ปลดล็อกพลังโมเดลดีปเลิร์นนิง: 5 เคล็ดลับเพิ่มประสิทธิภาพที่คุณไม่ควรพลาด

เริ่มต้นง่ายๆ กับการจูน Hyperparameter ที่ใครก็ทำได้

ทำไม Hyperparameter Tuning ถึงสำคัญ?

โอ้ยยย…เรื่อง Hyperparameter Tuning นี่มันเหมือนเรากำลังปรุงอาหารเลยนะทุกคน! ถ้าเราใส่ส่วนผสมไม่ถูกสัดส่วน รสชาติมันก็ไม่อร่อยใช่ไหมล่ะคะ โมเดล Deep Learning ของเราก็เหมือนกันเลยค่ะ Hyperparameter พวกนี้แหละคือตัวกำหนดพฤติกรรมของโมเดลทั้งหมด ไม่ว่าจะเป็น Learning Rate ที่บอกว่าโมเดลจะเรียนรู้เร็วแค่ไหน, จำนวน Epochs ที่บอกว่าโมเดลจะเรียนรู้กี่รอบ หรือ Batch Size ที่บอกว่าแต่ละรอบจะดูข้อมูลไปกี่ตัวก่อนอัปเดตน้ำหนัก ถ้าเราเลือกค่าเหล่านี้ไม่ดี โมเดลอาจจะเรียนรู้ช้ามากจนไม่จบไม่สิ้น หรือเรียนรู้เร็วเกินไปจนกระโดดข้ามจุดที่ดีที่สุดไปเลยก็ได้ ฟ้าใสเคยเจอมาแล้วค่ะ นั่งเฝ้าโมเดลเทรนข้ามวันข้ามคืน สุดท้ายผลออกมาไม่ดีเท่าที่ควร เสียดายเวลาและทรัพยากรสุดๆ เลย พอมานั่งปรับค่า Hyperparameter ใหม่นิดๆ หน่อยๆ ผลลัพธ์กลับดีขึ้นแบบก้าวกระโดดเลยค่ะ มันเลยกลายเป็นสิ่งแรกๆ ที่ฟ้าใสจะพุ่งไปดูก่อนเสมอเวลาโมเดลไม่เป็นใจนะคะ เพราะมันคือจุดเริ่มต้นของการเพิ่มประสิทธิภาพโมเดลที่เราควบคุมได้ง่ายที่สุดเลยค่ะ ลองนึกภาพดูสิคะว่าแค่ปรับค่าไม่กี่ตัว โมเดลก็ฉลาดขึ้นได้ตั้งเยอะ มันเจ๋งจริงๆ นะ!

เทคนิคยอดนิยมที่ฟ้าใสใช้บ่อย

สำหรับเทคนิคการจูน Hyperparameter ที่ฟ้าใสใช้บ่อยๆ นะคะ เริ่มต้นง่ายๆ เลยคือ Grid Search กับ Random Search ค่ะ Grid Search เนี่ยจะเหมือนเราลองชิมอาหารทุกจานในเมนูเลยค่ะ คือการกำหนดช่วงค่าที่เป็นไปได้ของแต่ละ Hyperparameter แล้วให้โมเดลลองใช้ทุกๆ combination ที่เป็นไปได้ ฟังดูละเอียดดีใช่ไหมคะ แต่ข้อเสียคือมันใช้เวลานานมากกกกกก ถ้า Hyperparameter เยอะๆ หรือช่วงกว้างๆ นี่รอจนหลับไปหลายตื่นเลยค่ะ ส่วน Random Search เนี่ยจะฉลาดกว่าหน่อยค่ะ เหมือนเราสุ่มเลือกชิมอาหารจากเมนูที่หลากหลายแทนการชิมทุกจาน มันจะสุ่มค่า Hyperparameter ขึ้นมาลอง ซึ่งจากประสบการณ์ของฟ้าใส พบว่า Random Search มักจะเจอค่าที่ดีกว่าและเร็วกว่า Grid Search ในหลายๆ กรณีเลยนะคะ นอกจากนี้ ยังมีพวก Bayesian Optimization ที่จะใช้ผลลัพธ์ที่ผ่านมามาช่วยตัดสินใจเลือกค่า Hyperparameter ถัดไป ซึ่งอันนี้จะ advance ขึ้นมาอีกนิด แต่ก็ให้ผลลัพธ์ที่ดีมากๆ ค่ะ ตอนที่ฟ้าใสต้องจูนโมเดลยากๆ หรือมีเวลาจำกัด มักจะพึ่งพา Bayesian Optimization นี่แหละค่ะ ที่สำคัญคือต้องมีวินัยในการบันทึกผลการทดลองทุกครั้งนะคะ จะได้รู้ว่าค่าไหนเวิร์ก ไม่เวิร์ก แล้วเอามาปรับปรุงต่อได้ค่ะ อย่าท้อนะคะ การจูน Hyperparameter นี่แหละคือหัวใจสำคัญ!

ลดความซับซ้อน เพิ่มความเร็ว ด้วยเทคนิค Regularization สุดปัง!

L1 และ L2 Regularization คืออะไร?

ทุกคนเคยรู้สึกไหมคะว่าโมเดลของเรามัน “จำเก่ง” เกินไป? แบบว่าจำข้อมูลที่ใช้สอนได้เป๊ะทุกเม็ด แต่พอเจอข้อมูลใหม่ๆ กลับเดาผิดเดาถูก นั่นแหละค่ะ อาการ Overfitting ซึ่งเป็นศัตรูตัวฉกาจของนักพัฒนา AI เลยนะ!

