาพ Deep Learning มีการพัฒนาโมเดล CNN (Convolutional Neural Network) ที่เป็นโมเดลที่ได้รับความนิยมมากๆในปัจจุบันเนื่องจากสามารถจำแนกและวิเคราะห์ภาพได้ดีเยี่ยม

Deep learning เป็นเทคโนโลยีในการเรียนรู้ของเครื่องจักร (machine learning) ที่ใช้โครงข่ายประสาทเทียม (neural networks) ที่มีหลายชั้น (deep) ในการสร้างโมเดล โดยมีการเรียนรู้แบบจำลองเชิงพื้นที่ (representation learning) ที่ช่วยให้โมเดลสามารถเรียนรู้ลักษณะของข้อมูลแบบมีลักษณะเชิงหมั่นไส้ (high-level abstract features) ได้ ซึ่งทำให้โมเดลสามารถแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อนและหลากหลายมากขึ้น เช่น การจำแนกภาพ เสียง หรือข้อความ การแปลภาษา การตรวจจับวัตถุ และอื่นๆ

Deep Learning มีความสำคัญอย่างมากในปัจจุบันเนื่องจากความสามารถในการจำแนกและพยากรณ์ที่ดี และมีการนำไปใช้งานในหลายสาขาอุตสาหกรรม เช่น การแยกประเภทรูปภาพ ระบบสแกนการ์ดห้องสมุด และระบบช่วยเหลือการตรวจหาโรคในการแพทย์ เป็นต้น

อย่างไรก็ตาม Deep Learning ยังเป็นเทคโนโลยีที่มีความซับซ้อนและต้องการข้อมูลที่มีมากพอเพียง และการเทรนโมเดลอาจต้องใช้เวลานานและทรัพยากรคอมพิวเตอร์มากกว่าเทคโนโลยีเรียนรู้อื่นๆ ดังนั้นการใช้ deep learning ต้องพิจารณาว่ามีความเหมาะสมกับงานหรือปัญหาที่เราต้องการแก้ไขหรือไม่ และจำเป็นต้องมีการออกแบบให้มีความเหมาะสมลงตัว

Deep Learning เป็นการเรียนรู้ของเครื่องโดยใช้โครงข่ายประสาทเทียมที่มีความซับซ้อนมากขึ้น โดยมีจำนวนชั้นของโครงข่ายประสาทเทียมมากกว่า Machine Learning ซึ่งทำให้สามารถเรียนรู้ความหมายของฟีเจอร์ได้เอง และมีประสิทธิภาพในการประมวลผลข้อมูลที่มีขนาดใหญ่และซับซ้อนมากกว่า Machine Learning โดย Deep Learning มักจะถูกนำมาใช้ในงานที่เกี่ยวข้องกับวิดีโอ ระบบแนะนำ การตรวจจับวัตถุ การแปลภาษาธรรมชาติ และงานที่ต้องการการรู้จำแบบอัตโนมัติ

Deep Learning เป็นเทคโนโลยีการเรียนรู้ของเครื่องซึ่งเรียนรู้โดยใช้โครงข่ายประสาทเทียม (Neural Networks) ที่มีโครงสร้างซับซ้อน ซึ่งช่วยให้โมเดลสามารถเรียนรู้และสกัดความหมายอย่างมีประสิทธิภาพจากข้อมูลที่มีความซับซ้อนและหลากหลายได้ โดย Deep Learning จะใช้โครงข่ายประสาทเทียมที่มีการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Neural Networks) ที่มีจำนวนชั้นของโนด (Nodes) หรือโหนดที่สูงมาก ซึ่งช่วยให้โมเดลสามารถสกัดลักษณะ (Features) อย่างละเอียดและหลากหลายจากข้อมูลที่มีมากขึ้นได้

Deep Learning นั้นมีการใช้งานอย่างแพร่หลายในปัจจุบันเพราะสามารถใช้ได้กับหลายประเภทของงาน เช่น การจัดการข้อมูลภาพ (Computer Vision) โดยสามารถระบุวัตถุในภาพ (Object Recognition) หรือวิเคราะห์ภาพการแยกประเภท (Image Classification) ได้ และใช้งานกับงานด้านเสียง (Speech Recognition) เช่น การแปลงเสียงพูดเป็นข้อความ (Speech to Text) หรือการควบคุมเสียง (Speech Synthesis) และงานด้านภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing) เช่น การแปลภาษา (Language Translation) หรือการตอบคำถาม (Question Answering) เป็นต้น

ในการเรียนรู้ด้วย Deep Learning นั้น เราจะใช้ข้อมูลชุดหนึ่ง (dataset) เพื่อเรียนรู้และประมวลผล โดยแต่ละชุดข้อมูลจะประกอบด้วยข้อมูลที่ต้องการสกัดคุณลักษณะ (features) และค่าเป้าหมาย (target) ซึ่งจะนำมาใช้ในการสร้างโมเดล Neural Network

เมื่อได้โมเดล Neural Network ที่เรียนรู้แล้ว เราจะนำข้อมูลชุดใหม่ที่ไม่เคยเห็นมาก่อนเข้าสู่โมเดล เพื่อให้โมเดลทำนายผลของข้อมูลดังกล่าว โดยมักจะแบ่งชุดข้อมูลออกเป็น 3 ส่วน ได้แก่ ชุดข้อมูลสำหรับการเรียนรู้ (training set) ชุดข้อมูลสำหรับการตรวจสอบความแม่นยำของโมเดล (validation set) และชุดข้อมูลสำหรับทดสอบความแม่นยำของโมเดล (test set)

Deep learning มีการประยุกต์ใช้งานได้หลากหลาย ตัวอย่างเช่น

1. การตรวจจับวัตถุ
   การใช้ Deep learning ในการตรวจจับวัตถุเป็นที่นิยมอย่างมากในปัจจุบัน เช่น การตรวจจับหน้าในรูปภาพหรือวิดีโอ การตรวจจับรถยนต์ในถนน หรือการตรวจจับมือขณะใช้งานอุปกรณ์ที่มีหน้าจอสัมผัส เป็นต้น

