# เขียน AI แยกของต่างๆทำยังไง?
ในรอบนี้เราจะลองเขียนโค้ดให้โปรแกรมเราสามารถแยกแยะสิ่งของต่างๆกัน เช่น **รูปนี้คือลุงตู่** หรือ **รูปนี้คือลุงแม้ว** กันดูบ้าง ซึ่งการที่จะทำแบบนี้ได้ผมจะใช้ AI สำเร็จรูปของ Microsoft Azure ที่ชื่อว่า **Cognitive Services** ครับ
{% hint style="success" %}
**แนะนำให้อ่าน**\
บทความนี้เป็นหนึ่งในซีรี่ AI ดังนั้นถ้าเพื่อนสนใจของสนุกๆ เช่น [**Login ด้วยใบหน้า**](https://saladpuk.gitbook.io/learn/cloud/azure-cognitive-services/faceauth) หรือ **ยืนยันตัวตนด้วยเสียง** [**แปลงภาพเป็นข้อความ**](https://saladpuk.gitbook.io/learn/cloud/azure-cognitive-services/ocr) และอื่นๆ สามารถดูเนื้อหาทั้งหมดได้จาก side menu ในหมวดของ **Cognitive Services** ครับ กำลังทำเรื่อยๆอยู่ ส่วนถ้าอยากรู้ว่า AI สำเร็จรูปตัวอื่นๆของ Microsoft Azure มีอะไรน่าเล่นบ้าง ไปอ่านกันได้จากลิงค์นี้เลยครัช [👶 Azure Cognitive Services](https://saladpuk.gitbook.io/learn/cloud/azure-cognitive-services) เชื่อผมเต๊อะ AI ไม่ได้ยากแบบที่คิด
{% endhint %}
## 😗 ทำความเข้าใจกันก่อน
ตัวโปรแกรมของเราจะทำการส่งรูปไปให้ AI สองกลุ่มคือ **กลุ่มลุงตู่** และ **กลุ่มลุงแม้ว** โดยกลุ่มลุงตู่เราก็จะอัพโหลดรูปของลุงเข้าไปเยอะๆ ส่วนกลุ่มลุงแม้วก็อัพเฉพาะแต่รูปลุงแม้วเช่นกัน แล้วเราก็จะสั่งให้ AI ไปเรียนรู้ว่ารูปแต่ละเป็นมีลักษณะเฉพาะตัวยังไง แล้วสุดท้ายเราก็จะลองส่งรูปที่ AI ไม่เคยเห็นไปถามมันว่ารูปนี้คือรูปลุงตู่หรือลุงแม้วกันแน่ ซึ่งตัวอย่างนี้ผมจะไม่ทำ UI เลยเพราะเน้นไปที่เรื่องการใช้ AI อย่างเดียวเท่านั้นครับ
ตัวอย่างนี้ผมจะใช้ภาษา C# เขียน ดังนั้นใครที่จะทำตามด้วย C# ให้ลง `Visual Studio Code` และ `.NET Core SDK` ในลิงค์ด้านล่างด้วยถ้ายังไม่มี **ส่วนภาษาอื่นๆก็สามารถทำตามได้เหมือนกัน** เพราะขั้นตอนทั้งหมดเราเรียกใช้ **REST API** เพียงอย่างเดียวเลยครับ
* [Download Visual Studio Code](https://code.visualstudio.com/)
* [Download .NET Core SDK](https://dotnet.microsoft.com/download)