วิธีแก้ที่ฟ้าใสชอบใช้มากๆ ก็คือ Regularization ค่ะ ตัวดังๆ ที่ต้องรู้เลยคือ L1 และ L2 Regularization ค่ะ L1 (Lasso) เนี่ยจะพยายามทำให้น้ำหนัก (weights) ของบางคุณลักษณะเป็นศูนย์ไปเลย เหมือนกับการตัดคุณลักษณะที่ไม่สำคัญทิ้งไป ทำให้โมเดลของเราเรียบง่ายขึ้น เข้าใจง่ายขึ้น และไม่จำรายละเอียดปลีกย่อยที่ไม่จำเป็นค่ะ ส่วน L2 (Ridge) ก็คล้ายกัน แต่จะพยายามทำให้น้ำหนักมีค่าน้อยๆ แทนที่จะเป็นศูนย์ เหมือนกับว่าลดความสำคัญของคุณลักษณะที่ไม่จำเป็นลงไปนั่นเองค่ะ จากที่ฟ้าใสลองใช้มานะคะ ทั้งสองตัวนี้มีจุดเด่นต่างกัน L1 เหมาะกับการทำ Feature Selection คือเลือกคุณลักษณะสำคัญๆ ส่วน L2 จะช่วยกระจายน้ำหนักออกไป ทำให้โมเดลไม่ไปยึดติดกับคุณลักษณะใดคุณลักษณะหนึ่งมากเกินไปค่ะ การเลือกใช้ก็ขึ้นอยู่กับลักษณะข้อมูลและเป้าหมายของเราเลยค่ะ แต่บอกเลยว่าสองเทคนิคนี้เป็นเหมือนยาสามัญประจำบ้านที่ต้องมีติดไว้เลยนะคะ!

Dropout: เพื่อนซี้ของการป้องกัน Overfitting

นอกจาก L1 และ L2 แล้ว ยังมีอีกหนึ่งเทคนิคที่ฟ้าใสหลงรักมากค่ะ นั่นก็คือ Dropout! ชื่อก็บอกอยู่แล้วเนอะว่า “ดรอปออก” มันคือการที่เราสุ่มปิดโหนดบางตัวในเครือข่ายประสาทระหว่างการฝึกฝนค่ะ ฟังดูแปลกๆ ใช่ไหมคะ?

เหมือนเรากำลังทำลายโมเดลตัวเอง แต่จริงๆ แล้วมันคือการบังคับให้โหนดที่เหลือต้องทำงานหนักขึ้นและไม่พึ่งพาโหนดใดโหนดหนึ่งมากเกินไปค่ะ ลองนึกภาพเหมือนเรามีเพื่อนร่วมงานหลายคน ถ้าบางคนลาป่วยไปบ้าง คนที่เหลือก็ต้องเรียนรู้งานให้รอบด้านมากขึ้นใช่ไหมคะ โมเดลก็เหมือนกันค่ะ การทำ Dropout จะช่วยให้โมเดลของเรา “รู้จักแก้ปัญหาเฉพาะหน้า” ได้ดีขึ้น ไม่ยึดติดกับโครงสร้างใดโครงสร้างหนึ่งมากเกินไป ทำให้เมื่อเจอกับข้อมูลใหม่ๆ ที่ไม่เคยเห็นมาก่อน โมเดลก็ยังสามารถทำงานได้ดี ไม่ใช่แค่จำสิ่งที่เคยเห็นมาเท่านั้นเองค่ะ ฟ้าใสเคยลองเทรนโมเดลที่ซับซ้อนมากๆ แล้วติดปัญหา Overfitting พอใส่ Dropout เข้าไปเท่านั้นแหละค่ะ ประสิทธิภาพบนข้อมูลที่ไม่เคยเห็นก็พุ่งกระฉูดเลย ทำให้โมเดลของเรามีความแข็งแกร่งและ Generalization ได้ดีขึ้นมากๆ เลยค่ะ เป็นอีกหนึ่งเทคนิคที่ต้องลองใช้เลยนะทุกคน!

ทางลัดสู่ความสำเร็จ: การเรียนรู้แบบถ่ายโอน (Transfer Learning)

ประหยัดเวลาและทรัพยากรด้วย Transfer Learning

นี่คือเทคนิคที่ฟ้าใสอยากจะกรี๊ดดดดดดออกมาดังๆ เลยค่ะ เพราะมันช่วยประหยัดเวลาและทรัพยากรได้มหาศาลจริงๆ นั่นก็คือ Transfer Learning หรือการเรียนรู้แบบถ่ายโอนนั่นเองค่ะ ลองคิดดูนะคะว่าถ้าเราต้องสร้างโมเดลตั้งแต่ศูนย์สำหรับทุกๆ งาน บางทีเราอาจจะต้องใช้ข้อมูลปริมาณมหาศาลและเวลาในการเทรนที่นานมากๆ ซึ่งบางทีเราก็ไม่มีทั้งข้อมูลและเวลาขนาดนั้นใช่ไหมคะ Transfer Learning เข้ามาช่วยตรงจุดนี้แหละค่ะ มันคือการนำโมเดลที่ถูกฝึกฝนมาแล้วด้วยข้อมูลขนาดใหญ่มากๆ สำหรับงานหนึ่ง (เช่น การจำแนกรูปภาพทั่วไป) มาปรับใช้กับงานใหม่ของเราค่ะ เหมือนเราได้ “หัวกะทิ” ที่เรียนจบมาแล้ว มาสอนงานต่อนิดๆ หน่อยๆ ก็ทำงานได้เลย ไม่ต้องเริ่มเรียนตั้งแต่ชั้นอนุบาลไงคะ ฟ้าใสเคยมีโปรเจกต์ที่ต้องจำแนกชนิดผลไม้ไทย ซึ่งข้อมูลมีจำกัดมากๆ เลยลองใช้โมเดล InceptionV3 ที่เทรนมาแล้วกับ ImageNet มาปรับจูนแค่ Layer สุดท้าย ผลลัพธ์ที่ได้คือโมเดลฉลาดกว่าที่คิดไว้เยอะเลยค่ะ แถมใช้เวลาเทรนไม่นานเลยด้วย ประหยัดไปได้หลายวันทำการเลยนะ!

ใครที่กำลังเจอกับปัญหาข้อมูลน้อย ห้ามพลาดเทคนิคนี้เด็ดขาดเลยค่ะ มันคือทางลัดสู่ความสำเร็จจริงๆ!

