Service Solution
Model Development and Evaluation Services
Tailored Model Development: We create custom classification and regression models optimized for your specific business needs. By carefully considering factors such as task type, data characteristics, and infrastructure, we ensure that the chosen model is the best fit for your project.
ขอบเขตงาน
คัดเลือกโมเดล เพื่อเลือกโมเดลที่เหมาะสมกับโครงการ AI/ML ของคุณ เราควรพิจารณาจากหลายปัจจัย เช่น ประเภทของงาน, ลักษณะข้อมูล, และอุปกรณ์หรือ infrastructure ที่จะใช้งาน ดังนี้:
ประเภทของงาน
Classification: เลือกโมเดลเมื่อมีข้อมูลที่ต้องการจัดกลุ่มเป็นประเภทต่างๆ เช่น การจำแนกอีเมลเป็นสแปมหรือไม่
Clustering: ใช้เมื่อคุณต้องการระบุกลุ่มภายในข้อมูลที่ไม่มีการระบุประเภทมาก่อน เช่น การจัดกลุ่มลูกค้าในตลาด
Prediction: เพื่อเสริมการคาดการณ์ในอนาคตจากข้อมูลในอดีต เช่น การคาดการณ์ยอดขาย
Forecasting: ใช้สำหรับการทำนายแนวโน้มในข้อมูล เช่น การวิเคราะห์ข้อมูลสถิติ
ลักษณะของโมเดล
Supervised Learning: ใช้เมื่อมีข้อมูลที่มีป้ายกำกับ เช่น การจำแนกประเภทภาพที่มีการระบุล่วงหน้า
Unsupervised Learning: ส่วนใหญ่ใช้เมื่อไม่มีป้ายกำกับในข้อมูล เช่น การค้นหาโครงสร้างภายในชุดข้อมูล
Reinforcement Learning: เหมาะสำหรับการแก้ปัญหาที่ต้องปรับ Lambda ตามผลลัพธ์ที่ได้ เช่น การพัฒนาเกม
Hybrid Models: ถ้าพบว่าผลลัพธ์จากหลายเทคนิคให้ข้อมูลที่ดีกว่า สามารถใช้โมเดลผสมเพื่อรับประกันความแม่นยำสูงสุด
ลักษณะข้อมูล
รูปภาพและวิดีโอ: เช่น OCR, Counter Recognition ควรเลือกโมเดลที่สามารถจัดการกับการประมวลผลภาพได้
เสียง: โมเดล Speech to Text สามารถใช้ Neural Networks ในการประมวลผลข้อมูลเสียง
ข้อความ: สำหรับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ควรเลือกโมเดลที่สามารถเข้าใจความหมายและตอบสนองในลักษณะของ Chatbots
สัญญาณ: การคาดการณ์และวิเคราะห์สัญญาณสามารถใช้ Time Series Models
ลักษณะอุปกรณ์หรือ Infrastructure
On-premise: ถ้าข้อมูลมีความอ่อนไหวและต้องการจัดการภายในองค์กร
Cloud: ควรใช้เพื่อให้สามารถปรับขนาดและเข้าถึงได้ง่ายขึ้น
GPU, CPU: ให้เลือกตามความต้องการในการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่
Embedded Systems & Mobile: ใช้เมื่อมีความต้องการในการใช้งานที่รวดเร็วและประหยัดพลังงาน
การปรับปรุงและฝึกโมเดล AI เป็นกระบวนการที่สำคัญในการสร้างโมเดลที่มีประสิทธิภาพ รายละเอียดในแต่ละขั้นตอนด้านล่างนี้จะช่วยให้คุณเข้าใจแนวทางการทำงานและเทคนิคต่างๆ ที่สามารถนำไปใช้ในการพัฒนาโมเดลให้มีความแม่นยำและตอบสนองต่อความต้องการได้ดียิ่งขึ้น
1. การเตรียมข้อมูล
ทำความสะอาดข้อมูล: กำจัดค่าผิดปกติและข้อมูลที่หายไป เพื่อให้ชุดข้อมูลมีคุณภาพดีที่สุด
ปรับขนาดข้อมูล: ใช้การปรับสเกล เช่น Normalization หรือ Standardization เพื่อช่วยให้โมเดลสามารถรับรู้ข้อมูลได้ดีขึ้น
สร้างฟีเจอร์ใหม่: แปลงและสร้างฟีเจอร์ใหม่จากฟีเจอร์ที่มีอยู่ เช่น การใช้ PCA (Principal Component Analysis) เพื่อลดมิติของข้อมูล ทำให้โมเดลง่ายต่อการวิเคราะห์
2. การเลือกโมเดล
