AI

Synthetic Data Generation Ai

📅 2026-02-09 | โดย อ.บอม กิตติทัศน์ เจริญพนาสิทธิ์ — SiamCafe.net Since 1997

Synthetic Data Generation AI คืออะไร / ทำไมถึงสำคัญ

น้องๆ เคยเจอปัญหาแบบนี้มั้ย? อยากทำโมเดล AI เจ๋งๆ แต่ข้อมูลที่มีมันน้อยนิด แถมบางทียังเป็นข้อมูลส่วนตัวที่เอามาใช้ตรงๆ ไม่ได้อีก สมัยผมทำร้านเน็ตฯ ข้อมูลลูกค้าเป็นเรื่อง sensitive มาก จะเอามาเทรน AI นี่คิดหนักเลย

Synthetic data generation หรือการสร้างข้อมูลสังเคราะห์ด้วย AI นี่แหละ คือพระเอกขี่ม้าขาวที่จะมาช่วยเราแก้ปัญหานี้ มันคือการใช้ AI สร้างข้อมูลชุดใหม่ขึ้นมา โดยที่ข้อมูลชุดใหม่นี้มีลักษณะคล้ายกับข้อมูลจริง แต่ไม่ใช่ข้อมูลจริง ทำให้เราสามารถเอาไปใช้เทรนโมเดล AI ได้โดยไม่ต้องกังวลเรื่องความเป็นส่วนตัว หรือข้อจำกัดของข้อมูลที่มีอยู่

ทำไมมันถึงสำคัญน่ะเหรอ? ลองคิดดูนะ ถ้าเรามีข้อมูลสังเคราะห์เยอะๆ เราก็สามารถเทรนโมเดล AI ให้แม่นยำขึ้นได้ โดยที่ไม่ต้องเสียเงินเสียเวลาไปกับการเก็บข้อมูลจริง แถมยังไม่ต้องเสี่ยงกับการละเมิดความเป็นส่วนตัวอีกด้วย SiamCafe Blog เรามีบทความเรื่องนี้เยอะเลย ลองไปอ่านดูนะ

พื้นฐานที่ต้องรู้

Data Distribution คืออะไร?

Data distribution หรือการกระจายตัวของข้อมูล คือการที่เราดูว่าข้อมูลของเรามีการกระจายตัวอย่างไร เช่น ข้อมูลส่วนใหญ่อยู่ตรงไหน มีค่าผิดปกติ (outlier) เยอะไหม การเข้าใจ data distribution จะช่วยให้เราสร้าง synthetic data ที่มีลักษณะใกล้เคียงกับข้อมูลจริงมากที่สุด สมัยผมทำร้านเน็ตฯ ผมต้องดู data distribution ของการใช้งานอินเทอร์เน็ตของลูกค้า เพื่อวางแผนการจัดการ bandwidth ให้เหมาะสม

Generative Models ตัวไหนที่นิยมใช้

Generative models คือ AI ที่สามารถสร้างข้อมูลใหม่ๆ ได้ โมเดลที่นิยมใช้ในการสร้าง synthetic data มีหลายแบบ เช่น

• GANs (Generative Adversarial Networks): เป็นโมเดลที่ประกอบด้วยสองส่วน คือ Generator (ตัวสร้างข้อมูล) และ Discriminator (ตัวแยกแยะข้อมูลจริงกับข้อมูลปลอม) ทั้งสองส่วนจะแข่งกันไปเรื่อยๆ จน Generator สามารถสร้างข้อมูลที่ Discriminator แยกไม่ออก
• VAEs (Variational Autoencoders): เป็นโมเดลที่ใช้การเข้ารหัสและถอดรหัสข้อมูล เพื่อสร้างข้อมูลใหม่ที่มีลักษณะคล้ายกับข้อมูลเดิม
• Diffusion Models: โมเดลที่ค่อยๆ เพิ่ม noise ลงในข้อมูล แล้วเรียนรู้ที่จะลด noise นั้นออก เพื่อสร้างข้อมูลใหม่