การเลือก Pre-trained Model ที่เหมาะสม

แล้วจะเลือก Pre-trained Model ตัวไหนดีล่ะ? อันนี้สำคัญเลยนะคะ เหมือนเราจะเลือกใครมาช่วยงาน ก็ต้องดูว่าเค้ามีประสบการณ์ตรงกับสิ่งที่เราจะทำไหม การเลือก Pre-trained Model ที่เหมาะสมนั้นขึ้นอยู่กับลักษณะของข้อมูลและงานของเราเป็นหลักค่ะ ถ้างานของเราเกี่ยวกับการประมวลผลรูปภาพ ก็ควรเลือกโมเดลที่ถูกเทรนมาด้วยข้อมูลรูปภาพ เช่น VGG, ResNet, Inception, MobileNet หรือ EfficientNet ซึ่งแต่ละตัวก็มีจุดเด่นจุดด้อยต่างกันไปค่ะ บางตัวเหมาะกับงานที่ต้องการความแม่นยำสูง แม้จะใช้ทรัพยากรเยอะหน่อย บางตัวก็เน้นความเร็วและขนาดที่เล็ก เหมาะกับงานบนอุปกรณ์ที่มีทรัพยากรจำกัดค่ะ ฟ้าใสแนะนำว่าให้ลองศึกษาคุณสมบัติของแต่ละโมเดล และดูว่าโมเดลนั้นถูกเทรนมาด้วยชุดข้อมูลอะไร มีกี่พารามิเตอร์ และขนาดไฟล์เป็นเท่าไหร่ เพื่อให้แน่ใจว่ามันจะตอบโจทย์โปรเจกต์ของเรามากที่สุดค่ะ ไม่ใช่แค่เลือกโมเดลที่ดังที่สุดเสมอไปนะคะ ต้องดูความเหมาะสมเป็นหลักเลยค่ะ บางทีโมเดลที่เบาและเร็ว อาจจะเหมาะกับงานของเรามากกว่าโมเดลที่ใหญ่และแม่นยำที่สุดก็ได้นะ เพราะสุดท้ายแล้วเราต้องการโมเดลที่ใช้งานได้จริงในสถานการณ์ของเราค่ะ

เมื่อโมเดลใหญ่ขึ้น การฝึกฝนก็ต้องฉลาดขึ้น: Distributed Training

ทำไมต้อง Distributed Training?

โมเดล Deep Learning สมัยนี้ใหญ่ขึ้นเรื่อยๆ จนบางทีการเทรนบน GPU ตัวเดียวอาจจะไม่ไหวแล้วค่ะ! ทั้งใช้เวลานานมากๆ หรือบางทีก็เมมโมรี่ไม่พอเลยด้วยซ้ำ นั่นแหละค่ะ คือเหตุผลที่เราต้องรู้จักกับ Distributed Training หรือการฝึกฝนแบบกระจายตัวค่ะ ลองนึกภาพว่าเรามีงานกองโตมากๆ แทนที่จะให้คนคนเดียวนั่งทำทั้งหมด เราก็แบ่งงานให้หลายๆ คนช่วยกันทำพร้อมๆ กันใช่ไหมคะ Distributed Training ก็ทำงานแบบนั้นแหละค่ะ มันคือการนำหลายๆ GPU หรือหลายๆ เครื่องคอมพิวเตอร์มาช่วยกันเทรนโมเดลตัวเดียวกัน เพื่อลดระยะเวลาในการฝึกฝนและสามารถรองรับโมเดลที่มีขนาดใหญ่ขึ้นมากๆ ได้ค่ะ ฟ้าใสเคยต้องเทรนโมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่ข้อมูลเยอะมากๆ ถ้าไม่ใช้ Distributed Training คงเทรนกันเป็นเดือนๆ แน่ๆ ค่ะ แต่พอแบ่งงานให้หลายๆ GPU ช่วยกันทำ ก็เสร็จเร็วขึ้นเยอะเลย ทำให้เราสามารถทดลองไอเดียใหม่ๆ ได้บ่อยขึ้นและได้ผลลัพธ์เร็วขึ้นด้วยนะคะ ใครที่กำลังเจอกับโมเดลยักษ์ใหญ่ ลองมองหา Distributed Training เป็นตัวช่วยเลยค่ะ รับรองว่าชีวิตจะง่ายขึ้นเยอะ!

กลยุทธ์การแบ่งงานที่ฟ้าใสแนะนำ

สำหรับการทำ Distributed Training นะคะ มันก็มีกลยุทธ์การแบ่งงานหลายแบบเลยค่ะ ตัวที่ฟ้าใสใช้บ่อยๆ คือ Data Parallelism ค่ะ อันนี้จะง่ายที่สุดเลยค่ะ เหมือนกับว่าเรามีสำเนาโมเดลตัวเดียวกันหลายๆ ตัว แต่ละสำเนาจะได้รับข้อมูลชุดย่อยที่แตกต่างกันไปในการฝึกฝน แล้วค่อยนำผลลัพธ์ที่ได้จากการอัปเดตน้ำหนักของแต่ละสำเนามาเฉลี่ยรวมกันค่ะ ข้อดีคือมันติดตั้งง่ายและเข้าใจไม่ยาก เหมาะกับคนที่เพิ่งเริ่มต้นเลยค่ะ อีกแบบนึงคือ Model Parallelism อันนี้จะซับซ้อนขึ้นมาหน่อยค่ะ คือการแบ่งโมเดลออกเป็นส่วนๆ แล้วให้แต่ละส่วนไปทำงานบน GPU ที่ต่างกัน เหมาะกับโมเดลที่ใหญ่มากๆ จน GPU ตัวเดียวใส่ไม่หมดค่ะ แต่ก็ต้องวางแผนการแบ่งส่วนโมเดลดีๆ นะคะ ไม่งั้นอาจจะมีปัญหาเรื่องการสื่อสารระหว่าง GPU ได้ค่ะ จากประสบการณ์ของฟ้าใส ถ้าเพิ่งเริ่มต้น Data Parallelism คือตัวเลือกที่ดีที่สุดค่ะ แต่ถ้าโมเดลใหญ่จน Data Parallelism เอาไม่อยู่จริงๆ ค่อยขยับไป Model Parallelism ค่ะ การเลือกกลยุทธ์ที่เหมาะสมจะช่วยให้การเทรนของเราราบรื่นและมีประสิทธิภาพสูงสุดนะคะ