2. การวิเคราะห์ภาพและวิดีโอ
   เช่น การแยกแยะว่าภาพเป็นสิ่งของจริงหรือไม่ (Object Detection) หรือการจำแนกว่าภาพเป็นสิ่งของอะไร เช่น การจำแนกหมวดหมู่ของสัตว์ การจำแนกว่ารูปเป็นตัวเลขอะไร หรือการจำแนกใบหน้าของมนุษย์

3. การแปลภาษา
   สามารถนำมาใช้ในการแปลภาษา โดยโมเดล Deep learning จะเรียนรู้ภาษาธรรมชาติจากข้อมูลเก่าๆ และสามารถแปลภาษาอัตโนมัติจากข้อความที่ป้อนเข้ามาได้ ในปัจจุบันมีบริการแปลภาษาอัตโนมัติที่ถูกใช้งานอย่างกว้างขวาง เช่น Google Translate

4. การประมวลผลเสียง
   เช่น การแปลงคำพูดเป็นข้อความ (Speech-to-Text) หรือการแปลงข้อความเป็นคำพูด (Text-to-Speech) ซึ่งมีการใช้งานอย่างแพร่หลายใน Siri ของ Apple หรือ Google Assistant ของ Google

5. การตัดคำ
   การตัดคำเป็นกระบวนการที่สำคัญในการประมวลผลข้อความ โดย Deep learning สามารถเรียนรู้รูปแบบของภาษาธรรมชาติ และสามารถตัดคำได้อย่างแม่นยำ เช่น ใช้ในการจัดการข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับภาษาไทย เช่น การจัดการข้อความในโซเชียลมีเดีย

6. การวิเคราะห์ข้อมูลทางการแพทย์
   Deep learning สามารถนำมาใช้ในการวิเคราะห์ภาพการแพทย์ เช่น การวิเคราะห์รังสีภาพ เพื่อช่วยในการวินิจฉัยโรคอัตโนมัติ และทำให้การตรวจหาโรคมีความแม่นยำมากขึ้น การวิเคราะห์รูปถ่ายเพื่อตรวจสอบวินิจฉัยโรคว่าผู้ป่วยเป็นโรคอะไร

7. การพัฒนาหุ่นยนต์
   เช่น การเรียนรู้การเคลื่อนไหวของมนุษย์ เพื่อนำไปประยุกต์ใช้ในการควบคุมการเคลื่อนไหวของหุ่นยนต์ การเรียนรู้ปรับปรุงพฤติกรรมของหุ่นยนต์ช่วยให้สามารถเรียนรู้และปรับปรุงพฤติกรรมของตัวเองได้ อีกทั้งยังช่วยลดเวลาและค่าใช้จ่ายในการสร้างโมเดลหุ่นยนต์ โดยไม่จำเป็นต้องใช้เทคโนโลยีเดิมๆ

8. การพัฒนาอินเทอร์เน็ตในสรรพสิ่ง (Internet of Things)
   Deep learning จะช่วยให้การจัดการข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูลในระบบ IoT นั้นมีประสิทธิภาพและความแม่นยำสูงขึ้น ซึ่งจะช่วยให้สามารถใช้งาน IoT ได้ดีมากขึ้น เช่น การควบคุมอุปกรณ์ IoT  การคาดการณ์และตรวจจับเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นกับ IoT เป็นต้น

9. งานด้านภูมิศาสตร์
   เช่น การจำแนกภาพดาวเทียม การทำนายปริมาณน้ำฝน หรือการตรวจสอบและวิเคราะห์ข้อมูลทางภูมิศาสตร์ เพื่อช่วยในการวิเคราะห์และวางแผนการใช้ที่ดินในอนาคต เป็นต้น

10. การเข้าใจภาษาธรรมชาติ
    โดยการสร้างโมเดลที่สามารถเข้าใจและแปลภาษาธรรมชาติได้ ทำให้การแปลภาษาเป็นเรื่องง่ายขึ้นและมีความแม่นยำมากขึ้น

11. การปรับปรุงระบบการแนะนำสินค้าในการซื้อขายออนไลน์
    โดยใช้ข้อมูลการซื้อขายเก่าๆเพื่อสร้างโมเดล Deep Learning ที่จะแนะนำสินค้าที่มีโอกาสถูกซื้อมากขึ้นสำหรับผู้ใช้ โดยตัวอย่างการประยุกต์ใช้งาน Deep Learning ในการแนะนำสินค้าคือ Netflix ซึ่งมีการใช้ Deep Learning ในการแนะนำภาพยนตร์และรายการทีวีให้กับผู้ใช้งาน
12. งานด้านธุรกิจ
    เช่น การวิเคราะห์และการพยากรณ์การขาย การทำนายแนวโน้มตลาด การวิเคราะห์และวางแผนการจัดเก็บสินค้า และการพัฒนาระบบค้นหาและแนะนำสินค้าให้กับลูกค้า เป็นต้น

รูปแบบของ Deep Learning

ประกอบด้วยหลายแบบซึ่งสามารถใช้งานได้กับงานต่างๆ ในด้านต่างๆ โดยรูปแบบ Deep Learning ที่ได้รับความนิยมอย่างกว้างขวาง ได้แก่