# ตัวอย่าง code GANs (pseudo-code)
generator = Generator()
discriminator = Discriminator()

for epoch in range(num_epochs):
  # Train discriminator
  real_data = get_real_data()
  fake_data = generator.generate(noise)
  discriminator_loss = discriminator.train(real_data, fake_data)

  # Train generator
  noise = generate_noise()
  generator_loss = generator.train(noise)

Domain Knowledge สำคัญไฉน

Domain knowledge หรือความรู้ในสาขาที่เราสนใจ เป็นสิ่งสำคัญมากในการสร้าง synthetic data เพราะจะช่วยให้เราเข้าใจว่าข้อมูลแบบไหนที่มีความสมเหตุสมผล และข้อมูลแบบไหนที่ไม่น่าจะเป็นไปได้ เช่น ถ้าเราต้องการสร้าง synthetic data สำหรับข้อมูลทางการแพทย์ เราก็ต้องมีความรู้เกี่ยวกับโรคต่างๆ อาการต่างๆ และยาต่างๆ เพื่อให้ synthetic data ที่เราสร้างขึ้นมามีความน่าเชื่อถือ สมัยผมทำร้านเน็ตฯ ผมต้องรู้เรื่อง network protocols ถึงจะแก้ปัญหาเน็ตช้าได้

วิธีใช้งาน / เริ่มต้นยังไง

การใช้งาน synthetic data generation AI ไม่ได้ยากอย่างที่คิด น้องๆ สามารถเริ่มต้นได้ง่ายๆ โดยการใช้ libraries หรือ frameworks ที่มีอยู่มากมาย เช่น Synthetic Data Vault (SDV), Gretel.ai, และ Mostly AI แต่ละตัวก็มีข้อดีข้อเสียต่างกันไป เลือกที่เหมาะกับงานของเรา

หลักการง่ายๆ คือ เราต้องเตรียมข้อมูลจริงของเราก่อน จากนั้นก็เลือก generative model ที่เหมาะสม แล้วก็ train โมเดลด้วยข้อมูลจริงของเรา หลังจากนั้นเราก็สามารถใช้โมเดลที่ train แล้วสร้าง synthetic data ได้เลย

ขั้นตอนปฏิบัติจริง

การเตรียมข้อมูล (Data Preparation)

ขั้นตอนแรกคือการเตรียมข้อมูลจริงของเราให้พร้อมใช้งาน ข้อมูลควรจะสะอาด (clean) และอยู่ในรูปแบบที่เหมาะสมกับ generative model ที่เราเลือก ถ้าข้อมูลมี missing values หรือ outliers เราก็ต้องจัดการให้เรียบร้อยก่อน สมัยผมทำร้านเน็ตฯ ผมต้อง clean log files ก่อนเอาไปวิเคราะห์

# ตัวอย่าง code การจัดการ missing values ใน pandas
import pandas as pd

# อ่านข้อมูลจาก CSV file
df = pd.read_csv('real_data.csv')

# เติม missing values ด้วยค่าเฉลี่ย
df.fillna(df.mean(), inplace=True)

# ลบแถวที่มี missing values
df.dropna(inplace=True)

การเลือกโมเดลและ Train โมเดล

เลือก generative model ที่เหมาะสมกับประเภทของข้อมูลของเรา เช่น ถ้าข้อมูลเป็น tabular data เราอาจจะใช้ Tabular GAN หรือ VAE แต่ถ้าข้อมูลเป็น image data เราอาจจะใช้ Convolutional GAN หรือ Diffusion Model หลังจากเลือกโมเดลได้แล้ว เราก็ต้อง train โมเดลด้วยข้อมูลจริงของเรา โดยทั่วไปเราจะแบ่งข้อมูลออกเป็น training set และ validation set เพื่อใช้ในการประเมินประสิทธิภาพของโมเดล

การสร้างและประเมินคุณภาพ Synthetic Data

หลังจาก train โมเดลเสร็จแล้ว เราก็สามารถใช้โมเดลนั้นสร้าง synthetic data ได้เลย แต่สิ่งที่สำคัญคือเราต้องประเมินคุณภาพของ synthetic data ที่เราสร้างขึ้นมาด้วย ว่ามันมีความใกล้เคียงกับข้อมูลจริงมากแค่ไหน มี metrics หลายอย่างที่เราสามารถใช้ประเมินได้ เช่น Privacy Score, Utility Score, และ Similarity Score

