คุณช่วยอธิบายหลักการ contrastive learning ของ machine learning แบบง่าย ๆ สำหรับคนเพิ่งเข้าวงการที่สนใจ ให้หน่อย
มาทำความรู้จักกับ Contrastive Learning กัน

สมมติว่าคุณต้องการสร้างโมเดลที่สามารถแยกแยะระหว่างภาพแมวและสุนัขได้ คุณรวบรวมชุดข้อมูลซึ่งประกอบด้วยภาพแมวและสุนัขจำนวนมาก จากนั้นจึงนำภาพเหล่านั้นผ่านโครงข่ายประสาทเทียมที่คุณเลือก ซึ่งจะสร้างการแทนค่าภาพแต่ละภาพออกมาในรูปของลำดับตัวเลข เช่น [0.123, 0.045, 0.334, ...]

ปัญหาคือ หากโมเดลของคุณไม่คุ้นเคยกับภาพแมวและสุนัข การแทนค่าเหล่านี้จะค่อนข้างสุ่ม บางครั้งภาพแมวและสุนัขอาจมีค่าการแทนค่าที่ใกล้เคียงกันมาก (ตัวเลขใกล้เคียงกัน) ในขณะที่บางครั้งภาพแมวสองภาพอาจมีค่าการแทนค่าที่ห่างกันมาก กล่าวง่ายๆ ก็คือ โมเดลจะไม่สามารถแยกแยะแมวและสุนัขออกจากกันได้

นี่จึงเป็นจุดที่ Contrastive Learning เข้ามามีบทบาท

Contrastive Learning มีจุดมุ่งหมายเพื่อนำคู่ตัวอย่าง (ในกรณีนี้คือภาพแมวและสุนัข) มาฝึกโมเดลให้ "ดึง" การแทนค่าของคู่ตัวอย่างที่คล้ายกัน (แมว-แมว หรือ สุนัข-สุนัข) ให้เข้ามาใกล้กัน และ "ผลัก" การแทนค่าของคู่ตัวอย่างที่ต่างกัน (แมว-สุนัข) ให้ห่างออกจากกัน หลังจากทำเช่นนี้เป็นจำนวนขั้นตอนที่เพียงพอ โมเดลของคุณก็จะสามารถสร้างการแทนค่าที่มีลักษณะเฉพาะและเชื่อถือได้สำหรับแมวและสุนัข ซึ่งจะช่วยให้สามารถแยกแยะแมวและสุนัขออกจากกันได้

วิธีการนี้ไม่ได้จำกัดเฉพาะกับภาพ แต่สามารถใช้กับชุดข้อมูลใดๆ ที่มีจุดข้อมูลทั้งแบบคล้ายคลึงและแตกต่างกัน