การใช้งาน Implement neural network 2 layers ในภาษา Golang แบบง่ายๆ
Neural Networks หรือเครือข่ายประสาทเทียมเป็นหนึ่งในเครื่องมือที่สำคัญในการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine learning) และปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence - AI). ในบทความนี้ เราจะทำการสร้าง Neural Network ที่มี 2 layers โดยใช้ภาษาโปรแกรม Golang ซึ่งเป็นภาษาที่มีประสิทธิภาพสูง รองรับการทำงานพร้อมกันมากมาย (concurrency) และเหมาะกับการสร้างระบบที่ต้องการ reliability และความเร็ว. เราจะเริ่มต้นด้วยการอธิบายหลักการทำงานของ Neural Network 2 layers และตัวอย่าง usecase ในโลกจริง จากนั้นจะมีตัวอย่างโค้ด 3 ตัวอย่าง พร้อมอธิบายการทำงาน.
Neural Networks ถูกใช้ในหลายแอพพลิเคชั่น เช่น การจำแนกภาพ (image classification), การระบุอัตลักษณ์ของบุคคล (identity recognition), การทำนายข้อมูลทางการเงิน (financial forecasting), ระบบการแนะนำสินค้า (product recommendation systems), และ autonomous driving.
Neural Network ที่มี 2 layers ประกอบด้วย input layer, hidden layer และ output layer. Input layer รับข้อมูลเข้า ข้อมูลจะถูกส่งผ่านไปยัง hidden layer ซึ่งประมวลผลโดยใช้น้ำหนัก (weights) และ biases ที่ได้เรียนรู้ขึ้นมาจากฐานข้อมูลที่มีอยู่ ก่อนที่จะส่งผ่านไปยัง output layer เพื่อให้ได้ผลลัพธ์.
สมมุติว่าเราต้องการสร้าง Neural Network เพื่อทำการจำแนกรูปภาพสัตว์ ต่อไปนี้เป็นตัวอย่างโค้ดที่จะสาธิตการใช้งานง่ายๆ:
จากตัวอย่างโค้ดข้างต้น เราเห็นว่าตั้งค่าระบบประสาทด้วยกำหนดจำนวนเซลล์ประสาทสำหรับแต่ละ layer และสุ่มค่าน้ำหนักของเส้นเชื่อมระหว่างเซลล์ประสาท. ตัว Activation function ที่ใช้คือ Sigmoid ซึ่งเป็นฟังก์ชันที่ใช้กันอย่างแพร่หลายเนื่องจากมีลักษณะออกมาเหมือน S-curve ที่เหมาะกับการจำแนกประเภทข้อมูลบางอย่าง.
Neural Networks ที่มีความสามารถในการระบุลักษณะเฉพาะของบุคคล เช่น การจดจำใบหน้าหรือลายนิ้วมือ ถือเป็น usecase ที่เป็นประโยชน์อย่างมากในโลกปัจจุบัน ไม่ว่าจะเป็นในด้านความปลอดภัย การตรวจสอบข้อมูลส่วนบุคคล หรือการให้บริการที่สะดวกสบายยิ่งขึ้น โดยการนำเทคนิค neural networks มาปรับใช้.
การสร้าง Neural Network บนภาษา Golang สามารถทำได้ด้วยการใช้งานแพคเกจที่เชี่ยวชาญโดยเฉพาะเช่น Gorgonia, GoLearn หรือแม้แต่ Gonum ซึ่งแต่ละแพคเกจล้วนมีคุณสมบัติและฟังก์ชันการทำงานที่หลากหลาย เพื่อพัฒนาโมเดลที่ซับซ้อนมากขึ้น.
หวังว่าตัวอย่างข้างต้นนี้จะเป็นประโยชน์ และเปิดโลกทัศน์ให้กับนักพัฒนาที่สนใจในการเรียนรู้เกี่ยวกับ AI และ Neural Networks ในภาษา Golang. หากคุณมีความสนใจที่จะลุยลึกลงไปในเรื่องของการพัฒนาโปรแกรมที่เกี่ยวข้องกับ AI ในภาษา Golang หรือภาษาอื่นๆ เราขอเชิญชวนคุณมาเรียนรู้และพัฒนาทักษะที่ Expert-Programming-Tutor (EPT). ในที่นี้คุณจะได้พบกับคอร์สเรียนที่ครอบคลุม รวมถึงการปฏิบัติการจริงที่จะทำให้คุณเข้าใจและสามารถนำไปใช้ได้อย่างมืออาชีพ.
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