Saladpuk.com
🏆 เนื้อหาหลัก
🏆 เนื้อหาหลัก
  • 💖สลัดผัก
  • 📰มีอะไรใหม่บ้าง
    • 2020
      • 2020-11
      • 2020-10
      • 2020-09
      • 2020-08
      • 2020-03
      • 2020-02
      • 2020-01
    • 2019
      • 2019-12
      • 2019-11
      • 2019-10
      • 2019-09
      • 2019-08
  • 🤔อ่านเรื่องไรดี ?
  • มือใหม่หัดเขียนโค้ด
    • 👶เขียนโค้ดด้วยภาษา C#
      • เกิดมาไม่เคยเขียนโค้ดมาก่อนเบย
      • 👶พื้นฐาน
        • 1.โปรแกรมที่ต้องลง
        • 2.โครงสร้างของโค้ด
        • 3.ชนิดของข้อมูล
        • 4.การสร้างตัวแปร
        • 5.คำสั่งพื้นฐาน
        • 6.การแปลงข้อมูล
        • 7.การเปรียบเทียบค่า
        • 8.การตัดสินใจด้วย IF statements
        • 9.การตัดสินใจด้วย Switch statements
        • 10.การทำงานซ้ำๆด้วย While
        • 11.การทำงานซ้ำๆด้วย Do While
        • 12.การทำงานซ้ำๆด้วย For
        • 13.การแก้โจทย์จากรูป
        • 14.มารู้จักกับ Array กัน
      • 🧑ระดับกลาง
        • 15.Value type vs Reference type
        • 16.ลดงานซ้ำๆด้วย Method
        • 17.มารู้จักกับ Class & Field กัน
        • 18.มารู้จักกับ Constructor กันบ้าง
        • 19.มาเขียน Method ใน Class กัน
        • 20.มารู้จักกับ Property กัน
        • 21.ลองใช้คลาสแบบจริงจังบ้าง
        • 22.การสืบทอด Inheritance
        • 23.Polymorphism
        • 24.Abstract Class
        • 25.Interface
        • 26.Namespace
        • 27.Enum
        • 28.Exception handler
        • 29.ลงลึกกับ string
        • 30.StringBuilder เพื่อนคู่ string
      • 👨⏳ระดับสูง
        • Generic
        • Delegates
        • Action & Func
        • Lambda expression
        • LINQ
        • พระคัมภีร์การใช้คำสั่ง LINQ
      • 💡Tips
        • 💡C# version 8.0
        • 💡Boxing & Unboxing
    • 👶Algorithm
      • 👾Algorithm Big-O
      • 👽Algorithm P & NP
    • 👦OOP
      • 💖Abstraction
      • 💖Encapsulation
      • 🏆Abstraction & Encapsulation
      • 💖Inheritance
      • 💖Polymorphism
      • 🏆Inheritance & Polymorphism
      • 📝ลองเขียน OOP ดูดิ๊
      • 👑OOP + Power of Design
      • 🥰เทคนิคในการออกแบบ
    • 👶บทสรุปฐานข้อมูล
      • เก็บรูปในฐานข้อมูล
      • Database indexing
      • การลบข้อมูล
    • 👦Communication Patterns
    • 👦Design Patterns
      • 🤰Creational Patterns
        • 🏭Factory Method
        • 🏭Abstract Factory
        • ☝️ Singleton Pattern
        • 🏗️ Builder Pattern
        • 🎎Prototype Pattern
      • 🧱Structural Patterns
        • 🔌Adapter Pattern
        • 📪Proxy Pattern
  • Puzzle
    • 🧠Challenges
      • 🐴Google ม้า 25 ตัว
      • 🌉Amazon เสา 2 ต้น
      • 🥇ทองเก๊
      • 💊ยาต้านโควิด
      • 🎩CP หมวก 5 ใบ
      • 🧓Einstein's Riddle 01
  • พื้นฐานที่ควรต้องรู้
    • 🐳Docker
      • 📦Docker Containers
      • 🃏Docker Exercise 01
      • 🛠️ Docker Tools
      • 🗃️ Docker Registry
      • 🖼️ Container Image
      • 📢Docker Push
      • 🔄WSL
    • 👶Clean Code
      • 🧓Uncle Bob - Clean Code
      • 🧓Uncle Bob - Comments
      • 🧓Uncle Bob - Naming
      • 🧓Uncle Bob - Mindset
      • 🧓Uncle Bob - TDD
    • 👶Code Smells
    • 👶สิ่งที่คนเขียนโค้ดมักเข้าใจผิด
    • 👶AI พื้นฐาน
    • 👶Git พื้นฐาน
      • Git branching strategy
    • 👶Cloud พื้นฐาน
    • 👶UML พื้นฐาน
      • Activity Diagram
      • Class Diagram
      • Sequence Diagram
      • Use case Diagram
      • บทสรุปการใช้ UML
    • 👶Data Scientist
      • การเลือก Algorithms ให้ AI (1/5)
      • การเตรียมข้อมูลให้ AI (2/5)
      • หลักการตั้งคำถามให้ AI (3/5)
      • แฉความลับของ AI Model (4/5)
      • หัดเขียน AI จาก AI ของคนอื่น (5/5)
    • 👶DevOps พื้นฐาน
    • 👶Docker ขั้นพื้นฐาน
      • Image and Container
      • แชร์ Docker Image ที่สร้างไว้
    • 👶Microservices พื้นฐาน
      • Microservices ที่ดีมีลักษณะยังไง
      • Microservices Tips
      • จาก Monolith สู่ Microservices
    • 👶ความรู้พื้นฐานในการทำเว็บ
    • 👦Bottlenecks of Software