1. Artificial Neural Networks (ANN) :
   โครงข่ายประสาทเทียม (Neural Networks) ที่ถูกออกแบบให้มีโครงสร้างคล้ายกับโครงข่ายประสาทของมนุษย์ เพื่อใช้สำหรับปัญหาที่ต้องการความยืดหยุ่นในการเรียนรู้และการทำนาย Artificial Neural Networks (ANN) เป็นโมเดลคอมพิวเตอร์ที่จำลองการทำงานของเนิร์นโวร์กันด้วยโครงข่ายประสาทเทียม (Neural Networks) ที่มีโครงสร้างคล้ายกับโครงสร้างของเนิร์นโวร์กัน โดยใช้การคำนวณแบบพร้อมกัน (parallel processing) ซึ่งช่วยให้ ANN สามารถเรียนรู้รูปแบบของข้อมูลได้เอง และสามารถประมวลผลได้เร็วกว่าการใช้วิธีการแบบเดิม

   ANN ประกอบด้วยหน่วยประมวลผล (neuron) ที่มีค่าน้ำหนัก (weight) และฟังก์ชันกระตุ้น (activation function) ในการประมวลผล การเรียนรู้ของ ANN จะเกิดขึ้นในช่วงการปรับค่าน้ำหนักของแต่ละ neuron ให้เหมาะสมกับข้อมูลที่นำมาใช้ในการฝึกฝน (training) โดยการปรับค่าน้ำหนักนี้จะใช้วิธีการคำนวณทางคณิตศาสตร์เพื่อปรับให้ค่าผลลัพธ์ที่ได้มีความเป็นไปได้สูงสุด

   ANN มีการประยุกต์ใช้ในหลายด้านของการประมวลผลข้อมูล เช่น การจัดกลุ่มข้อมูล (clustering), การจำแนกประเภท (classification), การทำนายผล (prediction), และการแก้ไขปัญหา (optimization) เป็นต้น โดยมีการใช้ ANN ในงานด้าน Computer Vision และ Natural Language Processing (NLP) เป็นที่นิยมอย่างมากในปัจจุบัน เนื่องจากสามารถประมวลผลภาพและข้อความได้อย่างมีประสิทธิภาพและได้ผลลัพธ์ที่แม่น

2. Convolutional Neural Networks (CNN) :
   โครงข่ายประสาทเทียมที่ออกแบบมาเพื่อประมวลผลข้อมูลที่เป็นภาพ โดยมีการใช้ฟีเจอร์แมพ (feature map) และกรอบคอนโวลูชัน (convolutional layer) เพื่อสกัดลักษณะเด่นของภาพ เช่น เส้นขอบ และภาพรวม เป็นต้น

   Convolutional Neural Networks (CNN) เป็นแบบจำลอง Deep Learning ที่ใช้ในการประมวลผลภาพและวิดีโอ โดยมีความสามารถในการจดจำรูปแบบและลักษณะเด่นของภาพได้ดี เช่น การจดจำแนวตั้งและแนวนอนของเส้นตารางหรือการตรวจจับวัตถุในภาพ จึงทำให้ CNN เป็นตัวแบบที่ได้รับความนิยมสูงสุดในการประมวลผลภาพ

   โครงสร้างของ CNN ประกอบด้วย layer หลายชั้น ซึ่งประกอบไปด้วย Convolutional layer, Pooling layer, และ Fully Connected layer โดยแต่ละ layer จะมีหน้าที่แตกต่างกันดังนี้

   • Convolutional Layer: ใช้ในการคำนวณคุณลักษณะของภาพ (feature map) โดยการนำภาพและตัวกรอง (filter) มาคำนวณทีละพิกเซล

   • Pooling Layer: ใช้ในการลดขนาดของ feature map โดยใช้เทคนิคการหาค่าสูงสุด (max pooling) หรือการหาค่าเฉลี่ย (average pooling) ของพิกเซลในบริเวณที่กำหนด

   • Fully Connected Layer: ใช้ในการประมวลผลของ feature map ที่ได้จาก Convolutional Layer และ Pooling Layer โดยการเชื่อมต่อแต่ละพิกเซลเข้าด้วยกันเป็น vector และนำไปใช้ในการจำแนกวัตถุในภาพ

   CNN มีประโยชน์อย่างมากในการประมวลผลภาพและวิดีโอ เช่น การจดจำใบหน้า (facial recognition) การตรวจจับวัตถุในภาพ (object detection) การจำแนกอักษร (optical character recognition) การวิเคราะห์ภาพการแพทย์ (medical image analysis)

3. Recurrent Neural Networks (RNN) :
   โครงข่ายประสาทเทียมที่ถูกออกแบบมาเพื่อประมวลผลข้อมูลแบบลำดับ เช่น ประโยค ข้อความ หรือเสียงพูด โดยมีการใช้เซลล์แบบลูกน้ำ (LSTM) เพื่อใช้สำหรับปัญหาที่ต้องการความยืดหยุ่นในการจดจำและการทำนาย

   Recurrent Neural Networks (RNN) เป็นโมเดลของ Deep Learning ที่เหมาะสำหรับการประมวลผลข้อมูลที่เป็นลำดับเวลา (sequential data) เช่น ข้อความ และเสียง เนื่องจากมีความสามารถในการจดจำและเรียนรู้ลำดับของข้อมูล

   โครงสร้างของ RNN ประกอบด้วย neuron ที่มีการเชื่อมต่อกันแบบโครงสร้างเป็นลูกศร (arrow), โดย neuron จะรับข้อมูลจาก neuron ก่อนหน้าและส่งข้อมูลต่อไปยัง neuron ต่อไป โดย neuron จะมีการเก็บค่า state (หรือ memory) เพื่อสามารถจดจำความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลในลำดับเวลาได้

   เทคนิคที่นิยมใช้ในการสร้างโมเดล RNN คือ Long Short-Term Memory (LSTM) ซึ่งช่วยให้โมเดลสามารถจดจำข้อมูลในลำดับเวลาได้นานขึ้น และสามารถแก้ปัญหา gradient vanishing ซึ่งเกิดจากการคำนวณ gradient ใน RNN ที่มีความยาวของลำดับเวลามากๆ โดยการใช้ LSTM ทำให้ RNN สามารถเรียนรู้และสร้างโมเดลที่มีความแม่นยำในการจำและทำนายข้อมูลในลำดับเวลาได้มากขึ้น

