1. สะพานเชื่อมช่องว่าง: พื้นฐานการโหลดข้อมูล

โมเดลเรียนรู้ลึก (Deep Learning) จะเติบโตได้ดีกับข้อมูลที่สะอาดและสม่ำเสมอ แต่ชุดข้อมูลในโลกจริงมักมีความยุ่งเหยิงโดยธรรมชาติ เราจำเป็นต้องเปลี่ยนจากแหล่งข้อมูลมาตรฐานที่จัดเตรียมไว้แล้ว (เช่น MNIST) มาสู่การจัดการกับแหล่งข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง ซึ่งการโหลดข้อมูลเองกลายเป็นงานที่ซับซ้อน การวางรากฐานของกระบวนการนี้อยู่ที่เครื่องมือเฉพาะทางของ PyTorch สำหรับการจัดการข้อมูล

ปัญหาหลักคือการแปลงข้อมูลดิบและกระจายตัว (ภาพ ข้อความ ไฟล์เสียง) ที่เก็บอยู่บนดิสก์ให้กลายเป็นรูปแบบ รูปแบบเทนเซอร์ที่ต้องการจากหน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU) ซึ่งต้องใช้ตรรกะเฉพาะสำหรับการจัดทำดัชนี การโหลด การประมวลผลก่อน และในท้ายที่สุด คือการจัดกลุ่มข้อมูลเป็นชุดเล็กๆ

ความท้าทายสำคัญในข้อมูลจริง

• ความยุ่งเหยิงของข้อมูล: ข้อมูลกระจัดกระจายอยู่ตามโฟลเดอร์หลายแห่ง โดยมักจะถูกดัชนีผ่านไฟล์ CSV เพียงอย่างเดียว
• ต้องมีการประมวลผลก่อน: ภาพอาจต้องมีการปรับขนาด การปรับมาตรฐาน หรือเพิ่มข้อมูล (augmentation) ก่อนที่จะแปลงเป็นเทนเซอร์
• เป้าหมายด้านประสิทธิภาพ: ข้อมูลต้องถูกส่งไปยัง GPU ในรูปแบบกลุ่มที่เหมาะสมและไม่หยุดชะงัก เพื่อเพิ่มความเร็วในการฝึกโมเดลให้สูงสุด