ข้อมูลไม่สมดุลในรูปภาพ: เมื่อการเพิ่มข้อมูลไม่ได้แปลว่าดีเสมอไป

ข้อมูลไม่สมดุลในรูปภาพ: เมื่อการเพิ่มข้อมูลไม่ได้แปลว่าดีเสมอไป

ในโลกของการสร้าง โมเดลปัญญาประดิษฐ์ โดยเฉพาะด้านการวิเคราะห์ รูปภาพ หนึ่งในปัญหาใหญ่ที่นักพัฒนาเจอประจำคือเรื่องของ ข้อมูลไม่สมดุล หรือ Imbalanced Data

ลองนึกภาพว่าคุณกำลังฝึกโมเดลให้จำแนกโรคมะเร็งจากภาพเอกซเรย์ แต่ในข้อมูลของคุณมีภาพคนเป็นมะเร็งแค่ 1% เทียบกับคนปกติ 99% โมเดลส่วนใหญ่จะเรียนรู้ที่จะทายว่า “ปกติ” ไว้ก่อน เพราะทายถูกบ่อยกว่า ทำให้มองข้ามกลุ่มผู้ป่วยซึ่งเป็นข้อมูลสำคัญอย่างยิ่งไป

ข้อมูลไม่สมดุลคืออะไร และทำไมถึงเป็นปัญหา?

ข้อมูลไม่สมดุล คือสถานการณ์ที่คลาสข้อมูลหนึ่งมีจำนวนมากเมื่อเทียบกับอีกคลาสหนึ่ง หรือที่เรียกว่า คลาสส่วนใหญ่ (Majority Class) และ คลาสส่วนน้อย (Minority Class)

ปัญหามันอยู่ตรงที่ โมเดล AI มักจะให้น้ำหนักกับคลาสที่มีข้อมูลเยอะกว่า ทำให้ประสิทธิภาพในการทำนายคลาสส่วนน้อยที่หายากลดลงอย่างมาก

นี่เป็นเรื่องที่อันตรายมาก โดยเฉพาะในงานที่คลาสส่วนน้อยคือสิ่งที่เราสนใจเป็นพิเศษ เช่น การตรวจจับความผิดปกติ หรือโรคภัยไข้เจ็บ

การเพิ่มข้อมูล (Oversampling) คือทางออกจริงหรือ?

เพื่อให้โมเดลเรียนรู้จากข้อมูลทุกคลาสได้ดีขึ้น หนึ่งในเทคนิคยอดนิยมคือ การเพิ่มข้อมูล (Oversampling) ซึ่งหมายถึงการเพิ่มจำนวนข้อมูลของ คลาสส่วนน้อย ให้มีปริมาณมากขึ้น

วิธีที่ง่ายที่สุดคือ Random Oversampling แค่คัดลอกข้อมูลของคลาสส่วนน้อยมาเพิ่มซ้ำๆ

อีกวิธีที่ซับซ้อนกว่าและได้รับความนิยมคือ SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique) ที่ไม่ได้แค่คัดลอก แต่จะ สร้างข้อมูลสังเคราะห์ ขึ้นมาใหม่ โดยอิงจากข้อมูลเดิมของคลาสส่วนน้อยที่อยู่ใกล้เคียงกัน

ฟังดูเหมือนจะดีใช่ไหม? แต่คำถามคือ เทคนิคเหล่านี้ ได้ผลเสมอไปจริงหรือ?

กับดักของ SMOTE ที่ต้องระวัง

แม้ SMOTE จะเป็นเทคนิคที่ทรงพลัง แต่ก็มี “กับดัก” ที่ต้องระวังมากๆ หากนำไปใช้ผิดวิธี

ปัญหาแรกคือ การเกิดภาวะเรียนรู้เกิน (Overfitting)

ถ้าข้อมูลสังเคราะห์ที่สร้างโดย SMOTE มีความคล้ายคลึงกับข้อมูลจริงมากเกินไป หรือกระจุกตัวอยู่ในพื้นที่เล็กๆ โมเดลอาจจะเรียนรู้รูปแบบที่แคบเกินไป ทำให้เมื่อเจอกับข้อมูลใหม่ที่ไม่เคยเห็น ประสิทธิภาพก็จะตกลงอย่างน่าใจหาย

ปัญหาที่สองที่ร้ายแรงกว่าคือ การรั่วไหลของข้อมูล (Data Leakage)

นี่คือข้อผิดพลาดที่พบได้บ่อยที่สุด! หากเราใช้ SMOTE ในชุดข้อมูลทั้งหมดก่อนที่จะ แบ่งชุดข้อมูล (Dataset Split) ออกเป็นชุดฝึก ชุดตรวจสอบ และชุดทดสอบ นั่นหมายความว่าข้อมูลสังเคราะห์บางส่วนถูกสร้างขึ้นโดยอิงจากข้อมูลใน ชุดทดสอบ ด้วย

ผลลัพธ์คือ โมเดลจะดูเหมือนมีประสิทธิภาพสูงมากบน ชุดทดสอบ แต่ในความเป็นจริงแล้ว มันกำลังถูก “โกง” เพราะได้เห็นข้อมูล (ในรูปแบบสังเคราะห์) ที่ควรจะเป็นของใหม่ไปแล้ว ประสิทธิภาพจริงเมื่อนำไปใช้งานในโลกจริงจะต่ำกว่าที่คาดการณ์ไว้มาก

ใช้เทคนิค Oversampling อย่างไรให้ฉลาด?

หัวใจสำคัญของการใช้ Oversampling ให้ได้ผลคือ การแบ่งชุดข้อมูลอย่างถูกต้อง

ควร แบ่งชุดข้อมูล ออกเป็น ชุดฝึก (Training Set), ชุดตรวจสอบ (Validation Set) และ ชุดทดสอบ (Test Set) ก่อน เสมอ

จากนั้น ค่อยนำเทคนิค Oversampling (เช่น SMOTE) ไปใช้กับเฉพาะ ชุดฝึก เท่านั้น

ชุดตรวจสอบ และ ชุดทดสอบ ต้องคงความเป็นธรรมชาติ ไม่มีการเปลี่ยนแปลงใดๆ เพื่อให้เป็นตัววัดประสิทธิภาพที่แท้จริงของโมเดล

นอกจากการระวังเรื่อง Overfitting และ Data Leakage แล้ว ยังมีเทคนิคอื่นๆ ที่ช่วยจัดการข้อมูลไม่สมดุล เช่น การใช้ Undersampling (ลดข้อมูลคลาสส่วนใหญ่) ซึ่งก็มีข้อจำกัดเรื่องการเสียข้อมูล หรือการปรับ ฟังก์ชันการสูญเสีย (Loss Function) ให้ให้น้ำหนักกับคลาสส่วนน้อยมากขึ้น รวมถึงการใช้ GANs (Generative Adversarial Networks) เพื่อสร้างข้อมูลสังเคราะห์ที่หลากหลายและสมจริงยิ่งขึ้น

การเลือกใช้เทคนิคที่เหมาะสม พร้อมกับการทำความเข้าใจข้อดีและข้อจำกัด จะช่วยให้คุณสามารถสร้างโมเดลที่แข็งแกร่งและมีประสิทธิภาพในการจัดการกับ ข้อมูลไม่สมดุล ได้อย่างแท้จริง