## 🤔 เริ่มยังไงดี ?
ก่อนที่จะเริ่มทำอะไรผมอยากให้เข้าใจตรงกันก่อนว่า ในตัวอย่างนี้เราจะต้องทำอะไรกันบ้างตามนี้เลย
1. ขั้นตอนแรกเราต้องสร้าง **Cognitive Services** ภายใน Custom Vision 2 ตัวเสียก่อน เพื่อที่จะใช้งาน AI สำเร็จรูปได้ แล้ว**เอา Key กับ Endpoint มา** ซึ่งเจ้าสองตัวนี้จะเป็นเหมือนรหัสลับในการเข้าใช้งาน AI ของเรานั่นเอง
2. สร้างโปรเจคขึ้นมาเพื่อเตรียมโค้ด
3. เขียนโค้ดอัพโหลดรูป**กลุ่มลุงตู่** กับ **กลุ่มลุงแม้ว**ให้กับ AI
4. สั่งให้ AI ทำการเรียนรู้ลักษณะเฉพาะของรูปลุงๆทั้งสอง
5. อัพโหลดรูปที่ AI ไม่เคยเห็นมาก่อน เพื่อถามมันว่ารูปนี้คือใคร
## 🔥 (1) สร้าง Cognitive Services กัน
1.ในขั้นตอนนี้เราจะสร้าง Cognitive Services ผ่านเว็บของ Custom Vision กัน ดังนั้น เราก็เข้าไปที่เว็บไซต์ของเขากันเลย [https://www.customvision.ai](https://www.customvision.ai/) พอเข้าไปแล้วก็จะเห็นปุ่ม **`SIGN IN`** ตัวใหญ่ๆก็ทำการ login เข้าไปเลยครับ
2.เมื่อเข้ามาแล้วให้กดรูปฟังเฟืองด้านบนขวาครับ
3.กดปุ่ม `Create new` เพื่อทำการสร้าง Cognitive Service ตัวแรกกัน ซึ่งตัวนี้เราจะสร้างเป็นตัวที่ใช้สำหรับ `Train Model` หรือพูดง่ายๆว่าเป็นตัวที่สามารถทำให้ AI เก่งขึ้นไปเรื่อยๆได้
| ชื่อ | รายละเอียด |
| ---- | ---------- |
| **Name** | ชื่อ Cognitive Services ที่จะสร้าง |
| -------- | ---------------------------------- |
| **Resource group** | จะสร้าง service นี้ไว้ใน Resource Group ไหน
ถ้ายังไม่มีให้กดปุ่ม Create new เลยก็ได้ครับ
|
| ------------------ | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| **King** | ประเภทของของการใช้งาน ตัวแรกนี้ให้เลือกเป็น
CustomVision.Training ครับ
|
| -------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| **Location** | ตัว service นี้จะสร้างไว้ภูมิภาคไหน
ในตัวอย่างผมเล่นในไทยก็เลือกเป็น Southeast Asia
|
| ------------ | ------------------------------------------------------------------------------------------------ |
| **Pricing tier** | จะให้เขาเก็บเงินเราแบบไหน
ถ้าอยากใช้ตัวฟรีให้เลือก F0 ครับ
|
| ---------------- | ----------------------------------------------------------------------- |
เรียบร้อยแล้วเราก็จะได้ Service ที่ใช้สำหรับ **`Training`** ออกมา 1 ตัวละ คราวนี้ให้จด **`Key`** กับ **`Endpoint`** ไว้ครับ เดี๋ยวเราจะเอาไปใช้ในขั้นตอนถัดไปต่อ
4.ให้กด `create new` เพื่อทำการสร้างอีก 1 ตัวซึ่งตัวที่สองนี้เราจะใช้เป็นตัว `Prediction` ครับ หรือพูดง่ายๆว่า ใช้เป็นตัวสำหรับเอาไว้ให้คนอื่นๆเรียกใช้งานได้นั่นเอง ซึ่งเจ้าตัวนี้จะไม่ให้มันสามารถมาสั่ง train model เราได้
เรียบร้อยแล้วเราก็จะได้ Service ที่ใช้สำหรับ **`Prediction`** ออกมา 1 ตัวละ คราวนี้ให้จด **`Key`** กับ **`Endpoint`** ไว้ครับ เดี๋ยวเราจะเอาไปใช้ในขั้นตอนถัดไปต่อ
{% hint style="danger" %}
