ในยุคที่ AI คือ เครื่องมือสำคัญที่เข้ามามีบทบาทกับการทำงานในหลายส่วน ทำให้หลายธุรกิจรวมถึงนักพัฒนาต่างพากันมองหาเครื่องมือเข้ามาเป็นตัวช่วยเพื่อเสริมการใช้งาน AI ให้ได้ประสิทธิภาพสูงสุด ซึ่ง Vertex AI เองก็เป็นเครื่องมือที่ [Google Cloud](https://nerdoptimize.com/ai/what-is-google-cloud/) ได้สร้างขึ้นเพื่อเสริมด้านการใช้งานโมเดล ML หรือ Machine Learning คือ การทำให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้เองได้ ซึ่ง Vertex AI จะทำให้ ML ปรับใช้ได้ง่ายมากขึ้น เรียกว่าเป็นแพลตฟอร์ม ML แบบครบวงจรเลยก็ว่าได้ และในบทความนี้เราจะพาทุกคนมาทำความรู้จักกับ Google Vertex AI ว่าคืออะไร สามารถทำอะไรได้บ้าง ไปดูกัน Table of Contents - [Vertex AI คืออะไร ? ](#vertex-ai--) - [Vertex AI ใช้ทำอะไรได้บ้าง ? มาดูฟีเจอร์การทำงานหลัก ๆ ของ Vertex AI](#vertex-ai------vertex-ai) [การจัดการโมเดล AI แบบครบวงจร](#-ai-) - [การเชื่อมต่อกับเครื่องมือ Machine Learning อื่นๆ](#-machine-learning-) - [AutoML](#automl) - [AI Pipeline](#ai-pipeline) - [MLOps](#mlops) - [ทำไม Vertex AI ถึงกลายเป็นเทคโนโลยีที่สำคัญต่อการพัฒนาธุรกิจในปัจจุบัน ? ](#-vertex-ai--) - [ข้อดีของการใช้ Vertex AI มีอะไรบ้าง ](#-vertex-ai-) - [การใช้งาน Vertex AI มีขั้นตอนอย่างไร?](#-vertex-ai--hd-6a03a2b0babef) [เตรียมข้อมูล](#hd-6a03a2b0babfe) - [เลือกวิธีการพัฒนาโมเดล](#hd-6a03a2b0bac0d) - [ฝึกโมเดล (Training)](#-training) - [ปรับใช้โมเดล (Deployment)](#-deployment) - [ติดตามผลและปรับปรุง](#hd-6a03a2b0bac35) - [ตัวอย่างการนำ Vertex AI ไปใช้งานในธุรกิจ ](#-vertex-ai--hd-6a03a2b0bac45) - [Vertex AI คือเทคโนโลยี AI ที่สามารถนำมาใช้งานกับเว็บไซต์ของคุณได้](#vertex-ai--ai-) ## Vertex AI คืออะไร ?  Vertex [AI คือ](https://nerdoptimize.com/ai/what-is-ai/) แพลตฟอร์ม Machine Learning (ML) แบบครบวงจร เกิดจากการที่ทีมวิศวกรและนักพัฒนาของ Google Cloud ได้รวบรวมบริการ Machine Learning ที่มีอยู่มากมายและกระจัดกระจายอยู่เข้าด้วยกันเพื่อให้สามารถใช้งานได้ง่ายและมีประสิทธิภาพมากขึ้น โดย Google Cloud ได้ออกแบบให้ Vertex AI สามารถทำได้ตั้งแต่การเตรียมและประมวลผลข้อมูล การสร้างและฝึกฝนโมเดลไปจนถึงการปรับใช้และการตรวจสอบโมเดล พร้อมกับฟีเจอร์อีกมากที่เราจะได้ทำความรู้จักอย่างละเอียดในหัวข้อถัดไป ## Vertex AI ใช้ทำอะไรได้บ้าง ? มาดูฟีเจอร์การทำงานหลัก ๆ ของ Vertex