การจำแนกแมลงศัตรูพืชจากภาพถ่าย โดยใช้แบบจำลองที่ผ่านการฝึกสอนล่วงหน้าด้วยการเรียนรู้เชิงลึก : กรณีศึกษาในจังหวัดอุบลราชธานี - คงไชย, ไพชยนต์; สมบัติ, วิชิต (วารสารวิทยาศาสตร์และวิทยาศาสตร์ศึกษา (JSSE), 2025)
งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพของแบบจำลองการเรียนรู้เชิงลึกที่ผ่านการฝึกสอนล่วงหน้า ได้แก่ อัลกอริทึม MobileNetV2 อัลกอริทึม ResNet50 และอัลกอริทึม VGG19 กับอัลกอริทึมการเรียนรู้แบบดั้งเดิม ได้แก่ อัลกอริทึม Random Forest อัลกอริทึม Support Vector Machine และอัลกอริทึม Logistic Regression ในการจำแนกภาพถ่ายแมลงศัตรูพืช 10 ชนิด ซึ่งส่งผลกระทบต่อพืชเศรษฐกิจหลักในจังหวัดอุบลราชธานี โดยใช้ข้อมูลภาพจำนวน 4,875 ภาพ กระบวนการวิจัยประกอบด้วยการสกัดคุณลักษณะจากแบบจำลองที่ผ่านการฝึกสอนล่วงหน้า เพื่อนำไปฝึกกับอัลกอริทึมแบบดั้งเดิม การทดลองดำเนินการภายใต้กรอบการเรียนรู้แบบมีผู้สอน พร้อมการควบคุมค่าพารามิเตอร์ให้คงที่เพื่อความยุติธรรมในการเปรียบเทียบ ผลการวิจัยพบว่าการสกัดคุณลักษณะด้วยอัลกอริทึม MobileNetV2 แล้วนำไปสร้างแบบจำลองจำแนกประเภทข้อมูลด้วยอัลกอริทึม Logistic Regression ให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด โดยมีค่าความถูกต้องสูงสุดที่ 0.898 และ F1-Score สูงสุดที่ 0.869 การศึกษานี้เน้นให้เห็นถึงศักยภาพของการผสานเทคนิคการเรียนรู้เชิงลึกกับอัลกอริทึมแบบดั้งเดิม ซึ่งเป็นแนวทางสำคัญในการเพิ่มประสิทธิภาพและความยั่งยืนของการเกษตรในอนาคต