บีบอัดโมเดลให้เล็กลง แต่ประสิทธิภาพยังคงเดิม

เทคนิค Pruning: ตัดทิ้งสิ่งที่ไม่จำเป็น

พอเทรนโมเดลเสร็จแล้ว บางทีโมเดลของเราก็ยังใหญ่เทอะทะเกินไปที่จะนำไปใช้งานจริงบนอุปกรณ์ที่มีทรัพยากรจำกัดใช่ไหมคะ อย่างเช่นเอาไปใช้บนมือถือหรืออุปกรณ์ IoT ต่างๆ เทคนิคที่ฟ้าใสชอบใช้มากๆ ในการลดขนาดโมเดลก็คือ Pruning ค่ะ ชื่อก็บอกอยู่แล้วเนอะว่า “ตัดแต่งกิ่ง” มันคือการตัดส่วนที่ไม่จำเป็นของโมเดลทิ้งไปค่ะ ลองนึกภาพต้นไม้ที่มีกิ่งก้านสาขาเยอะแยะ บางกิ่งก็ไม่มีประโยชน์อะไร เราก็ตัดทิ้งไปเพื่อให้ต้นไม้ดูโปร่งขึ้นและใช้พลังงานน้อยลงใช่ไหมคะ โมเดลก็เหมือนกันค่ะ เราสามารถระบุน้ำหนัก (weights) หรือโหนด (neurons) ที่มีค่าน้อยมากๆ หรือไม่ส่งผลกระทบต่อผลลัพธ์โดยรวม แล้วตัดทิ้งไปได้เลยค่ะ จากที่ฟ้าใสลองทำนะคะ โมเดลที่ผ่านการ Pruning มาแล้วบางทีก็ยังคงประสิทธิภาพใกล้เคียงของเดิมเป๊ะเลยค่ะ แต่ขนาดไฟล์เล็กลงฮวบฮาบ และยังทำงานได้เร็วขึ้นอีกด้วย เหมาะมากๆ สำหรับการนำไป Deploy บน Edge Devices ที่มีข้อจำกัดด้านพลังงานและหน่วยความจำค่ะ เป็นเทคนิคที่ช่วยให้ AI ของเราไปอยู่ในทุกที่ได้อย่างแท้จริงเลยค่ะ

Quantization: เปลี่ยนขนาด ลดพื้นที่

นอกจาก Pruning แล้ว ยังมีอีกหนึ่งเทคนิคสุดเจ๋งที่ช่วยลดขนาดโมเดลได้เยอะมากๆ นั่นก็คือ Quantization ค่ะ เทคนิคนี้จะเกี่ยวข้องกับการลดความแม่นยำของข้อมูลในโมเดลค่ะ ปกติแล้วน้ำหนักและค่าต่างๆ ในโมเดล Deep Learning มักจะถูกเก็บในรูปแบบ Floating Point ที่มีความแม่นยำสูง (เช่น 32-bit float) ซึ่งใช้พื้นที่เยอะมากๆ ค่ะ Quantization คือการเปลี่ยนค่าเหล่านี้ให้ไปอยู่ในรูปแบบที่มีความแม่นยำต่ำลง เช่น จาก 32-bit float เหลือแค่ 8-bit integer ค่ะ ลองนึกภาพว่าเรามีหนังสือเล่มหนาๆ แทนที่จะพิมพ์ด้วยตัวอักษรขนาดปกติ เราก็ย่อขนาดตัวอักษรให้เล็กลง หนังสือก็จะบางลงใช่ไหมคะ Quantization ก็คล้ายกันค่ะ การลด Bit Precision ลงทำให้ขนาดโมเดลเล็กลงอย่างเห็นได้ชัดเลยค่ะ แถมยังช่วยให้โมเดลประมวลผลได้เร็วขึ้นด้วย เพราะการคำนวณด้วย Integer นั้นเร็วกว่า Floating Point ค่ะ ฟ้าใสเคยทดลอง Quantization กับโมเดลตรวจจับวัตถุ แล้วพบว่าขนาดโมเดลลดลงไปเกือบ 4 เท่า แต่ความแม่นยำลดลงไปนิดเดียวจนแทบไม่รู้สึกเลยค่ะ มันมหัศจรรย์มากๆ เลยนะ!

เป็นอีกหนึ่งเทคนิคที่ควรค่าแก่การเรียนรู้และนำไปใช้ค่ะ

เลือกเครื่องมือให้ถูกงาน: การเลือก Framework และ Hardware

Framework ไหนดีสำหรับโปรเจกต์ของคุณ?

การเลือก Framework Deep Learning นี่ก็สำคัญไม่แพ้กันเลยนะคะ เหมือนเราจะสร้างบ้าน ก็ต้องเลือกเครื่องมือช่างที่เหมาะสมใช่ไหมคะ Framework ยอดนิยมตอนนี้ก็มี TensorFlow, PyTorch, Keras (ที่ตอนนี้มาอยู่ใต้ TensorFlow แล้ว), และอีกมากมายค่ะ แต่ละตัวก็มีจุดเด่นจุดด้อยต่างกันไปค่ะ TensorFlow เนี่ยจะเป็นเหมือนเครื่องมือช่างสารพัดประโยชน์ มีฟังก์ชันครบครันมากๆ เหมาะกับโปรเจกต์ขนาดใหญ่ที่ต้องการความยืดหยุ่นสูงและใช้ใน Production Environment ค่ะ ส่วน PyTorch จะเป็นขวัญใจนักวิจัยและคนที่ชอบความยืดหยุ่นในการเขียนโค้ดมากๆ เพราะมันใช้งานง่ายและโค้ดอ่านเข้าใจง่ายค่ะ ฟ้าใสส่วนตัวแล้วชอบ PyTorch มากกว่าหน่อยค่ะ เพราะรู้สึกว่ามันเขียนง่ายและ Debug สนุกดีค่ะ ส่วน Keras ก็เป็นอีกตัวเลือกที่ดีสำหรับมือใหม่ที่อยากเริ่มทำ Deep Learning เพราะมันมี API ที่เรียบง่ายมากๆ ทำให้สร้างโมเดลได้เร็วค่ะ การเลือก Framework ควรพิจารณาจากประสบการณ์ของเรา ทีมงาน ชุมชนผู้ใช้งาน และความต้องการของโปรเจกต์เป็นหลักค่ะ ลองใช้ดูทั้งคู่ก็ได้นะคะ จะได้รู้ว่าตัวไหนเข้ามือเราที่สุด!

