AI ใช้ข้อมูลแบบไหน? เข้าใจขั้นตอนการเตรียมข้อมูลที่ AI ต้องการตั้งแต่วันแรก

การนำ AI มาประยุกต์ใช้ในธุรกิจหรือโครงการต่าง ๆ ต้องเริ่มต้นจากการเตรียมข้อมูลที่เหมาะสม ซึ่งเป็นขั้นตอนที่สำคัญมาก เพราะข้อมูลเป็นปัจจัยหลักที่ช่วยให้โมเดล AI สามารถเรียนรู้และตัดสินใจได้อย่างแม่นยำ การเลือกข้อมูลที่ดี และการจัดการข้อมูลตั้งแต่วันแรกจะช่วยให้การพัฒนา AI ประสบความสำเร็จได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ในการเตรียมข้อมูลสำหรับ AI นั้น ไม่ได้แค่เกี่ยวกับการรวบรวมข้อมูลจำนวนมาก แต่ยังต้องพิจารณาคุณภาพของข้อมูล ความสมบูรณ์ ความสอดคล้อง และความสามารถในการนำมาใช้งานได้จริง โดยการทำความเข้าใจถึงประเภทของข้อมูลที่ AI ต้องการและกระบวนการต่าง ๆ ที่จะช่วยปรับแต่งข้อมูลให้เหมาะสมกับโมเดล AI ที่จะใช้ในโครงการนั้น ๆ ถือเป็นขั้นตอนที่สำคัญไม่แพ้กัน

ในบทความนี้เราจะมาทำความเข้าใจขั้นตอนการเตรียมข้อมูลที่ AI ต้องการ ตั้งแต่การแปลงความต้องการทางธุรกิจให้เป็นข้อกำหนดข้อมูลจนถึงการตรวจสอบข้อมูลที่เหมาะสม เพื่อให้ทุกขั้นตอนเป็นไปอย่างราบรื่นและ AI สามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด

AI ใช้ข้อมูลแบบไหนในการทำงาน?

การเตรียมข้อมูลที่ถูกต้อง ครบถ้วน และพร้อมใช้งาน เป็นปัจจัยสำคัญต่อความสำเร็จของโครงการ AI เนื่องจาก AI ไม่สามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพหากไม่มีข้อมูลที่เหมาะสมรองรับ

ประเภทของข้อมูลที่ AI ใช้งาน

สามารถแบ่งออกได้เป็น 3 กลุ่มหลัก ดังนี้:

1. Generative AI – ระบบ AI ที่สามารถสร้างเนื้อหาใหม่ได้

• เรียนรู้จากข้อมูลจำนวนมาก เพื่อให้เข้าใจบริบทและภาษา
• สร้างเนื้อหาใหม่ตามคำสั่งของผู้ใช้ เช่น ข้อความ รูปภาพ เสียง วิดีโอ หรือโค้ด
• วิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อหาแนวโน้มและรูปแบบที่ซ่อนอยู่
• ปรับผลลัพธ์ให้เหมาะกับผู้ใช้แต่ละราย เช่น การแนะนำสินค้า
• สร้างข้อมูลจำลอง (Synthetic Data) สำหรับฝึกโมเดลในกรณีที่ไม่มีข้อมูลจริงหรือข้อมูลจริงมีต้นทุนสูง

ตัวอย่างการใช้งาน

• แนะนำสินค้าหรือเนื้อหาตามพฤติกรรมของลูกค้า
• สร้างเนื้อหาสำหรับการตลาด
• ฝึกโมเดลด้วยข้อมูลจำลองเมื่อข้อมูลจริงไม่เพียงพอ

