5 เครื่องมือ Machine Learning ที่ทุกคนควรรู้

Machine Learning (ML) หรือการเรียนรู้ของเครื่อง กำลังเปลี่ยนแปลงการทำงานของโลกในทุกอุตสาหกรรม ช่วยให้การวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อนกลายเป็นเรื่องง่าย ตั้งแต่การคาดการณ์ทางธุรกิจไปจนถึงการพัฒนาเทคโนโลยี AI ขึ้นอยู่กับเครื่องมือ ML ที่คุณเลือกใช้งาน หากคุณกำลังมองหาเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพและเหมาะสม บทความนี้จะพาคุณไปทำความรู้จักกับ 5 เครื่องมือ Machine Learning ที่คุณไม่ควรพลาด

1. TensorFlow

จุดเด่นของ TensorFlow:

• สร้างโมเดลได้หลากหลาย: ทำได้แทบทุกอย่างในโลก ML ไม่ว่าจะเป็น deep learning, การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) หรือคอมพิวเตอร์วิชั่น แถมมีโมเดลสำเร็จรูปให้ใช้เพียบ
• รองรับงานใหญ่ๆ ได้สบาย: เหมาะกับโปรเจกต์ขนาดใหญ่ เพราะปรับแต่งให้ทำงานบนหลายเครื่องพร้อมกันได้ เลยเป็นตัวเลือกแรกๆ ขององค์กรใหญ่
• มี TensorFlow Lite: เวอร์ชั่นเบาๆ ที่ออกแบบมาสำหรับมือถือและอุปกรณ์ IoT โหลดไว ใช้แรมน้อย ทำให้เอา AI ไปใช้บนอุปกรณ์พกพาได้ง่ายๆ‍
• ชุมชนใหญ่มาก: มีนักพัฒนาทั่วโลกใช้งานเยอะ หาคำตอบได้ง่าย มีบทความสอนภาษาไทยเพียบ ติดปัญหาตรงไหนก็หาทางออกได้ไม่ยาก บล็อกเกอร์ไทยก็มีคอนเทนต์สอนเยอะ

ตัวอย่างการใช้งาน:

• สร้างผู้ช่วยเสมือน เช่น Google Assistant
• การวิเคราะห์ภาพถ่ายในเทคโนโลยีทางการแพทย์
• ระบบ AI ในรถยนต์ไร้คนขับ

ถ้าอยากเริ่มต้นใช้งาน แนะนำให้ลองเล่น TensorFlow.js ก่อนได้ เพราะทำงานบนเว็บบราวเซอร์เลย ไม่ต้องติดตั้งอะไรเพิ่ม หรือจะเริ่มจาก Google Colab ที่มี TensorFlow ติดตั้งไว้ให้แล้วก็ได้ 

2. Scikit-learn: ตัวช่วยสำหรับนักวิเคราะห์ข้อมูล

Scikit-learn เป็นไลบรารีที่สร้างด้วย Python ซึ่งออกแบบมาเพื่อช่วยนักพัฒนาทำงานได้ง่ายขึ้น เหมาะมากสำหรับมือใหม่และผู้ใช้ระดับกลาง ถือเป็นประตูด่านแรกของคนอยากเข้าสู่โลก ML

จุดเด่นของ Scikit-learn:

• อัลกอริทึมครบครัน: มีทุกอย่างที่นักวิเคราะห์ข้อมูลต้องการ ทั้งการทำนายตัวเลข แยกประเภทข้อมูล จัดกลุ่ม และลดมิติข้อมูล แถมใช้งานง่ายแค่ไม่กี่บรรทัด
• จัดการข้อมูลได้ครบวงจร: มาพร้อมเครื่องมือทำความสะอาดข้อมูล ปรับให้เป็นมาตรฐาน และแบ่งข้อมูลสำหรับเทรนโมเดล ช่วยประหยัดเวลาในการเตรียมข้อมูลได้เยอะ
• ทำงานร่วมกับไลบรารีอื่นได้ลงตัว: จับคู่กับ NumPy, Pandas และ Matplotlib ได้อย่างราบรื่น ทำให้วิเคราะห์และแสดงผลข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ‍
• ประสิทธิภาพสูง: ทำงานได้เร็วและแม่นยำสำหรับข้อมูลขนาดกลาง เหมาะกับการเรียนรู้และทดลองโมเดลต่างๆ โดยไม่ต้องกังวลเรื่องการจัดการทรัพยากร

ตัวอย่างการใช้งาน:

• วิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าเพื่อการตลาด
• แยกกลุ่มข้อมูลภาพถ่าย
• ใช้สร้างโมเดลคาดการณ์ในงานวิจัย