ถ้า synthetic data ที่เราสร้างขึ้นมามีคุณภาพไม่ดี เราก็อาจจะต้องปรับ hyperparameters ของโมเดล หรือเปลี่ยนไปใช้โมเดลอื่น

เปรียบเทียบกับทางเลือกอื่น

Synthetic data generation ไม่ใช่ทางเลือกเดียวในการแก้ปัญหาข้อมูลน้อย หรือปัญหาความเป็นส่วนตัว ยังมีทางเลือกอื่นอีก เช่น Data Augmentation และ Differential Privacy แต่ละทางเลือกก็มีข้อดีข้อเสียต่างกัน

ทางเลือก	ข้อดี	ข้อเสีย
Synthetic Data Generation	สร้างข้อมูลได้เยอะ, รักษาความเป็นส่วนตัว	ต้องใช้ generative model, อาจจะสร้างข้อมูลที่ไม่สมจริง
Data Augmentation	ใช้งานง่าย, ไม่ต้องใช้ generative model	สร้างข้อมูลได้จำกัด, อาจจะไม่ได้แก้ปัญหาเรื่องความเป็นส่วนตัว
Differential Privacy	รักษาความเป็นส่วนตัวได้ดี	อาจจะทำให้ข้อมูลมีความแม่นยำน้อยลง

สมัยผมทำร้านเน็ตฯ ผมเคยใช้ Data Augmentation ในการเพิ่มจำนวนข้อมูลลูกค้า เพื่อทำนายแนวโน้มการใช้งานอินเทอร์เน็ต แต่สุดท้ายก็พบว่า synthetic data generation ให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่า เพราะสามารถสร้างข้อมูลที่มีความหลากหลายมากกว่า

สรุปคือ Synthetic Data Generation เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังมากในการพัฒนา AI ยุคใหม่ ช่วยให้เราสามารถสร้างโมเดล AI ที่แม่นยำและปลอดภัยได้ SiamCafe Blog มีเคสตัวอย่างการใช้งาน Synthetic Data ในอุตสาหกรรมต่างๆ ลองเข้าไปอ่านเพิ่มเติมดูนะ

Best Practices / เคล็ดลับจากประสบการณ์

เอาล่ะน้องๆ มาถึงส่วนสำคัญละ ประสบการณ์ตรงจากพี่บอมเลย สมัยผมทำร้านเน็ตนี่ เจอมาหมด ตั้งแต่เด็กแฮกเกมส์ยันไวรัสลงเครื่อง เรื่อง Synthetic Data ก็เหมือนกัน ต้องลองผิดลองถูก

อย่าคิดว่ามันง่าย แค่สร้างข้อมูลปลอมๆ แล้วจบ มันมีอะไรมากกว่านั้นเยอะ! ไม่งั้นจะเสียเวลาเปล่า แถมผลลัพธ์ออกมาไม่ดีอีกต่างหาก

3-4 เทคนิคที่ใช้ได้จริง

1. เข้าใจ Data Distribution ก่อน: น้องต้องรู้ก่อนว่าข้อมูลจริงที่เรามี มันมีการกระจายตัวยังไง เช่น อายุของลูกค้าส่วนใหญ่อยู่ช่วงไหน รายได้เฉลี่ยเท่าไหร่ ถ้าน้องสร้างข้อมูลปลอมแบบมั่วๆ โอกาสที่โมเดล AI จะเรียนรู้ผิดๆ ก็สูงมาก

2. เลือก Algorithm ให้เหมาะสม: Algorithm ในการสร้าง Synthetic Data มันมีเยอะแยะ ตั้งแต่แบบง่ายๆ อย่างการสุ่มค่า ไปจนถึงซับซ้อนอย่าง GANs (Generative Adversarial Networks) ถ้าน้องมีข้อมูลน้อยๆ อาจจะใช้เทคนิค Oversampling ธรรมดาก็ได้ แต่ถ้าต้องการความสมจริงมากๆ GANs อาจจะตอบโจทย์กว่า แต่ก็ต้องแลกมาด้วยความซับซ้อนในการ Implement ที่มากขึ้น

