TensorFlow การประมวลผลภาพ - การทำการปรับแต่งข้อมูลสำหรับการฝึกโมเดล (Data Preprocessing)

การประมวลผลภาพ (Image Processing) กำลังกลายเป็นหนึ่งในเครื่องมือที่ทรงพลังในโลกของการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) และปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence - AI) ด้วยความสามารถในการระบุและจำแนกรูปภาพในระดับที่สูงมาก อย่างไรก็ตาม การสร้างโมเดลที่สามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพต้องการกระบวนการสำคัญหลายขั้นตอน หนึ่งในนั้นคือ การปรับแต่งข้อมูล (Data Preprocessing) ซึ่งจะช่วยนำเข้าและเตรียมข้อมูลภาพให้เหมาะสมกับการฝึกโมเดล ในบทความนี้ เราจะมาพูดถึงวิธีการปรับแต่งข้อมูลเพื่อนำมาใช้กับ TensorFlow โดยเฉพาะ

การปรับแต่งข้อมูล (Data Preprocessing) คืออะไร?

การปรับแต่งข้อมูลคือกระบวนการแปรรูปข้อมูลดิบ (Raw Data) ให้กลายเป็นรูปแบบที่โมเดลสามารถเข้าใจและเรียนรู้ได้ ซึ่งกระบวนการนี้เป็นขั้นตอนสำคัญอย่างยิ่งในกระบวนการพัฒนาระบบการเรียนรู้ เนื่องจากสามารถช่วยเพิ่มประสิทธิภาพให้กับโมเดลได้อย่างมีนัยสำคัญ

การปรับแต่งข้อมูลใน TensorFlow

TensorFlow เป็นเครื่องมือเรียนรู้ที่ได้รับความนิยมอย่างมาก ซึ่งมีความสามารถโดยเฉพาะในการจัดการกับข้อมูลด้านภาพ การนำเข้าและปรับแต่งข้อมูลใน TensorFlow สามารถทำได้หลายวิธี มาดูกันว่ามีวิธีใดบ้าง:

import tensorflow as tf

def preprocess_image(image, image_size):
    image = tf.image.resize(image, [image_size, image_size])
    image = image / 255.0  # ทำการ normalize
    return image

def augment_image(image):
    image = tf.image.random_flip_left_right(image)
    image = tf.image.random_brightness(image, max_delta=0.1)
    image = tf.image.random_contrast(image, lower=0.9, upper=1.1)
    return image

AUTOTUNE = tf.data.AUTOTUNE

def load_and_preprocess_image(path, image_size=224):
    image = tf.io.read_file(path)
    image = tf.image.decode_jpeg(image, channels=3)
    image = preprocess_image(image, image_size)
    return image

dataset = dataset.map(load_and_preprocess_image, num_parallel_calls=AUTOTUNE)
dataset = dataset.cache().shuffle(buffer_size=1000).batch(32).prefetch(buffer_size=AUTOTUNE)

ใช้กรณี (Usecase): การจำแนกภาพสัตว์

สมมุติว่าเราต้องการสร้างโมเดลเพื่อจำแนกภาพสัตว์ เช่น แมว และ สุนัข การปรับแต่งข้อมูลเป็นขั้นตอนที่สำคัญ ต้องทำให้ภาพแมวและสุนัขมีขนาดเท่ากัน ปรับค่าพิกเซลให้อยู่ในช่วงที่เหมาะสม เพิ่มชุดข้อมูลด้วยการพลิกหรือเปลี่ยนแสงเพราะจะทำให้โมเดลได้รับข้อมูลที่หลากหลายมากขึ้น

การสร้างแบบจำลองที่มีความแม่นยำสูงต้องอาศัยการปรับแต่งข้อมูลที่ดีและเหมาะสม ทั้งนี้การเรียนรู้เกี่ยวกับการประมวลผลภาพด้วย TensorFlow นับเป็นอีกแนวทางที่น่าสนใจสำหรับผู้ที่ต้องการพัฒนาในสายงาน AI และ Data Science หากคุณต้องการเรียนรู้และพัฒนาทักษะในสาขานี้ การศึกษาเพิ่มเติมกับผู้เชี่ยวชาญในสถาบันที่มอบประสบการณ์จริงและคำแนะนำที่ถูกต้อง เช่น การเข้าร่วมหลักสูตรที่ Expert-Programming-Tutor (EPT) สามารถเปิดโอกาสใหม่ ๆ ให้กับคุณได้

สรุปแล้วการปรับแต่งข้อมูลภาพเพื่อการฝึกโมเดลไม่เพียงแต่เพิ่มประสิทธิภาพในการเรียนรู้ของโมเดลเท่านั้น แต่ยังเป็นการเพิ่มความน่าเชื่อถือให้กับผลลัพธ์ที่ได้ ทั้งนี้อื่นๆ ที่เกี่ยวข้อง เช่น เครื่องมือ Coding หรือเทคนิคในการพัฒนา สามารถศึกษาเพิ่มเติมได้ตามสถาบันที่มีความเชี่ยวชาญเฉพาะทางอีกด้วย

หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง

หากเจอข้อผิดพลาด หรือต้องการพูดคุย ติดต่อได้ที่ https://m.me/expert.Programming.Tutor/