ML-For-Beginners/translations/th/9-Real-World/2-Debugging-ML-Models

ภาคผนวก: การดีบักโมเดลใน Machine Learning ด้วยส่วนประกอบของ Responsible AI Dashboard

แบบทดสอบก่อนการบรรยาย

บทนำ

Machine learning มีผลกระทบต่อชีวิตประจำวันของเรา AI กำลังเข้ามามีบทบาทในระบบที่สำคัญที่สุดที่ส่งผลต่อเราในฐานะบุคคลและสังคม เช่น ด้านสุขภาพ การเงิน การศึกษา และการจ้างงาน ตัวอย่างเช่น ระบบและโมเดลถูกนำมาใช้ในงานตัดสินใจประจำวัน เช่น การวินิจฉัยโรคหรือการตรวจจับการฉ้อโกง ด้วยเหตุนี้ ความก้าวหน้าของ AI พร้อมกับการนำไปใช้ที่รวดเร็วขึ้นจึงถูกตอบสนองด้วยความคาดหวังของสังคมที่เปลี่ยนแปลงไปและกฎระเบียบที่เพิ่มขึ้น เรามักเห็นกรณีที่ระบบ AI ไม่สามารถตอบสนองความคาดหวังได้ เปิดเผยความท้าทายใหม่ ๆ และรัฐบาลเริ่มควบคุมโซลูชัน AI ดังนั้นจึงเป็นสิ่งสำคัญที่ต้องวิเคราะห์โมเดลเหล่านี้เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ยุติธรรม เชื่อถือได้ ครอบคลุม โปร่งใส และมีความรับผิดชอบสำหรับทุกคน

ในหลักสูตรนี้ เราจะศึกษาวิธีการและเครื่องมือที่สามารถใช้ในการประเมินว่าโมเดลมีปัญหาเกี่ยวกับ Responsible AI หรือไม่ เทคนิคการดีบักโมเดลแบบดั้งเดิมมักอิงกับการคำนวณเชิงปริมาณ เช่น ความแม่นยำรวม หรือค่าเฉลี่ยของการสูญเสียข้อผิดพลาด ลองจินตนาการถึงสิ่งที่อาจเกิดขึ้นเมื่อข้อมูลที่คุณใช้สร้างโมเดลเหล่านี้ขาดกลุ่มประชากรบางประเภท เช่น เชื้อชาติ เพศ มุมมองทางการเมือง ศาสนา หรือมีการแสดงกลุ่มประชากรเหล่านี้อย่างไม่สมดุล หรือเมื่อผลลัพธ์ของโมเดลถูกตีความว่าให้ความสำคัญกับกลุ่มประชากรบางกลุ่ม สิ่งนี้อาจนำไปสู่การแสดงผลที่มากเกินไปหรือน้อยเกินไปของกลุ่มคุณลักษณะที่ละเอียดอ่อน ส่งผลให้เกิดปัญหาด้านความยุติธรรม ความครอบคลุม หรือความน่าเชื่อถือจากโมเดล อีกปัจจัยหนึ่งคือ โมเดล Machine Learning มักถูกมองว่าเป็นกล่องดำ ซึ่งทำให้ยากต่อการเข้าใจและอธิบายว่าอะไรเป็นตัวขับเคลื่อนการคาดการณ์ของโมเดล ทั้งหมดนี้เป็นความท้าทายที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักพัฒนา AI เผชิญเมื่อไม่มีเครื่องมือที่เพียงพอในการดีบักและประเมินความยุติธรรมหรือความน่าเชื่อถือของโมเดล

ในบทเรียนนี้ คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับการดีบักโมเดลของคุณโดยใช้:

• Error Analysis: ระบุว่าบริเวณใดในการกระจายข้อมูลที่โมเดลมีอัตราความผิดพลาดสูง
• Model Overview: วิเคราะห์เปรียบเทียบระหว่างกลุ่มข้อมูลต่าง ๆ เพื่อค้นหาความแตกต่างในเมตริกประสิทธิภาพของโมเดล
• Data Analysis: ตรวจสอบว่ามีการแสดงข้อมูลมากเกินไปหรือน้อยเกินไปที่อาจทำให้โมเดลของคุณเอนเอียงไปยังกลุ่มประชากรหนึ่งมากกว่ากลุ่มอื่น
• Feature Importance: เข้าใจว่าคุณลักษณะใดเป็นตัวขับเคลื่อนการคาดการณ์ของโมเดลในระดับโลกหรือระดับเฉพาะกรณี

