AI Engineering ตอนที่ 4: Dataset สำหรับวิจัย - คู่มือฉบับสมบูรณ์

jitaret@gmail.com (เหน่ง) — Thu, 09 Apr 2026 23:12:00 +0700

📊 AI Engineering ตอนที่ 4: Dataset สำหรับวิจัย - คู่มือฉบับสมบูรณ์

ซีรีส์: AI Engineering สำหรับนักพัฒนาชุมชน

ผู้เขียน: เหน่ง (นักวิชาการพัฒนาชุมชน)
สังกัด: กรมการพัฒนาชุมชน กระทรวงมหาดไทย
วันที่: 9 เมษายน 2569

📌 Dataset คืออะไร?

ภาพ: แนวคิด Dataset - ภาพประกอบจาก Unsplash

Dataset (ชุดข้อมูล) คือ การนำข้อมูลที่มีคุณสมบัติเหมือนกันมาจัดเป็นชุดให้ถูกต้องตามโครงสร้างข้อมูล

ลองนึกภาพง่ายๆ ว่ามันเหมือนกับ:

📝 ตาราง Excel หรือ Spreadsheet
📋 สมุดบันทึก ที่เก็บข้อมูลลูกค้า
🗃️ แฟ้มเอกสาร ที่จัดหมวดหมู่ไว้อย่างดี

โครงสร้างของ Dataset:

ชื่อ	อายุ	เพศ	อาชีพ	รายได้ต่อเดือน
สมชาย	28	ชาย	พนักงานบริษัท	25,000 บาท
สมใจ	35	หญิง	ธุรกิจส่วนตัว	45,000 บาท
วิชัย	42	ชาย	ข้าราชการ	30,000 บาท
มาลี	26	หญิง	พนักงานบริษัท	22,000 บาท

จากตารางนี้:

แถว (Row) = 1 ตัวอย่าง (1 คน) → เรียกว่า “Sample” หรือ “Data Point”
คอลัมน์ (Column) = คุณสมบัติของข้อมูล → เรียกว่า “Feature” หรือ “Attribute”

💡 อ่านเพิ่มเติม: ตอนที่ 3: RAG - วิธีเชื่อมต่อ AI กับฐานข้อมูล

❤️ ทำไม Dataset สำคัญสำหรับ AI?

มีสุภาษิตของคนในวงการ AI ที่ว่า:

“ข้อมูลคือหัวใจของ AI” 💯

หรือพูดอีกแบบคือ “Garbage In, Garbage Out” 🗑️

หมายความว่า ถ้าข้อมูลไม่ดี โมเดล AI ก็ไม่สามารถเรียนรู้ได้อย่างถูกต้อง

บทบาทของ Dataset ใน 3 ขั้นตอน:

ขั้นตอน	คำอังกฤษ	คำอธิบาย	ทำไมถึงสำคัญ
การฝึก	Training	Dataset ให้ตัวอย่างที่โมเดลใช้เรียนรู้รูปแบบ	เป็นพื้นฐานให้โมเดล “จำ” และ “เข้าใจ” รูปแบบของข้อมูล
การตรวจสอบ	Validation	ช่วยปรับแต่งประสิทธิภาพของโมเดล	ใช้ตรวจสอบว่าโมเดลทำงานได้ดีแค่ไหน ก่อนนำไปใช้จริง
การทดสอบ	Testing	ข้อมูลที่ไม่เคยเห็น ใช้วัดความสามารถจริงของโมเดล	เป็นการทดสอบของจริงว่าโมเดลทำงานได้ดีจริงหรือไม่

ตัวอย่างจริง:

สมมติเราจะสร้าง AI ทำนายราคาบ้าน

🏠 Training Data:

บ้าน 1,000 หลัง พร้อมราคาจริง
AI เรียนรู้ว่า “บ้าน 3 ห้องนอน อยู่ในเมือง ราคาเท่าไหร่”

🏠 Validation Data:

บ้าน 200 หลัง
ใช้ปรับแต่งโมเดลว่า “ควรให้น้ำหนักอะไรมากกว่ากัน”

🏠 Testing Data:

บ้าน 100 หลัง ที่ AI ไม่เคยเห็น
ถ้าทำนายได้ใกล้เคียงราคาจริง = โมเดลดี!