ลงทุนกับ Hardware ที่คุ้มค่า

นอกจาก Framework แล้ว Hardware ก็เป็นหัวใจสำคัญไม่แพ้กันเลยค่ะ! การลงทุนกับ Hardware ที่เหมาะสมถือเป็นการลงทุนที่คุ้มค่ามากๆ เลยนะคะ โดยเฉพาะ GPU หรือหน่วยประมวลผลกราฟิกนี่แหละค่ะคือพระเอกของงาน Deep Learning เลย เพราะมันสามารถประมวลผลข้อมูลแบบขนานได้ดีกว่า CPU เยอะมากๆ ค่ะ ตอนที่ฟ้าใสเริ่มทำ Deep Learning ใหม่ๆ ก็ใช้แค่ CPU ธรรมดาๆ นี่แหละค่ะ เทรนโมเดลทีรอนานมากกก จนท้อเลย แต่พอได้ลองใช้ GPU เท่านั้นแหละค่ะ โลกเปลี่ยนเลย!

โมเดลที่เคยเทรนเป็นวันๆ ก็เสร็จภายในไม่กี่ชั่วโมง ทำให้เรามีเวลาลองผิดลองถูกและปรับปรุงโมเดลได้มากขึ้นค่ะ ถ้าคุณกำลังจริงจังกับ Deep Learning การมี GPU ดีๆ สักตัวคือสิ่งที่จำเป็นมากๆ ค่ะ ไม่ต้องถึงกับซื้อตัวท็อปสุดก็ได้นะคะ แต่ให้เลือกตัวที่ตอบโจทย์งบประมาณและปริมาณงานของเราค่ะ นอกจาก GPU แล้ว RAM ก็สำคัญนะคะ โดยเฉพาะถ้าทำงานกับข้อมูลขนาดใหญ่ หรือ Batch Size ที่เยอะ ก็ต้องมี RAM เพียงพอด้วยค่ะ การวางแผนเรื่อง Hardware ให้ดีตั้งแต่ต้น จะช่วยให้งาน Deep Learning ของเราเดินหน้าได้อย่างราบรื่นและมีประสิทธิภาพนะคะ

เทคนิคการปรับปรุง	ประโยชน์หลัก	ข้อควรพิจารณา
Hyperparameter Tuning	ปรับปรุงประสิทธิภาพโมเดลให้ดีที่สุด, ค้นหาจุดสมดุล	ใช้เวลาและทรัพยากรในการลองผิดลองถูก, ต้องมีกลยุทธ์ที่ดี
Regularization (L1, L2, Dropout)	ลด Overfitting, เพิ่มความสามารถในการสรุปผล (Generalization)	อาจต้องทดลองหาค่าที่เหมาะสม (Regularization Strength), ต้องเลือกเทคนิคให้เหมาะกับโมเดล
Transfer Learning	ประหยัดเวลาและทรัพยากร, ลดความต้องการข้อมูลขนาดใหญ่, โมเดลเรียนรู้ได้เร็วขึ้น	ต้องเลือก Pre-trained Model ที่ใกล้เคียงกับงาน, อาจต้อง Fine-tuning เล็กน้อย
Model Quantization	ลดขนาดโมเดล, เพิ่มความเร็วในการ Inference, ประหยัดพลังงาน	อาจมีผลกระทบเล็กน้อยต่อความแม่นยำ, ต้องทดสอบผลกระทบอย่างละเอียด

ตรวจสอบและปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง: Monitoring และ Fine-tuning

ติดตามผลลัพธ์แบบ Real-time

การเทรนโมเดลมันไม่ใช่แค่กดรันแล้วก็รอผลเฉยๆ นะคะทุกคน! การ Monitoring หรือการติดตามผลลัพธ์แบบ Real-time เนี่ยสำคัญมากๆ เลยค่ะ มันเหมือนกับการที่เรากำลังขับรถ แล้วต้องคอยดูมาตรวัดความเร็ว มาตรวัดน้ำมัน หรือสัญญาณเตือนต่างๆ เพื่อให้แน่ใจว่ารถของเราทำงานปกติใช่ไหมคะ โมเดลก็เหมือนกันค่ะ เราต้องคอยดูค่า Loss, Accuracy, หรือ Metric อื่นๆ ในระหว่างการฝึกฝนตลอดเวลาค่ะ ถ้า Loss ไม่ลดลงเลย หรือ Accuracy ไม่เพิ่มขึ้น นั่นอาจจะหมายความว่ามีบางอย่างผิดปกติแล้วค่ะ บางทีอาจจะเป็น Learning Rate ที่สูงไป หรือ Batch Size ที่เล็กไป หรืออาจจะเกิด Overfitting ก็เป็นได้ การที่เราเห็นปัญหาตั้งแต่เนิ่นๆ จะช่วยให้เราหยุดการเทรน ปรับแก้ไข แล้วเริ่มต้นใหม่ได้ทันท่วงทีค่ะ ไม่ต้องเสียเวลารอนานๆ แล้วเพิ่งมารู้ว่าโมเดลของเราหลงทางไปไกลแล้วค่ะ ฟ้าใสเคยพลาดมาแล้วค่ะ ปล่อยให้โมเดลเทรนไปเรื่อยๆ โดยไม่ดู Dashboard เลย พอมาดูอีกทีก็รู้ว่ามันติดหล่มมานานแล้ว เสียดายเวลามากๆ เลยค่ะ ตั้งแต่นั้นมา ฟ้าใสก็จะไม่ยอมพลาดการ Monitoring อีกเลยค่ะ มันช่วยชีวิตได้จริงๆ นะ!