AI Vertex AI ถูกออกแบบมาเพื่อจัดการกับโมเดล AI แบบครบวงจรเรียกว่าตั้งแต่ต้นจนจบกระบวนการสามารถจัดการได้ทั้งหมด เรามาดูกันว่าฟีเจอร์หลักของ Vertex AI ที่ Google สร้างขึ้นสามารถช่วยเหลือการทำงานของคุณในด้านใดได้บ้าง ### การจัดการโมเดล AI แบบครบวงจร Vertex AI สามารถรองรับโมเดล ML ได้อย่างหลากหลายและยังสามารถช่วยจัดการกระบวนการสร้างโมเดล AI ซึ่งจะมีให้เลือกมากมายขึ้นอยู่กับความเชี่ยวชาญและลักษณะของปัญหาที่เราต้องการหาคำตอบ เมื่อสร้างโมเดลแล้วก็จะไปที่ขั้นตอนการฝึกโมเดล (Training) ให้สามารถใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด จากนั้นก็เข้าสู่ขั้นตอนการทดสอบและพัฒนา (Testing and Development) เพื่อดูว่าโมเดลที่สร้างขึ้นสามารถใช้งานได้ดีเพียงใดและควรแก้ไขพัฒนาต่อไปอย่างไรได้บ้าง ซึ่งในขั้นตอนนี้ Vertex AI ก็จะมีตัวช่วยอย่าง Vertex AI Workbench เข้ามาช่วยพัฒนาและทดลองด้วย ทำให้การทำงานเชื่อมต่อกับ Google Cloud สามารถทำได้ง่ายมากขึ้น ### การเชื่อมต่อกับเครื่องมือ Machine Learning อื่นๆ สำหรับนักพัฒนาที่ต้องการใช้งาน Vertex AI ด้วยโมเดลที่พัฒนาขึ้นจากแพลตฟอร์มอื่นก็สามารถนำโมเดลเหล่านั้นมาใช้ร่วมกับ Vertex AI ได้ด้วยเช่นกัน เพราะ Vertex AI ถูกสร้างให้รองรับการใช้งานร่วมกับ ensorFlow, PyTorch และ Scikit-learn จึงช่วยให้นักพัฒนาสามารถเขียนโค้ดหรือปรับแต่งโมเดลได้อย่างเป็นอิสระ ### AutoML  AutoML เป็นฟีเจอร์ของ Google Vertex ที่สร้างขึ้นเพื่อให้ผู้ที่ไม่ได้มีความเชี่ยวชาญเกี่ยวกับ ML หรือ Machine Learning สามารถสร้างโมเดลคุณภาพสูงขึ้นอย่างอัตโนมัติ โดยไม่ต้องเขียนโค้ดเพียงแค่เตรียมข้อมูลในมือให้พร้อมและเลือกประเภทของปัญหาที่ต้องการแก้ไข อย่างเช่น การจำแนกภาพ การทำนายข้อมูล เป็นต้น จากนั้น Vertex AI ก็จะจัดการส่วนที่เหลือให้ เช่น การเลือกอัลกอริทึ่ม การปรับแต่งพารามิเตอร์และการประเมินผล ทำให้ง่ายต่อการใช้งานแต่ได้ผลลัพธ์ที่มีประสิทธิภาพกลับมา ### AI Pipeline  Vertex AI Pipeline เป็นบริการของ Google Cloud ที่สร้างขึ้นเพื่อช่วยจัดการขั้นตอนกระบวนการของ ML ที่มีความซับซ้อนให้เป็นระเบียบ ง่ายต่อการจัดการ การติดตาม และการทำซ้ำมากขึ้น อีกทั้งยังช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการพัฒนาและปรับใช้โมเดล โดยขั้นตอนของ AI Pipeline จะประกอบไปด้วยขั้นตอนหลักๆ ดังนี้ - **การเก็บรวบรวมข้อมูล (Data Collection)** เป็นการรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ ที่ต้องการจัดการซึ่งข้อมูลเหล่านี้อาจอยู่ในรูปแบบของ ข้อความ รูปภาพ วิดีโอหรือจะเป็นข้อมูลตัวเลขก็ได้ - **การเตรียมข้อมูล (Data Preparation)** เป็นการจัดการข้อมูลให้เป็นระเบียบง่ายต่อการฝึกโมเดล โดยจะมีทั้งการทำความสะอาดข้อมูลหรือก็คือการจัดการข้อมูลที่ผิดพลาดขาดหายหรือไม่สอดคล้องกัน การแปลงข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่เหมาะสม และการแบ่งข้อมูลตามส่วนที่ต้องจัดการเช่น การฝึกฝนโมเดล การตรวจสอบและการทดสอบ - **การเลือกและฝึกโมเดล (Model Selection and Training)** เป็นการเลือกข้อมูลที่เราเตรียมไว้แล้วนำมาฝึกใช้กับโมเดล - **การประเมินผลโมเดล (Model Evaluation) **หลังจากการฝึกโมเดลด้วยชุดข้อมูลทดสอบตามขั้นตอนด้านบนแล้วก็จะเป็นขั้นตอนของการประเมินประสิทธิภาพของโมเดลว่าโมเดลสามารถคาดการณ์หรือตัดสินใจได้อย่างแม่นยำมากเพียงใด - **การปรับแต่งโมเดล (Model Tuning/Optimization)** เมื่อทดสอบและประเมินผลเรียบร้อยแล้วจะเข้าสู่ขั้นตอนของการแก้ไขปรับแต่งให้โมเดลมีประสิทธิภาพมากขึ้น เช่น การปรับแต่งพารามิเตอร์ต่างๆ ปรับแต่งข้อมูลหรือเลือกอัลกอริทึมใหม่ที่เหมาะสมมากกว่า - **การปรับใช้โมเดล (Model Deployment)** ขั้นตอนนี้จะเป็นการปรับใช้โมเดลที่เราได้ทดสอบและพัฒนาแล้วกับชุดข้อมูลจริง เรียกว่าเป็นการใช้งานจริงตามแอปพลิเคชัน เว็บไซต์หรือระบบอัตโนมัติต่างๆ - **การตรวจสอบและติดตาม (Monitoring and Tracking)** ในขั้นตอนสุดท้ายที่ไม่ท้ายสุดนั้นคือการตรวจสอบประสิทธิภาพของโมเดลที่ใช้งานจริงอย่างต่อเนื่องและสม่ำเสมอเพื่อตรวจสอบปัญหาที่อาจเกิดขึ้นได้ ### MLOps  อีกหนึ่งฟีเจอร์ที่น่าสนใจของ Vertex AI คือ MLOps หรือ Machine Learning Operations ที่เข้ามาช่วยจัดการและติดตามการใช้งานของโมเดลให้ทำงานได้อย่างราบรื่นและมีประสิทธิภาพ ลดความเสี่ยงที่จะเกิดความผิดพลาดในการใช้งานและเพิ่มความน่าเชื่อถือมากขึ้น เรียกว่าเป็น Vertex Software ที่พัฒนาขึ้นเพื่อรวมเอาเครื่องมือและบริการต่างๆ มาใช้จัดการ ML อย่างครบวงจร โดยจะมีการช่วยเหลือด้านการจัดการดังนี้ - **การจัดการข้อมูลและคุณลักษณะ (Data and Feature Management) **เรียกว่าเป็นที่เก็บฟีเจอร์ส่วนกลาง ช่วยจัดระเบียบและเพิ่มประสิทธิภาพการจัดการ ML โดยเครื่องมือที่ใช้กันจะเรียกว่า Vertex AI Feature Store ที่ช่วยจัดการฟีเจอร์และมักจะใช้ร่วมกับ [BigQuery คื](https://nerdoptimize.com/ai/what-is-big-query/)อ คลังข้อมูลแบบไร้เซิร์ฟเวอร์ โดย BigQuery จะทำหน้าที่เป็นแหล่งข้อมูลดิบส่วน