4. Generative Adversarial Networks (GAN) :
   โครงข่ายประสาทเทียมที่ถูกออกแบบมาเพื่อสร้างภาพที่มีลักษณะเด่นตามรูปแบบที่ระบุไว้ โดยมีการใช้โมเดลสอนแบบไม่มีการติดป้ายฉาก (unsupervised learning)  เช่น การเรียนรู้ลักษณะเด่นของภาพ เป็นต้น

   Generative Adversarial Networks (GANs) เป็นโมเดล deep learning ที่มีการสร้างภาพเทียบกันระหว่าง generator model กับ discriminator model เพื่อให้ generator model สร้างภาพที่คล้ายคลึงกับภาพจริงมากที่สุด โดย discriminator model จะตรวจสอบว่าภาพที่ได้จาก generator model เป็นภาพจริงหรือไม่ และ generator model จะพยายามปรับแต่งความแตกต่างเพื่อให้ภาพที่สร้างมีความคล้ายคลึงกับภาพจริงมากที่สุด

   GANs นั้นมีการใช้งานหลากหลาย เช่น สร้างรูปภาพโดยไม่ต้องมีข้อมูลรูปภาพจริงในการเรียนรู้ (generative modeling) และสร้างรูปภาพที่ถูกต้องในการระบุวัตถุ (image classification) โดยใช้ข้อมูลเป็นรูปภาพที่มีคำอธิบายและป้ายชื่อ (labeled data) นอกจากนี้ GANs ยังสามารถใช้ในการสร้างเกม (game development) และการสร้างเสียง (audio synthesis) ได้ด้วย

ขั้นตอนการทำ Deep Learning ด้วย Python มีหลักดังนี้

1. เตรียมข้อมูล (Data Preparation):
   การเตรียมข้อมูลให้เหมาะสมสำหรับการนำเข้าเข้าสู่โมเดล Deep Learning เช่น การแปลงภาพเป็นตัวเลขหรือการทำ one-hot encoding ของข้อมูลเป็นตัวเลข ไลบรารีต่างๆที่จำเป็นต้องใช้ เช่น NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn, TensorFlow, Keras เป็นต้น การเตรียมข้อมูลให้เหมาะสมสำหรับโมเดล Deep Learning จะต้องมีการแยกแยะและเตรียมข้อมูลเช่น การทำ Scaling, การแปลงรูปแบบของข้อมูล เป็นต้น การเตรียมข้อมูลให้พร้อมสำหรับการสอนโมเดล Deep Learning โดยรวมไปถึงการแปลงข้อมูลเป็นรูปแบบที่เหมาะสมสำหรับการใช้งาน Deep Learning เช่น การแปลงรูปภาพเป็นภาพสีเทาหรือแบบ RGB การกำหนดขนาดภาพและการปรับขนาดภาพเป็นรูปแบบที่เหมาะสมกับโมเดล Deep Learning ที่จะนำไปใช้งาน เป็นต้น จะต้องมีการเตรียมข้อมูลที่เหมาะสมสำหรับการสอนโมเดล เช่น การทำภาพแบบ Augmentation, การปรับขนาดภาพให้เหมาะสมกับโมเดล, การแปลงข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่เหมาะสมสำหรับการสอนโมเดล เป็นต้น

   การเตรียมข้อมูล (Data Preparation) เป็นขั้นตอนสำคัญในการทำ Deep Learning เพราะว่าโมเดล Deep Learning จำเป็นต้องได้รับข้อมูลที่ถูกต้องและมีคุณภาพเพียงพอเพื่อให้การเรียนรู้ของโมเดลมีประสิทธิภาพสูงสุด

   ขั้นตอนการเตรียมข้อมูล (Data Preparation) สำหรับ Deep Learning มีดังนี้

   • เก็บข้อมูล (Data Collection) – เก็บข้อมูลจากแหล่งที่มาต่างๆ เช่น ฐานข้อมูล, สื่อสังคมออนไลน์, การสำรวจ, การเฝ้าระวัง, การเฝ้าติดตาม, หรือการสร้างข้อมูลเอง

   • การทำความสะอาดข้อมูล (Data Cleaning) – ตรวจสอบและแก้ไขข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง ไม่สมบูรณ์ หรือขาดหายไป อาทิ การลบข้อมูลซ้ำ, การแทนที่ข้อมูลที่หายไปด้วยค่าเฉลี่ย, การแปลงข้อมูลเป็นรูปแบบที่เหมาะสม, และอื่นๆ

   • การทำ Feature Engineering – การเลือกและสร้างตัวแปร (Feature) ที่เหมาะสมและมีความสำคัญสำหรับโมเดล เพื่อช่วยให้โมเดล Deep Learning สามารถเข้าถึงและวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างเหมาะสม

   • การแบ่งข้อมูล (Data Splitting) – การแบ่งข้อมูลออกเป็นชุด Train, Validation, และ Test โดย Train เป็นชุดข้อมูลที่ใช้ในการฝึกโมเดล, Validation เป็นชุดข้อมูลที่ใช้ในการปรับแต่งพารามิเตอร์และเลือกโมเดลที่ดีที่สุด และ Test เป็นชุดข้อมูลที่ใช้ในการประเมินประสิทธิภาพข้อมูล