ความต้องการเบื้องต้น

ก่อนเริ่มต้น โปรดทบทวน เครื่องมือ Responsible AI สำหรับนักพัฒนา

การวิเคราะห์ข้อผิดพลาด (Error Analysis)

เมตริกประสิทธิภาพของโมเดลแบบดั้งเดิมที่ใช้วัดความแม่นยำมักเป็นการคำนวณที่อิงกับการคาดการณ์ที่ถูกต้องและผิดพลาด ตัวอย่างเช่น การพิจารณาว่าโมเดลมีความแม่นยำ 89% และมีการสูญเสียข้อผิดพลาด 0.001 อาจถือว่าเป็นประสิทธิภาพที่ดี อย่างไรก็ตาม ข้อผิดพลาดมักไม่ได้กระจายอย่างสม่ำเสมอในชุดข้อมูลพื้นฐาน คุณอาจได้คะแนนความแม่นยำของโมเดล 89% แต่พบว่ามีบางส่วนของข้อมูลที่โมเดลล้มเหลวถึง 42% ผลกระทบของรูปแบบความล้มเหลวเหล่านี้ในกลุ่มข้อมูลบางกลุ่มอาจนำไปสู่ปัญหาด้านความยุติธรรมหรือความน่าเชื่อถือ การเข้าใจพื้นที่ที่โมเดลทำงานได้ดีหรือไม่ดีจึงเป็นสิ่งสำคัญ บริเวณข้อมูลที่มีความไม่ถูกต้องสูงในโมเดลของคุณอาจกลายเป็นกลุ่มประชากรข้อมูลที่สำคัญ

ส่วนประกอบ Error Analysis บน RAI Dashboard แสดงให้เห็นว่าความล้มเหลวของโมเดลกระจายอยู่ในกลุ่มต่าง ๆ อย่างไรผ่านการแสดงผลแบบต้นไม้ สิ่งนี้มีประโยชน์ในการระบุคุณลักษณะหรือพื้นที่ที่มีอัตราความผิดพลาดสูงในชุดข้อมูลของคุณ โดยการดูว่าความไม่ถูกต้องของโมเดลส่วนใหญ่มาจากที่ใด คุณสามารถเริ่มต้นการตรวจสอบสาเหตุที่แท้จริงได้ คุณยังสามารถสร้างกลุ่มข้อมูลเพื่อทำการวิเคราะห์ได้ กลุ่มข้อมูลเหล่านี้ช่วยในกระบวนการดีบักเพื่อพิจารณาว่าทำไมประสิทธิภาพของโมเดลจึงดีในกลุ่มหนึ่ง แต่ผิดพลาดในอีกกลุ่มหนึ่ง

ตัวบ่งชี้ภาพบนแผนที่ต้นไม้ช่วยให้ค้นหาพื้นที่ปัญหาได้เร็วขึ้น ตัวอย่างเช่น โหนดต้นไม้ที่มีสีแดงเข้มแสดงถึงอัตราความผิดพลาดที่สูงขึ้น

Heat map เป็นอีกหนึ่งฟังก์ชันการแสดงผลที่ผู้ใช้สามารถใช้ในการตรวจสอบอัตราความผิดพลาดโดยใช้หนึ่งหรือสองคุณลักษณะเพื่อค้นหาปัจจัยที่ส่งผลต่อข้อผิดพลาดของโมเดลในชุดข้อมูลทั้งหมดหรือกลุ่มข้อมูล

ใช้การวิเคราะห์ข้อผิดพลาดเมื่อคุณต้องการ:

• เข้าใจอย่างลึกซึ้งว่าความล้มเหลวของโมเดลกระจายอยู่ในชุดข้อมูลและมิติของคุณลักษณะต่าง ๆ อย่างไร
• แยกเมตริกประสิทธิภาพรวมเพื่อค้นพบกลุ่มข้อมูลที่มีข้อผิดพลาดโดยอัตโนมัติเพื่อแจ้งขั้นตอนการแก้ไขเป้าหมายของคุณ

ภาพรวมของโมเดล (Model Overview)