การปรับจูนเล็กๆ น้อยๆ ที่สร้างความแตกต่าง

หลังจากที่โมเดลเทรนเสร็จแล้ว หรือแม้กระทั่งหลังจากที่เรานำไปใช้งานจริงแล้ว การ Fine-tuning หรือการปรับจูนเล็กๆ น้อยๆ ก็ยังเป็นสิ่งสำคัญที่จะช่วยให้โมเดลของเราฉลาดขึ้นได้อีกค่ะ การ Fine-tuning ไม่ได้หมายถึงการเทรนใหม่ทั้งหมดนะคะ แต่เป็นการปรับเปลี่ยนพารามิเตอร์บางอย่าง หรืออาจจะเทรนเพิ่มเติมด้วยข้อมูลใหม่ๆ เพียงเล็กน้อย เพื่อให้โมเดลของเราตอบสนองกับสถานการณ์ปัจจุบันได้ดียิ่งขึ้นค่ะ ลองนึกภาพว่าเรามีเครื่องมือที่ใช้งานได้ดีอยู่แล้ว แต่พอเจอสถานการณ์ใหม่ๆ เราก็แค่ปรับเปลี่ยนหัวน็อตนิดหน่อย หรือลับคมเครื่องมือให้คมขึ้นอีกนิด มันก็จะทำงานได้มีประสิทธิภาพมากขึ้นใช่ไหมคะ ฟ้าใสเคยนำโมเดลที่ใช้จำแนกสัตว์มาใช้งานจริง แล้วพบว่ามันจำแนกสัตว์บางชนิดในพื้นที่ของเราได้ไม่ค่อยดีนัก เลยลองนำข้อมูลของสัตว์เหล่านั้นมาเทรนเพิ่มเติมอีกไม่กี่รอบ ผลลัพธ์ที่ได้คือโมเดลฉลาดขึ้นทันตาเห็นเลยค่ะ การ Fine-tuning นี่แหละค่ะคือการทำให้ AI ของเราเป็นเพื่อนร่วมงานที่ “เรียนรู้และเติบโตไปพร้อมกับเรา” ได้จริงๆ ค่ะ อย่ามองข้ามการปรับจูนเล็กๆ น้อยๆ เหล่านี้นะคะ มันสร้างความแตกต่างที่ยิ่งใหญ่ได้เสมอค่ะ

เคล็ดลับเพิ่มประสิทธิภาพแบบฉบับฟ้าใส

อย่ากลัวที่จะทดลอง

เคล็ดลับที่สำคัญที่สุดที่ฟ้าใสอยากจะบอกทุกคนเลยก็คือ “อย่ากลัวที่จะทดลองค่ะ!” โลกของ Deep Learning มันกว้างใหญ่และเปลี่ยนแปลงเร็วมากค่ะ ไม่มีสูตรสำเร็จตายตัวเสมอไปหรอกนะคะ บางทีเทคนิคที่คนอื่นว่าดี อาจจะไม่เหมาะกับข้อมูลหรือโปรเจกต์ของเราก็ได้ค่ะ หรือบางทีไอเดียแปลกๆ ที่เราคิดขึ้นมาเอง อาจจะกลายเป็นนวัตกรรมใหม่ที่ไม่มีใครเคยทำมาก่อนก็ได้ค่ะ จากประสบการณ์ของฟ้าใส การทดลองคือหัวใจสำคัญของการเรียนรู้และพัฒนาเลยค่ะ ฟ้าใสเองก็ลองผิดลองถูกมาเยอะมากๆ ค่ะ บางครั้งก็เจอทางตัน บางครั้งก็เจอแสงสว่างปลายอุโมงค์แบบไม่คาดฝัน การที่เรากล้าที่จะทดลอง กล้าที่จะลองใช้เทคนิคใหม่ๆ หรือปรับเปลี่ยนสิ่งที่มีอยู่เดิม มันจะทำให้เราได้เรียนรู้สิ่งใหม่ๆ และค้นพบสิ่งที่ดีที่สุดสำหรับงานของเราค่ะ อย่าไปกังวลว่าจะทำผิดพลาดนะคะ เพราะความผิดพลาดนั่นแหละคือบทเรียนที่มีค่าที่สุดค่ะ จงสนุกกับการทดลองและค้นหาสิ่งใหม่ๆ ไปด้วยกันนะคะ!

เรียนรู้จากชุมชนผู้ใช้งาน

อีกหนึ่งเคล็ดลับที่ฟ้าใสใช้บ่อยมากๆ และได้ผลดีสุดๆ ก็คือการ “เรียนรู้จากชุมชนผู้ใช้งาน” ค่ะ โลกของ Deep Learning เนี่ยมันไม่ได้มีแค่เราคนเดียวนะคะ มีนักพัฒนา นักวิจัย และผู้ใช้งานอีกมากมายที่กำลังทำงานคล้ายๆ กับเราอยู่ค่ะ การเข้าไปในกลุ่ม Facebook, Forum, Discord Server หรือแม้กระทั่งอ่านบล็อกและงานวิจัยของคนอื่นๆ เนี่ย มันช่วยเปิดโลกทัศน์ให้เราได้เยอะมากๆ เลยค่ะ บางทีเราติดปัญหาอะไรอยู่ แต่มีคนอื่นเคยเจอมาก่อนแล้ว และมีวิธีแก้ไขที่ยอดเยี่ยม เราก็สามารถนำมาปรับใช้กับของเราได้เลยค่ะ ฟ้าใสเคยเจอปัญหาโมเดลเทรนไม่เข้าที่ แต่ไปเจอคนแชร์ประสบการณ์ในกลุ่ม PyTorch ว่าเค้าลองลด Batch Size แล้วได้ผลดี ฟ้าใสก็เอามาลองทำตาม ปรากฏว่าได้ผลดีจริงๆ ค่ะ นอกจากนี้ การที่เราได้แชร์ประสบการณ์ของเราออกไป ก็อาจจะช่วยคนอื่นได้เหมือนกันนะคะ การเป็นส่วนหนึ่งของชุมชนทำให้เราไม่รู้สึกว่ากำลังทำงานอยู่คนเดียวค่ะ เราได้เรียนรู้ ได้ช่วยเหลือ และได้เติบโตไปพร้อมๆ กัน เป็นความรู้สึกที่ดีมากๆ เลยค่ะ อย่าเก็บความรู้ไว้คนเดียวนะคะ มาแบ่งปันและเรียนรู้ไปด้วยกันค่ะ

