Kaggle
Kaggle เป็นแพลตฟอร์มออนไลน์ที่เชื่อมโยงกันระหว่างนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data scientists) และนักพัฒนาโมเดลปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence) จากทั่วโลก ซึ่งมีเป้าหมายในการสนับสนุนและกระตุ้นให้เกิดความคล้ายคลึงระหว่างการแข่งขันและการพัฒนาโครงการทางด้านการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) ในชุมชน
แพลตฟอร์ม Kaggle สนับสนุนให้นักพัฒนาภาษา Python ซึ่งเป็นภาษาที่มีการใช้งานอย่างแพร่หลายสามารถใช้งานผ่าน Web ซึ่งเป็นบริการฟรี สามารถเข้าถึงและใช้งแก้ไขปัญหาทางด้านข้อมูล ตั้งแต่ปัญหาที่เกี่ยวข้องกับการทำนาย (prediction) การจัดกลุ่ม (clustering) หรือการแบ่งแยกข้อมูล (classification) จนถึงการตรวจสอบความแม่นยำ (accuracy) ของโมเดล ผู้เข้าแข่งขันที่ดีที่สุดจะได้รับรางวัลที่น่าสนใจ และเรียนรู้จากเนื้อหาที่ให้มาได้ อย่างไรก็ตาม ในบางกรณี Kaggle ยังมีการให้บริการที่เสียค่าใช้จ่ายเช่น Kaggle Kernel ที่ต้องเสียค่าใช้จ่ายเพื่อใช้งานในบางฟีเจอร์เสริมเพิ่มเติม นอกจากนี้ ค่าใช้จ่ายอื่นๆ อาจเกิดขึ้นจากค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้องกับการใช้และจัดการแหล่งข้อมูลที่มีคุณภาพสูงใน Kaggle ตามความต้องการของผู้ใช้งาน
Kaggle มีการจัดการแข่งขันและโจทย์ที่หลากหลายและน่าสนใจมากมาย ตัวอย่างโจทย์ที่น่าสนใจบางส่วนมีดังนี้:
- Titanic – Machine Learning from Disaster
- เป็นโจทย์คลาสสิกสำหรับผู้เริ่มต้น
- ใช้ข้อมูลผู้โดยสารเรือไททานิคเพื่อทำนายว่าใครจะรอดชีวิตจากเหตุการณ์เรือล่ม
- เหมาะสำหรับการเรียนรู้การจัดการข้อมูลและการสร้างโมเดลการจำแนกประเภท (Classification)
- House Prices – Advanced Regression Techniques
- ใช้ข้อมูลบ้านเพื่อทำนายราคาขาย
- เหมาะสำหรับการฝึกทักษะการวิเคราะห์ข้อมูลและการสร้างโมเดลการถดถอย (Regression)
- Digit Recognizer
- ใช้ชุดข้อมูล MNIST เพื่อสร้างโมเดลจดจำตัวเลขที่เขียนด้วยลายมือ
- เป็นโจทย์พื้นฐานสำหรับการเรียนรู้ด้าน Computer Vision
- Natural Language Processing with Disaster Tweets
- วิเคราะห์ข้อความในทวิตเตอร์เพื่อระบุว่าเป็นทวีตเกี่ยวกับภัยพิบัติจริงหรือไม่
- เหมาะสำหรับการเรียนรู้การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP)
- Santander Customer Transaction Prediction
- ทำนายว่าลูกค้าธนาคารจะทำธุรกรรมในอนาคตหรือไม่
- เน้นการจัดการกับข้อมูลที่ไม่สมดุล (Imbalanced data)
- Planet: Understanding the Amazon from Space
- ใช้ภาพถ่ายดาวเทียมเพื่อติดตามการเปลี่ยนแปลงของป่าอเมซอน
- เหมาะสำหรับการเรียนรู้ด้าน Computer Vision และการจำแนกภาพ
- Google QUEST Q&A Labeling
- ประเมินคุณภาพของคำถามและคำตอบบนแพลตฟอร์มถาม-ตอบออนไลน์
- เน้นการประมวลผลภาษาธรรมชาติและการวิเคราะห์ความหมาย
- Rainforest Connection Species Audio Detection
- ตรวจจับและระบุเสียงสัตว์ป่าจากไฟล์เสียง
- เหมาะสำหรับการเรียนรู้ด้านการประมวลผลสัญญาณเสียง
- Hungry Geese
- สร้าง AI ที่ควบคุมห่านในเกมแบบ Snake
- เน้นการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง (Reinforcement Learning)
- Feedback Prize – Evaluating Student Writing
- ประเมินคุณภาพงานเขียนของนักเรียน
- เน้นการวิเคราะห์โครงสร้างและคุณภาพของบทความ
นอกจาก Kaggle แล้วยังมีแพลตฟอร์มอื่นๆ ที่มีรูปแบบคล้ายกันในการสนับสนุนและกระตุ้นกิจกรรมทางด้านการแข่งขันและการเรียนรู้ข้อมูล เช่น
- DrivenData: เป็นแพลตฟอร์มที่เน้นการแข่งขันและการเรียนรู้ข้อมูลที่เน้นให้ความสำคัญกับปัญหาทางสังคมและข้อมูลที่สามารถมีผลต่อการแก้ไขปัญหาในโลกจริงได้ เช่น สุขภาพสาธารณะ ภัยพิบัติ และการเรียนรู้ เป็นต้น
- CrowdAI: เป็นแพลตฟอร์มที่เน้นการแข่งขันทางด้านปัญหาการเรียนรู้ของเครื่องและปัญหาทางด้าน AI ในส่วนต่างๆ เช่น การตรวจสอบภาพและวิดีโอ การแปลภาษา การประมวลผลภาษาธรรมชาติ เป็นต้น
- Topcoder: เป็นแพลตฟอร์มที่เน้นการแข่งขันในการแก้ไขปัญหาทางด้านโปรแกรมมิ่งและการเรียนรู้เชิงลึก มีการแข่งขันในหลายสาขา เช่น การออกแบบและพัฒนาโครงสร้างข้อมูล การแก้ไขปัญหาคอมพิวเตอร์ การประมวลผลกราฟ เป็นต้น
แพลตฟอร์มเหล่านี้มีการแข่งขันที่เน้นความสนุกสนานและการเรียนรู้ร่วมกันในชุมชน และมีชุดข้อมูลที่ให้ใช้สำหรับการแข่งขันและการพัฒนาโมเดลข้อมูล จะเห็นได้ว่าปัจจุบันแพลตฟอร์มเหล่านี้ช่วยให้การพัฒนาด้านการปัญญาประดิษฐ์รวดเร็วและสะดวกยิ่งขึ้น
