Data Science Project แบบครบวงจร

การทำ Data Science Project แบบ end-to-end (ครบวงจร) เกี่ยวข้องกับขั้นตอนต่างๆ ตั้งแต่การแปลงข้อมูลดิบให้เป็น Solution ที่จัดการกับปัญหาเฉพาะ มีกระบวนการทั่วไปดังนี้

1) กำหนดปัญหาและเป้าหมาย (Define Problem & Goal)

• ระบุ Problem Statement: กำหนดอย่างชัดเจนถึงสิ่งที่จะทำให้สำเร็จ เช่น การคาดการณ์การเลิกใช้งานของลูกค้า (Churn Prediction) การจัดหมวดหมู่รูปภาพ (Image Classification) ฯลฯ
• กำหนดเป้าหมายที่เฉพาะเจาะจงและวัดผลได้: กำหนดตัวชี้วัดความสำเร็จ ว่าเราจะใช้ตัวชี้วัดใดในการประเมินประสิทธิผลของโครงการ

2) Data Acquisition & Exploration

• รวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้อง: อาจเกี่ยวข้องกับการรวบรวมข้อมูลจากแหล่งข้อมูลภายใน ชุดข้อมูลสาธารณะ หรือ Web Scraping
• สำรวจและทำความเข้าใจข้อมูล: วิเคราะห์คุณลักษณะ ระบุค่าที่หายไป ค่าผิดปกติ และอคติที่อาจเกิดขึ้น
• ทำความสะอาดและ Data Pre-processing: แก้ไขค่าที่หายไป ค่าผิดปกติ และความไม่สอดคล้องกันเพื่อให้มั่นใจในคุณภาพของข้อมูล

3) Feature Engineering

• เปลี่ยนแปลงและสร้างคุณลักษณะใหม่: ใช้เทคนิคต่างๆ เช่น Scaling, Encoding, Dimensionality Reduction เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดล ขั้นตอนนี้มีความสำคัญอย่างมากในการดึง Insights ออกจากข้อมูล

4) Model Selection & Training

• เลือก Machine Learning Algorithm ที่เหมาะสม: พิจารณาปัจจัยต่างๆ เช่น ประเภทของปัญหา คุณลักษณะของข้อมูล และทรัพยากรการคำนวณที่มี
• Train Model: แบ่งข้อมูลออกเป็น Train และ Test และการทดสอบ ฝึกฝนโมเดลบนชุดการฝึกและใช้ชุดการตรวจสอบเพื่อปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์
• ประเมินประสิทธิภาพของ Model: ประเมิน Accuracy, Precision, Recall และตัวชี้วัดอื่นๆ ที่เกี่ยวข้อง (Relevant Metrics) โดยใช้ข้อมูล Test

5) Model Improvement & Iteration

• วิเคราะห์ผลลัพธ์: ระบุจุดที่ต้องปรับปรุงและทดลองด้วยแนวทางต่างๆ อาจใช้เทคนิค เช่น Feature Engineering, Algorithms, Hyper-parameters Tuning ที่แตกต่างกัน
• ทำซ้ำและปรับแต่ง: นี่เป็นกระบวนการทำซ้ำ ปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดลของคุณอย่างต่อเนื่องโดยการเรียนรู้จากผลลัพธ์และทำการปรับเปลี่ยน

6) Deployment & Communication

• Deployment: อาจนำ Model ไปใช้งานแบบให้บริการบน Web, API หรือรวมเข้ากับ Application ที่มีอยู่ ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับ Project
• Communication: จัดทำเอกสารสิ่งที่ค้นพบ แสดงภาพผลลัพธ์ อธิบายข้อจำกัดของ Model และผลกระทบที่อาจเกิดขึ้น นำเสนอ Insights กับ Stakeholders ในวิธีที่ผู้รับสารสามารถเข้าใจได้

Tips เพิ่มเติม

• Version Control (Code): ใช้เครื่องมือเช่น Git เพื่อติดตามการเปลี่ยนแปลงและช่วยในการทำงานร่วมกันอย่างมีประสิทธิภาพ
• จัดทำเอกสารอ้างอิง: จัดทำเอกสารที่ชัดเจนและกระชับของทั้งโครงการเพื่อให้เข้าใจและสามารถทำซ้ำได้
• พิจารณาผลกระทบทางจริยธรรม: คำนึงถึงความลำเอียงที่อาจเกิดขึ้นกับข้อมูลและ Model คำนึงถึงความเป็นธรรมและแนวทางปฏิบัติของ AI ที่มีความรับผิดชอบ (Responsible AI)

การทำ Data Science Project แบบครบวงจร ต้องใช้ทักษะการเรียนรู้ การทดลอง และการแก้ปัญหาอย่างต่อเนื่อง อย่ากลัวที่จะลองใช้แนวทางที่แตกต่าง สามารถหาข้อมูลเพิ่มเติม และขอความช่วยเหลือจาก Online Community

แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม

• Kaggle: แพลตฟอร์มสำหรับการแข่งขันวิทยาศาสตร์ข้อมูลและแหล่งการเรียนรู้
• Papers with code: ไดเรกทอรีของเอกสารวิจัยเกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิง
• Machine Learning Crash Courses: หลักสูตรออนไลน์ฟรีจาก Google
• DataCamp: แพลตฟอร์มสำหรับการเรียนรู้วิทยาศาสตร์ข้อมูลและทักษะการเขียนโปรแกรม

หมายเหตุ - Blog นี้ เป็นการเขียนร่วมกันกับ Gemini โดยใช้ตัวอย่าง Prompts ดังนี้

How to build an end-to-end data science project?

Note - การใช้ Prompt เหมือนกัน ในแต่ละครั้ง อาจให้คำตอบที่แตกต่างกัน