2. สร้างโมเดล (Model Building):
   การสร้างโมเดล Deep Learning โดยใช้ Python และไลบรารี Deep Learning ที่เหมาะสม เช่น TensorFlow, Keras, PyTorch หรือ Theano การกำหนดโมเดล Deep Learning ที่เหมาะสมสำหรับงานที่ต้องการ โดยกำหนด Hyperparameters เช่น จำนวนชั้นของโมเดล, จำนวนโนดในแต่ละชั้น, อัลกอริทึมการเทรนโมเดล เป็นต้น การสร้างโมเดลด้วยการใช้ Neural Network ที่มีความซับซ้อนมากกว่า Machine Learning โดยทั่วไป เช่น Convolutional Neural Network (CNN), Recurrent Neural Network (RNN), หรือ Generative Adversarial Network (GAN) เป็นต้น ซึ่งการสร้างโมเดลนี้จะใช้ Python Library ต่าง ๆ เช่น TensorFlow, Keras, PyTorch เป็นต้น โดยมีการสร้างโมเดลจะต้องมีการกำหนดค่า คือ

   • การกำหนดโครงสร้างของโมเดล (Model Architecture): การกำหนดลักษณะโครงสร้างของโมเดล Deep Learning เช่น จำนวนชั้น (layer) และประเภทของชั้น เช่น Dense layer, Convolutional layer, Recurrent layer เป็นต้น
   • การกำหนดพารามิเตอร์ (Model Parameters): การกำหนดพารามิเตอร์ของโมเดล Deep Learning เช่น จำนวนโหนด (node) ในแต่ละชั้น ค่า learning rate และ optimizer

3. การฝึกโมเดล (Model Training):
   การใช้ชุดข้อมูลฝึก (training set) เพื่อปรับพารามิเตอร์ของโมเดล Deep Learning ให้แม่นยำ โดยใช้วิธีการอัลกอริทึมต่างๆ เช่น Gradient Descent เป็นต้น การเทรนโมเดล Deep Learning ด้วยข้อมูล Train set ที่เตรียมไว้ โดยใช้ optimizer เพื่อปรับ weight ในแต่ละชั้นของโมเดล เพื่อให้โมเดลให้ผลลัพธ์ที่ถูกต้อง ซึ่งเป็นขั้นตอนที่จะใช้เวลาในการเทรนโมเดล มากกว่าขั้นตอนอื่นๆ โดยใช้ข้อมูล Training Data และ Validation Data เพื่อปรับค่าพารามิเตอร์ให้โมเดลสอดคล้องกับข้อมูล โดยในการสอนโมเดลจะมีการใช้ Algorithm ที่ซับซ้อนเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของโมเดล เช่น Backpropagation, Gradient Descent, Dropout เป็นต้น

   การฝึกโมเดล (Model Training) เป็นกระบวนการที่สำคัญใน Deep Learning เพื่อเรียนรู้ข้อมูลและปรับพารามิเตอร์ของโมเดลให้เหมาะสมกับข้อมูลที่นำมาฝึก โดยการฝึกโมเดลนั้น จะเริ่มต้นด้วยการกำหนดโมเดลและกำหนดพารามิเตอร์เริ่มต้น แล้วนำข้อมูลที่มีการแบ่งเป็นชุดฝึก (training set) มาฝึกโมเดลโดยใช้การคำนวณ backpropagation และ gradient descent เพื่อปรับพารามิเตอร์ของโมเดลให้เหมาะสมกับข้อมูล โดยการฝึกโมเดลจะทำซ้ำๆ จนกว่าโมเดลจะเรียนรู้และมีความแม่นยำในการทำนายข้อมูล

   ในการฝึกโมเดล จะมีการแบ่งชุดข้อมูลออกเป็น 3 ชุด ได้แก่

   • Training set : ชุดข้อมูลที่ใช้ในการฝึกโมเดล
   • Validation set : ชุดข้อมูลที่ใช้ในการประเมินความแม่นยำของโมเดลระหว่างการฝึก
   • Test set : ชุดข้อมูลที่ใช้ในการทดสอบความแม่นยำของโมเดลที่ได้ฝึกขึ้นมา

   ในการฝึกโมเดล จะใช้ algorithm ที่เหมาะสมกับปัญหาที่จะแก้ไข และตั้งค่าพารามิเตอร์เริ่มต้นให้เหมาะสมกับปัญหานั้นๆ โดยมักจะใช้ optimizer เพื่อช่วยในการปรับพารามิเตอร์ของโมเดล เช่น Adam, Stochastic Gradient Descent (SGD) และอื่นๆ

4. การประเมินโมเดล (Model Evaluation):
   การใช้ชุดข้อมูลทดสอบ (test set) เพื่อประเมินความแม่นยำของโมเดล Deep Learning โดยใช้ตัววัดเช่น accuracy, precision, recall, F1-score หรือ ROC Curve เป็นขั้นตอนที่ใช้ชุดข้อมูลที่ไม่ได้ใช้ในการฝึกโมเดล เพื่อประเมินประสิทธิภาพของโมเดล และแก้ไขปัญหาในกรณีที่โมเดลมีปัญหาในการทำนาย โดยมีวิธีการประเมินโมเดลดังนี้

   • Training set, Validation set และ Test set
     การแบ่งข้อมูลออกเป็น 3 ชุด ได้แก่ Training set, Validation set และ Test set เพื่อให้โมเดลสามารถเรียนรู้จาก Training set และปรับปรุงความแม่นยำของโมเดลด้วย Validation set และสุดท้ายจะนำโมเดลมาทดสอบความแม่นยำด้วย Test set

   • Cross Validation
     เป็นการแบ่งข้อมูลออกเป็นชุดโดยใช้วิธี K-fold Cross Validation โดยแบ่งข้อมูลออกเป็น K ชุดเท่าๆ กัน แล้วใช้แต่ละชุดเป็น Validation set ต่อเนื่องกัน 1 ครั้ง จนครบ K ครั้ง แล้วเอาค่าเฉลี่ยของผลลัพธ์จาก K ครั้งนี้เป็นผลลัพธ์สุดท้าย

   • Metrics
     มีหลายตัวที่ใช้ในการประเมินความแม่นยำของโมเดล เช่น Accuracy, Precision, Recall, F1-Score, ROC Curve, AUC ซึ่งเลือกใช้ตามความเหมาะสมกับงานที่ต้องการ