🗂️ ประเภทของ Dataset

1. แบ่งตามการกำกับข้อมูล (Labeling):

Labeled Data (ข้อมูลมีป้ายกำกับ)

คือข้อมูลที่มีการระบุคำตอบหรือหมวดหมู่ไว้ชัดเจน

รูปภาพ	ป้ายกำกับ
🐱	แมว
🐕	สุนัข
🐱	แมว
🦅	นก

ข้อดี: โมเดลเรียนรู้ได้ตรงไปตรงมา เพราะรู้คำตอบแล้ว

ข้อเสีย: ต้องใช้แรงงานคนในการติดป้าย (Labeling) ทำให้มีราคาแพง

Unlabeled Data (ข้อมูลไม่มีป้ายกำกับ)

คือข้อมูลดิบที่ไม่มีการระบุคำตอบ

ตัวอย่าง:

รูปภาพหลายพันรูป (ไม่ได้บอกว่าคืออะไร)
ข้อความอีเมลหลายพันฉบับ (ไม่ได้บอกว่าอันไหนสแปม)

ข้อดี: หาได้ง่าย มีเยอะ ไม่ต้องใช้แรงงานในการติดป้าย

ข้อเสีย: ยากกว่าในการสอนโมเดล ต้องใช้เทคนิคพิเศษ

Semi-Supervised Data (ข้อมูลกึ่งกำกับ)

คือการผสมระหว่าง 2 แบบข้างบน

ตัวอย่าง:

รูปภาพ 10,000 รูป แต่มีป้ายเพียง 1,000 รูป
อีเมล 100,000 ฉบับ แต่รู้ว่า 5,000 ฉบับเป็นสแปม

ข้อดี: ใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่มีป้ายน้อยๆ ให้เรียนรู้ข้อมูลที่ไม่มีป้ายด้วย

2. แบ่งตามโครงสร้าง:

Structured Data (ข้อมูลมีโครงสร้าง)

ข้อมูลที่จัดเก็บในรูปแบบที่เป็นระเบียบ มีช่องให้กรอกชัดเจน

ตัวอย่าง:

ฐานข้อมูลลูกค้า
Excel ข้อมูลพนักงาน
ตารางราคาสินค้า

ข้อดี: วิเคราะห์ง่าย เข้าถึงง่าย ใช้พื้นที่น้อย

Unstructured Data (ข้อมูลไม่มีโครงสร้าง)

ข้อมูลที่ไม่มีรูปแบบตายตัว อยู่ในรูปแบบอิสระ

ตัวอย่าง:

📝 ข้อความ (Text)
🖼️ รูปภาพ (Image)
🎵 เสียง (Audio)
🎬 วิดีโอ (Video)

ความท้าทาย: ต้องใช้เทคนิคพิเศษ เช่น NLP หรือ Computer Vision ในการวิเคราะห์

🆓 แหล่งข้อมูล Dataset ฟรี

1. Kaggle — สวรรค์ของ Data Scientist 🥇

Kaggle เป็นแพลตฟอร์มที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในโลกสำหรับ Data Science

จุดเด่น:

มี Dataset หลายหมื่นชุดข้อมูล
มีทั้งผู้เชี่ยวชาญและมือใหม่แชร์ข้อมูล
สามารถดู Discussion และ Code ของคนอื่นได้
มี Competitions ที่ให้ลองทักษะ

Free Tier 2026:

30 ชั่วโมง GPU/สัปดาห์ (Kaggle Notebooks)
100GB Dataset storage

ลิงก์: kaggle.com/datasets

2. UCI Machine Learning Repository 🏛️

UCI ML Repository เป็นแหล่งข้อมูลคลาสสิกที่มีชื่อเสียงมากๆ ในวงการ Machine Learning

จุดเด่น:

มี Dataset กว่า 689 ชุดข้อมูล
ข้อมูลส่วนใหญ่ clean และพร้อมใช้งาน
เหมาะสำหรับมือใหม่เริ่มต้น
มีเอกสารอธิบายข้อมูลชัดเจน