2. Agentic AI – ระบบ AI ที่สามารถตัดสินใจและลงมือทำได้เอง

• Agentic AI ทำงานแบบอัตโนมัติ โดยไม่ต้องรอคำสั่งจากมนุษย์
• รวบรวมข้อมูลจากหลากหลายแหล่ง เช่น เซนเซอร์ แอปพลิเคชัน และฐานข้อมูล
• ปรับตัวตามสถานการณ์แบบเรียลไทม์
• ใช้เทคนิคการค้นข้อมูลขั้นสูง เช่น Retrieval-Augmented Generation (RAG) เพื่อเข้าถึงข้อมูลที่มีข้อจำกัด
• พัฒนาตนเองอย่างต่อเนื่องผ่านการเรียนรู้จากผลลัพธ์ของการกระทำที่ผ่านมา (Feedback Loop)

ตัวอย่างข้อมูลที่ใช้ใน Agentic AI

• ข้อมูลจากระบบสมาร์ทโฮมเพื่อจัดการพลังงาน
• ข้อมูลสุขภาพผู้ป่วยร่วมกับข้อมูลสภาพแวดล้อม เช่น คุณภาพอากาศ
• สภาพการจราจรแบบเรียลไทม์สำหรับปรับเส้นทางการขนส่ง
• ข่าวสารหรือข้อมูลเศรษฐกิจเพื่อบริหารความเสี่ยงด้านการเงิน
• ภาพจากกล้องจราจรและข้อมูลสถิติในการวางผังเมือง
• วิดีโอสดหรือคลังวิดีโอเก่าสำหรับวิเคราะห์เหตุการณ์
• ข้อมูลลูกค้าเพื่อใช้ในระบบตอบกลับอัตโนมัติ

3. การเตรียมข้อมูลสำหรับโครงการ AI

ไม่ว่าระบบ AI จะเป็นแบบใด ขั้นตอนการเตรียมข้อมูลควรรัดกุมและเป็นระบบ ประกอบด้วย:

• กำหนดประเภท ขอบเขต และช่วงเวลาของข้อมูลที่ต้องใช้
• รวบรวมข้อมูลจากหลากหลายแหล่ง เช่น ฐานข้อมูล APIs ไฟล์ข้อความ หรือรูปภาพ
• ทำความสะอาดข้อมูล เพื่อลดความผิดพลาดและเติมเต็มข้อมูลที่ขาด
• ตรวจสอบคุณภาพของข้อมูล ทั้งด้านความครบถ้วน ความถูกต้อง และความสม่ำเสมอ
• ปรับข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่เหมาะสม เช่น การทำ Normalization หรือการลดมิติ
• สร้างคุณลักษณะใหม่ (Feature Engineering) จากความเข้าใจในธุรกิจ
• แบ่งข้อมูลสำหรับการฝึกและทดสอบโมเดลอย่างเหมาะสม
• แก้ปัญหาข้อมูลไม่สมดุล เพื่อป้องกันโมเดลเรียนรู้ผิด
• ตรวจสอบและทดสอบความถูกต้องของข้อมูลก่อนนำไปใช้งานจริง

การพัฒนา AI ไม่ได้เริ่มจากโมเดล แต่เริ่มจาก “ข้อมูล”ทั้งข้อมูลที่ใช้ในการฝึกระบบ ข้อมูลจากเซนเซอร์แบบเรียลไทม์ ข้อมูลภายนอก หรือแม้แต่ข้อมูลที่ AI สร้างขึ้นเอง ล้วนต้องผ่านกระบวนการเตรียมอย่างละเอียด เพื่อให้ระบบทำงานได้แม่นยำ เชื่อถือได้ และสร้างประโยชน์ให้กับธุรกิจอย่างแท้จริง

ขั้นตอนการเตรียมข้อมูลเพื่อทำ AI

1. การแปลงความต้องการทางธุรกิจให้เป็นข้อกำหนดข้อมูล (Translating Business Requirements into Data Specifications)

