By Arnon Puitrakul - 04 พฤษภาคม 2015
ในวันที่สองของงาน BUILD 2015 จาก Microsoft ได้โชว์เว็บ www.how-old.net ซึ่งเป็นระบบที่ คาดเดา เพศและอายุของรูปภาพ โดยที่เราสามารถอัพโหลดรูปภาพของเราใส่ลงไปด้วยได้ ซึ่งเป็นการโชว์ API ใหม่บน Azure ที่เป็น Cloud ของ Microsoft นั่นเอง!
ซึ่งมันก็ไม่จบแค่นั้นไงครับ คนเล่นกันพรึบ เต็มเฟสไปหมด ซึ่งแน่นอน ต่อมความอยากรู้อยากเห็นของผมนั้นก็เหนือแล้ว เลยลองไปเล่นบ้าง
ผลที่ได้คือ "จุก" ตัวโตๆเลย มันไม่ได้แค่เดาอายุผิดนะ มันผิดตั้งแต่เพศแล้วอ่า!! เศร้าแท้ TT หน้าเรามันหวานเหมือนผู้หญิงขนาดนั้นเลยเหรอว่ะ! ต่อมเรื่องชาวบ้านมันก็อยากรู้อีกแล้วว่า มันทำงานยังไง ซึ่งด้านล่างของเพจมันมี บทความ ที่ว่าด้วยที่มาของมันว่ามันทำงานยังไง ซึ่งผมจะสรุปมันให้อ่านเอง ง่ายๆเลย (แต่เอาจริงๆ งานช้างอยู่นะ!)
Step 1: ก่อนอื่นหลังจากที่เราอัพโหลดรูปของเราแล้วกด Submit เข้าไป ระบบมันจะส่งภาพเข้าไปใน Server เพื่อ Extract ข้อมูล เพศ และ อายุของคนในรูปภาพ โดยใช้ API จาก Microsoft Azure Mechine Learning ซึ่งในนั้นก็จะมีหลายๆ API ให้เลือกใช้เลยล่ะ แต่ในที่นี้มันเลือกเอา Face API เข้ามาใช้
แต่ Metadata ของเราก็ไม่ได้ไปไหนนะ ตัว Azure มันจะดึงมาเพื่อทำ Aggregate
Machine Learning ง่ายๆก็คือ การที่เราทำให้คอมพิวเตอร์สามารถแยกแยะ จัดหมวดหมูของข้อมูลจำนวนเยอะๆ เพื่อเพิ่มความแม่นย่ำของผลลัพธ์ที่เราต้องการ (เหมือนกับเราคาดการอะไรสักอย่างด้วยประสบการณ์เยอะๆเลยล่ะ ประสบการณ์เราก็เหมือนข้อมูลที่ตัวคอมพิวเตอร์ถืออยู่) โดยลักษณะทั่วไปๆ มันมักจะอยู่ในรูปแบบของ Algorithm โดยการ Extract Sample Data ออกมาและสร้างสมมุติฐานออกมา เพื่อนำไปสร้างสมมุติฐานต่อไป
ตัวอย่างใกล้ๆตัวเราเลย เราอัพภาพลง Facebook แล้วเวลาเสร็จมันจะเดาชื่อเฟสจากหน้าในรูป ถ้าเราอัพบางทีเราก็จะบอกว่า "ทำไมมันไม่แม่นเลย!!" อันนี้มันก็เกิดได้จากหลายสาเหตุ อาจจะเพราะ Sample Data ของ Facebook (รูปที่เราอัพแล้วแทคเรานั่นแหละ) มันน้อยเกินไป หรืออาจจะเพราะว่า ภาพที่เอามาเทียบมันชัดไม่พอที่จะให้ผลที่ถูกต้องออกมาได้
Step 2: แต่ๆๆ การวิเคราะห์ข้อมูลพวกนี้จะต้องใช้ CPU หรืออะไรมากมายเยอะมากๆ เพราะฉะนั้นจะต้องมีอีกระบบเพื่อเข้ามาช่วย นั่นคือ Azure Steaming Service และ Azure Event Bus เพื่อรองรับ Request เยอะๆจาก User มืดฟ้า ถล่ม Server จากทั่วโลกที่เข้าไปลองเล่นกัน
