JavaScript

การใช้งาน Implement perceptron ในภาษา JavaScript แบบง่ายๆ พร้อมตัวอย่าง

การใช้งาน Implement Perceptron ในภาษา JavaScript แบบง่ายๆ พร้อมตัวอย่าง CODE และอธิบายการทำงาน และยกตัวอย่าง Usecase ในโลกจริง

Perceptron เป็นอัลกอริทึมหนึ่งในพื้นฐานของ Machine Learning และ Neural Networks พัฒนาโดย Frank Rosenblatt ในปี 1957 เป็นรูปแบบง่ายๆ ของเนื้อโมเดลที่สามารถสร้างการเรียนรู้ได้จากข้อมูลที่มี input-output เป็นคู่กัน เพื่อทำนายผลลัพธ์สำหรับข้อมูลใหม่ มาลองดูการทำงานของ Perceptron และวิธีการ implement ในภาษา JavaScript กัน

ตัวอย่าง CODE 1: การสร้าง Perceptron พื้นฐาน

เราจะเริ่มจากการสร้าง class `Perceptron` ที่มี method สำหรับการ train (การเรียนรู้) และ predict (การทำนาย):

 class Perceptron {
  constructor(n) {
    this.weights = Array(n).fill(0);
    this.learningRate = 0.1;
  }

  predict(inputs) {
    let sum = this.weights.reduce((acc, w, idx) => acc + w * inputs[idx], 0);
    return sum >= 0 ? 1 : 0;
  }

  train(inputs, target) {
    let prediction = this.predict(inputs);
    let error = target - prediction;

    for (let i = 0; i < this.weights.length; i++) {
      this.weights[i] += this.learningRate * error * inputs[i];
    }
  }
}

เราสร้าง perceptron แล้วให้ predict ค่าของข้อมูลเข้า (inputs) โดยการเปรียบเทียบผลรวมที่ถ่วงน้ำหนักกับศูนย์ เรามีฟังก์ชัน `train` สำหรับปรับน้ำหนักระหว่างรอบการเรียนรู้

ตัวอย่าง CODE 2: การ train Perceptron

เพื่อทดสอบการเรียนรู้, เราสามารถสร้างข้อมูลสำหรับ train จากนั้น train perceptron ของเรา:

 let p = new Perceptron(2);
let trainingData = [
  {inputs: [0, 0], target: 0},
  {inputs: [0, 1], target: 0},
  {inputs: [1, 0], target: 0},
  {inputs: [1, 1], target: 1}
];

for (let i = 0; i < 100; i++) { // 100 epochs
  for (let data of trainingData) {
    p.train(data.inputs, data.target);
  }
}

เราได้กำหนดรอบ train (epochs) เพื่อให้ Perceptron ของเราปรับน้ำหนักระหว่างการเรียนรู้

ตัวอย่าง CODE 3: การทดสอบ Perceptron

หลังจากที่ Perceptron ได้รับการ train, เราสามารถทดสอบกับข้อมูลใหม่:

 console.log(p.predict([0, 0])); // คาดว่าจะได้ 0
console.log(p.predict([1, 1])); // คาดว่าจะได้ 1

เราจะได้ผลทำนายที่ตรงตามที่เรา train ไว้

Usecase ในโลกจริง

Perceptron นั้นสามารถนำไปใช้ในหลายๆ สถานการณ์ เช่น การจำแนกประเภทข้อมูลสองกลุ่มที่ชัดเจน เช่น อีเมล์ปกติกับอีเมล์สแปม, การจำแนกประเภทของผลไม้ตามคุณสมบัติต่างๆ, หรือแม้กระทั่งในการปรับใช้งานกับระบบรับรู้ภาพ เพื่อการจำแนกวัตถุต่างๆ ระบบการจำแนกเป็นเครื่องมือที่มีความสำคัญในหลายอุตสาหกรรมและเทคโนโลยีในปัจจุบัน