ลิงก์: archive.ics.uci.edu

3. Google Dataset Search 🔍

Google Dataset Search เป็นเครื่องมือค้นหา Dataset จากหลายแหล่งทั่วโลก

จุดเด่น:

ค้นหาข้อมูลจากหลายแหล่งในครั้งเดียว
รองรับหลายหัวข้อ
มีตัวกรองวันที่ ประเภทข้อมูล
แสดงข้อมูล License ให้เห็นชัดเจน

ลิงก์: datasetsearch.research.google.com

4. data.world 🌍

data.world เป็นแพลตฟอร์มที่น่าสนใจมากๆ เพราะสามารถทำงานกับข้อมูลได้โดยตรงบนเว็บไซต์

จุดเด่น:

ทำงานบนเว็บได้โดยไม่ต้องติดตั้งโปรแกรม
รองรับ SQL Query
มี API ให้ใช้งาน
ชุมชน active แชร์ข้อมูลบ่อย

ลิงก์: data.world

5. World Bank Data 🏦

สำหรับคนที่สนใจข้อมูลด้านเศรษฐกิจ สังคม และการพัฒนา

จุดเด่น:

ข้อมูลเศรษฐกิจและสังคมจากทั่วโลก
อัปเดตสม่ำเสมอ
มี Visualization ในตัว
ดาวน์โหลดได้หลายรูปแบบ (CSV, Excel, XML)

ลิงก์: data.worldbank.org

ตารางสรุปแหล่งข้อมูล Dataset ฟรี:

แหล่ง	จุดเด่น	ลิงก์
Kaggle	Dataset หลากหลาย, 30 ชม. GPU/สัปดาห์	kaggle.com/datasets
UCI ML	ข้อมูลคลาสสิก 689+ ชุด เหมาะเริ่มต้น	archive.ics.uci.edu
Google Dataset Search	ค้นหาข้อมูลจากทุกแหล่ง	datasetsearch.research.google.com
Hugging Face	ข้อมูลภาษา, โมเดล, Dataset	huggingface.co/datasets
World Bank Data	ข้อมูลเศรษฐกิจ-สังคมระดับโลก	data.worldbank.org

🆕 โมเดล AI สำหรับงานวิจัย (2026)

Qwen 3.5 และ Gemma 4

นอกจาก Dataset แล้ว การเลือกโมเดลที่เหมาะสมก็สำคัญ:

โมเดล	จุดเด่น	รันบน Laptop
Qwen 3.5	122B params, ภาษาไทยดี, ฟรี 1M tokens/เดือน	✅ ได้ (64GB RAM)
Gemma 4	Open-source, ปรับแต่งได้	✅ ได้ (32GB RAM)
Llama 4	Open-source, $0.15/1M tokens	✅ ได้

ทำไมต้องรู้? เลือกโมเดลที่รันบนเครื่องตัวเองได้ ช่วยประหยัดค่าใช้จ่ายและรักษา Privacy

🛠️ วิธีสร้าง Dataset เอง

บางครั้งการหา Dataset จากข้างนอกมาใช้อาจไม่ตรงกับความต้องการของเรา การสร้าง Dataset เองก็เป็นอีกทางเลือกที่น่าสนใจ

ขั้นตอนที่ 1: กำหนดวัตถุประสงค์ 🎯

ตอบคำถามเหล่านี้ก่อน:

ต้องการข้อมูลอะไร (What)
เอาไปใช้ทำอะไร (How)
ใครจะเป็นคนใช้ (Who)
ต้องการข้อมูลกี่ชุด/กี่รายการ (How much)

ตัวอย่าง: “อยากสร้าง Dataset รีวิวร้านอาหารไทย เพื่อใช้วิเคราะห์ความรู้สึกของลูกค้า (Sentiment Analysis) จำนวน 10,000 รีวิว”

ขั้นตอนที่ 2: รวบรวมข้อมูล (Data Collection) 📥

Primary Data (ข้อมูลปฐมภูมิ):

ข้อมูลที่เราเก็บเองโดยตรงจากแหล่งข้อมูล:

แบบสอบถาม (Survey): ส่งให้กลุ่มเป้าหมายตอบ
การสัมภาษณ์ (Interview): พูดคุยเก็บข้อมูลเชิงลึก
การสังเกต (Observation): เก็บข้อมูลจากการดู/ใช้งานจริง
การทดลอง (Experiment): เก็บข้อมูลจากการทดลองที่เราควบคุม

Secondary Data (ข้อมูลทุติยภูมิ):

ข้อมูลที่มีคนเก็บไว้แล้ว เรานำมาใช้:

ข้อมูลจากเว็บไซต์ (Web Scraping): ดึงข้อมูลจากเว็บ
API: ดึงข้อมูลจากบริการต่างๆ เช่น X API, Google Maps API
ข้อมูลจากหน่วยงานราชการ: สถิติ กรมต่างๆ
ข้อมูลจากงานวิจัย: งานวิจัยเก่าที่เปิดเผยต่อสาธารณะ

ขั้นตอนที่ 3: จัดโครงสร้างข้อมูล (Data Structuring) 📋

กำหนด Column/Field: แต่ละคอลัมน์เก็บข้อมูลอะไร
กำหนด Data Type: ข้อมูลเป็น Text, Number, Date หรืออื่นๆ
สร้างไฟล์: ใช้รูปแบบ CSV, JSON, Excel หรือ Database
กำหนด Primary Key: หมายเลขหรือ ID ที่ไม่ซ้ำกัน

ขั้นตอนที่ 4: ติดป้ายกำกับ (Labeling) 🏷️

สำหรับงาน Machine Learning เราต้องมี “Label” หรือ “คำตอบ” ให้โมเดลเรียนรู้:

Classification: ติดป้ายว่าข้อมูลอยู่ใน class ไหน เช่น Positive/Negative
Object Detection: วาดกรอบรอบวัตถุ + ระบุชนิด
Sentiment Analysis: ระบุว่ารีวิวเป็น ดี/เฉย/ไม่ดี

วิธี Labeling:

ทำเอง (Manual Labeling)
ใช้ Tool ช่วย เช่น Label Studio, Prodigy
ใช้ Crowd-sourcing เช่น Amazon Mechanical Turk

ขั้นตอนที่ 5: เก็บรักษาและจัดการ (Storage & Management) 💾

เลือกรูปแบบไฟล์: CSV สำหรับข้อมูลตาราง, JSON สำหรับข้อมูลซับซ้อน
สร้าง Documentation: อธิบายว่าแต่ละ Column คืออะไร
Version Control: เก็บหลายเวอร์ชัน เผื่อต้องย้อนกลับ
Backup: สำรองข้อมูลไว้หลายที่
License: กำหนดว่าใครใช้ได้บ้าง

🧹 การทำความสะอาดข้อมูล (Data Cleaning)

ได้ยินมั้ยครับ ที่ชาว Data Science พูดว่า “80% ของเวลาทำงานคือการทำความสะอาดข้อมูล” 😱

ข้อมูลดิบที่เราได้มามักมีปัญหาหลายอย่าง เช่น ข้อมูลหาย ข้อมูลซ้ำ ข้อมูลผิดรูปแบบ ถ้าไม่แก้ไขก่อน โมเดลที่เราสร้างก็จะมีปัญหาได้

12 ขั้นตอน Data Cleaning:

ขั้นตอน	สิ่งที่ทำ	เครื่องมือ
1	ตรวจสอบ Missing Values	`df.isnull().sum()`
2	ลบข้อมูลซ้ำ	`df.drop_duplicates()`
3	ตรวจสอบประเภทข้อมูล	`df.dtypes`
4	แก้ไขค่าผิดปกติ (Outliers)	IQR Method
5	จัดการ Missing Data	`df.dropna()` หรือ `df.fillna()`
6	ลบคอลัมน์ไม่จำเป็น	`df.drop(columns=[...])`
7	จัดการ Text Data	`.str.lower()`, `.str.strip()`
8	ตรวจสอบความสอดคล้อง	Condition checks
9	จัดการ Encoding	One-Hot, Label Encoding
10	Normalization/Standardization	MinMaxScaler, StandardScaler
11	บันทึกข้อมูลที่ทำความสะอาดแล้ว	`df.to_csv()`
12	สร้างเอกสาร (Documentation)	README, Data Dictionary

