การสร้าง AI ในปัจจุบันมีเครื่องมือและเฟรมเวิร์กให้เลือกใช้มากมาย ซึ่งแต่ละอย่างก็มีจุดเด่นและเหมาะกับการใช้งานที่แตกต่างกันไปครับ หลักๆ สามารถแบ่งได้เป็น:

เฟรมเวิร์ก Machine Learning & Deep Learning ยอดนิยม

เฟรมเวิร์กเหล่านี้เป็นเหมือนโครงสร้างพื้นฐานที่ช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างและฝึกโมเดล AI ได้ง่ายขึ้น โดยมีไลบรารีและเครื่องมือที่จำเป็นมาให้พร้อมใช้งาน

• TensorFlow: พัฒนาโดย Google เป็นเฟรมเวิร์กที่ได้รับความนิยมอย่างมาก มีความยืดหยุ่นสูง รองรับทั้ง Machine Learning และ Deep Learning เหมาะสำหรับโครงการขนาดใหญ่และงานวิจัยที่ซับซ้อน มี ecosystem ที่ครบครัน และมีเครื่องมือ visualization ที่ช่วยในการวิเคราะห์โมเดล
• PyTorch: พัฒนาโดย Facebook (Meta AI) เป็นเฟรมเวิร์กที่ได้รับความนิยมในหมู่นักวิจัยและนักพัฒนาที่ต้องการความยืดหยุ่นในการเขียนโค้ดและการ debugging มีการทำงานแบบ dynamic computational graph ที่ใช้งานง่าย และกำลังเป็นที่นิยมมากขึ้นในอุตสาหกรรม
• Keras: เป็น high-level API ที่ทำงานอยู่บน TensorFlow, Theano, หรือ CNTK ทำให้การสร้างและฝึกโมเดล Deep Learning ง่ายและรวดเร็วขึ้น เหมาะสำหรับผู้เริ่มต้นและผู้ที่ต้องการสร้างโมเดลอย่างรวดเร็วโดยไม่ต้องลงรายละเอียดมากนัก
• Scikit-learn: เป็นไลบรารี Python ที่เน้น Machine Learning แบบดั้งเดิม (Traditional Machine Learning) เช่น Classification, Regression, Clustering และ Dimensionality Reduction มี algorithm ให้เลือกใช้มากมาย และใช้งานง่าย เหมาะสำหรับผู้เริ่มต้นและงานวิเคราะห์ข้อมูลทั่วไป

แพลตฟอร์ม AI บน Cloud

บริการ Cloud เหล่านี้ช่วยให้คุณสามารถพัฒนา จัดการ และปรับใช้โมเดล AI ได้อย่างง่ายดาย โดยมีทรัพยากรคอมพิวเตอร์และบริการ AI สำเร็จรูปให้เลือกใช้

• Google Cloud AI Platform / Vertex AI: นำเสนอชุดเครื่องมือ AI แบบครบวงจร ตั้งแต่การเตรียมข้อมูล การสร้างและฝึกโมเดล ไปจนถึงการปรับใช้และการจัดการ มีบริการ AI สำเร็จรูปสำหรับงานต่างๆ เช่น Vision AI, Natural Language AI และ Translation AI
• Amazon SageMaker: บริการจาก AWS ที่ช่วยให้นักพัฒนาและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถสร้าง ฝึก และปรับใช้โมเดล Machine Learning ได้อย่างรวดเร็วและง่ายดาย มีเครื่องมือและฟีเจอร์ที่หลากหลายเพื่อรองรับทุกขั้นตอนของวงจรชีวิต Machine Learning
• Microsoft Azure AI: แพลตฟอร์ม AI ของ Microsoft ที่มีบริการและเครื่องมือมากมายสำหรับการสร้าง AI ตั้งแต่บริการ AI สำเร็จรูปไปจนถึงเครื่องมือสำหรับนักพัฒนาที่ต้องการสร้างโมเดล Deep Learning ที่ซับซ้อน