Scikit-learn เป็นตัวเลือกที่เหมาะสำหรับผู้ที่ต้องการผลลัพธ์ที่แม่นยำโดยไม่ต้องใช้ความซับซ้อนมาก

3. PyTorch: เครื่องมืออันทรงพลังสำหรับงาน Deep Learning

PyTorch เป็นเฟรมเวิร์ก Machine Learning แบบ Open-source ที่พัฒนาโดยทีม AI ของ Facebook ได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวางในแวดวงวิจัยและอุตสาหกรรม

จุดเด่นของ PyTorch:

• ยืดหยุ่นและเป็นธรรมชาติ: ด้วยกราฟการคำนวณแบบไดนามิก ทำให้ปรับแต่งโมเดลได้ง่ายระหว่างทำงาน เหมือนเขียนโค้ด Python ทั่วไป ไม่ต้องปวดหัวกับไวยากรณ์แปลกๆ
• ระบบนิเวศครบครัน: มาพร้อมไลบรารีสำเร็จรูปมากมาย อย่าง TorchVision สำหรับงานด้านภาพ TorchText สำหรับงานด้านภาษา และ TorchAudio สำหรับงานด้านเสียง ช่วยให้เริ่มต้นโปรเจกต์ได้เร็ว
• ประสิทธิภาพระดับโลก: รองรับการใช้งาน GPU หลายตัวพร้อมกัน เร่งความเร็วได้สูง เหมาะกับงานวิจัยและระบบที่ต้องการประสิทธิภาพสูง แถมมีเครื่องมือช่วย debug ที่ใช้งานง่าย‍
• คอมมิวนิตี้ทั่วโลก: มีนักพัฒนาและนักวิจัยใช้งานทั่วโลก หาตัวอย่างโค้ดและคำแนะนำได้ง่าย อัพเดทฟีเจอร์ใหม่ๆ สม่ำเสมอ ทำให้ไม่ตกเทรนด์แน่นอน

ตัวอย่างการใช้งาน:

• พัฒนาโมเดล AI เช่น ระบบแชทบอท
• วิจัยเกี่ยวกับ NLP ในมหาวิทยาลัย
• สร้างงานศิลปะดิจิทัลด้วย AI

PyTorch เป็นเครื่องมือที่เหมาะสำหรับทั้งนักวิจัยและผู้เชี่ยวชาญที่ต้องการความยืดหยุ่นในงาน AI

4. RapidMiner: ทางเลือกสำหรับผู้ที่ไม่เขียนโค้ด

RapidMiner แหวกแนวจากเครื่องมือ ML ทั่วไปตรงที่ไม่จำเป็นต้องเขียนโค้ดเลย เป็นแพลตฟอร์มที่ออกแบบมาสำหรับมืออาชีพด้านธุรกิจและคนที่สนใจด้านข้อมูล ให้ใช้งาน machine learning ได้แบบลากวางง่ายๆ

จุดเด่นของ RapidMiner:

• ออกแบบโมเดลแบบลากวาง: สร้างโมเดลได้ง่ายๆ ผ่านหน้าจอที่ใช้งานง่าย แค่ลากวางส่วนประกอบต่างๆ มาต่อกัน เหมือนต่อจิ๊กซอว์ มีคำอธิบายชัดเจนว่าแต่ละส่วนทำอะไร
• มีเทมเพลตพร้อมใช้: มาพร้อมโมเดลสำเร็จรูปมากมาย ทั้งตรวจจับการฉ้อโกง วิเคราะห์ความรู้สึก พยากรณ์ยอดขาย และอื่นๆ อีกเพียบ ช่วยให้เริ่มต้นได้เร็วโดยไม่ต้องเริ่มจากศูนย์
• ครบ จบ ในที่เดียว: ทำได้ทุกขั้นตอนของ ML ตั้งแต่เตรียมข้อมูล สร้างโมเดล ทดสอบ ไปจนถึงนำไปใช้งานจริง ไม่ต้องใช้เครื่องมืออื่นเสริม‍
• ครบเครื่องเรื่องการวิเคราะห์: ทำได้ตั้งแต่เตรียมข้อมูล สร้างโมเดล ไปจนถึงนำไปใช้งานจริง รวมถึงการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์และการตรวจจับความผิดปกติ เหมาะกับองค์กรที่ต้องการระบบวิเคราะห์ข้อมูลแบบครบวงจร

ตัวอย่างการใช้งาน:

• การคาดการณ์ความต้องการสินค้า
• วิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้าในอุตสาหกรรมค้าปลีก
• การตรวจสอบความเสี่ยงทางการเงิน