การประเมินประสิทธิภาพของโมเดล Machine Learning ต้องการความเข้าใจที่ครอบคลุมเกี่ยวกับพฤติกรรมของมัน สิ่งนี้สามารถทำได้โดยการตรวจสอบเมตริกมากกว่าหนึ่งตัว เช่น อัตราความผิดพลาด ความแม่นยำ การเรียกคืน ความแม่นยำ หรือ MAE (Mean Absolute Error) เพื่อค้นหาความแตกต่างระหว่างเมตริกประสิทธิภาพ เมตริกประสิทธิภาพหนึ่งอาจดูดี แต่ความไม่ถูกต้องอาจถูกเปิดเผยในเมตริกอื่น นอกจากนี้ การเปรียบเทียบเมตริกเพื่อค้นหาความแตกต่างในชุดข้อมูลทั้งหมดหรือกลุ่มข้อมูลช่วยให้เห็นว่าโมเดลทำงานได้ดีหรือไม่ดีในพื้นที่ใด สิ่งนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งในการดูประสิทธิภาพของโมเดลในคุณลักษณะที่ละเอียดอ่อนเทียบกับคุณลักษณะที่ไม่ละเอียดอ่อน (เช่น เชื้อชาติ เพศ หรืออายุของผู้ป่วย) เพื่อเปิดเผยความไม่ยุติธรรมที่โมเดลอาจมี ตัวอย่างเช่น การค้นพบว่าโมเดลมีข้อผิดพลาดมากกว่าในกลุ่มที่มีคุณลักษณะละเอียดอ่อนสามารถเปิดเผยความไม่ยุติธรรมที่โมเดลอาจมี

ส่วนประกอบ Model Overview บน RAI Dashboard ช่วยไม่เพียงแต่ในการวิเคราะห์เมตริกประสิทธิภาพของการแสดงข้อมูลในกลุ่ม แต่ยังให้ความสามารถแก่ผู้ใช้ในการเปรียบเทียบพฤติกรรมของโมเดลในกลุ่มต่าง ๆ

ฟังก์ชันการวิเคราะห์ตามคุณลักษณะของส่วนประกอบช่วยให้ผู้ใช้สามารถเจาะลึกกลุ่มข้อมูลย่อยภายในคุณลักษณะเฉพาะเพื่อระบุความผิดปกติในระดับละเอียด ตัวอย่างเช่น Dashboard มีความฉลาดในตัวเพื่อสร้างกลุ่มข้อมูลโดยอัตโนมัติสำหรับคุณลักษณะที่ผู้ใช้เลือก (เช่น "time_in_hospital < 3" หรือ "time_in_hospital >= 7") สิ่งนี้ช่วยให้ผู้ใช้สามารถแยกคุณลักษณะเฉพาะออกจากกลุ่มข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อดูว่ามันเป็นตัวขับเคลื่อนสำคัญของผลลัพธ์ที่ผิดพลาดของโมเดลหรือไม่

ส่วนประกอบ Model Overview รองรับเมตริกความแตกต่างสองประเภท:

ความแตกต่างในประสิทธิภาพของโมเดล: เมตริกเหล่านี้คำนวณความแตกต่าง (difference) ในค่าของเมตริกประสิทธิภาพที่เลือกในกลุ่มข้อมูลย่อย ตัวอย่างเช่น:

• ความแตกต่างในอัตราความแม่นยำ
• ความแตกต่างในอัตราความผิดพลาด
• ความแตกต่างในความแม่นยำ
• ความแตกต่างในการเรียกคืน
• ความแตกต่างในค่า MAE (Mean Absolute Error)

ความแตกต่างในอัตราการเลือก: เมตริกนี้แสดงความแตกต่างในอัตราการเลือก (การคาดการณ์ที่เป็นผลดี) ในกลุ่มข้อมูลย่อย ตัวอย่างเช่น ความแตกต่างในอัตราการอนุมัติสินเชื่อ อัตราการเลือกหมายถึงเศษส่วนของจุดข้อมูลในแต่ละคลาสที่ถูกจัดประเภทเป็น 1 (ในการจัดประเภทแบบไบนารี) หรือการกระจายค่าการคาดการณ์ (ในการถดถอย)

การวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analysis)