Vertex AI Feature Store จะเป็นตัวจัดการฟีเจอร์ที่ใช้งานนั่นเอง - **การจัดการโมเดล (Model Management)** จะเป็นการจัดการโมเดลตั้งแต่การจัดเก็บโมเดล จัดการเวอร์ชั่นที่แตกต่างกันของโมเดลรวมถึงการติดตามและเปรียบเทียบความเปลี่ยนแปลง รวมถึงการตรวจสอบประสิทธิภาพของข้อมูลหรือปัญหาต่างๆ ที่อาจเกิดขึ้นพร้อมแจ้งเตือนให้รับทราบด้วย - **การจัดการไปป์ไลน์ (Pipeline Management)** เป็นการจัดการ Workflow ของ ML แบบอัตโนมัติ - **การปรับใช้และให้บริการ (Deployment and Serving)** เป็นการปรับใช้โมเดลขณะใช้งานจริงให้เหมาะสมและเกิดประสิทธิภาพสูงสุด เช่น การปรับขนาดโมเดล การตรวจสอบ หรือการอัปเดตโมเดล เป็นต้น - **การตรวจสอบและติดตาม (Monitoring and Tracking)** เป็นการติดตามเมตริกต่างๆ และตรวจสอบการเปลี่ยนแปลงของข้อมูลพร้อมกับแจ้งเตือนเมื่อพบความผิดปกติ ## ทำไม Vertex AI ถึงกลายเป็นเทคโนโลยีที่สำคัญต่อการพัฒนาธุรกิจในปัจจุบัน ? Vertex AI เป็นการใช้ข้อมูลเชิงลึกเข้ามาร่วมคาดการณ์ให้แม่นยำมากขึ้นจึงเรียกได้ว่ามีความสำคัญต่อการพัฒนาธุรกิจในปัจจุบันเป็นอย่างมาก มาดูกันว่า Google Vertex ตัวนี้จะมีความสำคัญอย่างไรบ้าง - **ช่วยให้สามารถตัดสินใจและวางกลยุทธ์ได้ดีมากขึ้น** เพราะการใช้ Vertex AI นั้นเป็นการใช้ข้อมูลมากมายนำมาวิเคราะห์ทำให้ได้ข้อมูลเชิงลึกที่บ่งชี้ว่าธุรกิจของเรากำลังอยู่ในสถานการณ์แบบใดบ้าง มีกลุ่มเป้าหมายเป็นอย่างไร ใครที่สนใจสินค้าหรือบริการของเราอย่างแท้จริง เป็นต้น ทำให้สามารถตัดสินใจในเรื่องต่าง ๆ ไม่ว่าจะเป็นแคมเปญการตลาด หรือประเมินความเสี่ยงก็สามารถทำได้อย่างแม่นยำมากขึ้นด้วย - **ช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพในการดำเนินงาน** เราสามารถใช้ Vertex AI เข้ามาช่วยพัฒนากระบวนการการทำงานต่าง ๆ ได้ เช่น การเพิ่มประสิทธิภาพของสายงานผลิต หรือการปรับปรุงการบริการลูกค้า เป็นต้น - **ช่วยสร้างประสบการณ์ที่ดีสำหรับลูกค้า** เพราะ Vertex AI จะเข้ามาช่วยให้ธุรกิจเข้าใจลูกค้าได้มากขึ้น สามารถนำเสนอผลิตภัณฑ์หรือความต้องการของลูกค้าแต่ละรายได้อย่างแม่นยำมากขึ้น ทำให้ลูกค้ารู้สึกพิเศษและประทับใจในบริการได้ ## ข้อดีของการใช้ Vertex AI มีอะไรบ้าง Vertex AI นับเป็นการนำพาทุกคนเข้าสู่ยุคใหม่อย่างแท้จริง เพราะไม่ใช่แค่ผลในการพัฒนาธุรกิจเท่านั้นที่จะพัฒนาอย่างก้าวกระโดด แต่ในด้านการใช้งานแล้ว Vertex AI ก็นับว่าทำมาได้ตอบโจทย์อย่างมาก ดังนี้ - **สามารถใช้งานได้ทั้งมือใหม่และผู้เชี่ยวชาญ** สำหรับมือใหม่ด้านการใช้ AI สามารถใช้ AutoML เข้ามาช่วยสร้างโมเดลได้โดยไม่ต้องเขียนโค้ดเอง ขณะที่ผู้เชี่ยวชาญที่สามารถเขียนโค้ดได้ก็สามารถใช้ใช้งานร่วมกับ ensorFlow, PyTorch และ Scikit-learn ในการเขียนโค้ดและพัฒนาโมเดลขึ้นมาเองได้ - **มีความยืดหยุ่นด้านการใช้งานสูง** เนื่องจากสามารถรองรับการนำเข้าโมเดลจากเครื่องมืออื่นๆ ได้ทำให้สะดวกต่อการใช้งานมาก - **ลดความซับซ้อนในการพัฒนา AI** แรกเริ่มเดิมที นักพัฒนาของ Google Vertex ก็ตั้งใจพัฒนาให้ Vertex AI เป็นที่รวบรวม ML อยู่แล้วทำให้เครื่องมือทุกอย่างในแพลตฟอร์มนี้สามารถใช้ได้โดยไม่ต้องเสียเวลาไปกับการเรียนรู้และตั้งค่าระบบหลายระบบ - **มีประสิทธิภาพสูงและปลอดภัย **เพราะ Vertex AI นั้นทำงานอยู่บนโครงสร้างของ Google Cloud ซึ่งขึ้นชื่อในเรื่องของความเสถียร รวดเร็วและมีการรักษาความปลอดภัยของข้อมูลดีเยี่ยม ทำให้ไม่ต้องกังวลในเรื่องของข้อมูลสูญหายเลย ## การใช้งาน Vertex AI มีขั้นตอนอย่างไร?  การใช้งาน Vertex AI จะมีขั้นตอนไม่ซับซ้อนมากนัก โดยมีขั้นตอนหลักอยู่ 5 ขั้นตอน ดังนี้ ### เตรียมข้อมูล หากต้องการใช้งาน Vertex AI ข้อมูลก็นับเป็นส่วนสำคัญอย่างมาก ดังนั้น ในขั้นตอนแรกนี้เราจะต้องจัดเตรียมข้อมูลให้ครบถ้วนมากที่สุด พร้อมกับจัดระเบียบ ทำความสะอาดข้อมูลที่ขาดหายตกหล่นหรือผิดพลาดให้ดี รวมถึงการปรับเปลี่ยนรูปแบบข้อมูลให้เหมาะสมกับการฝึกโมเดลด้วย ### เลือกวิธีการพัฒนาโมเดล สำหรับใครที่เป็นมือใหม่สามารถใช้ AutoML เข้ามาช่วยสร้างโมเดลคุณภาพสูงแบบอัตโนมัติโดยไม่ต้องเขียนโค้ดให้ยุ่งยาก โดย AutoML นั้นจะเหมาะสำหรับการแก้ไขปัญหาทั่วไปอย่างการจำแนกภาพ การทำนายข้อมูลแบบตาราง เป็นต้น ซึ่งอาจไม่ตรงใจผู้เชี่ยวชาญหรือนักพัฒนาที่สามารถเขียนโค้ดได้ ดังนั้น Vertex AI จึงได้สร้างขึ้นให้สามารถรองรับเฟรมเวิร์ก ML อื่นๆ เช่น TensorFlow, PyTorch และ scikit-learn ช่วยให้นักพัฒนาที่ต้องการสร้างโมเดลสามารถทำได้อย่างอิสระ ### ฝึกโมเดล (Training) ขั้นตอนต่อมาก็เป็นการฝึกโมเดลหรือสามารถเรียกได้ว่าเป็นการทดสอบโมเดลสำหรับการใช้งานกับข้อมูล โดย Vertex AI นั้นสามารถทำให้การฝึกโมเดลทำได้อย่างราบรื่นด้วยการใช้ทรัพยากรจาก Google Cloud ไม่ว่าจะเป็น GPU และ TPU ที่มีประสิทธิภาพสูงรองรับการฝึกโมเดลขนาดใหญ่ได้โดยใช้เวลาไม่นานนัก ### ปรับใช้โมเดล (Deployment) เมื่อการฝึกโมเดลได้ผลลัพธ์ออกมาเป็นที่น่าพอใจแล้วก็มาถึงขั้นตอนของการปรับใช้โมเดล ซึ่งใน Vertex AI นั้นสามารถปรับใช้ในสภาพแวดล้อมจริงได้ทันทีที่โมเดลพร้อม