   • Overfitting และ Underfitting
     Overfitting คือ การเกิดขึ้นเมื่อโมเดลมีความซับซ้อนเกินไปซึ่งทำให้โมเดลมีความแม่นยำสูงกับ Training set แต่ความแม่นยำต่ำกับ Validation set หรือ Test set ในขณะเดียวกัน Underfitting คือการเกิดขึ้นเมื่อโมเดลไม่มีความซับซ้อนพอที่จะเรียนรู้

     Underfitting เป็นสถานะที่โมเดลที่เราสร้างขึ้นมาไม่สามารถเรียนรู้ความซับซ้อนของข้อมูลได้สมบูรณ์พอ กล่าวคือ โมเดลของเราไม่สามารถ fit กับข้อมูล train ได้อย่างเต็มที่ ซึ่งสาเหตุหลักๆ ของ underfitting จะเกิดจากข้อมูลที่มีความซับซ้อนและความหลากหลายมากเกินไป หรือโมเดลที่สร้างขึ้นมาไม่เพียงพอต่อการฝึก/เทรน (train) และไม่สามารถจับความซับซ้อนของข้อมูลได้อย่างแท้จริง

5. การใช้โมเดล (Model Deployment):
   การนำโมเดล Deep Learning ที่ฝึกแล้วไปใช้งานจริง เช่นการใช้โมเดลสำหรับการจัดกลุ่มลูกค้าหรือการตรวจจับวัตถุในภาพ

   การใช้โมเดล (Model Deployment) คือขั้นตอนสุดท้ายของกระบวนการ Deep Learning ที่เกี่ยวข้องกับการนำโมเดลที่ได้มาใช้งานจริงในสถานการณ์จริง ๆ โดยทั่วไปแล้วการใช้งานโมเดลจะใช้กับงานด้านความปลอดภัย เช่น การตรวจจับวัตถุ, การตรวจสอบบัตรเครดิต, หรือการตรวจสอบการแฮกเว็บไซต์ เป็นต้น

   ในการใช้งานโมเดล Deep Learning จะมีขั้นตอนดังนี้

   • ตรวจสอบความเหมาะสมของโมเดล: ก่อนนำโมเดลไปใช้งานจริง ควรตรวจสอบความเหมาะสมของโมเดลว่าสามารถทำงานในสถานการณ์จริงได้หรือไม่ โดยการใช้ข้อมูลทดสอบ (test data) เพื่อวัดประสิทธิภาพของโมเดล

   • ทำการเทรนโมเดล: หากโมเดลมีประสิทธิภาพที่เหมาะสม จะทำการเทรนโมเดลโดยใช้ชุดข้อมูล (training data) ซึ่งจะปรับพารามิเตอร์ของโมเดลเพื่อให้มีประสิทธิภาพในการทำนายข้อมูล

   • ทำการวัดผล: หลังจากเทรนโมเดลเสร็จสิ้น ต้องทำการวัดผลโดยใช้ข้อมูลทดสอบ เพื่อประเมินประสิทธิภาพของโมเดลว่ามีความแม่นยำและประสิทธิภาพการทำงานเพียงพอหรือไม่

   • นำโมเดลไปใช้งาน: เมื่อได้ผลการวัดผลที่ดีแล้ว

ในแต่ละขั้นตอนดังกล่าว สามารถใช้ไลบรารี Python ต่างๆ เพื่อช่วยในการดำเนินการได้ เช่น NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn, TensorFlow, Keras ฯลฯ ซึ่งเป็นไลบรารีที่ถูกพัฒนาขึ้นมาเพื่อสนับสนุนการพัฒนาโมเดล Deep Learning ใน Python อย่างต่อเนื่องและสะดวกขึ้น

เทคนิคการทำ Deep Learning

เทคนิคการทำมีหลากหลายและต่างกันไปตามงานและโมเดลที่ต้องการสร้าง ดังนั้นเราจะเน้นกล่าวถึงเทคนิคที่ใช้บ่อยในการทำ Deep Learning ด้วย Python ให้มีประสิทธิภาพสูงสุด ได้แก่

1. ปรับแต่งโมเดล: การปรับแต่งโมเดลเป็นสิ่งสำคัญที่จะทำให้ผลลัพธ์ของโมเดลมีความแม่นยำสูง โดยสามารถปรับค่า hyperparameter ของโมเดลเพื่อให้โมเดลมีประสิทธิภาพสูงขึ้น เช่น ปรับค่า learning rate, optimizer, activation function, และ layer ต่างๆ ในโมเดล

2. การเตรียมข้อมูล: การเตรียมข้อมูลเป็นขั้นตอนที่สำคัญในการทำ Deep Learning เนื่องจากโมเดลจะทำงานกับข้อมูลในรูปแบบต่างๆ โดยเราจะต้องทำการสกัดและเตรียมข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่เหมาะสมกับโมเดล เช่น การทำ one-hot encoding, normalization, standardization และ feature scaling

3. การใช้งาน GPU: การใช้งาน GPU จะช่วยเพิ่มความเร็วในการ train โมเดล โดยใช้งานได้ง่ายผ่าน Tensorflow หรือ Keras โดยการตั้งค่า runtime ให้เป็น GPU บน Google Colab หรือเลือกใช้ GPU Instance บน Amazon Web Services (AWS) หรือ Microsoft Azure

4. การสร้าง Ensemble Model: การสร้าง Ensemble Model เป็นเทคนิคที่ใช้ในการเพิ่มประสิทธิภาพของโมเดล โดยการสร้างโมเดลหลายๆ ตัวแล้วรวมเข้าด้วยกัน ทำให้ได้โมเดลที่มีความแม่นยำสูงกว่าการใช้โมเดลเดียว