**คำเตือน**\
ตัว Service ที่สร้าง ถ้าเลือก Pricing Tier เป็น F0 จะไม่เสียเงินก็จริง แต่มีข้อจำกัดคือสร้าง project มาเล่นได้ไม่เกิน 2 ตัว และจำกัดจำนวนครั้งในการสร้าง tag บลาๆ ดังนั้นถ้าใครลอง Run โค้ดแล้วไม่ผ่านอาจเป็นเพราะโค้ดไปสร้าง project จนมันครบกำหนดแล้วก็ได้ ซึ่งวิธีการลบโปรเจคจะอยู่หัวข้อสุดท้ายเลยครับ
{% endhint %}
## 🔥 (2) สร้างโปรเจค
ในขั้นตอนนี้ผมจะสร้างโปรเจคของ C# ขึ้นมา เพื่อเขียนโค้ดในการสร้างเรียกใช้ Cognitive Services ล่ะนะ ดังนั้นขอแบ่งเป็นหัวข้อย่อยๆนิดหน่อย
### 2.1.สร้างโปรเจค
เริ่มต้นก็เปิด command prompt หรือ terminal ขึ้นมาเลย แล้วใช้คำสั่งด้านล่างในการสร้างโปรเจคได้เลย
```
dotnet new console -n saladpuk-image-classification
```
> `saladpuk-image-classification` คือชื่อโปรเจคนะครับ อยากได้ชื่ออื่นก็เปลี่ยนได้เลย
ตอนนี้เราก็จะได้โปรเจคมา 1 ตัวละ ถัดไปก็เข้าไปที่โปรเจคนั้นครับด้วยคำสั่งด้านล่างนี้ (ใครที่เปลี่ยนชื่อโปรเจคก็ใส่ชื่อเป็นชื่อโปรเจคที่ตัวเองตั้งไว้นะ)
```
cd saladpuk-image-classification
```
ในตัวอย่างนี้การที่เราจะเรียกใช้ Cognitive Service โดยใช้ Library ที่ Microsoft เขาเตรียมมาให้เราดูบ้างละนะ ดังนั้นเราก็ต้องจะลง library เสริม 2 โดยใช้คำสั่งด้านล่างก็เป็นอันเสร็จสิ้นพิธี
```
dotnet add package Microsoft.Azure.CognitiveServices.Vision.CustomVision.Training
dotnet add package Microsoft.Azure.CognitiveServices.Vision.CustomVision.Prediction
```
ทดสอบว่าโปรเจคไม่มีปัญหาอะไรด้วยคำสั่งด้านล่าง
```
dotnet build
```
ซึ่งถ้าไม่มีปัญหาอะไรก็น่าจะได้ผลลัพท์ออกมาแบบนี้
```
Build succeeded.
0 Warning(s)
0 Error(s)
```
คราวนี้ให้เราเปิด **Visual Studio Code** ขึ้นมา โดยใช้คำสั่ง `code .` ภายใน command prompt หรือ terminal หรือจะเปิด Visual Studio Code แล้วเปิด folder มาที่ตัวโปรเจคนี้ก็ได้เหมือนกัน
หลังจากที่ Visual Studio Code เปิดขึ้นมาแล้ว ให้ทำการเปิดไฟล์ `Program.cs` ขึ้นมารอเลยครับ
{% hint style="info" %}
**Visual Studio Code: C# Extension**\
ในตัวอย่างที่เป็นสีสวยงาม เพราะผมลง extension 2 ตัวให้กับ Visual Studio Code นะครับ ถ้าสนใจก็กดติดตั้งได้จากลิงค์ด้านล่างเลย
* [C#](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ms-vscode.csharp)
* [C# Extensions](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=jchannon.csharpextensions)
{% endhint %}
### 2.2.เขียนโค้ดติดต่อ Cognitive Services
ตอนนี้ให้เอาโค้ดด้านล่างไปทับใน `Program.cs` ทั้งหมดเลย ซึ่งเจ้าโค้ดด้านล่างจะเป็นแค่โครงคร่าวๆเท่านั้น
{% code title="Program.cs" %}
```csharp
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.IO;
using System.Linq;
using System.Threading;
using Microsoft.Azure.CognitiveServices.Vision.CustomVision.Prediction;
using Microsoft.Azure.CognitiveServices.Vision.CustomVision.Training;
using Microsoft.Azure.CognitiveServices.Vision.CustomVision.Training.Models;
namespace saladpuk_image_classification
{
class Program
{
const string Endpoint = "ENTER_YOUR_ENDPOINT";
const string TrainingKey = "ENTER_YOUR_TRAINING_KEY";