ปิดท้ายกันค่ะ

เป็นยังไงกันบ้างคะทุกคนกับเรื่องราวการปรับปรุงโมเดล Deep Learning ที่ฟ้าใสได้นำมาแบ่งปันในวันนี้ หวังว่าคงจะได้ไอเดียดีๆ และเทคนิคเจ๋งๆ ไปปรับใช้กับโปรเจกต์ของตัวเองกันนะคะ จากประสบการณ์ของฟ้าใส การทำงานกับ AI ไม่ใช่แค่การสร้างสรรค์สิ่งใหม่ๆ เท่านั้น แต่ยังรวมถึงการเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง การปรับตัว และการทำสิ่งที่มีอยู่ให้ดีที่สุดอยู่เสมอค่ะ

ไม่มีสูตรสำเร็จตายตัวนะคะ โลกของ AI นั้นเปลี่ยนแปลงเร็วมาก แต่สิ่งหนึ่งที่ฟ้าใสเชื่อมั่นเสมอคือความมุ่งมั่นที่จะลองผิดลองถูกและไม่หยุดที่จะเรียนรู้ค่ะ ขอให้สนุกกับการเดินทางในโลก AI และสร้างสรรค์สิ่งดีๆ ไปด้วยกันนะคะ!

เกร็ดความรู้ที่ควรรู้ไว้

1. อย่าเพิ่งท้อเมื่อโมเดลไม่เป็นไปตามที่คิดนะคะ ฟ้าใสเองก็เคยเจอสถานการณ์แบบนี้บ่อยมากๆ เลยค่ะ บางครั้งโมเดลก็เทรนไม่เข้าที่ บางครั้งก็ให้ผลลัพธ์ที่งงๆ ไปหมด สิ่งสำคัญคือต้องใจเย็นๆ และกลับไปทบทวนขั้นตอนต่างๆ ตั้งแต่ต้นค่ะ เริ่มจากการตรวจสอบข้อมูลว่าสะอาดพอไหม มีค่าผิดปกติหรือเปล่า จากนั้นก็ดูที่ Hyperparameter ว่าเราได้เลือกค่าที่เหมาะสมแล้วหรือยัง บางทีการปรับ Learning Rate ขึ้นหรือลงนิดหน่อย ก็สร้างความแตกต่างได้มหาศาลเลยนะคะ จำไว้ว่าปัญหาทุกอย่างมีทางออกเสมอค่ะ แค่เราต้องหาสาเหตุให้เจอและแก้ไขให้ถูกจุด เหมือนเวลาเราซ่อมเครื่องยนต์ค่ะ ต้องค่อยๆ ไล่ดูไปทีละส่วน แล้วเราก็จะพบว่าโมเดลของเราไม่ได้ดื้อ แต่แค่ต้องการการดูแลเอาใจใส่ที่ถูกวิธีเท่านั้นเองค่ะ

2. การสื่อสารกับชุมชนนักพัฒนา AI เป็นสิ่งสำคัญมากๆ เลยนะคะ เหมือนกับการที่เรามีเพื่อนๆ ที่มีความสนใจเดียวกัน ได้แลกเปลี่ยนความรู้ ประสบการณ์ และแนวคิดใหม่ๆ ฟ้าใสเองก็ได้เรียนรู้จากพี่ๆ น้องๆ ในชุมชนเยอะมากค่ะ ไม่ว่าจะเป็นกลุ่มใน Facebook, Telegram หรือแม้แต่เว็บบอร์ดต่างๆ การที่เราได้อ่านกระทู้ที่คนอื่นเคยเจอ ได้เห็นวิธีแก้ปัญหาที่หลากหลาย มันช่วยเปิดโลกและประหยัดเวลาในการลองผิดลองถูกของเราไปได้เยอะเลยค่ะ นอกจากนี้ การที่เราได้แชร์ผลงานหรือปัญหาของเราออกไป ก็อาจจะมีคนเข้ามาช่วยแนะนำหรือให้กำลังใจได้เช่นกันนะคะ อย่าคิดว่าเราต้องแบกรับทุกอย่างไว้คนเดียวค่ะ การทำงานร่วมกันเป็นทีมในโลกออนไลน์นี่แหละคือพลังสำคัญที่จะช่วยให้เราเติบโตและพัฒนาไปได้อย่างรวดเร็วค่ะ อย่ารอช้านะคะ ลองเข้าร่วมกลุ่มหรือฟอรัมที่เกี่ยวข้อง แล้วคุณจะรู้ว่าโลก AI นั้นไม่ได้โดดเดี่ยวเลยค่ะ

3. การทำความเข้าใจพื้นฐานของคณิตศาสตร์และสถิติเบื้องหลัง Deep Learning เป็นสิ่งที่มีค่ามากๆ ค่ะ ฟังดูน่าเบื่อใช่ไหมคะ แต่เชื่อฟ้าใสนะคะว่ามันช่วยให้เราแก้ปัญหาได้มีประสิทธิภาพมากขึ้นจริงๆ ค่ะ การที่เราเข้าใจว่าค่า Loss คำนวณอย่างไร Gradient Descent ทำงานแบบไหน หรือ Regularization มีผลต่อโมเดลอย่างไร จะทำให้เราสามารถวิเคราะห์ปัญหาที่เกิดขึ้นกับโมเดลได้อย่างลึกซึ้งมากขึ้นค่ะ แทนที่จะแค่ลองปรับค่าไปเรื่อยๆ เราจะรู้ได้ทันทีว่าควรปรับตรงไหนและทำไมถึงต้องปรับแบบนั้น เหมือนกับหมอที่เข้าใจกายวิภาคของร่างกายคนไข้ ก็จะสามารถวินิจฉัยและรักษาโรคได้อย่างแม่นยำค่ะ ฟ้าใสเองก็ไม่ได้เก่งคณิตศาสตร์มาตั้งแต่แรกค่ะ แต่พอได้ลองศึกษาไปเรื่อยๆ ก็พบว่ามันสนุกและช่วยให้เราเข้าใจการทำงานของ AI ได้อย่างถ่องแท้เลยค่ะ ลองเปิดใจดูนะคะ แล้วคุณจะพบว่าคณิตศาสตร์ไม่ได้ยากอย่างที่คิด แถมยังเป็นกุญแจสำคัญสู่การเป็นผู้เชี่ยวชาญด้าน AI อีกด้วยค่ะ