แต่อย่างที่บอกว่า Mechine Learning นั้นจะต้องมี Sample Data มหาศาล ซึ่งถ้าเราเก็บรูปและผลวิเคราะห์เอาไว้ทุกคนก็แย่สิครับ Storage มีเท่าไหร่ก็ไม่ไหวแน่ๆ ฉะนั้นระบบจะทำการ Extract Data ออกมาและเก็บไว้ในรูปแบบที่เราค่อนข้างคุ้นเคย (คนอื่นคุ้นมั้ยไม่รู้ แต่ผมคุ้น OK นะ!!) นั่นคือ JSON
อย่างที่เห็นว่า ตัวเว็บมัน Analyze ไวมากๆเลยทั้งที่มี User เยอะแยะไปหมด เราจึงต้องการทำงานแบบ Steam Processing Example นี้เลยเรียก Azure Stream Analytic (ASA) เข้ามา ซึ่งก็ใช้งานง่ายมากๆ โคตรๆเลย จริงๆเพียงแค่เขียน SQL Like ง่ายๆเพื่อเรียกข้อมูลออกมา จากนั้นระบบจะเอาข้อมูลที่ได้ไปเก็บและ เอามาเรียกผ่าน Dashboard ซึ่งเป็นแบบ Real-Time อีก โดย Microsoft ก็ไปใช้ PowerBI เข้ามา สรุปแล้วงานนี้ไม่มีโค๊ตเลยสักบรรทัด!! (ตกงานแล้วตรู~~ lol) เงิบตรงที่มันไม่ต้องใช้โค๊ตเลยสักบรรทัดในการทำตัวระบบ!! นี่แหละพลังแห่งเงิน เฮ้ย Microsoft Azure สิ อิอิ
ถึงผลมันจะ ไม่ถูกต้องสักทีเดียว อาจจะเนื่องจาก Sample Data หรือภาพที่เอาเข้ามาวิเคราะห์ก็ตาม แต่มันก็เป็นการเริ่มต้นที่ดี และยังสร้างเสียงหัวเราะให้กับ User ที่มาใช้อีกด้วย ผมนี่โคตรสนุกเลย เวลาเอาหน้าเพื่อนมาเล่นเนี่ย lol
วิธีการเรียนรู้ของคอมพิวเตอร์จะแบ่งเป็น 3 แบบ (มั่ง ถ้าจำไม่ผิดนะ)
เคยสงสัยกันมั้ยว่า Filter ที่เราใช้เบลอภาพ ไม่ว่าจะเพื่อความสวยงาม หรืออะไรก็ตาม แท้จริงแล้ว มันทำงานอย่างไร วันนี้เราจะพาไปดูคณิตศาสตร์และเทคนิคเบื้องหลังกันว่า กว่าที่รูปภาพจะถูกเบลอได้ มันเกิดจากอะไร...
หลังจากดูงาน Google I/O 2024 ที่ผ่านมา เรามาสะดุดเรื่องของการใส่ Watermark ลงไปใน Content ที่ Generate จาก AI วันนี้เราจะมาเล่าให้อ่านกันว่า วิธีการทำ Watermark ใน Content ทำอย่างไร...
ก่อนหน้านี้เราทำ Content เล่าความแตกต่างระหว่าง CPU, GPU และ NPU ทำให้เราเกิดคำถามขึ้นมาว่า เอาเข้าจริง เราจำเป็นต้องมี NPU อยู่ในตลาดจริง ๆ รึเปล่า หรือมันอาจจะเป็นแค่ Hardware ตัวนึงที่เข้ามาแล้วก็จากไปเท่านั้น วันนี้เราจะมาเล่าให้อ่านกัน...
บทความนี้ เราเขียนสำหรับมือใหม่ หรือคนที่ไม่ได้เรียนด้านนี้แต่อยากรู้ละกัน สำหรับวันนี้เรามาพูดถึงคำที่ถ้าเราทำงานกับพวก Developer เขาคุยกันบ่อย ๆ ใช้งานกันเยอะ ๆ อย่าง Database กันว่า มันคืออะไร ทำไมเราต้องใช้ และ เราจะมีตัวเลือกอะไรในการใช้งานบ้าง...