const string PredictionKey = "ENTER_YOUR_PREDICTION_KEY";
const string PredictionResourceId = "ENTER_YOUR_PREDICTION_RESOURCE_ID";
static void Main(string[] args)
{
// เอาโค้ดจากขั้นตอนที่ 3 มาใส่ตรงนี้เบย
}
}
}
```
{% endcode %}
จากโค้ดด้านบนเราจะต้องเอา `Key` กับ `Endpoint` ที่ได้มาจากขั้นตอนที่ 1 เอามาใส่ไว้ในโค้ดของเราในบรรทัดที่ 14-17 เพื่อเตรียมให้เราสามารถเรียก Cognitive Services ได้นั่นเอง ดังนั้นก็ไปเอามาใส่กันเบย
| ชื่อ | เอามาจากไหน |
| -------------------- | -------------------------------------------------------- |
| Endpoint | ขั้นตอนที่ 1 ที่กดจัดฟันเฟือง |
| TrainingKey | **`Key`** ของ Service ที่เราสร้างเป็น Training |
| PredictionKey | **`Key`** ของ Service ที่เราสร้างเป็น Prediction |
| PredictionResourceId | **`Resource Id`** ของ Service ที่เราสร้างเป็น Prediction |
{% code title="Program.cs" %}
```csharp
const string Endpoint = "https://southeastasia.api.cognitive.microsoft.com/";
const string TrainingKey = "9307b0e4690f43219a136680e5b59740";
const string PredictionKey = "f8b0f6ce2cda4b7d8cef892b3f3de468";
const string PredictionResourceId = "/subscriptions/c91771fb-def2-45f8-9400-673d59a95640/resourceGroups/saladpuk-demo/providers/Microsoft.CognitiveServices/accounts/saladpuk-prediction";
```
{% endcode %}
{% hint style="danger" %}
**คำเตือน**\
ถ้าใช้ **Key** กับ **Endpoint** จากตัวอย่างของผมมันจะทำงานไม่ได้นะครับ เพราะผมลบของพวกนี้ไปแล้ว ให้ไปสร้างมาเล่นเองนะ
{% endhint %}
## 🔥 (3) เขียนโค้ดอัพโหลดรูปลุงทั้งหาย
ในรอบนี้เราก็จะเพิ่มโค้ดเพื่อที่จะทำการอัพโหลดรูปลุงตู่หลายๆรูปขึ้นไป โดยรูปที่ใช้ก็จะราวๆด้านล่างนี้เลย
เพื่อความง่ายในการหารูปเพื่อนๆสามารถดาวโหลดรูปได้จากลิงค์ด้านล่างนี้เลยนะครับ พอโหลดเสร็จให้แตกไฟล์ zip แล้วจะเจอโฟเดอร์ **`images`** ให้เอาเจ้าโฟเดอร์นี้ไปใส่ไว้ใน project ที่สร้างไว้จากขั้นตอนที่ 2 เลยครัช
{% file src="" %}
รูปลุงๆทั้งหลาย
{% endfile %}
หลังจากที่เอาโฟเดอร์มาใส่ใน project แล้วถัดไปเราก็จะเริ่มเขียนโค้ดเพื่ออัพโหลดรูปลุงๆกันต่อนะครับ โดยโค้ดตัวแรกคือสั่งให้ไปสร้าง project ใน Custom Vision โดยใช้โค้ดด้านล่างนี้ครัช
{% code title="Program.cs" %}
```csharp
var trainingClient = new CustomVisionTrainingClient()
{
ApiKey = TrainingKey,
Endpoint = Endpoint
};
Console.WriteLine("Creating new project:");
var project = trainingClient.CreateProject("Saladpuk demo");
```
{% endcode %}
หลังจากที่สร้าง project แล้ว ถัดไปเราก็จะอัพโหลดรูปลุงๆ โดยใช้โค้ดตัวถัดมา
อัพโหลดรูปลุงตู่ก่อน
{% code title="Program.cs" %}
```csharp
Console.WriteLine("Uploading Prayut images.");
var prayutTag = trainingClient.CreateTag(project.Id, "Prayut");
var prayutImages = Directory.GetFiles(Path.Combine("Images", "Prayut"));
var prayutFiles = prayutImages.Select(img => new ImageFileCreateEntry(Path.GetFileName(img), File.ReadAllBytes(img))).ToList();