RapidMiner เหมาะสำหรับผู้ที่ต้องการสร้างโมเดล Machine Learning อย่างรวดเร็ว

5. Google Colab: ประตูสู่โลก ML สำหรับทุกคน

Google Colab เป็นแพลตฟอร์มฟรีที่ช่วยให้ทุกคนเริ่มต้นกับ Machine Learning ได้โดยไม่ต้องติดตั้งโปรแกรมใด ๆ

จุดเด่นของ Google Colab:

• เริ่มใช้งานได้ทันที: ไม่ต้องติดตั้งอะไรเลย แค่เปิดเว็บบราวเซอร์ก็เขียนโค้ดได้เลย ไม่ต้องยุ่งยากกับการเซ็ตอัพ
• ใช้ GPU และ TPU ฟรี: เร่งความเร็วในการเทรนโมเดลด้วยฮาร์ดแวร์สุดทรงพลัง ที่ปกติต้องซื้อการ์ดจอราคาแพง แต่ที่นี่ใช้ฟรี
• ทำงานร่วมกันได้: แชร์โน้ตบุ๊กให้เพื่อนร่วมทีม ทำงานพร้อมกันแบบเรียลไทม์ และเก็บโปรเจกต์ไว้บน Google Drive ได้อย่างสะดวก‍
• มีไลบรารีพร้อมใช้: มาพร้อมไลบรารียอดนิยมทั้ง TensorFlow, PyTorch และ Scikit-learn ติดตั้งไว้ให้แล้ว พร้อมใช้งานได้หลากหลาย

ตัวอย่างการใช้งาน:

• การสร้างต้นแบบ AI
• การสอนเกี่ยวกับ Machine Learning
• การทดลองโมเดลในระดับเริ่มต้น

Google Colab เป็นตัวเลือกที่สมบูรณ์แบบสำหรับผู้เริ่มต้นที่ต้องการต้นทุนต่ำ

วิธีเลือกเครื่องมือ Machine Learning ให้เหมาะกับตัวคุณ 

การเลือกเครื่องมือ ML ที่ใช่ไม่ใช่เรื่องยาก แค่ดูว่าคุณอยู่ในระดับไหนและต้องการทำอะไร:

• สำหรับมือใหม่หัดเขียนโค้ด: Google Colab เหมาะมากเพราะใช้งานฟรี ไม่ต้องติดตั้งอะไรเพิ่ม แถมมี GPU ให้ใช้ด้วย และ Scikit-learn ที่เป็นไลบรารีพื้นฐานที่เข้าใจง่าย มีตัวอย่างและเอกสารภาษาไทยเยอะ
• สำหรับคนที่พอเขียนโค้ดได้บ้าง: RapidMiner สร้างโมเดลได้โดยลากวาง ไม่ต้องเขียนโค้ดเลย เหมาะกับงานวิเคราะห์ข้อมูลทั่วไป และ TensorFlow ที่มีเครื่องมือช่วยเยอะ ทำได้ทั้งงานง่ายๆ ยันซับซ้อน มีคอมมูนิตี้คนไทยช่วยตอบคำถามด้วย
• สำหรับโปรแกรมเมอร์ตัวจริง: PyTorch เหมาะกับงานวิจัย ทดลองไอเดียใหม่ๆ โค้ดอ่านง่าย ดีบั๊กสะดวก หรือจะใช้ TensorFlow ก็ได้เช่นกัน เหมาะกับการทำระบบใหญ่ๆ รองรับการใช้งานจริงในองค์กร มีเครื่องมือครบครัน

สรุป: เครื่องมือที่ทำให้ Machine Learning ง่ายขึ้น

machine learning ไม่ใช่เพียงแค่สาขาสำหรับผู้เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีอีกต่อไป เครื่องมือต่างๆ เช่น TensorFlow, Scikit-learn, PyTorch, RapidMiner และ Google Colab ทำให้ทุกคนสามารถเข้าถึงได้ ไม่ว่าจะมีพื้นฐานทางเทคนิคมากน้อยแค่ไหน

การทำความเข้าใจเครื่องมือเหล่านี้จะช่วยให้คุณปลดล็อกโอกาสที่น่าตื่นเต้นในด้าน AI การทำงานอัตโนมัติ และการวิเคราะห์ข้อมูล ไม่ว่าคุณจะเพิ่งเริ่มต้นหรือกำลังพัฒนาความเชี่ยวชาญ เครื่องมือเหล่านี้จะนำทางคุณไปสู่ความสำเร็จในสาขา machine learning ที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว

‍

ทาง Amity Solutions ก็มีบริการ Amity Bots Plusที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานเช่นกัน ปรึกษาผู้เชี่ยวชาญของเราได้ที่นี่