      • หัวใจที่สำคัญที่สุดของฐานข้อมูล
    • 👦Agile Methodology
      • Agile in a Nutshell
      • Software Development Life Cycle
      • Code Review
    • 👦Security พื้นฐาน
      • การเก็บรหัสผ่านที่ถูกต้อง
      • Security in actions
        • Hash function
      • Security Principles
      • 😎The Matrix 1
      • 😎The Matrix 2
      • HTTPS in a nutshell
    • 👦SOLID Design Principles
      • มารู้จักกับ SOLID กันดีกว่า
      • Single-Responsibility Principle
      • Open/Closed Principle
      • Liskov Substitution Principle
      • Interface Segregation Principle
      • Dependency-Inversion Principle
  • Cloud Computing
    • 👶Microsoft Azure 101
      • สมัคร Microsoft Azure
      • รู้จักกับ Resource Groups
      • สร้างเว็บตัวแรกกัน
      • สร้าง Virtual Machine กัน
      • ประเภทของคลาว์เซอร์วิส
      • มาสร้าง Logic App กัน
      • มาสร้าง Function App กัน
      • คลาว์คิดเงินยังไง ?
      • Cloud Native
      • Guideline for Cloud scaling
      • Auto Scaling
    • 👶Azure App Services
    • 👶App Service Plan
    • 👶Azure Storage
      • Blob storage
        • ลองสร้างที่เก็บไฟล์กันเลย
        • เข้าใจ Blob storage ให้มากขึ้น
        • ลองเขียนโค้ดอัพโหลดไฟล์กันบ้าง
        • สร้างเว็บจากที่ฝากไฟล์บนคลาว์
    • 👶Azure Bot Service
      • Bot เข้าใจเราได้ยังไงกันนะ
    • 👶Azure Cognitive Services
      • การสร้าง Cognitive Services
      • การ Login ด้วยใบหน้า
      • อ่านลายมือจากรูปเป็นตัวอักษร (OCR)
      • เขียน AI แยกของต่างๆทำยังไง?
      • เขียนแอพ ทายอายุ บอกเพศ ง่ายจิ๊ดเดียว
      • เขียนแอพให้ AI อธิบายรูปเป็นภาษาคน
    • 👶Machine Learning Studio
      • มาสร้าง AI ของแท้ตัวแรกของเรากัน
      • สร้าง AI ตัดสินใจอนุมัติบัตรเครดิต 💳
      • ลองเรียกใช้ AI ของเรากัน
    • 👶Azure Service Fabric
      • สร้าง Service Fabric กัน
    • 👶Blockchain
      • Blockchain ทำงานยังไง ?
      • Consensus Algorithm คืออะไร ?
      • สร้าง Blockchain ใช้เองกัน !
      • หัดเขียน Smart Contract กัน
    • 👶Power BI
    • 👶Azure Web App
      • เซิฟเวอร์บนคลาว์ ราคา? ต่าง?
    • 👶Azure DevOps
      • เล่น Azure DevOps กัน
      • เล่นกับ Repository
      • ลองทำ Continuous Integration (CI)
      • ลองทำ Continuous Delivery (CD)
      • เล่น Kanban Board
    • 🤠Cloud Playground
      • การป้องกันความลับหลุดตอนที่ 1
      • การป้องกันความลับหลุดตอนที่ 2
      • การป้องกันความลับหลุดตอนที่ 3
      • การป้องกันความลับหลุดตอนจบ
  • Software Testing
    • 👦Test-First Design
    • 👦Test-Driven Development
      • 1.มารู้จักกับ TDD กันดีกว่า
      • 2.Test cases เขาเขียนกันยังไงนะ
      • 3.เครื่องมือในการทดสอบ
      • 4.การใช้ Theory และ InlineData
      • 5.โค้ดที่ทดสอบได้
      • 6.Mantra of TDD
      • 7.Functional & None-Functional testing
      • 8.Manual vs Automation testing
      • 9.Automation Frameworks in .NET
      • 10.Mock Framework
      • 11.มาเรียนการใช้ Moq กันเถอะ
      • 12.สรุป
  • Web
    • 👦Web API
      • 1.Web API คืออะไร
      • 2.ติดตั้ง .NET Core SDK
      • 3.สร้าง Web API ตัวแรกกัน
      • 4.Verbs
      • 5.Swagger เพื่อคู่ API
      • 6.การใช้ Model
      • 7.เรียก Web API ผ่าน Postman
      • 8.มาจัดกลุ่ม API กัน (1/2)
      • 9.มาจัดกลุ่ม API กัน (2/2)
  • Software Design
    • 🤴Design Patterns
      • 🦈Creational patterns
        • Abstract Factory
        • Builder
        • Factory Method
        • Prototype
        • Singleton
      • 🦈Structural patterns
        • Adapter
        • Bridge
        • Decorator
        • Facade
        • Proxy
      • 🦈Behavioral patterns
        • Chain of Responsibility
        • Command
        • Iterator
        • Mediator
        • Memento
        • Observer
        • State
        • Strategy
        • Template Method
        • Visitor
Powered by GitBook
On this page
  • 🤔 AI มันรู้คำตอบได้ยังไง ?
  • 🤔 Model มันทำงานยังไง ?
  • 🎯 บทสรุป