trainingClient.CreateImagesFromFiles(project.Id, new ImageFileCreateBatch(prayutFiles, new List() { prayutTag.Id }));
Console.WriteLine("-> Done.");
```
{% endcode %}
ถัดมาก็อัพโหลดรูปลุงแม้ว
{% code title="Program.cs" %}
```csharp
Console.WriteLine("Uploading Thaksin images.");
var thaksinTag = trainingClient.CreateTag(project.Id, "Thaksin");
var thaksinImages = Directory.GetFiles(Path.Combine("Images", "Thaksin"));
var thaksinFiles = thaksinImages.Select(img => new ImageFileCreateEntry(Path.GetFileName(img), File.ReadAllBytes(img))).ToList();
trainingClient.CreateImagesFromFiles(project.Id, new ImageFileCreateBatch(thaksinFiles, new List() { thaksinTag.Id }));
Console.WriteLine("-> Done.");
```
{% endcode %}
## 🔥 (4) สั่งให้ AI รู้จักหน้าของคุณลุงไว้
หลังจากอัพโหลดทุกอย่างเสร็จแล้ว เราก็จะสั่งให้ AI มันทำการเรียนรู้รูปภาพในแต่ละกลุ่ม เพื่อให้ AI สามารถวิเคราะห์ได้ว่ากลุ่มแต่ละกลุ่มมันมีลักษณะเฉพาะตัวยังไงนั่นเอง ดังนั้นเลยเอาโค้ดตัวนี้ไปแปะต่อเลย
{% code title="Program.cs" %}
```csharp
Console.WriteLine("Training.");
var iteration = trainingClient.TrainProject(project.Id);
while (iteration.Status == "Training")
{
Thread.Sleep(1000);
iteration = trainingClient.GetIteration(project.Id, iteration.Id);
}
Console.WriteLine("-> Done.");
Console.WriteLine("Publishing.");
var publishedName = "GuessWho";
trainingClient.PublishIteration(project.Id, iteration.Id, publishedName, PredictionResourceId);
Console.WriteLine("-> Done.");
```
{% endcode %}
## 🔥 (5) ให้ AI ทายซิว่านี่รูปใครเอ่ย ?
ถัดมาเราก็จะลองเอารูปที่ AI ไม่เคยเห็นมาก่อน ส่งไปถามเจ้า AI ว่ารูปนี้ใครเอ่ย ซึ่งรูปที่ผมจะสั่งไปก็คือรูปด้านล่างนี้
ซึ่งรูปที่จะส่งไปก็อยู่ใน zip ไฟล์ที่ดาวโหลดไปนั่นแหละ `Images\Test\Test.jpg` ดังนั้นเราก็จะเขียนโค้ดตัวนี้ต่อ
{% code title="Program.cs" %}
```csharp
Console.WriteLine("Making a prediction.");
var predictionClient = new CustomVisionPredictionClient()
{
ApiKey = PredictionKey,
Endpoint = Endpoint
};
var testImage = new MemoryStream(File.ReadAllBytes(Path.Combine("Images", @"Test\Test.jpg")));
var result = predictionClient.ClassifyImage(project.Id, publishedName, testImage);
foreach (var prediction in result.Predictions)
{
Console.WriteLine($"-> {prediction.TagName}: {prediction.Probability:P1}");
}
Console.WriteLine("-> Done.");
```
{% endcode %}
อะเช เพียงเท่านี้เราก็ลอง Run ได้เลย ซึ่งถ้าอยู่ใน Visual Studio Code สามารถกด **`CTRL + F5`** ได้เลย แต่ถ้าอยู่ใน Command prompt หรือ Terminal ก็สามารถใช้คำสั่ง **`dotnet run`** ได้เลยเหมือนกันครับ ซึ่งผลลัพท์ที่ได้ก็จะออกมาเป็นราวๆนี้
```
Creating new project:
Uploading Prayut images.
-> Done.
Uploading Prayut images.
-> Done.
Training.
-> Done.
Publishing.
-> Done.