5. การทำ Data Augmentation: เทคนิคนี้ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการใช้ข้อมูลที่มีอยู่แล้ว โดยการสร้างข้อมูลใหม่จากข้อมูลเดิม ในการสร้างข้อมูลใหม่ เราสามารถหมุน, เลื่อน, หลั่งไหล, เพิ่มเสียงเป็นต้น เพื่อเพิ่มความหลากหลายและป้องกัน overfitting

6. การทำ Transfer Learning: เทคนิคนี้ใช้โมเดลที่ฝึกด้วยข้อมูลมากมาย และมีประสิทธิภาพดี เพื่อฝึกโมเดลใหม่กับข้อมูลใหม่โดยไม่ต้องฝึกโมเดลใหม่จากศูนย์ ซึ่งช่วยประหยัดเวลาและแรงของเครื่องคอมพิวเตอร์ มีประโยชน์อย่างมาก โดยสามารถใช้โมเดลที่เคยถูกสร้างไว้กับงานอื่น ๆ ในการแก้ไขปัญหาใหม่ได้ ซึ่งจะช่วยประหยัดเวลาและแรงของการสร้างโมเดลใหม่ โดยการทำ Transfer Learning นั้น จะนำโมเดลที่มีความแม่นยำสูงที่เคยถูกสร้างไว้มาใช้งาน และทำการ Fine-tuning หรือปรับแต่งโมเดลนั้นให้เหมาะสมกับงานที่ต้องการทำใหม่

7. การทำ Dropout: เทคนิคนี้ช่วยลด overfitting โดยการสุ่มลบโหนดออกจากโครงข่ายประสาทเทียม โดยทำให้โมเดลไม่สามารถระบุคุณลักษณะของการเรียนรู้ที่จำเป็นทั้งหมดจากชุดข้อมูลที่ใช้ฝึก  การสุ่มลบบางชั้นของโมเดลออกไปในการฝึกโมเดล ทำให้โมเดลไม่สามารถจดจำข้อมูลเป็นรายละเอียดยิ่งขึ้น และลดความเชื่อมั่นในการทำนายของโมเดลในชั้นนั้นๆ

8. การทำ Early Stopping: เทคนิคนี้ช่วยลด overfitting โดยการหยุดการฝึกโมเดลเมื่อเราพบว่าค่าความแม่นยำบนชุดข้อมูลทดสอบเริ่มลดลง ซึ่งช่วยป้องกันการฝึกเกินไปและ overfitting โดย Early Stopping เป็นเทคนิคที่ใช้สำหรับป้องกัน overfitting ในการสร้างโมเดล Deep Learning โดยหลักการของเทคนิคนี้คือการหยุดการฝึกโมเดลที่มีแนวโน้มว่าจะเกิด overfitting ก่อนที่จะฝึกเยอะเกินไปและเสียเวลาในการฝึกโมเดลที่ไม่มีประสิทธิภาพ

9. การทำ Batch Normalization: เทคนิคนี้จะช่วยในการสร้างโมเดลที่มีประสิทธิภาพและให้ผลลัพธ์ที่มีความแม่นยำสูงขึ้น โดยวิธีการทำงานของ Batch Normalization คือการปรับข้อมูล Input ในแต่ละ Batch ของการฝึกโมเดลให้มีการกระจายตัวที่ดีขึ้น เพื่อช่วยลดการเกิด vanishing gradient และปรับปรุงประสิทธิภาพของการฝึกโมเดล

Library ของ Python ที่ใช้ทำ Deep Learning

Python เป็นภาษาโปรแกรมมิ่งที่มี library สำหรับ deep learning มากมายที่ถูกพัฒนาขึ้นมาเพื่อช่วยในการสร้างและประมวลผลโมเดล deep learning ได้ง่ายขึ้น ในส่วนนี้จะแนะนำ library หลัก ๆ ที่ใช้งานกันอย่างแพร่หลายในการทำ deep learning ดังนี้

1. TensorFlow:
   เป็น Library ที่มีความนิยมสูงสุดในการทำ Deep Learning โดยเฉพาะในงานวิจัยและธุรกิจ ซึ่งสามารถสร้างและประมวลผลโมเดล Deep Learning ที่ซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพ นอกจากนี้ยังมี TensorFlow.js ที่ใช้สำหรับการสร้างโมเดล Deep Learning บนเว็บไซต์ ที่สำคัญเป็น Library ใช้ทำ Deep Learning ที่พัฒนาโดย Google และเป็นไลบรารี่ที่ใช้กันอย่างแพร่หลาย สามารถสร้างโมเดล Deep Learning ได้หลากหลายประเภท เช่น MLP, CNN, RNN รวมถึงมี TensorFlow Lite สำหรับใช้งานบนอุปกรณ์ IoT และ Mobile ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

2. PyTorch:
   เป็น Library ที่ถูกพัฒนาโดย Facebook และมีความนิยมสูงในวงการวิจัย deep learning เพราะมีความสามารถในการสร้างโมเดล deep learning แบบ dynamic computation graph ที่มีประสิทธิภาพสูง นอกจากนี้ยังมี PyTorch Lightning ซึ่งเป็น framework สำหรับการฝึกโมเดล deep learning ที่มีประสิทธิภาพสูงและเข้าใจง่าย มีความนิยมสูงในการพัฒนาโมเดล Deep Learning ด้วย Python โดยมีโมดูลสำหรับสร้างโมเดลที่เรียกว่า torch.nn และโมดูลสำหรับการคำนวณต่างๆ เช่น torch.optim, torch.autograd เป็นต้น มีการพัฒนาโดย Facebook และมีความนิยมเป็นอย่างมาก มีความสามารถในการสร้างโมเดล Neural Network ที่ซับซ้อนได้ง่าย รวมถึงมีการออกแบบให้สามารถใช้ GPU ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