Was this helpful?

Export as PDF
  1. พื้นฐานที่ควรต้องรู้
  2. Data Scientist

แฉความลับของ AI Model (4/5)

🤔 AI มันตอบคำถามเราได้ยังไง? มาดูการทำงานที่แท้จริงของมันกัน

Previousหลักการตั้งคำถามให้ AI (3/5)Nextหัดเขียน AI จาก AI ของคนอื่น (5/5)

Last updated 5 years ago

Was this helpful?

หลังจากที่เราทำทุกอย่างจนสุดท้าย AI ของเราก็ฉลาดจนมันสามารถทายผลหรือตอบโจทย์เราได้แม่นยำ 99.99% หรืออะไรก็แล้วแต่ หลายๆคนก็อาจจะมีคำถามว่าจริงๆแล้ว AI มันรู้คำตอบพวกนั้นได้ยังไง? เบื้องหลังจริงๆมันคำนวณยังไงกันนะ? ดังนั้นในบทความนี้เราจะมีแฉกันแบบหมดเปลือกว่าจริงๆแล้ว AI มันทำงานยังไงกัน

แนะนำให้อ่าน บทความนี้เป็นส่วนหนึ่งของบทความ หากเพื่อนๆสนใจอยากรู้หลักการของพวก Data science ทั้งหมดแนะนำให้ไปอ่านบทความหลักได้โดยการจิ้มชื่อสีฟ้าๆนั้นเลยนะครับ ส่วนใครที่อยากลองสร้าง AI เป็นของตัวเองก็สามารถดูตัวอย่างได้จากบทความด้านล่างนี้ครับ

🤔 AI มันรู้คำตอบได้ยังไง ?