ในบทความนี้, เราได้เรียนรู้ว่า Perceptron คืออะไร และวิธีการ implement พื้นฐานในภาษา JavaScript เราได้เห็นตัวอย่าง code สำหรับการสร้าง, การ train และการทดสอบ Perceptron ซึ่งสามารถนำไปประยุกต์ใช้ในงานจริงได้หลายอย่าง

หากคุณพึงพอใจในโลกของการเรียนรู้ของเครื่องและต้องการที่จะขยายความรู้ในการเขียนโค้ดสำหรับ Neural Networks ที่ซับซ้อนยิ่งขึ้น, ที่ EPT หรือ Expert-Programming-Tutor นั้นเรามีหลักสูตรและครูผู้ชำนาญที่พร้อมพาคุณเข้าสู่โลกแห่ง code ของแท้ พร้อมทั้งมีชุมชนของนักเรียนที่มีใจรักในการเขียนโปรแกรมที่จะสนับสนุนคุณ หากคุณสนใจที่จะเรียนรู้มากขึ้น อย่าลังเลที่จะติดต่อเราที่ EPT!

พบกับคุณในห้องเรียนออนไลน์, สาขาวิชาการเขียนโปรแกรมกำลังรอคุณอยู่!

หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง

Tag ที่น่าสนใจ: perceptron machine_learning neural_networks javascript algorithm training prediction class method code_example implementation epochs data_training testing real-world_usecase

บทความนี้อาจจะมีที่ผิด กรุณาตรวจสอบก่อนใช้

หากมีข้อผิดพลาด/ต้องการพูดคุยเพิ่มเติมเกี่ยวกับบทความนี้ กรุณาแจ้งที่ http://m.me/Expert.Programming.Tutor

ไม่อยากอ่าน Tutorial อยากมาเรียนเลยทำอย่างไร?

สมัครเรียน ONLINE ได้ทันทีที่ https://elearn.expert-programming-tutor.com

หรือติดต่อ

085-350-7540 (DTAC)
084-88-00-255 (AIS)
026-111-618
หรือทาง EMAIL: NTPRINTF@GMAIL.COM

แผนที่ ที่ตั้งของอาคารของเรา

EXPERT-PROGRAMMING-TUTOR
รับสอนเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์

JavaScript

การใช้งาน Implement perceptron ในภาษา JavaScript แบบง่ายๆ พร้อมตัวอย่าง

ตัวอย่าง CODE 1: การสร้าง Perceptron พื้นฐาน

ตัวอย่าง CODE 2: การ train Perceptron

ตัวอย่าง CODE 3: การทดสอบ Perceptron

Usecase ในโลกจริง

บทความนี้อาจจะมีที่ผิด กรุณาตรวจสอบก่อนใช้

ไม่อยากอ่าน Tutorial อยากมาเรียนเลยทำอย่างไร?

สมัครเรียน ONLINE ได้ทันทีที่ https://elearn.expert-programming-tutor.com

หรือติดต่อ

แผนผังการเรียนเขียนโปรแกรม

Link อื่นๆ

ติดต่อเราได้ที่

EXPERT-PROGRAMMING-TUTOR รับสอนเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์

JavaScript

การใช้งาน Implement perceptron ในภาษา JavaScript แบบง่ายๆ พร้อมตัวอย่าง

ตัวอย่าง CODE 1: การสร้าง Perceptron พื้นฐาน

ตัวอย่าง CODE 2: การ train Perceptron

ตัวอย่าง CODE 3: การทดสอบ Perceptron

Usecase ในโลกจริง

บทความนี้อาจจะมีที่ผิด กรุณาตรวจสอบก่อนใช้

ไม่อยากอ่าน Tutorial อยากมาเรียนเลยทำอย่างไร?

สมัครเรียน ONLINE ได้ทันทีที่ https://elearn.expert-programming-tutor.com

หรือติดต่อ

แผนผังการเรียนเขียนโปรแกรม

Link อื่นๆ

ติดต่อเราได้ที่

EXPERT-PROGRAMMING-TUTOR
รับสอนเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์