🏛️ Use Cases สำหรับงานวิจัย/ชุมชน

ภาพ: AI เพื่อสังคม - ภาพประกอบจาก Unsplash

ด้าน	ตัวอย่างการใช้ Dataset
สุขภาพ	วิเคราะห์ภาพ X-ray วินิจฉัยโรค, พยากรณ์การระบาด
การศึกษา	GenAI เพื่อการศึกษาสำหรับผู้ด้อยโอกาส
สิ่งแวดล้อม	วิเคราะห์ข้อมูลสภาพอากาศ, พยากรณ์น้ำท่วม
การเกษตร	พยากรณ์ผลผลิต, ตรวจจับโรคพืช
ความเหลื่อมล้ำ	ระบุผู้ต้องการความช่วยเหลือทางสังคม
ความปลอดภัย	ตรวจจับการทุจริต, อาชญากรรม

ตัวอย่างจริง:

1. สุขภาพ:

1- วิเคราะห์ภาพ X-ray วินิจฉัยโรคปอด
2- พยากรณ์การระบาดของโรคติดเชื้อ
3- ระบุผู้ป่วยที่มีความเสี่ยงสูง

2. การศึกษา:

1- GenAI เพื่อการสอนพิเศษ
2- วิเคราะห์ผลการเรียนเพื่อปรับปรุงหลักสูตร
3- แนะนำเส้นทางการเรียนรู้ส่วนบุคคล

3. สิ่งแวดล้อม:

1- วิเคราะห์ข้อมูลสภาพอากาศ
2- พยากรณ์น้ำท่วม/ภัยแล้ง
3- ติดตามการเปลี่ยนแปลงของป่าไม้

4. การเกษตร:

1- พยากรณ์ผลผลิตพืชผล
2- ตรวจจับโรคพืชจากภาพถ่าย
3- แนะนำเวลาปลูกและเก็บเกี่ยว

หลักการสำคัญ:

1✅ ต้องมีข้อมูลที่มีคุณภาพ และ จริยธรรม
2✅ ร่วมมือกับชุมชนท้องถิ่น เพื่อเข้าใจปัญหาจริง
3✅ เน้น ความโปร่งใส และ ความเป็นธรรม (ไม่ Bias)

📚 สรุป

สิ่งที่ได้เรียนรู้:

✅ Dataset คืออะไร — ชุดข้อมูลที่จัดอย่างเป็นระบบ
✅ ทำไมสำคัญ — “ข้อมูลคือหัวใจของ AI”
✅ ประเภทของ Dataset — Labeled, Unlabeled, Semi-Supervised
✅ แหล่งข้อมูลฟรี — Kaggle, UCI, Google Dataset Search
✅ วิธีสร้าง Dataset เอง — 5 ขั้นตอน
✅ Data Cleaning — 12 ขั้นตอนสำคัญ
✅ Use Cases — AI เพื่อสังคม

คำแนะนำ:

1💡 เริ่มจาก Dataset เล็กๆ ก่อน
2💡 ใช้ Dataset ฟรีที่มีอยู่ก่อนสร้างเอง
3💡 ทำความสะอาดข้อมูลให้ดีก่อนสอน AI
4💡 เก็บเอกสารประกอบเสมอ

🔗 อ่านบทความที่เกี่ยวข้อง:

ตอนที่ 3: RAG - วิธีเชื่อมต่อ AI กับฐานข้อมูล
ตอนที่ 5: Agentic AI - เมื่อ AI ทำงานแทนคุณ
ตอนที่ 6: Fine-tuning - ปรับแต่ง AI ให้เชี่ยวชาญ