และยังมีบริการการทำนายหรือคาดการณ์แบบเรียลไทม์อีกด้วย ### ติดตามผลและปรับปรุง เมื่อเราปรับใช้โมเดลแล้วก็สามารถใช้ฟีเจอร์ MLOps เข้ามาช่วยสร้างวงจรของการทำงานได้ เพราะข้อมูลมีการเปลี่ยนแปลงอยู่เสมอจึงต้องมีการอัปเดตข้อมูลและฝึกโมเดลใหม่ตลอด ทั้งยังมีโมเดลหลายเวอร์ชันที่ควรติดตามและจัดการ โดยเจ้า MLOps จะเข้ามาช่วยตรวจสอบและติดตามผลเพื่อให้ได้ประสิทธิภาพสูงสุดในการใช้งานโมเดลอย่างต่อเนื่อง ## ตัวอย่างการนำ Vertex AI ไปใช้งานในธุรกิจ สำหรับใครที่ยังไม่เห็นภาพว่าจะนำ Vertex AI ไปใช้งานในธุรกิจได้อย่างไร เรามีตัวอย่างการใช้งานจริงจาก Skooldio มาฝากกัน  ก่อนอื่นเข้าไปลองเล่นกันได้ที่ [https://search-demo.skooldio.com/demo](https://search-demo.skooldio.com/demo) เมื่อเข้ามาแล้วจะเจอกับหน้าค้นหาคอร์สเรียนของ Skooldio ที่เราสามารถเลือกรูปแบบของ Voice Tone ในการตอบคำถามได้ ซึ่งเมื่อใส่คำถามเข้าไปแล้วทำการส่งคำถาม เราก็จะได้มาเป็นคำตอบที่บอกว่าเราเหมาะกับคอร์สไหนใน Skooldio ใน Voice Tone ที่กำหนด อย่างเช่น เราเลือกพิมพ์ถามว่า “หาคอร์สสอนเขียน Mobile App” โดยกำหนดให้โทนในการตอบเป็น Chistmas คำตอบที่ได้ก็จะออกมาในแนว Festive  นอกจากนี้ก็ยังมีการทำ Suggestion ของคอร์สเรียนต่างๆ เอาไว้ให้ด้านล่าง ซึ่งสามารถกดเข้าไปดูรายละเอียดต่อไปได้เลย ซึ่งวิธีนี้ช่วยให้ผู้ใช้งาน Skooldio หาคอร์สที่เหมาะกับตัวเองได้เร็วขึ้น โดยไม่ต้องนั่งท่องเว็บไซต์หาเอง  ## Vertex AI คือเทคโนโลยี AI ที่สามารถนำมาใช้งานกับเว็บไซต์ของคุณได้ สุดท้ายแล้ว ก็คงปฏิเสธไม่ได้ว่า Vertex AI คือแพลตฟอร์ม Machine Learning แบบครบวงจร จาก Google Cloud ทำให้สามารถจัดเตรียมข้อมูล การสร้างโมเดล การฝึกฝน การปรับใช้ ไปจนถึงการติดตามผล ทำให้สามารถพัฒนาโซลูชัน AI ได้ในที่เดียว ตอบโจทย์ทั้งมือใหม่ที่ไม่มีพื้นฐานด้าน Machine Learning และผู้เชี่ยวชาญที่ต้องการความยืดหยุ่นสูงในกระบวนการพัฒนาด้วยฟีเจอร์ที่หลากหลาย Vertex AI จึงมีประโยชน์อย่างมากในด้านธุรกิจ เช่น การช่วยวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าอย่างแม่นยำ การพัฒนาผลิตภัณฑ์ใหม่ การสร้างระบบแนะนำสินค้า หรือแม้กระทั่งปรับปรุงกระบวนการให้บริการลูกค้าให้ดียิ่งขึ้นด้วย AI - [FacebookFacebook](https://www.facebook.com/share.php?u=https%3A%2F%2Fnerdoptimize.com%2Fai%2Fwhat-is-vertex-ai%2F) - [LINELine](https://lineit.line.me/share/ui?url=https%3A%2F%2Fnerdoptimize.com%2Fai%2Fwhat-is-vertex-ai%2F)