เครื่องมือ AI สำหรับงานเฉพาะทาง

นอกเหนือจากเฟรมเวิร์กและแพลตฟอร์มทั่วไปแล้ว ยังมีเครื่องมือ AI ที่ออกแบบมาเพื่อช่วยในงานเฉพาะทางต่างๆ:

• เครื่องมือ AI ช่วยเขียนโค้ด (AI for Coding):
  • GitHub Copilot: AI คู่หูในการเขียนโค้ดที่สามารถแนะนำโค้ด บรรทัด หรือแม้แต่ฟังก์ชันทั้งหมด
  • Codeium, Replit Ghostwriter, Tabnine, Amazon CodeWhisperer: เครื่องมือเหล่านี้ช่วยในการเติมโค้ดอัตโนมัติ (autocompletion), แนะนำโค้ด, และสร้างโค้ดจากข้อความ (text-to-code)
  • ChatGPT (สำหรับการ Generate Code และอธิบายโค้ด): สามารถใช้ในการสร้างโครงสร้างโค้ด, อธิบายการทำงานของโค้ดที่ซับซ้อน, และช่วยแก้ปัญหาการเขียนโค้ด
• เครื่องมือ AI สำหรับการสร้างเนื้อหา (Content Generation):
  • ChatGPT, Claude: แชทบอท AI ที่สามารถสร้างข้อความ เขียนบทความ อีเมล และช่วยในการระดมสมอง
  • Jasper, Rytr, Copy.ai: เครื่องมือ AI ที่ช่วยในการสร้างเนื้อหาทางการตลาด บทความ บล็อก และคำโฆษณา
  • Midjourney, Stable Diffusion, DALL-E: เครื่องมือ AI สร้างภาพจากข้อความ (text-to-image)
• เครื่องมือ AI สำหรับการประชุมและจัดการงาน:
  • MeetGeek, Fireflies: เครื่องมือ AI ที่ช่วยบันทึก ถอดเสียง สรุปการประชุม และสามารถแชร์ให้ทีมได้
  • Notion, Mem: เครื่องมือ AI ที่ช่วยจัดระเบียบข้อมูล สรุปเนื้อหา และสร้างโครงสร้างงาน

การเลือกใช้เครื่องมือและเฟรมเวิร์ก

การเลือกใช้เครื่องมือและเฟรมเวิร์กที่เหมาะสมขึ้นอยู่กับหลายปัจจัย:

• วัตถุประสงค์ของโครงการ: คุณต้องการสร้าง AI เพื่ออะไร? (เช่น Computer Vision, Natural Language Processing, Recommendation Systems)
• ระดับความเชี่ยวชาญ: คุณเป็นผู้เริ่มต้นหรือมีประสบการณ์ในการพัฒนา AI มาก่อน?
• ขนาดของข้อมูลและทรัพยากร: โครงการของคุณต้องการพลังประมวลผลมากแค่ไหน? มีข้อมูลมากน้อยเพียงใด?
• ความยืดหยุ่นที่ต้องการ: คุณต้องการควบคุมการทำงานของโมเดลในระดับลึกแค่ไหน?
• งบประมาณ: บางบริการ Cloud อาจมีค่าใช้จ่าย

หากคุณเป็นผู้เริ่มต้นและต้องการเรียนรู้ Machine Learning ทั่วไป Scikit-learn เป็นตัวเลือกที่ดี หากต้องการลงลึกใน Deep Learning และสร้างโมเดลที่ซับซ้อน PyTorch หรือ TensorFlow เป็นตัวเลือกที่ได้รับความนิยมสูง และถ้าต้องการความสะดวกสบายในการจัดการทรัพยากรและต้องการใช้บริการ AI สำเร็จรูป แพลตฟอร์ม Cloud AI ต่างๆ ก็เป็นทางเลือกที่น่าสนใจ