การใช้ AI ในการคาดการณ์ราคาสินค้าเกษตรและปศุสัตว์

เปิดโลกการเกษตรยุคใหม่! ทำไมการใช้ AI ทำนายราคาสินค้าเกษตรและปศุสัตว์ ถึงช่วยเกษตรกรวางแผนธุรกิจอย่างชาญฉลาด

ในยุคที่เทคโนโลยีก้าวหน้าอย่างรวดเร็ว การนำปัญญาประดิษฐ์ (AI) หรือ Machine learning มาประยุกต์ใช้ในภาคการเกษตรและปศุสัตว์กำลังเป็นที่นิยมมากขึ้นเรื่อยๆ และมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการวางแผนการผลิตและการตัดสินใจทางธุรกิจของเกษตรกร บทความนี้จะนำเสนอถึงความสำคัญและประโยชน์ของการทำ AI model ในมุมมองในการช่วยคาดการณ์ราคาสินค้าปศุสัตว์และเกษตร

ความสำคัญของการคาดการณ์ราคาสินค้าเกษตรและปศุสัตว์

การคาดการณ์ราคาสินค้าเกษตรและปศุสัตว์มีประโยชน์เป็นอย่างมาก เช่น

การวางแผนการผลิต: เกษตรกรสามารถตัดสินใจวางการผลิตที่ปริมาณเท่าไร เพื่อให้ได้ผลตอบแทนสูงสุด
การบริหารความเสี่ยง: ทราบแนวโน้มราคาล่วงหน้าช่วยให้เกษตรกรเตรียมรับมือกับความผันผวนของตลาดได้ดีขึ้น หรือทราบราคาที่เหมาะสมในปัจจุบันเพื่อใช้ในการตรวจสอบความผิดปกติของราคาสินค้า
การตัดสินใจทางการเงิน: ข้อมูลคาดการณ์ราคาช่วยในการวางแผนการลงทุน การกู้ยืม และการบริหารเงินทุนหมุนเวียน
การวางแผนการตลาด: ผู้ค้าและผู้ส่งออกสามารถวางกลยุทธ์การตลาดและการขายได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
การกำหนดนโยบายภาครัฐ: หน่วยงานรัฐสามารถใช้ข้อมูลคาดการณ์ในการวางนโยบายสนับสนุนเกษตรกรได้อย่างเหมาะสม

ประโยชน์ของการใช้ AI ในการคาดการณ์ราคาสินค้าเกษตรและปศุสัตว์

เพิ่มความแม่นยำในการวางแผน: สามารถวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ ช่วยให้การคาดการณ์มีความน่าเชื่อถือมากขึ้น
ประหยัดเวลาและทรัพยากร: ลดเวลาและแรงงานในการวิเคราะห์ข้อมูล ทำให้เกษตรกรและผู้เกี่ยวข้องสามารถใช้เวลาไปกับการวางกลยุทธ์และการตัดสินใจที่สำคัญ
ปรับตัวได้ทันต่อการเปลี่ยนแปลง: AI สามารถเรียนรู้และปรับตัวจากข้อมูลใหม่ได้อย่างรวดเร็ว ทำให้การคาดการณ์มีความทันสมัยอยู่เสมอ
สร้างความได้เปรียบทางการแข่งขัน: เกษตรกรและผู้ประกอบการที่ใช้ AI ในการวางแผนจะมีข้อมูลเชิงลึกที่เหนือกว่าคู่แข่ง
สนับสนุนการตัดสินใจแบบ Data-driven: ช่วยให้การตัดสินใจอยู่บนพื้นฐานของข้อมูลจริง ลดการตัดสินใจจากความรู้สึกหรือประสบการณ์เพียงอย่างเดียว

แหล่งข้อมูลที่นำมาวิเคราะห์ราคาสินค้าเกษตรและปศุสัตว์

เราจะนำข้อมูลย้อนหลังราคาสินค้าเกษตรที่ประกาศจากกรมการค้าภายในของประเทศไทย เพื่อมาทำการวิเคราะห์หาผลกระทบและความสัมพันธ์ของสินค้าเกษตรและปศุสัตว์ ซึ่งถ้าหากต้องการทราบวิธีการเตรียมข้อมูล (Data preparation) ก็สามารถไปตามอ่านที่บทความการเตรียมข้อมูลเพิ่มเติมได้ เพื่อที่จะสามารถนำไปประยุกต์ใช้งานได้ด้วยตนเอง

ตัวอย่างการคาดการณ์ราคาสินค้าเกษตรและปศุสัตว์

การนำข้อมูลราคาสินค้าเกษตรและปศุสัตว์ต่างๆมาสร้าง AI Model หรือ Machine learning ทำให้เราสามารถทราบถึงระดับความสัมพันธ์ของราคาสินค้าต่างๆว่ามีมากแค่ไหน และใช้ประยุกต์เพื่อทำนายราคาสินค้าที่เราสนใจได้ ตัวอย่างเช่น

ข้อควรระวังในการใช้ AI Model หรือ Machine learning

การพัฒนา AI model สำหรับการคาดการณ์ราคาสินค้าเกษตรยังมีโอกาสในการต่อยอดอีกมาก เช่น การเพิ่มตัวแปรอื่นๆ เข้าไปในโมเดล การใช้เทคนิค Deep Learning ที่ซับซ้อนมากขึ้น หรือการพัฒนาแอปพลิเคชันที่ใช้งานง่ายสำหรับเกษตรกร ซึ่งล้วนแล้วแต่เป็นโอกาสในการพัฒนาภาคการเกษตรไทยให้ก้าวหน้าและยั่งยืนยิ่งขึ้นในอนาคต

ความแม่นยำไม่ 100%: โมเดล AI ให้การคาดการณ์บนพื้นฐานของข้อมูลในอดีต อาจมีความคลาดเคลื่อนเมื่อเกิดเหตุการณ์ใหม่ๆ หรือเหตุการณ์ที่เราไม่ได้ประเมินเอาไว้
ต้องปรับปรุงอย่างสม่ำเสมอ: ควรอัปเดตโมเดลด้วยข้อมูลใหม่อย่างสม่ำเสมอเพื่อให้มีความแม่นยำใกล้เคียงกับปัจจุบัน
ไม่ควรใช้เป็นปัจจัยเดียวในการตัดสินใจ: ควรพิจารณาปัจจัยอื่นๆและบริบทอื่นๆประกอบด้วย เพราะบางโมเดล AI เป็นการพิจารณาตามหลักความสัมพันธ์เท่านั้น (Correlation) ไม่ใช่ตามหลักเหตุและผล (Causation)
ข้อมูลที่ใช้ฝึก AI (Train AI) ไม่ดี: การที่นำข้อมูลที่ไม่มีคุณภาพมาสอน AI เพื่อให้ AI ทำนายทำให้ได้ผลที่ไม่ดีเช่นกัน (Garbage In Garbage Out)