📬 ติดต่อได้ที่

Telegram: https://t.me/Jitaret
Email: jitaret@gmail.com

📚 ซีรีส์อ้างอิง

บทความชุดนี้เขียนโดยอ้างอิงจากหนังสือ “AI Engineering” โดย Chip Huyen

📖 หนังสือ: AI Engineering
🐙 GitHub: chiphuyen/aie-book
👩‍💻 ผู้เขียน: Chip Huyen

หมายเหตุ: บทความชุดนี้ปรับเนื้อหาให้เหมาะกับบริบทของนักพัฒนาชุมชนไทย โดยเพิ่มตัวอย่าง Use Cases ในภาครัฐและชุมชน

📚 อ่านบทความอื่นในซีรีส์

ตอน	หัวข้อ	ลิงก์
1	วางแผน AI App	อ่านตอนที่ 1
2	Prompt Engineering	อ่านตอนที่ 2
3	RAG	อ่านตอนที่ 3
5	Agentic AI	อ่านตอนที่ 5
6	Fine-tuning AI Models	อ่านตอนที่ 6
7	สรุปซีรีส์	อ่านตอนที่ 7

ซีรีส์: AI Engineering สำหรับนักพัฒนาชุมชน
ตอนที่ 4/7: Dataset สำหรับวิจัย
โดย เหน่ง - นักวิชาการพัฒนาชุมชน
กรมการพัฒนาชุมชน กระทรวงมหาดไทย

ขอบคุณที่ติดตามครับ! 🙏

พบกันใหม่ในตอนต่อไป! 🚀

Research on Code & Community

AI Engineering ตอนที่ 4: Dataset สำหรับวิจัย - คู่มือฉบับสมบูรณ์

📊 AI Engineering ตอนที่ 4: Dataset สำหรับวิจัย - คู่มือฉบับสมบูรณ์

📋 สารบัญ

📌 Dataset คืออะไร?

โครงสร้างของ Dataset:

❤️ ทำไม Dataset สำคัญสำหรับ AI?

บทบาทของ Dataset ใน 3 ขั้นตอน:

ตัวอย่างจริง:

🗂️ ประเภทของ Dataset

1. แบ่งตามการกำกับข้อมูล (Labeling):

Labeled Data (ข้อมูลมีป้ายกำกับ)

Unlabeled Data (ข้อมูลไม่มีป้ายกำกับ)

Semi-Supervised Data (ข้อมูลกึ่งกำกับ)

2. แบ่งตามโครงสร้าง:

Structured Data (ข้อมูลมีโครงสร้าง)

Unstructured Data (ข้อมูลไม่มีโครงสร้าง)

🆓 แหล่งข้อมูล Dataset ฟรี

1. Kaggle — สวรรค์ของ Data Scientist 🥇

2. UCI Machine Learning Repository 🏛️

3. Google Dataset Search 🔍

4. data.world 🌍

5. World Bank Data 🏦

🆕 โมเดล AI สำหรับงานวิจัย (2026)

Qwen 3.5 และ Gemma 4

🛠️ วิธีสร้าง Dataset เอง

ขั้นตอนที่ 1: กำหนดวัตถุประสงค์ 🎯

ขั้นตอนที่ 2: รวบรวมข้อมูล (Data Collection) 📥

Primary Data (ข้อมูลปฐมภูมิ):

Secondary Data (ข้อมูลทุติยภูมิ):

ขั้นตอนที่ 3: จัดโครงสร้างข้อมูล (Data Structuring) 📋

ขั้นตอนที่ 4: ติดป้ายกำกับ (Labeling) 🏷️

ขั้นตอนที่ 5: เก็บรักษาและจัดการ (Storage & Management) 💾

🧹 การทำความสะอาดข้อมูล (Data Cleaning)

12 ขั้นตอน Data Cleaning:

🏛️ Use Cases สำหรับงานวิจัย/ชุมชน

AI for Social Good (AI เพื่อสังคม):

ตัวอย่างจริง:

1. สุขภาพ:

2. การศึกษา:

3. สิ่งแวดล้อม:

4. การเกษตร:

หลักการสำคัญ:

📚 สรุป

สิ่งที่ได้เรียนรู้:

คำแนะนำ:

🔗 อ่านบทความที่เกี่ยวข้อง:

📬 ติดต่อได้ที่

📚 ซีรีส์อ้างอิง

📚 อ่านบทความอื่นในซีรีส์