# 5 Stack AI คืออะไร ทำงานอย่างไร อยากเป็นต้องรู้อะไรบ้าง
ในยุคที่ปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence - AI) ได้เข้ามามีบทบาทในทุกๆ ด้านของชีวิต คำถามที่หลายคนสงสัยคือ "5 Stack AI" คืออะไร? และหากอยากเป็นผู้พัฒนา AI ต้องเริ่มจากที่ไหนบ้าง?
5 Stack AI ไม่ใช่คำที่เป็นมาตรฐานในวงการ แต่อาจเรียกอีกอย่างว่า "องค์ประกอบหลักสำคัญในการพัฒนา AI" หรือ "5 ระดับของเทคโนโลยี AI":
1. Data Gathering: การรวบรวมข้อมูล
2. Data Processing: การประมวลผลข้อมูล
3. Model Training: การฝึกอบรมโมเดล
4. Model Evaluation: การประเมินผลโมเดล
5. Deployment: การนำไปใช้ประโยชน์จริง
แต่ละระดับล้วนมีความสำคัญและต้องการทักษะที่แตกต่างกัน เรามาดูกันอย่างละเอียดดีกว่าว่าทักษะใดบ้างที่จำเป็นสำหรับแต่ละระดับ:
1. Data Gathering
ในขั้นตอนนี้ คุณจำเป็นต้องเข้าใจถึงแหล่งที่มาของข้อมูล วิธีการรวบรวม และความถูกต้องของข้อมูลที่ได้มา คุณต้องมีความรู้เกี่ยวกับระบบฐานข้อมูล การทำงานของ API และอื่นๆ
2. Data Processing
หลังจากรวบรวมข้อมูลได้แล้ว ต่อไปคือการจัดการและปรับแต่งข้อมูลให้มีคุณภาพ ทักษะที่จำเป็นต้องมีคือการเข้าใจถึงการทำความสะอาดข้อมูล (Data Cleaning) และการทำ Feature Engineering
3. Model Training
การฝึกอบรมโมเดลถือเป็นหัวใจหลักของ AI ในส่วนนี้ คุณจะต้องมีความรู้ในการเลือกโมเดลที่เหมาะสม รวมถึงการปรับ Parameter ให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด
4. Model Evaluation
หลังจากที่โมเดลถูกฝึกฝนแล้ว คุณจำเป็นต้องทดสอบประสิทธิภาพของโมเดล เพื่อให้มั่นใจว่ามีความแม่นยำสูงและพร้อมสำหรับการนำไปใช้งานจริง ตรงนี้ต้องใช้ทักษะเกี่ยวกับการประเมินและการทดสอบ
5. Deployment
การนำโมเดลไปใช้งานจริงให้สามารถทำงานได้อย่างอัตโนมัติ ควบคู่ไปกับการปรับปรุงและอัพเดทโมเดลที่มีอยู่อย่างต่อเนื่อง เพื่อให้คงความรวดเร็วและแม่นยำในระยะยาว
การทำความเข้าใจเกี่ยวกับ 5 Stack AI ที่เรากล่าวถึงข้างต้นไม่ใช่เรื่องง่ายอย่างที่คิด AI ไม่ใช่เพียงแค่การเขียนโค้ดหรือมีจินตนาการสูง แต่เป็นการประยุกต์ใช้ทักษะข้ามสาขาวิชา เช่น คณิตศาสตร์ สถิติ และวิทยาการข้อมูล ซึ่งทุกองค์ประกอบล้วนมีความสำคัญและจะช่วยให้ผู้พัฒนาได้ออกแบบและสร้างสรรค์ AI ที่มีประสิทธิภาพและใช้งานได้จริง
ตัวอย่างความสำเร็จของ AI ถูกนำไปใช้ในการวินิจฉัยโรคผ่านภาพถ่ายทางการแพทย์ เริ่มต้นจากการรวบรวมข้อมูลภาพถ่ายจากผู้ป่วยก่อนหน้านี้ (Data Gathering) จากนั้นประมวลผลภาพด้วยการใช้ Technique ที่เรียกว่า Image Preprocessing (Data Processing) หลังจากนั้นเลือกใช้โมเดล Convolutional Neural Network (CNN) สำหรับการฝึกอบรม (Model Training) จากนั้นใช้เทคนิค Cross-validation สำหรับการวัดประสิทธิภาพของโมเดล (Model Evaluation) และท้ายที่สุดคือนำโมเดลที่ได้รับการฝึกฝนและทดสอบแล้วไปใช้งานจริงในโรงพยาบาล (Deployment)
การเป็นนักพัฒนา AI ไม่ใช่การทำงานที่ง่ายเลย แต่กำลังจะเป็นอาชีพที่มีความต้องการสูงในอนาคต เป็นเหมือนกับการเป็นนักสำรวจค้นพบสิ่งใหม่ที่ยังไม่เป็นที่รู้จัก และมีศักยภาพที่จะเปลี่ยนแปลงวงการอุตสาหกรรมให้ก้าวหน้าไปอีกขั้น
ต้องยอมรับว่าการเรียนรู้และทำความเข้าใจเกี่ยวกับ AI ยังคงเป็นโจทย์ยากสำหรับหลายคน แต่ถ้าคุณมีความกระตือรือร้นและพร้อมที่จะเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง ผลลัพธ์ที่ได้จะเป็นสิ่งที่คุ้มค่าอย่างแน่นอน ซึ่งการเริ่มต้นที่ EPT (Expert-Programming-Tutor) อาจเป็นจุดเริ่มที่ดี ที่จะพาคุณไปสู่โลกของการเป็นผู้พัฒนา AI ที่เต็มไปด้วยความท้าทายและความสำเร็จที่รอคุณอยู่ข้างหน้า!
หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง
หากเจอข้อผิดพลาด หรือต้องการพูดคุย ติดต่อได้ที่ https://m.me/expert.Programming.Tutor/
หากมีข้อผิดพลาด/ต้องการพูดคุยเพิ่มเติมเกี่ยวกับบทความนี้ กรุณาแจ้งที่ http://m.me/Expert.Programming.Tutor
085-350-7540 (DTAC)
084-88-00-255 (AIS)
026-111-618
หรือทาง EMAIL: NTPRINTF@GMAIL.COM