ทดลองโมเดลหลายประเภท: เริ่มจากโมเดลพื้นฐาน เช่น Linear Regression และ Decision Trees แล้วทดสอบโมเดลที่ซับซ้อนขึ้น เช่น Neural Networks หรือ Ensemble Methods
Cross-validation: ใช้เทคนิคการตรวจสอบข้าม (Cross-validation) เพื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพของโมเดลในชุดข้อมูลต่าง ๆ
3. การปรับพารามิเตอร์ (Hyperparameter Tuning)
Grid Search: ใช้เทคนิคค้นหาพารามิเตอร์แบบตาราง (Grid Search) เพื่อหาค่าที่ดีที่สุดสำหรับพารามิเตอร์ของโมเดล
Random Search: อีกวิธีในการค้นหาพารามิเตอร์ในช่วงที่แตกต่างกัน ซึ่งบางครั้งอาจมีประสิทธิภาพดีกว่า Grid Search
Bayesian Optimization: ใช้เทคนิคนี้เพื่อปรับพารามิเตอร์อย่างมีประสิทธิภาพ โดยพิจารณาจากผลลัพธ์ที่ได้จากพารามิเตอร์ก่อนหน้า
4. การป้องกันการ Overfitting
Regularization: ใช้เทคนิคการปรับแต่ง เช่น L1 (Lasso) และ L2 (Ridge) เพื่อป้องกันไม่ให้โมเดลมีความซับซ้อนเกินไป
Dropout: ใน Neural Networks การใช้ dropout ช่วยป้องกันการ overfitting โดยการสุ่มปิดบางนิวรอนในระหว่างการฝึก
Early Stopping: คอยสังเกตผลการฝึก และหยุดการฝึกเมื่อความแม่นยำในชุดข้อมูลทดสอบเริ่มไม่ดีขึ้น
การทำงานตามขั้นตอนดังกล่าวจะช่วยให้กระบวนการสร้างและฝึกโมเดล AI มีความมีระเบียบและประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น พร้อมทั้งเปิดโอกาสให้ได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำและมีความเสถียรที่สูงขึ้นในงานของคุณ.
การทดสอบและประเมินโมเดล AI เป็นขั้นตอนสำคัญที่ช่วยให้เราตรวจสอบประสิทธิภาพและความถูกต้องของโมเดลที่พัฒนาขึ้น โดยการใช้งานเทคนิคการทดสอบที่ถูกต้องจะทำให้แน่ใจว่าโมเดลสามารถทำงานได้ดีในสภาพแวดล้อมจริง ด้านล่างนี้คือขั้นตอนในการประเมินและทดสอบโมเดล
1. การประเมินโมเดลภายในระบบ
ใช้เมตริกที่หลากหลาย: ในการประเมินโมเดล ควรใช้เมตริกหลายตัว เช่น Accuracy, Precision, Recall และ F1-Score ซึ่งจะช่วยให้เราเข้าใจประสิทธิภาพของโมเดลในลักษณะของการจำแนกประเภทได้ดียิ่งขึ้น
Confusion Matrix: ใช้ confusion matrix เพื่อวิเคราะห์และเข้าใจความถูกต้องของการจำแนกประเภทของโมเดล ซึ่งจะแสดงจำนวนที่ถูกต้องและไม่ถูกต้องในแต่ละประเภท
2. การทดสอบโมเดลในสภาพจริง
การทดสอบ A/B: ใช้การทดลองแบบ A/B เพื่อลองเปรียบเทียบระหว่างโมเดลใหม่กับโมเดลที่มีอยู่แล้ว เพื่อดูว่าโมเดลไหนแสดงผลลัพธ์ที่ดีกว่ากัน
การทดสอบใช้งานจริง (Pilot Testing): ก่อนที่จะนำโมเดลไปใช้งานในระบบผลิตจริง ควรทำการทดสอบในสภาพแวดล้อมที่ใกล้เคียงกับการใช้งานจริงในระยะสั้น เพื่อประเมินผลและความสามารถในการทำงานของโมเดล
การทดสอบและประเมินโมเดลเป็นกระบวนการที่ช่วยให้เรามั่นใจได้ว่าโมเดล AI ที่พัฒนาขึ้นมีความแม่นยำ และสามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพในสภาพแวดล้อมจริง การดำเนินการตามขั้นตอนเหล่านี้จะช่วยให้สามารถปรับปรุงโมเดลให้ดีขึ้นและตอบสนองต่อความต้องการของผู้ใช้ได้อย่างเหมาะสม.
ตัวอย่างโครงการที่ประสบความสำเร็จ
OCR สำหรับฉลากผลิตภัณฑ์: การใช้ Optical Character Recognition (OCR) เพื่ออ่านข้อมูลบนฉลากผลิตภัณฑ์อัตโนมัติ ทำให้สามารถเก็บข้อมูลได้อย่างถูกต้องและรวดเร็ว.