4. อย่ามองข้ามความสำคัญของการจัดการเวอร์ชันโค้ดและโมเดลนะคะ! อันนี้สำคัญมากจริงๆ ค่ะ โดยเฉพาะเวลาที่เราทำงานเป็นทีม หรือแม้แต่ทำงานคนเดียวก็ตาม การใช้เครื่องมืออย่าง Git ในการควบคุมเวอร์ชันโค้ด และการจัดเก็บโมเดลที่เทรนแล้วพร้อมกับค่า Hyperparameter ที่ใช้ จะช่วยให้เราสามารถย้อนกลับไปดูผลลัพธ์เก่าๆ เปรียบเทียบประสิทธิภาพ หรือแม้กระทั่งทำงานร่วมกับผู้อื่นได้อย่างราบรื่นค่ะ ฟ้าใสเคยมีประสบการณ์ที่เผลอลบโค้ดเวอร์ชันเก่าทิ้งไป แล้วพออยากกลับไปดูว่าทำไมตอนนั้นถึงได้ผลดีกว่า ก็หาไม่เจอค่ะ เสียดายมากๆ เลย ตั้งแต่นั้นมา ฟ้าใสก็จะไม่พลาดการใช้ Git และจัดระเบียบไฟล์ต่างๆ ให้ดีเสมอค่ะ มันช่วยประหยัดเวลาและลดความหงุดหงิดจากการทำงานได้เยอะเลยนะคะ ลองคิดดูสิคะว่าถ้าเรามีระบบจัดการที่ดี เราก็จะสามารถทดลองไอเดียใหม่ๆ ได้อย่างมั่นใจ ไม่ต้องกลัวว่าโค้ดที่เราเขียนไปจะหายไปไหนค่ะ

5. การนำ AI ไปใช้จริงในโลกธุรกิจ ไม่ได้มีแค่เรื่องของเทคนิคอลเท่านั้นนะคะ แต่ยังรวมถึงเรื่องของความเข้าใจธุรกิจและผู้ใช้งานด้วยค่ะ เราต้องถามตัวเองอยู่เสมอว่าโมเดลที่เราสร้างขึ้นมานั้นจะไปช่วยแก้ปัญหาอะไรให้กับใคร จะสร้างมูลค่าเพิ่มได้อย่างไร การที่เราเข้าใจความต้องการของตลาด เข้าใจพฤติกรรมของลูกค้า จะช่วยให้เราออกแบบและปรับปรุงโมเดล AI ได้ตรงจุดมากขึ้นค่ะ ฟ้าใสเคยเห็นหลายโปรเจกต์ที่โมเดลเก่งมากๆ แต่สุดท้ายก็ไม่ได้ถูกนำไปใช้จริง เพราะไม่ได้ตอบโจทย์ธุรกิจ หรือใช้งานยากเกินไปค่ะ ลองนึกภาพดูสิคะว่าถ้าเราสร้าง AI สำหรับแนะนำสินค้า แต่ระบบซับซ้อนจนคนใช้งานรู้สึกไม่สะดวก ก็คงจะไม่มีใครอยากใช้ใช่ไหมคะ การทำงานร่วมกับผู้เชี่ยวชาญด้านธุรกิจและนักออกแบบ UX/UI ก็เป็นสิ่งที่ไม่ควรมองข้ามเลยนะคะ มันคือการทำให้ AI ของเราไม่ใช่แค่ฉลาด แต่ยังเป็นประโยชน์และใช้งานได้จริงในชีวิตประจำวันของคนทั่วไปค่ะ

ประเด็นสำคัญที่ต้องจำ

ในเส้นทางของการพัฒนาและปรับปรุงโมเดล Deep Learning นั้น สิ่งสำคัญที่เราต้องจำให้ขึ้นใจเลยคือมันคือการเดินทางที่ไม่สิ้นสุดค่ะ เริ่มจากการจูน Hyperparameter อย่างละเอียด เพื่อให้โมเดลเรียนรู้ได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด จากนั้นก็ใช้ Regularization อย่าง L1, L2, และ Dropout เพื่อป้องกัน Overfitting ทำให้โมเดลของเรามีความสามารถในการ Generalization ที่ดีเยี่ยม เมื่อเจอสถานการณ์ที่มีข้อมูลจำกัด ก็อย่าลืมใช้ Transfer Learning เพื่อประหยัดทั้งเวลาและทรัพยากรนะคะ พอโมเดลเริ่มมีขนาดใหญ่ขึ้น Distributed Training ก็จะเข้ามาเป็นพระเอกที่ช่วยให้การเทรนรวดเร็วทันใจ นอกจากนี้ การบีบอัดโมเดลด้วย Pruning และ Quantization ก็จะช่วยให้ AI ของเราสามารถไปอยู่ในอุปกรณ์เล็กๆ ได้ทุกที่ และที่สำคัญที่สุดคือการเลือก Framework และ Hardware ให้เหมาะสมกับงานของเราค่ะ

แต่เหนือสิ่งอื่นใด คือการไม่หยุดที่จะเรียนรู้ ไม่หยุดที่จะทดลอง และไม่กลัวที่จะแบ่งปันความรู้กับชุมชนค่ะ การ Monitor ผลลัพธ์แบบ Real-time และการ Fine-tuning เล็กๆ น้อยๆ อย่างต่อเนื่อง จะช่วยให้โมเดลของเราฉลาดขึ้นและตอบโจทย์การใช้งานได้ดียิ่งขึ้นไปอีกค่ะ จำไว้ว่า AI ไม่ใช่แค่โค้ดหรืออัลกอริทึม แต่มันคือเครื่องมือที่เราจะใช้สร้างสรรค์สิ่งดีๆ ให้กับโลกใบนี้ ถ้าเราเข้าใจและรู้จักปรับใช้เทคนิคเหล่านี้ ฟ้าใสรับรองเลยว่า AI ของคุณจะไม่ได้แค่ “ทำงานได้” แต่จะ “ทำงานได้อย่างยอดเยี่ยม” และสร้างผลลัพธ์ที่น่าทึ่งได้อย่างแน่นอนค่ะ ไปลุยกันเลย!