การเขียนโปรแกรมนั้นสามารถไปได้ไกลกว่าแค่การใช้งานประจำวัน เมื่อเรานำเอาความรู้ทางการเขียนโปรแกรมมาผสมผสานกับแนวความคิดในการสร้างโมเดลปัญญาประดิษฐ์ เราสามารถสร้างระบบที่สามารถเรียนรู้และปรับตัวเองได้ หนึ่งในแบบแผนที่ได้รับความนิยมคือการใช้ "Neural Networks" หรือโครงข่ายประสาทเทียม ในบทความนี้ เราจะดำดิ่งสู่โลกแห่งการสร้าง Neural Network 2 layers ด้วยภาษา C++ ที่แสนคุ้นเคย พร้อมทั้งแนะนำตัวอย่างการใช้งานจากโค้ดที่จัดเตรียมไว้ 3 ตัวอย่าง และอธิบายถึง usecase ต่างๆ ในโลกจริงที่เราสามารถนำไปใช้ได้
ก่อนอื่น เราต้องเข้าใจว่า Neural Network คืออะไร ในขนาดที่เรียบง่ายที่สุด การจัดโครงข่ายประสาทเทียมเป็นเพียงแค่การจำลองการทำงานของเซลล์ประสาทในสมองของมนุษย์ โดยเรียนรู้จากข้อมูลที่ป้อนเข้ามา เพื่อทำการคาดการณ์หรือตัดสินใจต่างๆ
Neural Network ที่เราจะสร้างในที่นี้เป็นโครงข่ายที่มี 2 layers:
- Input Layer: ชั้นที่รับข้อมูลเข้ามา
- Hidden Layer: ชั้นที่มี neurons (โหนด) ที่ประมวลผลข้อมูลก่อนส่งไปยัง Output Layer
การสร้าง Neural Network ใน C++ จำเป็นต้องมีการทำงานร่วมกันของหลายส่วน รวมถึงการคำนวณฟังก์ชันเปิดใช้งาน (activation function) การประมวลผลข้อมูลผ่านพวกเขา และการปรับแต่งน้ำหนักของการเชื่อมต่อ (weights) เมื่อฝึกโมเดล
โค้ดนี้ประกอบด้วยฟังก์ชันหลัก คือ `sigmoid` และ `sigmoid_derivative`, โครงสร้างของ `Neuron`, และ `Layer`. เราสร้าง `Layer` ขึ้นมาสองชั้น คือ `inputLayer` และ `hiddenLayer` ซึ่งแต่ละชั้นประกอบด้วย `Neuron` ที่มีค่าน้ำหนักเริ่มต้น
Forward Propagation คือการแพร่กระจายค่าใน Neural Network จาก Input Layer ผ่าน Hidden Layer ไปยัง Output Layer โดยการคำนวณผลรวมเชิงน้ำหนักของอินพุตและน้ำหนัก ตามด้วยการประยุกต์ใช้ฟังก์ชันเปิดใช้งาน
Backpropagation เป็นกระบวนการที่ใช้ในการปรับปรุงน้ำหนักของตาข่ายภายใน เราคำนวณความคลาดเคลื่อนระหว่างผลลัพธ์ที่ได้และผลลัพธ์ที่คาดหวัง และใช้ข้อมูลนั้นเพื่อปรับค่าน้ำหนักเพื่อลดความคลาดเคลื่อน
โครงข่ายประสาทเทียมใช้ในหลากหลายด้าน เช่น:
- การแยกประเภทรูปภาพ
- การคาดการณ์ชุดข้อมูลทางการเงิน
- ระบบการขับขี่อัตโนมัติ
- การตรวจหาสปามในอีเมล
- และอื่นๆ อีกมากมาย
การพัฒนาทักษะการเขียนโปรแกรมเพื่อสร้างโครงข่ายประสาทเทียมไม่ได้มีประโยชน์เฉพาะในงานวิจัยและวิทยาการคอมพิวเตอร์เท่านั้น แต่ยังสามารถนำมาใช้ในหลายๆ งานบนโลกจริงได้ด้วย
หากคุณต้องการที่จะก้าวเข้าสู่โลกของการเขียนโปรแกรมและปัญญาประดิษฐ์ เราที่ EPT มีหลักสูตรและโปรแกรมการเรียนรู้ที่ท้าทาย ซึ่งจะช่วยให้คุณสามารถกระโดดเข้าสู่วงการนี้ได้อย่างมั่นใจ มาร่วมกับเราและเริ่มต้นการเรียนรู้การเขียนโค้ดไปพร้อมๆ กับการสร้างโครงข่ายประสาทเทียมที่สามารถนำไปประยุกต์ใช้อย่างไม่จำกัดในโลกแห่งความเป็นจริงได้แล้ววันนี้!
การทดลองและการพัฒนาการเขียนโปรแกรม Neural Network ด้วยตัวเองนั้นเป็นสิ่งที่มีค่าไม่แพ้ความรู้ทางทฤษฎี การทำความเข้าใจผ่านการทดลองโค้ดและดูผลลัพธ์จะช่วยให้คุณเข้าใจหลักการต่างๆ ได้แจ่มแจ้งยิ่งขึ้น เราหวังว่าตัวอย่างโค้ดและการอธิบายในบทความนี้จะช่วยกระตุ้นให้คุณลงมือทำและทดลองเรียนรู้ด้วยตนเอง เพื่อเป็นก้าวแรกของการเป็นนักพัฒนาซอฟต์แวร์ที่มีความรู้และทักษะในด้าน Neural Networks.
บทความนี้จะนำเสนอในเพียงแบบสิ้นเชิงนามธรรม คุณควรลองทำการทดลองสร้าง Neural Network ด้วยตัวคุณเอง และอย่าลืมที่จะเยี่ยมชม EPT หากคุณต้องการคำแนะนำและการฝึกอบรมเพิ่มเติมในด้านการเขียนโปรแกรมและปัญญาประดิษฐ์!
หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง
หากมีข้อผิดพลาด/ต้องการพูดคุยเพิ่มเติมเกี่ยวกับบทความนี้ กรุณาแจ้งที่ http://m.me/Expert.Programming.Tutor
085-350-7540 (DTAC)
084-88-00-255 (AIS)
026-111-618
หรือทาง EMAIL: NTPRINTF@GMAIL.COM