ระบบ OCR หน้าจอคอมพิวเตอร์หรือเครื่องจักร: การใช้ OCR ในการอ่านและเก็บข้อมูลจากหน้าจอคอมพิวเตอร์หรือเครื่องจักรโดยตรง ซึ่งช่วยในการตรวจสอบและบันทึกข้อมูลการทำงานที่แสดงบนจอได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ เรียกใช้ข้อมูลที่ต้องการโดยไม่ต้องพิมพ์
OCR มิเตอร์บน Embedded System: การพัฒนาโมเดล OCR บนระบบฝังตัว (Embedded System) เพื่อตรวจสอบและบันทึกค่าอ่านมิเตอร์ไฟฟ้า น้ำประปา หรือแก๊ส
การตรวจสอบการหลับของพนักงานขับรถ: การใช้ AI ในการตรวจสอบพฤติกรรมของพนักงานขับรถเพื่อป้องกันอุบัติเหตุจากการหลับใน.
แยกรุ่นและนับจำนวนสินค้า: ระบบที่สามารถแยกประเภทสินค้าและนับจำนวนได้อย่างแม่นยำ โดยใช้เทคโนโลยีการมองเห็นด้วยเครื่อง (Computer Vision).
นับจำนวนสัตว์ในสวนสัตว์: การใช้เทคโนโลยี AI ในการนับและติดตามจำนวนสัตว์ในสวนสัตว์ เพื่อการบริหารจัดการที่ดีขึ้น.
ตรวจสอบความถูกต้องของสินค้าด้วยกล้อง Embedded System: ระบบที่ใช้กล้องฝังตัวเพื่อการตรวจสอบความถูกต้องของสินค้าที่ผลิตในอุตสาหกรรม.
ตรวจสอบความสวยงามของรูเจาะ: การใช้ AI เพื่อประเมินคุณภาพและความสวยงามของรูเจาะในชิ้นงาน.
ระบบแยกเฉดสี: ระบบที่สามารถแยกและจำแนกเฉดสีของวัตถุต่างๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ.
ระบบเปลี่ยนเสียงในการอ่านเครื่องมือวัดเป็นข้อความ: ระบบนี้ใช้เทคโนโลยีแปลงเสียงเป็นข้อความ (Speech-to-Text) ให้พนักงานอ่านค่าจากเครื่องมือวัดออกเสียง ระบบจะทำการแปลงเสียงเป็นข้อมูลดิจิทัลอัตโนมัติ แทนการจดหรือพิมพ์ด้วยมือ ซึ่งช่วยลดความผิดพลาดและทำให้การรวบรวมข้อมูลรวดเร็วและแม่นยำขึ้น เหมาะสำหรับสภาพแวดล้อมที่มีเสียงรบกวน ช่วยให้พนักงานทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยไม่ต้องหยุดทำงานเพื่อบันทึกข้อมูล.
ระบบสรุปการประชุม: การพัฒนาระบบที่สามารถสรุปเนื้อหาจากการประชุมได้โดยอัตโนมัติ ช่วยประหยัดเวลาในการบันทึกข้อมูล.
ระบบสรุปความสัมพันธ์ของรายงานเป็น Node กราฟ: การใช้ AI เพื่อวิเคราะห์และสรุปความสัมพันธ์ของข้อมูลในรูปแบบกราฟที่เข้าใจง่าย.
ระบบ Chatbot ตอบปัญหาด้าน Network: การพัฒนา Chatbot ที่สามารถตอบคำถามและช่วยแก้ไขปัญหาที่เกี่ยวข้องกับระบบเครือข่าย.
ระบบประมาณการราคาโครงการ: การใช้ AI ในการคาดการณ์ต้นทุนและราคาโครงการที่มีความแม่นยำ.
ระบบประมาณการผลิตองุ่น: การวิเคราะห์ข้อมูลการผลิตองุ่นเพื่อคาดการณ์ผลผลิตในอนาคต.
ระบบเฝ้าระวังการตรวจสอบคุณภาพในการผลิต: การใช้ AI ในการตรวจสอบกระบวนการผลิตเพื่อให้ได้สินค้าที่มีคุณภาพตามมาตรฐาน.
ระบบพยากรณ์การล้มเหลวของเซิร์ฟเวอร์: การใช้ AI ในการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อพยากรณ์ปัญหาหรือการล้มเหลวที่อาจเกิดขึ้นในระบบเซิร์ฟเวอร์.
ระบบวิเคราะห์และตรวจวัดสารเคมี: การพัฒนาระบบที่สามารถวิเคราะห์และตรวจสอบสารเคมีในตัวอย่างต่าง ๆ ได้อย่างแม่นยำ.
ระบบวิเคราะห์และตรวจวัดสารอินทรีย์ระเหยง่ายจากลมหายใจด้วย AI: การใช้ AI ในการวิเคราะห์ลมหายใจของผู้คนเพื่อตรวจวัดสารอินทรีย์ระเหยง่าย ซึ่งอาจบ่งชี้ถึงสุขภาพหรือสภาวะต่าง ๆ ของร่างกาย.