จากบทความ เราจะพบว่า เราต้องเอา Data + Algorithms ส่งไปให้ AI มันเรียนรู้ จนสุดท้ายเราก็จะได้สิ่งที่เรียกว่า Model ขึ้นมา ซึ่งเจ้า model นี่แหละคือตัวตัดสินว่า AI มันจะฉลาดขนาดไหนนั่นเอง ดังนั้นเวลาที่เราโยนคำถามให้ AI เช่น ข้อมูลรถยนต์เป็นแบบนี้แล้วราคารถน่าจะประมาณซักเท่าไหร่? สิ่งที่เจ้า AI ทำจริงๆก็คือ มันจะเอาโจทย์ของเราโยนไปให้กับ model ที่มันมี แล้วมันก็จะได้ผลลัพท์กลับมาตอบเรายังไงล่ะ

🤔 Model มันทำงานยังไง ?

ก่อนที่จะเฉลยผมอยากอธิบายให้เห็นก่อนว่า เวลาที่ AI แก้โจทย์หรือสร้าง Model มันทำยังไง โดยจะจำลองในรูปแบบที่มนุษย์เข้าใจให้ฟังนะ เช่น ถ้าผมอยากรู้ว่าเพชร 1.35 กะรัต มีราคาเท่าไหร่ ผมต้องทำยังไง? (กะรัตคือหน่วยนับของเพชร) หรือถ้าเดินไปถามที่ร้านขายเพชรแล้วจะรู้ได้ยังไงว่าราคาที่เขาบอกว่ามันถูกต้องจริงๆ? เพื่อป้องกันไม่ให้โดนโกงราคาผมก็จะเดินไปถามราคากับร้านขายเพชรหลายๆร้านใช่ไหม และ อาจจะถามราคาของหลายๆกะรัตมาด้วย เช่น เพชร 1.01 กะรัต ราคา $7,366 USD ผมก็จะไปเดินสำรวจมาหลายๆร้านตามรูปด้านล่าง

จากรูปด้านบนก็จะเห็นว่าผมก็จะได้รายกายที่บอกว่า เพชรแต่ละกะรัต ราคาเป็นเท่าไหร่มาแล้ว ซึ่งเจ้าข้อมูลพวกนี้ก็เหมือนกับ Data ที่เราส่งให้ไปกับ AI มันเรียนรู้นั่นแหละ แต่จากในรูปเราจะพบว่ามันไม่มีบอกว่า เพชร 1.35 กะรัต ราคาเท่าไหร่เลยนิน่า ดังนั้นเราก็จะต้องเอาข้อมูลพวกนี้มาใช้คำนวณหาคำตอบของเราต่อ ซึ่งจะเห็นว่าในรูปนั้นจำนวนกะรัตมันอยู่ตั้งแต่ 0 ถึง 2 กะรัตโดยประมาณ ส่วนราคาก็อยู่ตั้งแต่ 0 ถึง ไม่เกิน 20,000 ดังนั้นเราก็จะเอามาเขียนกราฟคร่าวๆได้ราวๆนี้

จากรูปด้านบนเราก็จะได้แบบอย่างคร่าวๆ ดังนั้นถัดไปเราก็จะเอาข้อมูลราตาต่อกะรัตจากรูปแรกสุดเลยมาใส่ในกราฟกันเลย ซึ่งก็จะได้ผลลัพท์ตามรูปด้านล่าง

จากรูปด้านบนเราจะเห็นว่าข้อมูลในแต่ละจุดมันกระจายกัน ดังนั้นเราต้องการจะหาของที่พอจะเป็นตัวแทนของข้อมูลเรา โดยการลากเส้นตรง 1 เส้นที่พาดกลางระหว่างข้อมูลทั้งหมด ซึ่งก็จะได้ออกมาเป็นภาพราวๆนี้

แม้ว่าเส้นของเราจะไม่ได้พาดโดนจุดทั้งหมดก็ไม่เป็นไรขอแค่มันน่าจะใกล้กับจุดทุกตัวก็เพียงพอแล้ว เพราะเส้นนั้นคือตัวแทนของข้อมูลทั้งหมดนั่นเอง ซึ่งพอเราได้ตัวแทนข้อมูลแล้วถัดไปเราก็จะกลับมาที่คำถามหลักของเราว่า เพชร 1.35 กะรัตมันมีราคาเท่าไหร่นั่นเอง ซึ่งวิธีการหาคำตอบนั่นก็คือ ให้เราลาดเส้นตัดของ ราคา กับ กะรัต ลงในกราฟนั่นเองซึ่งก็จะได้ตามรูปเป็นแบบนี้