Making a prediction:
-> Prayut: 87.4%
-> Thaksin: 2.7%
```
จะเห็นว่ารูปที่ส่งไปทายนั้น เจ้า AI บอกว่าใกล้เคียงกับลุงตู่ 87.4% ครับป๋ม
ตัวโปรเจคนี้ถ้าใครขี้เกียจไปนั่งลบมันทุกครั้ง ก็สามารถใส่โค้ดนี้เข้าไปได้นะครับ พอได้ผลลัพท์เสร็จมันจะลบโปรเจคทิ้งให้เลย
{% code title="Program.cs" %}
```csharp
Console.WriteLine("Deleting your project.");
trainingClient.UnpublishIteration(project.Id, iteration.Id);
trainingClient.DeleteIteration(project.Id, iteration.Id);
trainingClient.DeleteProject(project.Id);
Console.WriteLine("-> Done.");
```
{% endcode %}
## 🤔 อยากเอา AI ตัวนี้ไปให้คนอื่นเล่นทำไง ?
สำหรับใครที่สร้างโปรเจคขึ้นมาแล้วอยากเอาไปให้เพื่อนๆเล่น หรือเอาไปใช้งานจริง สามารทำได้ง่ายๆโดยเรียกผ่าน REST API โดยกดเลือกโปรเจคที่ต้องการ
แล้วที่เมนูด้านบนให้เลือก **`Performance`** แล้วเมนูด้านล่างเลือก **`Prediction URL`** ตามรูปเบย
ภายใน popup ก็จะมีรายละเอียดของการเรียกใช้งาน ดังนั้นเวลาที่เราเรียกใช้ REST API ก็ส่ง `header` และ `request body` ไปตามที่อยู่ใน popup ก็จะสามารถเรียกใช้ AI ตัวนี้ได้เลยครัช
## 🤔 อยากลบโปรเจคทำไง ?
อย่างที่บอกไปว่าถ้าเลือกตัวฟรีเราจะสร้างโปรเจคได้ไม่เกิน 2 ตัวและมีข้อจำกัดอื่นๆด้วย ดังนั้นวิธีการลบโปรเจคคือการเข้าไปที่ตัวเว็บ Custom Vision ตามลิงค์นี้ [https://www.customvision.ai](https://www.customvision.ai/) แล้วเอาเมาส์ไปแถวๆโปรเจคที่ต้องการจะลบ แล้วกดรูปถังขยะซะก็เสร็จแล้ว
ถ้ากดจากถังขยะแล้วไม่ได้ ให้กดโปรเจคที่ต้องการจะลบตามรูป
ถัดไปที่ด้านบนขวาให้เลือกไปที่เมนู **`Performance`** แล้วเมนูด้านล่างเลือก **`Unpublish`** แล้วตามด้วย **`Delete`** เสร็จแล้วก็จะสามารถกลับไปกดลบที่ถังขยะได้แล้วครัช
## 🤔 ยาวจังของโค้ดทั้งหมดหน่อย
พอดีเนื้อหาค่อนข้างยาวดังนั้นผมขอยก source code ให้ไปดาวโหลดมาลองเล่นเลยดีกว่าครับ
{% file src="" %}
Source Code: Image classification
{% endfile %}
## 🎯 บทสรุป
ในการทำงานกับ AI จริงๆไม่ใช่เรื่องยากเลยหัวใจหลักของมันจริงๆก็คือการเรียกใช้ REST API ให้ถูกตัวเท่านั้น ดังนั้นไม่ว่าเราจะเขียนภาษาไหนก็ตาม เราก็สามารถเรียกใช้ Cognitive Services API เพื่อทำของประมาณนี้ได้เลย
ดังนั้นภาษาอื่นๆก็แค่เรียกไปที่ API ของ Custom Vision ตามลิงค์นี้ ก็จะสามารถทำงานได้เลยครัช\
[Microsoft Cognitive Services API - Custom Vision](https://southeastasia.dev.cognitive.microsoft.com/docs/services/Custom_Vision_Training_3.0/operations/5c771cdcbf6a2b18a0c3b7fa)
{% hint style="success" %}
**Cognitive Services API**\
หากใครสนใจอยากดู API ทั้งหมดที่ Microsoft เตรียมไว้ให้เราเรียกใช้ AI สำเร็จรูป ก็สามารถเข้าไปดูได้จากลิงค์ด้านล่างนี้เลยครับ
* [Microsoft Cognitive Services API](https://southeastasia.dev.cognitive.microsoft.com/docs/services/563879b61984550e40cbbe8d/operations/563879b61984550f30395236)
{% endhint %}