"ถ้าคุณทรมานข้อมูลนานพอ มันจะสารภาพทุกอย่าง" - Ronald Coase

คำกล่าวนี้อาจฟังดูรุนแรง แต่เป็นความจริงที่ว่าข้อมูลสามารถถูกจัดการเพื่อสนับสนุนข้อสรุปใด ๆ การจัดการดังกล่าวบางครั้งอาจเกิดขึ้นโดยไม่ตั้งใจ ในฐานะมนุษย์ เราทุกคนมีอคติ และมักยากที่จะรู้ตัวเมื่อเราแนะนำอคติในข้อมูล การรับประกันความยุติธรรมใน AI และ Machine Learning ยังคงเป็นความท้าทายที่ซับซ้อน

ข้อมูลเป็นจุดบอดขนาดใหญ่สำหรับเมตริกประสิทธิภาพของโมเดลแบบดั้งเดิม คุณอาจมีคะแนนความแม่นยำสูง แต่สิ่งนี้ไม่ได้สะท้อนถึงอคติในข้อมูลพื้นฐานที่อาจอยู่ในชุดข้อมูลของคุณ ตัวอย่างเช่น หากชุดข้อมูลของพนักงานมีผู้หญิง 27% ในตำแหน่งผู้บริหารในบริษัท และผู้ชาย 73% ในระดับเดียวกัน โมเดล AI ที่โฆษณางานซึ่งถูกฝึกด้วยข้อมูลนี้อาจมุ่งเป้าหมายไปยังผู้ชายเป็นส่วนใหญ่สำหรับตำแหน่งงานระดับสูง การมีความไม่สมดุลในข้อมูลนี้ทำให้การคาดการณ์ของโมเดลเอนเอียงไปยังเพศหนึ่งมากกว่าอีกเพศหนึ่ง สิ่งนี้เผยให้เห็นปัญหาความยุติธรรมที่มีอคติทางเพศในโมเดล AI

ส่วนประกอบ Data Analysis บน RAI Dashboard ช่วยระบุพื้นที่ที่มีการแสดงข้อมูลมากเกินไปหรือน้อยเกินไปในชุดข้อมูล มันช่วยให้ผู้ใช้วินิจฉัยสาเหตุของข้อผิดพลาดและปัญหาความยุติธรรมที่เกิดจากความไม่สมดุลของข้อมูลหรือการขาดการแสดงผลของกลุ่มข้อมูลเฉพาะ สิ่งนี้ช่วยให้ผู้ใช้สามารถแสดงภาพชุดข้อมูลตามผลลัพธ์ที่คาดการณ์และผลลัพธ์จริง กลุ่มข้อผิดพลาด และคุณลักษณะเฉพาะ บางครั้งการค้นพบกลุ่มข้อมูลที่มีการแสดงผลน้อยเกินไปยังสามารถเปิดเผยว่าโมเดลไม่ได้เรียนรู้ได้ดี ส่งผลให้เกิดความไม่ถูกต้องสูง การมีโมเดลที่มีอคติในข้อมูลไม่เพียงแต่เป็นปัญหาความยุติธรรม แต่ยังแสดงว่าโมเดลไม่ครอบคลุมหรือเชื่อถือได้

ใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเมื่อคุณต้องการ:

• สำรวจสถิติของชุดข้อมูลของคุณโดยเลือกตัวกรองต่าง ๆ เพื่อแบ่งข้อมูลของคุณออกเป็นมิติที่แตกต่างกัน (หรือที่เรียกว่ากลุ่มข้อมูล)
• เข้าใจการกระจายของชุดข้อมูลของคุณในกลุ่มข้อมูลและกลุ่มคุณลักษณะต่าง ๆ
• พิจารณาว่าการค้นพบของคุณที่เกี่ยวข้องกับความยุติธรรม การวิเคราะห์ข้อผิดพลาด และความเป็นเหตุเป็นผล (ที่ได้จากส่วนประกอบอื่น ๆ ของ Dashboard) เป็นผลมาจากการกระจายของชุดข้อมูลของคุณหรือไม่
• ตัดสินใจว่าจะรวบรวมข้อมูลเพิ่มเติมในพื้นที่ใดเพื่อแก้ไขข้อผิดพลาดที่เกิดจากปัญหาการแสดงผล การรบกวนของป้ายกำกับ การรบกวนของคุณลักษณะ อคติของป้ายกำกับ และปัจจัยที่คล้ายกัน