3. ระวัง Data Leakage: อันนี้สำคัญมาก! อย่าให้ข้อมูลจริงรั่วไหลเข้าไปใน Synthetic Data เด็ดขาด! ไม่งั้นมันจะกลายเป็นว่าเราเอาข้อมูลจริงมาเทรน AI โดยตรง ซึ่งผิดหลักการของการใช้ Synthetic Data ที่ต้องการจะแก้ปัญหาเรื่องความเป็นส่วนตัว

สมัยผมทำร้านเน็ต เคยเจอเคสที่ลูกค้าเอาข้อมูลบัตรเครดิตมาใส่ในโปรแกรม คิดว่าปลอดภัย แต่สุดท้ายโดนแฮก เพราะโปรแกรมมันไม่ได้เข้ารหัสข้อมูลให้ดีพอ เรื่อง Data Leakage นี่ต้องระวังให้มาก เหมือนกันเลย

4. Evaluate ผลลัพธ์อย่างสม่ำเสมอ: สร้าง Synthetic Data แล้ว อย่าเพิ่งดีใจ รีบเอาไปลองเทรนโมเดล AI ดู แล้ววัดผลออกมา ว่าประสิทธิภาพมันดีขึ้นจริงไหม ถ้าไม่ดีขึ้น ก็ต้องกลับไปปรับปรุงกระบวนการสร้าง Synthetic Data ใหม่

# ตัวอย่างการใช้ Oversampling (Python)
from imblearn.over_sampling import SMOTE

# สมมติว่า X คือ features, y คือ target variable
smote = SMOTE(random_state=42)
X_resampled, y_resampled = smote.fit_resample(X, y)

# ตอนใช้จริง น้องต้อง Install Package ก่อนนะ: pip install imbalanced-learn

FAQ คำถามที่พบบ่อย

Synthetic Data ปลอดภัยจริงเหรอ?

มันปลอดภัยกว่าการใช้ข้อมูลจริงแน่นอน แต่ก็ต้องระวังเรื่อง Data Leakage อย่างที่บอกไป น้องต้องมั่นใจว่ากระบวนการสร้าง Synthetic Data ของน้อง มันไม่ได้เผลอเอาข้อมูลจริงไปใส่ไว้

Synthetic Data ใช้แทนข้อมูลจริงได้ 100% เลยไหม?

ยัง! ยังไม่ได้ 100% มันขึ้นอยู่กับคุณภาพของ Synthetic Data ที่น้องสร้างขึ้นมา ถ้าสร้างได้ดี มันก็ใกล้เคียง แต่ถ้าสร้างแบบหยาบๆ ก็อาจจะสู้ข้อมูลจริงไม่ได้

ต้องใช้ Library อะไรบ้างในการสร้าง Synthetic Data?

Python มีหลาย Library ให้เลือกใช้ เช่น imbalanced-learn (สำหรับ Oversampling), SDV (Synthetic Data Vault), หรือจะใช้ Framework อย่าง TensorFlow หรือ PyTorch ก็ได้ ขึ้นอยู่กับความซับซ้อนของงาน

เอา Synthetic Data ไปใช้กับ iCafeForex ได้ไหม?

ได้แน่นอน! iCafeForex เป็นแพลตฟอร์มการซื้อขาย Forex น้องสามารถใช้ Synthetic Data ในการ Train AI เพื่อทำนายราคา หรือใช้ในการ Backtesting กลยุทธ์ต่างๆ ได้

สรุป

Synthetic Data เป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์มาก ในการแก้ปัญหาเรื่อง Data Scarcity และ Privacy แต่ก็ต้องใช้อย่างระมัดระวัง ต้องเข้าใจหลักการทำงาน และต้อง Evaluate ผลลัพธ์อย่างสม่ำเสมอ

หวังว่าบทความนี้จะเป็นประโยชน์กับน้องๆ นะครับ ถ้ามีคำถามอะไรเพิ่มเติม ถามมาได้เลยที่ SiamCafe Blog ยินดีให้คำปรึกษาเสมอ