ปลดล็อกพลัง AI: เพิ่มความแม่นยำการจำแนกภาพจาก 68% สู่ 95% ด้วย Transfer Learning

ปลดล็อกพลัง AI: เพิ่มความแม่นยำการจำแนกภาพจาก 68% สู่ 95% ด้วย Transfer Learning

การสร้างโมเดลปัญญาประดิษฐ์ที่แม่นยำในการจำแนกรูปภาพเป็นเรื่องท้าทายอย่างยิ่ง โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อต้องเริ่มต้นจากศูนย์ โมเดลที่พัฒนาขึ้นเองบางครั้งอาจทำได้ดีในระดับหนึ่ง แต่ก็มักจะติดขัดที่ความแม่นยำไม่เกิน 70%

แต่มีเทคนิคที่สามารถพลิกโฉมผลลัพธ์ได้อย่างน่าทึ่ง เทคนิคนี้เรียกว่า Transfer Learning ซึ่งช่วยให้โมเดลสามารถเรียนรู้ได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพมากขึ้น

ทำความเข้าใจ Transfer Learning คืออะไร

Transfer Learning คือแนวคิดของการนำโมเดลที่ถูกฝึกฝนมาแล้วบนชุดข้อมูลขนาดใหญ่และมีความหลากหลาย มาปรับใช้กับงานใหม่ ๆ ที่คล้ายกัน แทนที่จะเริ่มต้นสร้างโมเดลจากความว่างเปล่า

ลองนึกภาพว่ามีผู้เชี่ยวชาญด้านการจำแนกภาพที่เคยผ่านการเรียนรู้ภาพนับล้านมาแล้ว พวกเขามีความสามารถในการแยกแยะลักษณะพื้นฐานของวัตถุต่าง ๆ ได้เป็นอย่างดี เช่น ขอบ รูปร่าง สี และพื้นผิว

Transfer Learning ก็เหมือนกับการนำผู้เชี่ยวชาญคนนั้นมาสอนงานเฉพาะทางเพิ่มเติม แทนที่จะฝึกเด็กอนุบาลให้เป็นผู้เชี่ยวชาญตั้งแต่ต้น การเรียนรู้จึงรวดเร็วและได้ผลลัพธ์ที่ดีกว่ามาก

ทำไม Pre-trained CNNs จึงเป็นกุญแจสำคัญ

หัวใจของ Transfer Learning สำหรับงานด้านภาพคือการใช้ Pre-trained CNNs (Convolutional Neural Networks) หรือโครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชันที่ผ่านการฝึกฝนมาก่อนแล้ว

โมเดลเหล่านี้มักถูกฝึกบนชุดข้อมูลภาพขนาดมหาศาลอย่าง ImageNet ซึ่งมีภาพมากกว่าสิบล้านภาพและจำแนกวัตถุได้เป็นพัน ๆ ประเภท

ตัวอย่างโมเดลยอดนิยมคือ ResNet50 ซึ่งเป็นโครงสร้างที่ซับซ้อนแต่มีประสิทธิภาพสูง โมเดลเหล่านี้ได้เรียนรู้คุณสมบัติทั่วไปของภาพไปแล้วอย่างลึกซึ้ง ทำให้สามารถนำมาใช้เป็น “โครงสร้างหลัก” ในการจดจำคุณสมบัติของภาพสำหรับงานใหม่ได้ทันที

กลยุทธ์การปรับใช้: Frozen Backbone และ Fine-tuning

เมื่อนำ Pre-trained CNNs มาใช้กับงานใหม่ มีสองแนวทางหลักที่มักจะใช้ร่วมกัน:

1. Frozen Backbone (โครงสร้างหลักที่ตรึงไว้): นี่คือการคงน้ำหนักของเลเยอร์เริ่มต้นของโมเดลที่ฝึกฝนมาแล้วไม่ให้เปลี่ยนแปลง เหตุผลคือเลเยอร์เหล่านี้ได้เรียนรู้การดึงคุณสมบัติพื้นฐานที่ใช้ได้กับภาพทั่วไปอยู่แล้ว

   จากนั้น จะมีการเพิ่มเลเยอร์ใหม่ หรือที่เรียกว่า Classification Head เข้าไปด้านบนสุดของโมเดล เลเยอร์ใหม่นี้จะถูกฝึกฝนเพื่อจำแนกประเภทข้อมูลเฉพาะของงานใหม่เท่านั้น กลยุทธ์นี้เหมาะมากเมื่อมีชุดข้อมูลใหม่จำนวนไม่มากนัก

2. Fine-tuning (การปรับแต่งอย่างละเอียด): หากชุดข้อมูลใหม่มีขนาดใหญ่พอ และมีความแตกต่างจากข้อมูลที่โมเดลเคยฝึกมาอย่างมีนัยสำคัญ หรือที่เรียกว่า Domain Mismatch อาจพิจารณาการ “ละลาย” เลเยอร์บางส่วน หรือทั้งหมดของโครงสร้างหลัก

   การปรับแต่งนี้จะมีการฝึกฝนเลเยอร์เหล่านี้เพิ่มเติมด้วยอัตราการเรียนรู้ที่ต่ำมาก เพื่อให้โมเดลสามารถปรับตัวเข้ากับลักษณะเฉพาะของข้อมูลใหม่ได้ดียิ่งขึ้น โดยยังคงใช้ประโยชน์จากความรู้เดิม

ตัวอย่างการเพิ่มความแม่นยำอย่างก้าวกระโดด

ลองนึกถึงสถานการณ์ที่ต้องการจำแนกประเภทความเสียหายของรถยนต์จากรูปภาพ หากเริ่มต้นด้วยโมเดล CNN พื้นฐานที่สร้างขึ้นเอง ความแม่นยำอาจอยู่ที่ประมาณ 68% ซึ่งยังไม่น่าพอใจนัก

แต่เมื่อนำ ResNet50 มาเป็นโครงสร้างหลัก โดยการตรึงเลเยอร์ส่วนใหญ่ไว้ แล้วเพิ่ม Classification Head ใหม่เพื่อเรียนรู้การจำแนกประเภทความเสียหายเฉพาะทาง

ผลลัพธ์ที่ได้อาจน่าตกใจ เมื่อโมเดลที่ปรับปรุงนี้สามารถเพิ่มความแม่นยำในการจำแนกได้สูงถึง 95% เลยทีเดียว การเปลี่ยนแปลงนี้แสดงให้เห็นถึงพลังอันมหาศาลของ Transfer Learning ในการยกระดับประสิทธิภาพของ AI ได้อย่างแท้จริง

การนำเทคนิคนี้ไปปรับใช้ไม่เพียงช่วยประหยัดเวลาและทรัพยากรในการฝึกโมเดลเท่านั้น แต่ยังช่วยให้ใคร ๆ ก็สามารถสร้างโมเดล AI ที่มีประสิทธิภาพสูงสำหรับงานจำแนกรูปภาพได้อย่างง่ายดาย ไม่ว่าจะเป็นการจำแนกโรคจากภาพทางการแพทย์ การตรวจสอบคุณภาพสินค้า หรือแม้แต่การจดจำใบหน้า ทำให้ AI เข้าถึงและเป็นประโยชน์ต่อชีวิตประจำวันมากขึ้น