รู้จักกับ Simple ML สร้างโมเดลง่ายๆแบบไม่ต้องเขียนโค้ดด้วย Google Sheets

Google เปิดตัว add-on ตัวใหม่ Simple ML for Sheets หรือเรียกสั้นๆว่า Simple ML ในงาน Women in ML Symposium (ธ.ค. 2565) พัฒนาโดยทีมงาน Google Tensorflow

เรียกว่าเป็นอีกก้าวสำคัญที่ Google ช่วยให้คนทั่วไปสามารถเข้าถึง Machine Learning ได้ง่ายขึ้นผ่านโปรแกรม spreadsheets ที่เราคุ้นเคย แอดลองเล่นแล้วคือ Wow! ง่ายจนงง 55+

บทความนี้แอดจะมาสอนเทรนโมเดล ML ง่ายๆด้วยกันครับ

Simple ML for Sheets
Google Simple ML for Sheets

Table of Contents

Simple ML for Sheets

Simple ML สามารถทำงานพื้นฐานได้ทั้ง Regression และ Classification รวมถึงการหาค่า Abnormal Values ด้วย (คล้ายๆ anomaly detection)

โดยทีม Tensorflow จัดหนักจัดเต็ม เอาโมเดล State of The Art อย่าง Decision Forests มาใส่เป็น add-on ให้ใช้กันฟรีๆ เลือก learning algorithms ตระกูล tree-based ได้สามแบบ

  • Gradient Boosted Trees
  • Random Forest
  • Decision Tree

✅ จุดเด่นของ Simple ML คือกดแค่ 5 คลิก ใช้เวลารันโมเดลเร็วสุด 10 วินาที ทุกคนก็ได้ผลลัพธ์เอาไปใช้ต่อได้เลย ง่ายเหลือเชื่อ ตกงานแล้วแอด ยั๊ง 555+

ส่วนข้อจำกัดของ Simple ML คือใช้ได้กับข้อมูลขนาดเล็ก < 1 ล้าน examples เน้น fast iterations จริงๆแค่นี้ก็เยอะแล้ว 555+ เดาว่าตอนข้อมูลเริ่มเยอะ Sheets จะเริ่มหน่วงๆหน่อย

Install Add-On

วิธีการดาวน์โหลดและติดตั้ง add-on ให้ไปที่ Google Workspace Marketplace

ค้นหา add-on “Simple ML for Sheets” คลิก Install รอไม่เกิน 10-15 วินาที

ติดตั้ง Simple ML for Sheets
Google Workspace Marketplace

เปิด Google Sheets ขึ้นมา แล้วคลิกที่เมนู Extensions > Simple ML for Sheets > Start

Simple ML add-on
วิธีเรียกใช้งาน Simple ML Add-On

วิธีการใช้งาน Simple ML ทำได้ง่ายๆใน 3 ขั้นตอน

  1. เปิดข้อมูลใน Google Sheets
  2. เลือก task ที่ต้องการ เช่น Predict missing values
  3. กด Predict เพื่อรันโมเดล
Simple ML interface ใน google sheets
User Interface

Our First Model

✅ Google สร้าง beginner tutorials ไว้ให้ทุกคนลองทำตามง่ายๆภายใน 5 นาที ในตัวอย่างนี้แอดจะลองทำนาย species ของเพนกวินกับ palmer penguins dataset ในตำนาน 555+

Palmer Penguins Dataset for Simple ML
Palmer Penguins

ในตัวอย่างนี้เราจะเลือก task เป็น predict missing values นะครับ เป็นปัญหาแบบ supervised classification โดยเราจะใช้ฟีเจอร์ในคอลัมน์ A-G ทำนาย label ในคอลัมน์ H

ใน UI เราจะเลือกคอลัมน์ที่ต้องการทำนายที่ Column with empty cells

เวลาเทรนโมเดล ML ต้องเลือก task ให้ถูกต้อง
เลือก task และคอลัมน์ label ที่ต้องการทำนาย

Simple ML จะเตรียม features พวก categorical ให้เราหมดเลย คล้ายๆ AutoML เหมือนกัน (จริงๆจะเรียกว่า Simple AutoML เลยก็ได้ concept เดียวกันเลย 555+)

พอเรา set up ค่าทั้งหมดเสร็จแล้วกด Predict รอไม่กี่วินาทีก็จะได้ผลการทำนายแสดงในคอลัมน์ I และ J ตามลำดับ

  • I: Predicted Species
  • J: Confidence Level (Probability ยิ่งสูงยิ่งมั่นใจในผลการทำนายมาก)
model result ที่ได้จาก simple ML
model output/ predictions

เสร็จแล้ว ง่ายจนงง 555+ โมเดลส่งค่า predictions พร้อม confidence values ให้เราไปใช้งานใน analysis อื่นๆต่อได้เลย

Note – ถ้าใครต้องการจะ train custom model ให้เลื่อนไปดูที่หัวข้อ Advanced Tasks เดี๋ยวบทความหน้าแอดมาสอนทำแบบเต็มๆอีกทีนะครับ 😊

  • Train a model
  • Make predictions
  • Evaluate a model
  • Understand a model
  • Export a model

✅ จุดเด่นอีกอย่างของ custom model คือเราสามารถ Export Model เป็น code ไปใส่ใน Google Colab ได้ด้วย แล้วค่อยไป modify code เราต่อถ้าอยากจะปรับแก้ตรงส่วนไหน เร็วมาก!

Simple ML Tutorials

เพื่อนๆที่สนใจสามารถศึกษาเพิ่มเติมเรื่อง Simple ML ได้ที่ official blog นะครับ Google ยังเปิดคอร์สเรียนฟรีด้าน ML สำหรับผู้เริ่มต้นด้วย เข้าเรียนได้ที่ Google ML Education

คอร์สเรียนฟรี Google intro to ML

ตัวอย่างคอร์สเรียน Foundational Level

  • Introduction to Machine Learning
  • Machine Learning Crash Course
  • Problem Framing
  • Data Preparation and Feature Engineering
  • Testing and Debugging
  • Explore Advanced Courses

ส่วนแอดเตรียมสอนเรื่องนี้เพิ่มใน Data Science Bootcamp เราแล้ว ของเล่นใหม่ สุดยอด 555+

Leave a Reply