3. Keras:
   เป็น Library ที่ใช้งานได้ง่ายและสะดวกสบายสำหรับผู้ที่ต้องการเรียนรู้ deep learning เป็น library ชั้นสูงที่สามารถสร้างและประมวลผลโมเดล deep learning ได้ง่าย และยังสามารถเชื่อมต่อกับ TensorFlow หรือ Theano ได้ มีการสร้างโมเดล Deep Learning ได้อย่างง่ายดายและรวดเร็ว โดยสามารถสร้างโมเดล Neural Network แบบต่าง ๆ ได้เช่น MLP, CNN, RNN รวมถึงโมเดล Deep Learning อื่น ๆ ได้ โดยสามารถใช้ backend ของ TensorFlow, Theano, หรือ CNTK ได้

4. Theano:
   Library ที่ใช้ในการคำนวณแบบ symbolic math โดยมีโมดูลสำหรับสร้างโมเดลที่เรียกว่า theano.tensor และโมดูลสำหรับการคำนวณต่างๆ เช่น theano.function, theano.grad เป็นต้น

5. Caffe:
   Library ที่เน้นการประมวลผลด้านความเร็วและการใช้งานง่าย โดยมีโมดูลสำหรับสร้างโมเดลที่เรียกว่า caffe.Net และโมดูลสำหรับการคำนวณต่างๆ เช่น caffe.SGDSolver, caffe.NetSpec เป็นต้น

6. MXNet:
   Library ที่มีการเขียนเป็น C++ และใช้ Python ในการใช้งาน โดยมีโมดูลสำหรับสร้างโมเดลที่เรียกว่า mxnet.symbol และโมดูลสำหรับการคำนวณต่างๆ เช่น mxnet.mod.Module, mxnet.ndarray เป็นต้น

7. SciPy:
   Library ที่มีโมดูลสำหรับการคำนวณทางคณิตศาสตร์และสถิติต่างๆ เช่น scipy.linalg, scipy.stats เป็นต้น โดยสามารถนำมาใช้ในการประมวลผลข้อมูลและการเตรียมข้อมูลก่อนนำไปใช้ในการสร้างโมเดล Deep Learning ได้

8. scikit-learn:
   เป็น Library ที่มีความสามารถในการทำ Machine Learning ที่หลากหลาย เช่น Clustering, Classification, Regression, และ Preprocessing โดยสามารถใช้งานได้ง่ายและมีประสิทธิภาพ

9. Pandas:
   เป็น Library ที่ใช้ในการจัดการข้อมูล (data manipulation) ในรูปแบบ DataFrame โดยมีความสามารถในการจัดการข้อมูลที่ซับซ้อนได้ง่ายและมีประสิทธิภาพ

ตัวอย่าง การเขียน Python สำหรับ Deep Learning

# import libraries
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers

# load dataset
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()

# pre-process data
x_train = x_train.reshape(-1, 28 * 28).astype("float32") / 255.0
x_test = x_test.reshape(-1, 28 * 28).astype("float32") / 255.0

# create model architecture
model = keras.Sequential(
    [
        layers.Dense(256, activation="relu"),
        layers.Dense(128, activation="relu"),
        layers.Dense(10),
    ]
)

# compile model
model.compile(
    loss=keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
    optimizer=keras.optimizers.Adam(lr=0.001),
    metrics=["accuracy"],
)

# train model
history = model.fit(x_train, y_train, batch_size=32, epochs=5, validation_split=0.2)

# evaluate model
test_scores = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=2)
print("Test loss:", test_scores[0])
print("Test accuracy:", test_scores[1])

ผลลัพธ์ที่ได้ คือ

Test loss: 0.10393072670793533
Test accuracy: 0.9791000480651855

จากตัวอย่าง มีขั้นตอนการเขียน Python ดังนี้

• Import Libraries เพื่อเริ่มต้นการเขียนโค้ด Deep Learning
• Load Dataset และแบ่งข้อมูลออกเป็นชุด train และ test
• Pre-Process Data เช่น ทำการ Reshape ข้อมูล, แปลงค่าสี (normalize) และปรับปรุงความเร็วในการคำนวณ
• Create Model Architecture โดยใช้ Sequential model และกำหนดชั้นของ Neural Network ด้วย layers
• Compile Model คือ การกำหนด optimizer, loss function, และ metrics ที่ใช้ในการ train model เพื่อเตรียมโมเดลเพื่อการเรียนรู้และปรับปรุง โมเดลที่ถูก compile จะได้รับการกำหนด optimizer เพื่อใช้ในการปรับพารามิเตอร์ของโมเดลในแต่ละรอบ (iteration) ในขณะที่ loss function จะใช้ในการประเมินความผิดพลาดของโมเดล และ metrics เป็นตัวช่วยในการประเมินประสิทธิภาพของโมเดล
• Train Model คือ การใช้ข้อมูล train ที่เตรียมไว้ก่อนหน้านี้ในการปรับพารามิเตอร์ของโมเดล เพื่อให้โมเดลเรียนรู้และปรับปรุงโมเดลตามข้อมูล train โดยการใช้ fit() method โดยในตัวอย่างนี้จะเป็นการ train โมเดลด้วยข้อมูล train แบ่งออกเป็นส่วน train 80% และ validation 20% ในแต่ละ epoch ของการ train
• Evaluate Model คือ การใช้ข้อมูล test ในการประเมินประสิทธิภาพของโมเดลที่ได้ทำการ train โดยใช้ test data และวัดความแม่นยำ (accuracy) ของโมเดล โดยใช้ evaluate()

ผลลัพธ์ที่ได้จะแสดงค่า Loss และ Accuracy ของโมเดลในการทดสอบด้วยชุดข้อมูล x_test และ y_test ที่ไม่ได้ใช้ในการฝึกโมเดล โดยคำว่า Test loss จะแสดงค่าความสูญเสีย (Loss) ในขณะทดสอบ และ Test Accuracy จะแสดงค่าความแม่นยำ (Accuracy) ของโมเดลในขณะทดสอบ