• ทำความเข้าใจปัญหาทางธุรกิจ: เริ่มต้นจากการระบุปัญหาหรือความท้าทายที่ธุรกิจต้องการแก้ไข เช่น การเพิ่มยอดขายหรือการลดต้นทุน จากนั้นกำหนดว่า AI หรือข้อมูลจะช่วยแก้ปัญหานั้นได้อย่างไร
• กำหนดเป้าหมายที่ชัดเจน: เช่น หากธุรกิจต้องการเพิ่มยอดขาย เป้าหมายอาจเป็นการคาดการณ์แนวโน้มการซื้อของลูกค้าในอนาคต หรือการพัฒนากลยุทธ์การตลาดที่เหมาะสม
• กำหนดข้อกำหนดข้อมูล: คิดถึงข้อมูลที่จำเป็น เช่น ข้อมูลลูกค้าประวัติการซื้อ หรือข้อมูลจากสื่อสังคมออนไลน์ ข้อมูลเหล่านี้จะช่วยให้โมเดลทำงานได้ตามที่ต้องการ
• กำหนด KPIs: เช่น การเพิ่มยอดขาย 10% ภายใน 6 เดือน หรือการลดต้นทุนการผลิต 15% สิ่งนี้จะช่วยให้สามารถประเมินได้ว่าโมเดล AI สำเร็จหรือไม่

2. การเก็บรวบรวมข้อมูล (Data Collection)

• เก็บข้อมูลจากแหล่งที่หลากหลาย: รวมถึงฐานข้อมูลที่มีโครงสร้าง (Structured Databases), APIs (Application Programming Interfaces), การขูดข้อมูลจากเว็บ (Web Scraping), และแหล่งข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น ข้อความหรือภาพ
• พิจารณาการใช้คลาวด์หรือ Data Lakes: สำหรับโครงการขนาดใหญ่ที่ต้องการข้อมูลจากแหล่งที่กระจายหรือข้อมูลที่มีขนาดใหญ่

3. เทคนิคการทำความสะอาดข้อมูลขั้นสูง (Advanced Data Cleaning Techniques)

• การจัดการข้อมูลที่ขาดหาย: ใช้เทคนิคการทดแทนข้อมูลหาย เช่น K-Nearest Neighbors (KNN) หรือ Multiple Imputation by Chained Equations (MICE) สำหรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่
• การตรวจจับและแก้ไขค่า Outliers: ใช้สถิติในการตรวจจับค่าผิดปกติ เช่น Z-Score หรือ IQR (Interquartile Range) หรือเทคนิคการตรวจจับความผิดปกติด้วย Machine Learning
• การตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล: ใช้การตรวจสอบข้อมูลโดยอัตโนมัติ เช่น ผ่านเครื่องมือ Data Validation Framework

4. การประเมินคุณภาพของข้อมูล (Data Quality Assessment)

• การประเมินความสมบูรณ์: เช่น การตรวจสอบค่าที่หายไปในชุดข้อมูล
• การตรวจสอบความถูกต้อง: ตรวจสอบค่าของข้อมูลว่าตรงตามความจริงหรือไม่
• ความสม่ำเสมอ: การเปรียบเทียบข้อมูลข้ามแหล่งหรือภายในชุดข้อมูลเดียวกัน
• ความทันท่วงที: การตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูลที่ใช้เป็นข้อมูลที่อัปเดตและเกี่ยวข้องกับเวลาปัจจุบัน

5. การแปลงข้อมูล (Data Transformation)

• Normalization และ Standardization: ใช้เทคนิคต่างๆ เช่น การสเกลข้อมูลแบบ Min-Max หรือ Z-Score เพื่อให้ข้อมูลอยู่ในรูปแบบที่พร้อมใช้งานสำหรับการวิเคราะห์
• การลดมิติ (Dimensionality Reduction): เช่น การใช้ Principal Component Analysis (PCA) หรือ t-SNE เพื่อลดจำนวนฟีเจอร์ที่ไม่จำเป็นในชุดข้อมูล

6. การสร้างคุณสมบัติข้อมูลขั้นสูง (Advanced Feature Engineering)

