สำหรับผู้ใช้ใหม่ กรุณาอ่านวิธีการสร้างโมเดล Machine Learning ก่อน
1.เมื่อผู้ใช้เลือกโมเดลสำเร็จแล้วจะเข้าสู่กระบวนการฝึกสอนโมเดลดังแสดงในรูป
ตั้งค่า Hyperparameters สำหรับการฝึกสอนโมเดล ML ในช่อง Training Configuration ได้แก่ Epoch, Batch size และ Learning rate และกด Save หรือผู้ใช้อาจเลือกใช้ค่าเริ่มต้นของแต่ละโมเดลที่ตั้งไว้ให้แล้ว
2.นำเข้า dataset สำหรับการฝึกสอนโมเดล โดยผู้ใช้สามารถคลิกที่พื้นที่ว่างเพื่อเลือกไฟล์จากคอมพิวเตอร์หรือลากวางไฟล์ลงในพื้นที่เพื่ออัพโหลดข้อมูล
3. ให้ผู้ใช้งานเลือกไฟล์ข้อมูลที่ต้องการใช้เป็นข้อมูลเพื่อฝึกสอนโมเดลโดยต้องเป็นรูปแบบ ZIP หรือ RAR เท่านั้นจากนั้นกด OK
ผู้ใช้ต้องอ่านวิธีการเตรียมไฟล์ข้อมูลสำหรับโมเดลแต่ละประเภทและปฏิบัติตามโดยเคร่งครัด หากไฟล์ไม่อยู่ในรูปแบบที่ถูกต้อง ระบบจะไม่สามารถฝึกสอนโมเดลได้
4.เมื่อเลือกไฟล์สำเร็จ จะกลับสู่หน้าต่างการฝึกสอนโมเดลอีกครั้ง โดยชื่อไฟล์ที่เลือกจะปรากฏบนหน้าจอ หากถูกต้อง กดปุ่ม LET’S TRAIN เพื่อเริ่มการฝึกสอนโมเดล ในกรณีที่ไฟล์ที่เลือกไม่ใช่ไฟล์สกุล .zip จะไม่สามารถกดปุ่ม LET’S TRAIN เพื่อเริ่มฝึกสอนโมเดลได้ ผู้ใช้ต้องเลือกไฟล์ใหม่ (กลับไปข้อ 3)
5. หากกดปุ่ม LET’S TRAIN สำเร็จ โมเดลจะเริ่มเข้าสู่กระบวนการฝึกสอนโดยจะปรากฎสถานะดังต่อไปนี้
- Uploading: ระบบกำลังนำเข้าไฟล์ข้อมูลจาก Google Drive
- Queuing: รอคิวเพื่อเริ่มฝึกสอนโมเดล
- Training: ระบบกำลังฝึกสอนโมเดล
- Ready: การฝึกสอนโมเดลเสร็จสิ้น
นอกจากนี้ยังมีสถานะความผิดพลาดได้แก่
- Upload Failed: ระบบไม่สามารถนำเข้าไฟล์จาก Google Drive ได้สำเร็จ โดยความผิดพลาดนี้อาจเกิดได้จากหลายสาเหตุ เช่น การเชื่อมต่อขาดหลุด ไฟล์มีขนาดใหญ่เกินไป เป็นต้น
- Train Failed: ระบบไม่สามารถฝึกสอนโมเดลได้สำเร็จ โดยความผิดพลาดนี้อาจเกิดจาก ไฟล์ข้อมูลไม่ตรงกับรูปแบบที่กำหนด การกำหนด Hyperparameters ไม่ถูกต้อง เป็นต้น
6.เมื่อสถานะของโมเดลเป็น Ready ผู้ใช้สามารถทดสอบความถูกต้องของโมเดลได้โดยกด More Options Icon และเลือก Test
ในหน้าต่าง Test ML Model นำเข้าไฟล์ข้อมูลสำหรับการทดสอบ เช่น ไฟล์รูปภาพ ไฟล์เสียง โดยการลากวาง หรือกด Browse file จากคอมพิวเตอร์ของท่าน จากนั้นกดปุ่ม Predict ผลการทำนายของโมเดลจะแสดงทางขวาของหน้าต่าง
หากผลทดสอบยังไม่เป็นที่พอใจ หรือผู้ใช้ต้องการฝึกสอนโมเดลโดยใช้ชุดข้อมูลใหม่ สามารถทำได้โดย
1.เลือก ML Model บนแถบเมนูด้านบน จากนั้นเลือกโมเดลที่ต้องการฝึกสอนใหม่ โดยคลิกที่คำสั่ง Configure/Train เพื่อเข้าสู่หน้าจอการฝึกสอนโมเดล
2.ผู้ใช้งานสามารถแก้ไข Hyperparameters ในช่อง Training Configuration เพื่อฝึกสอนโมเดลใหม่ หรือใช้ค่าเดิมก็ได้ หลังจากแก้ไขแล้วกดปุ่ม Save
3.นำเข้า dataset สำหรับการฝึกสอนโมเดล โดยผู้ใช้สามารถคลิกที่พื้นที่ว่างเพื่อเลือกไฟล์จากคอมพิวเตอร์หรือลากวางไฟล์ลงในพื้นที่เพื่ออัพโหลดข้อมูล
4. ให้ผู้ใช้งานเลือกไฟล์ข้อมูลที่ต้องการใช้เป็นข้อมูลเพื่อฝึกสอนโมเดลโดยต้องเป็นไฟล์ประเภท ZIP หรือ RAR เท่านั้นจากนั้นกด OK
ผู้ใช้ต้องอ่านวิธีการเตรียมไฟล์ข้อมูลสำหรับโมเดลแต่ละประเภทและปฏิบัติตามโดยเคร่งครัด หากไฟล์ไม่อยู่ในรูปแบบที่ถูกต้อง ระบบจะไม่สามารถฝึกสอนโมเดลได้
5.เมื่อเลือกไฟล์สำเร็จ จะกลับสู่หน้าต่างการฝึกสอนโมเดลอีกครั้ง โดยชื่อไฟล์ที่เลือกจะปรากฏบนหน้าจอ หากถูกต้อง กดปุ่ม LET’S TRAIN เพื่อเริ่มการฝึกสอนโมเดล ในกรณีที่ไฟล์ที่เลือกไม่ใช่ไฟล์สกุล .zip, .7z หรือ .rar จะไม่สามารถกดปุ่ม LET’S TRAIN เพื่อเริ่มฝึกสอนโมเดลได้ ผู้ใช้ต้องเลือกไฟล์ใหม่โดยกด Upload file
6. เมื่อสถานะของโมเดลเป็น Ready ความแม่นยำของการฝึกฝน (Training Accuracy) จะปรากฏขึ้นด้วย ผู้ใช้สามารถทดสอบความถูกต้องของโมเดลได้โดยกด More Options Icon และเลือก Test
ในหน้าต่าง Test ML Model นำเข้าไฟล์ข้อมูลสำหรับการทดสอบ เช่น ไฟล์รูปภาพ ไฟล์เสียง โดยการลากวาง หรือกด Browse file จากคอมพิวเตอร์ของท่าน จากนั้นกดปุ่ม Predict ผลการทำนายของโมเดลจะแสดงทางขวาของหน้าต่าง
โมเดลฝึกสอนใหม่นี้จะบันทึกทับโมเดลเดิมทั้งหมด ดังนั้นหากโมเดลเดิมยังคงถูกใช้งานอยู่ใน Recipe ใดก็ตาม โมเดลใน Recipe นั้นจะเปลี่ยนตามไปด้วย
