ตำราการเขียนโปรแกรม: การประยุกต์ใช้งาน Neural Network สองชั้นภายในภาษา C#
ในยุคที่โลกของเรานั้นประดับด้วยเทคโนโลยี AI (Artificial Intelligence) และ Machine Learning, การเรียนรู้และการทำความเข้าใจในหลักการของ Neural Network ถือเป็นสิ่งสำคัญที่ไม่ควรมองข้ามสำหรับนักพัฒนาซอฟต์แวร์ในยุคสมัยใหม่ ณ Expert-Programming-Tutor (EPT), เราจึงมุ่งมั่นอุทิศให้กับการส่งเสริมและสนับสนุนการเรียนรู้ในด้านนี้อย่างจริงจัง เพื่อให้ผู้เรียนได้พัฒนาและยกระดับศักยภาพในการเขียนโปรแกรม วันนี้เราจะมาพูดถึงการประยุกต์ใช้งาน Neural Network 2 ชั้น หรือที่เรียกว่า "Simple Neural Network" ในภาษา C# กัน
ซึ่งหัวใจสำคัญของ Neural Network นั้นคือการจำลองการทำงานของเซลล์ประสาทในสมองมนุษย์ หรือที่เรียกว่า "neuron" ซึ่งขั้นพื้นฐานสุดนั้นจะประกอบไปด้วยชั้นของ input layer, hidden layer และ output layer
สำหรับตัวอย่างโค้ดแรก เราจะมาดูที่โครงสร้างพื้นฐานของ Neural Network ที่มีองค์ประกอบสองชั้นในภาษา C#:
ในตัวอย่างนี้, `SimpleNeuralNetwork` นอกจากจะประกอบไปด้วย `Weights` และ `Biases` และยังมี `ActivationFunction` ซึ่งมักจะใช้ Sigmoid สำหรับชั้น output เพื่อคาดคะเนความน่าจะเป็น
ทีนี้เราลองมาดูตัวอย่างโค้ดต่อไปที่แสดงถึงการอัปเดตน้ำหนักและบายัสใน Neural Network ของเราผ่านการใช้งานของ backpropagation:
การกำหนดค่าเริ่มต้นเป็นสุ่มทำให้แต่ละครั้งที่เริ่มการเรียนรู้นั้นแตกต่างกันออกไป ความงามของ Neural Network อยู่ที่การปรับปรุงตัวเองให้เข้ากับข้อมูลที่ได้รับ
ซึ่งในส่วนของ usecase เราสามารถประยุกต์ใช้ Neural Network ในหลายด้าน เช่น การจดจำตัวอักษร (Character Recognition), การคาดคะเนตลาดหุ้น (Stock Market Prediction), หรือแม้แต่การแยกประเภทของข้อความหรือรูปภาพ (Text or Image Classification)
อย่างไรก็ตาม หลักการซับซ้อนและความต้องการในการปรับแต่งเป็นรายบุคคลของ Neural Network นั้นทำให้การเริ่มต้นทำความเข้าใจและฝึกฝนอาจเป็นงานที่ท้าทาย ทีนี้คือที่ที่ EPT สามารถช่วยได้ ด้วยหลักสูตรที่ออกแบบมาเพื่อผู้ที่สนใจในการขีดเขียนด้วยฝีมือของนักพัฒนาที่มีประสบการณ์ คุณสามารถบรรลุความคิดที่ลึกซึ้งมากขึ้นใน Neural Networks และหลักการ AI อื่นๆได้อย่างมั่นคง
เรายินดีต้อนรับนักเรียนทุกระดับความสามารถเพื่อมาเรียนรู้และแบ่งปันความรู้ของการเขียนโปรแกรมที่ EPT โดยเฉพาะในกระบวนการสร้าง Neural Network และการประยุกต์ใช้ในโครงการไอทีที่น่าตื่นเต้นของคุณ!
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