การตีความโมเดล (Model Interpretability)

โมเดล Machine Learning มักถูกมองว่าเป็นกล่องดำ การเข้าใจว่าคุณลักษณะข้อมูลสำคัญใดเป็นตัวขับเคลื่อนการคาดการณ์ของโมเดลอาจเป็นเรื่องท้าทาย สิ่งสำคัญคือต้องให้ความโปร่งใสว่าเหตุใดโมเดลจึงทำการคาดการณ์บางอย่าง ตัวอย่างเช่น หากระบบ AI คาดการณ์ว่าผู้ป่วยเบาหวานมีความเสี่ยงที่จะกลับเข้ารักษาในโรงพยาบาลภายใน 30 วัน ควรสามารถให้ข้อมูลสนับสนุนที่นำไปสู่การคาดการณ์นั้นได้ การมีตัวบ่งชี้ข้อมูลสนับสนุนช่วยให้เกิดความโปร่งใสเพื่อช่วยให้แพทย์หรือโรงพยาบาลสามารถตัดสินใจได้อย่างมีข้อมูล นอกจากนี้ การสามารถอธิบายว่าเหตุใดโมเดลจึงทำการคาดการณ์สำหรับผู้ป่วยรายบุคคลช่วยให้เกิดความรับผิดชอบต่อกฎระเบียบด้านสุขภาพ เมื่อคุณใช้โมเดล Machine Learning ในวิธีที่ส่งผลต่อชีวิตของผู้คน การเข้าใจและอธิบายว่าอะไรเป็นตัวขับเคลื่อนพฤติกรรมของโมเดลจึงเป็นสิ่งสำคัญ การอธิบายและตีความโมเดลช่วยตอบคำถามในสถานการณ์ เช่น:

• การดีบักโมเดล: ทำไมโมเดลของฉันถึงทำผิดพลาด? ฉันจะปรับปรุงโมเดลของฉันได้อย่างไร?
• การทำงานร่วมกันระหว่างมนุษย์และ AI: ฉันจะเข้าใจและเชื่อมั่นในการตัดสินใจของโมเดลได้อย่างไร?
• การปฏิบัติตามกฎระเบียบ: โมเดลของฉันเป็นไปตามข้อกำหนดทางกฎหมายหรือไม่?

ส่วนประกอบ Feature Importance บน RAI Dashboard ช่วยให้คุณดีบักและเข้าใจอย่างครอบคลุมว่าโมเดลทำการคาดการณ์อย่างไร นอกจากนี้ยังเป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์สำหรับมืออาชีพด้าน Machine Learning และผู้ตัดสินใจในการอธิบายและแสดงหลักฐานของคุณลักษณะที่มีอิทธิพลต่อพฤติกรรมของโมเดลเพื่อการปฏิบัติตามกฎระเบียบ ผู้ใช้สามารถสำรวจคำอธิบายทั้งในระดับโลกและระดับเฉพาะกรณีเพื่อยืนยันว่าคุณลักษณะใดเป็นตัวขับเคลื่อนการคาดการณ์ของโมเดล คำอธิบายระดับโลกแสดงรายการคุณลักษณะสำคัญที่ส่งผลต่อการคาดการณ์โดยรวมของโมเดล คำอธิบายระดับเฉพาะกรณีแสดงว่าคุณลักษณะใดนำไปสู่การคาดการณ์ของโมเดลสำหรับกรณีเฉพาะ ความสามารถในการประเมินคำอธิบายระดับเฉพาะกรณีมีประโยชน์ในการดีบักหรือการตรวจสอบกรณีเฉพาะเพื่อเข้าใจและตีความว่าเหตุใดโมเดลจึงทำการคาดการณ์ที่ถูกต้องหรือผิดพลาด

• คำอธิบายระดับโลก: ตัวอย่างเช่น คุณลักษณะใดส่งผลต่อพฤติกรรมโดยรวมของโมเดลการกลับเข้ารักษาในโรงพยาบาลของผู้ป่วยเบาหวาน?
• คำอ

• การแสดงผลที่มากเกินไปหรือน้อยเกินไป แนวคิดคือกลุ่มคนบางกลุ่มไม่ได้รับการมองเห็นในอาชีพบางประเภท และบริการหรือฟังก์ชันใด ๆ ที่ยังคงส่งเสริมสิ่งนี้ถือเป็นการสร้างความเสียหาย