• การสร้างฟีเจอร์จากความรู้ในโดเมน: รวมฟีเจอร์ที่มีอยู่แล้วหรือเพิ่มฟีเจอร์ใหม่ที่มีความหมายจากมุมมองของธุรกิจ
• การจัดการข้อมูลตามลำดับเวลา: หากเป็นข้อมูลแบบ Time-Series ให้แยกฟีเจอร์เกี่ยวกับเทรนด์ ซีซั่น หรือรูปแบบเชิงวัฏจักรที่มีในข้อมูล

7. การแบ่งข้อมูล (Data Splitting)

• การแบ่งข้อมูลเป็นชุดฝึก (Training Set), ชุดทดสอบ (Test Set) และชุดตรวจสอบ (Validation Set): สำหรับการประเมินโมเดลอย่างครบถ้วน
• การแบ่งข้อมูลแบบ Stratified Sampling: สำหรับชุดข้อมูลที่ไม่สมดุล ใช้เพื่อรักษาความสมดุลของข้อมูลเป้าหมายในชุดข้อมูลที่แบ่งออกมา

8. การจัดการกับข้อมูลที่ไม่สมดุล (Addressing Data Imbalance)

• การใช้เทคนิค Cost-Sensitive Learning: การปรับการเรียนรู้ให้โมเดลลงโทษการจำแนกผลผิดสำหรับข้อมูลกลุ่มน้อยมากขึ้น
• การใช้ Ensemble Methods: ใช้เทคนิคต่างๆ เช่น Balanced Random Forest หรือ EasyEnsemble เพื่อจัดการกับข้อมูลที่ไม่สมดุล
• การสร้างข้อมูลสังเคราะห์ (Synthetic Data Generation): ใช้เทคนิค เช่น SMOTE หรือ GANs (Generative Adversarial Networks) เพื่อสร้างตัวอย่างข้อมูลสังเคราะห์ที่ช่วยสร้างสมดุลในข้อมูล

9. การตรวจสอบและทดสอบข้อมูล (Data Validation and Testing)

• ป้องกันการรั่วไหลของข้อมูล (Data Leakage): ใช้เทคนิคการตรวจสอบ เช่น Cross-Validation เพื่อให้แน่ใจว่าไม่เกิดการรั่วไหลของข้อมูลจากชุดทดสอบ
• การใช้เทคนิค Cross-Validation: เช่น k-Fold Cross-Validation เพื่อประเมินประสิทธิภาพของโมเดลในหลายๆ รอบการทดสอบ
• การใช้ระบบอัตโนมัติในการตรวจสอบข้อมูล: การผสมผสานขั้นตอนการตรวจสอบข้อมูลในระบบ CI/CD เพื่อการตรวจสอบและรับประกันคุณภาพของข้อมูลอย่างต่อเนื่อง

หากองค์กรของคุณกำลังมองหาโอกาสในการนำ AI เข้ามาช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงาน ไม่ว่าจะเป็นด้านการวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้า การคาดการณ์ยอดขาย หรือการปรับปรุงกระบวนการทำงานให้ฉลาดขึ้น สิ่งแรกที่ควรเริ่มต้นคือ การเตรียมข้อมูลให้พร้อม เพราะข้อมูลที่ดีคือรากฐานของ AI ที่แม่นยำและใช้งานได้จริง

เริ่มต้นให้ถูกทางตั้งแต่วันแรก ปรึกษาทีมผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลจาก Predictive ที่พร้อมช่วยวางแผนการเตรียมข้อมูลสำหรับ AI อย่างเป็นระบบ พร้อมแนะนำแนวทางที่เหมาะสมกับธุรกิจของคุณ เพื่อให้การใช้ AI สร้างคุณค่าได้จริงในระยะยาว

เริ่มต้นทำ AI อย่างมีประสิทธิภาพ เริ่มจากการเตรียมข้อมูลให้พร้อม แล้วให้ Predictive ช่วยคุณต่อยอดให้ถึงเป้าหมาย

ที่มา https://www.linkedin.com/pulse/preparing-data-ai-guide-engineers-fortegroup-k2ppf/