จากรูปจะเห็นว่าคำตอบคือ เพชรหนัก 1.35 กะรัต ราคาน่าจะอยู่ราวๆ $10,000 USD นั่นเอง แต่ว่าเราจะมั่นใจได้ยังไงว่าราคามันควรเป็นค่านี้จริงๆ ดังนั้นเราเลยต้องทำการประเมิณต่อว่าคำตอบจริงๆมันควรอยู่ในช่วงเท่าไหร่ โดยการแรเงาครอบจุดที่อยู่รวมกันเยอะๆแล้วให้มันครอบเส้นของเราไปด้วย ซึ่งก็จะได้เป็นภาพราวๆนี้

จากภาพจะเห็นว่าเราได้แรเงาข้อมูลอื่นๆที่อยู่รวมกันไปแล้วในเส้นสีม่วง ซึ่งถ้าเราดูเจ้าเส้นสีม่วงเราก็จะได้ค่าสูงสุดและค่าต่ำสุดของจุดตัดของเราออกมาด้วยตามรูปด้านบน ดังนั้นเราก็พอที่จะตอบได้คร่าวๆแล้วว่า เพชร 1.35 กะรัต ราคาควรจะอยู่ราวๆ $8,000 ถึง $12,000 นั่นเอง

ซึ่งจากทั้งหมดที่ร่ายยาวมา การที่เราสามารถหาเส้นที่เป็นตัวแทนมาได้นั้นก็คือสิ่งที่เรียกว่า Model นั่นเอง ซึ่งกระบวนการที่ตัว AI จะได้ model ออกมานั้นมันจำเป็นที่จะต้องใช้ Computation power สูงๆ เพราะมันต้องทำงานกับข้อมูลปริมาณมากๆ เพื่อทำการสร้าง model ออกมาให้เรานั่นเอง ซึ่งเจ้า model ที่ว่านี้มันจะทำงานได้เร็วมาก เพราะจริงๆเจ้า model มันก็คือสูตรทางคณิตศาสตร์ธรรมดาๆนี่เอง ดังนั้นเราเลยสามารถเอา model ไปใช้ที่ไหนก็ได้ขอแค่มีเอาเราแทนค่าต่างๆลงไปใน model ของเราเพียงเท่านั้นเราก็จะได้คำตอบออกมาเลยทันที

🎯 บทสรุป

การที่เราจะได้ Model ออกมานั้นเราจะต้องส่ง AI ไปดูข้อมูลเยอะๆแล้วหาความสัมพันธ์ของข้อมูลที่พวกนั้นออกมา เพื่อไปสร้างสูตรทางคณิตศาสตร์หรือสิ่งที่เรียกว่า Model ออกมานั่นเอง ซึ่งในตัวอย่างนี้คำถามคือ เพชร 1.35 กะรัตราคาเท่าไหร่? ซึ่งลักษณะของคำถามแบบนี้เป็นการถามหาปริมาณ ซึ่งโดนจัดอยู่ในกลุ่ม Regression ส่วนที่เราวาดเส้นตรงนั้นเป็นลักษณของ Linear Regression นั่นเอง ซึ่งจากภาพตัวอย่างด้านล่าง Model ที่เราได้ก็จะมีสูตรง่ายๆเป็น Y = b0 + b1X นั่นเอง ซึ่งถ้าเราทราบค่า Y เราก็จะหาค่า X ได้ หรือ ทราบค่า X ก็จะหาค่า Y ได้ตามพื้นฐานคณิตศาสตร์ธรรมดา

การเลือก Algorithms หากใครสนใจอยากรู้ว่านอกจากกลุ่มของ Regression แล้วยังมีกลุ่มอะไรอีกบ้าง หรือถ้าเราเจอโจทย์แบบนี้เราควรจะเลือก Algorithm แบบไหนให้กับ AI ของเรา สามารถศึกษาได้จากบทความด้านล่างนี้เลยครับ

👶
การเลือก Algorithms ให้ AI (1/5)
👶 Data Scientist
สร้าง AI ตัดสินใจอนุมัติบัตรเครดิต 💳
การเตรียมข้อมูลให้ AI (2/5)