Azure RAI dashboard

Azure RAI dashboard ถูกสร้างขึ้นจากเครื่องมือโอเพ่นซอร์สที่พัฒนาโดยสถาบันการศึกษาและองค์กรชั้นนำ รวมถึง Microsoft ซึ่งมีบทบาทสำคัญสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักพัฒนา AI ในการทำความเข้าใจพฤติกรรมของโมเดล ค้นหาและลดปัญหาที่ไม่พึงประสงค์จากโมเดล AI

• เรียนรู้วิธีการใช้ส่วนประกอบต่าง ๆ โดยดูเอกสารของ RAI dashboard docs.

• ดูตัวอย่างโน้ตบุ๊กของ RAI dashboard sample notebooks สำหรับการแก้ไขปัญหา AI ที่มีความรับผิดชอบมากขึ้นใน Azure Machine Learning

---

🚀 ความท้าทาย

เพื่อป้องกันไม่ให้เกิดอคติทางสถิติหรือข้อมูลตั้งแต่แรก เราควร:

• มีความหลากหลายของพื้นหลังและมุมมองในกลุ่มคนที่ทำงานเกี่ยวกับระบบ
• ลงทุนในชุดข้อมูลที่สะท้อนถึงความหลากหลายของสังคมเรา
• พัฒนาวิธีการที่ดีกว่าในการตรวจจับและแก้ไขอคติเมื่อมันเกิดขึ้น

ลองคิดถึงสถานการณ์ในชีวิตจริงที่ความไม่เป็นธรรมปรากฏชัดในกระบวนการสร้างและใช้งานโมเดล เราควรพิจารณาอะไรเพิ่มเติมอีก?

แบบทดสอบหลังการบรรยาย

ทบทวนและศึกษาด้วยตนเอง

ในบทเรียนนี้ คุณได้เรียนรู้เครื่องมือที่ใช้งานได้จริงบางส่วนในการนำ AI ที่มีความรับผิดชอบมารวมเข้ากับการเรียนรู้ของเครื่อง

ดูเวิร์กช็อปนี้เพื่อเจาะลึกในหัวข้อเพิ่มเติม:

• Responsible AI Dashboard: ศูนย์รวมสำหรับการนำ RAI ไปใช้ในทางปฏิบัติ โดย Besmira Nushi และ Mehrnoosh Sameki

🎥 คลิกที่ภาพด้านบนเพื่อดูวิดีโอ: Responsible AI Dashboard: ศูนย์รวมสำหรับการนำ RAI ไปใช้ในทางปฏิบัติ โดย Besmira Nushi และ Mehrnoosh Sameki

อ้างอิงเอกสารต่อไปนี้เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ AI ที่มีความรับผิดชอบและวิธีสร้างโมเดลที่น่าเชื่อถือมากขึ้น:

• เครื่องมือ RAI dashboard ของ Microsoft สำหรับการแก้ไขข้อบกพร่องในโมเดล ML: Responsible AI tools resources

• สำรวจชุดเครื่องมือ Responsible AI: Github

• ศูนย์ทรัพยากร RAI ของ Microsoft: Responsible AI Resources – Microsoft AI

• กลุ่มวิจัย FATE ของ Microsoft: FATE: Fairness, Accountability, Transparency, and Ethics in AI - Microsoft Research

งานที่ได้รับมอบหมาย

สำรวจ RAI dashboard

---

ข้อจำกัดความรับผิดชอบ:
เอกสารนี้ได้รับการแปลโดยใช้บริการแปลภาษา AI Co-op Translator แม้ว่าเราจะพยายามให้การแปลมีความถูกต้อง แต่โปรดทราบว่าการแปลอัตโนมัติอาจมีข้อผิดพลาดหรือความไม่แม่นยำ เอกสารต้นฉบับในภาษาต้นทางควรถือเป็นแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้ สำหรับข้อมูลที่สำคัญ ขอแนะนำให้ใช้บริการแปลภาษาจากผู้เชี่ยวชาญ เราไม่รับผิดชอบต่อความเข้าใจผิดหรือการตีความที่ผิดพลาดซึ่งเกิดจากการใช้การแปลนี้