PHP

การใช้งาน Implement Perceptron ในภาษา PHP แบบง่ายๆ

ในโลกของการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) หนึ่งในโมเดลพื้นฐานที่มักถูกใช้ในงานจำแนกประเภท (Classification) คือ Perceptron ซึ่งเป็นอัลกอริธึมง่ายๆ ที่มีความสำคัญและใช้งานได้จริงในหลายบริบท ในบทความนี้เราจะมาสอนการทำงานของ Perceptron ในภาษา PHP พร้อมทั้งมีตัวอย่าง CODE และการอธิบายการทำงาน ปิดท้ายด้วยการยกตัวอย่าง use case ในโลกจริงเพื่อให้เห็นภาพชัดเจนยิ่งขึ้น

Perceptron คืออะไร?

Perceptron คือโมเดลของเครือข่ายประสาทเทียม (Artificial Neural Network) รูปแบบที่ง่ายที่สุด โดยมีโครงสร้างเป็นกลุ่มเซลล์ประสาทคู่หนึ่ง ซึ่งจะทำการคำนวณน้ำหนัก (Weights) และอื่น ๆ โดยจะสร้างการคาดเดา (Prediction) ตามข้อมูลที่เข้ามา โดยใช้ฟังก์ชันการกระตุ้น (Activation Function) ที่ใช้ในการตัดสินใจ

กล่าวอีกนัยหนึ่ง Perceptron จะรับค่าข้อมูลหลายๆ ตัวแปร และให้ค่าผลลัพธ์เป็นสองระดับ โดยสามารถใช้งานจำแนกประเภทต่างๆได้อย่างง่ายดาย

ขั้นตอนการทำงานของ Perceptron

1. เตรียมข้อมูล: ต้องมีตัวอย่างข้อมูลที่มีผลลัพธ์ที่ต้องการ 2. ตั้งค่าน้ำหนักเริ่มต้น: น้ำหนัก (weights) จะเริ่มต้นมักเป็นค่าศูนย์ 3. คำนวณผลลัพธ์: นำข้อมูลที่มีเข้ามา คูณกับน้ำหนักบวกกับ bias 4. ใช้ฟังก์ชันกระตุ้น: ตัดสินใจผลลัพธ์ที่ได้จากการคำนวณ 5. ปรับน้ำหนัก: หากผลลัพธ์ไม่ถูกต้อง ปรับน้ำหนักตามอัตราการเรียนรู้ (Learning Rate)

ตัวอย่าง CODE Perceptron ใน PHP

 class Perceptron {
    private $weights;
    private $bias;
    private $learningRate;

    public function __construct($inputSize, $learningRate = 0.1) {
        $this->weights = array_fill(0, $inputSize, 0);
        $this->bias = 0;
        $this->learningRate = $learningRate;
    }

    public function activationFunction($sum) {
        return $sum >= 0 ? 1 : 0;
    }

    public function predict($inputs) {
        $sum = $this->bias;
        foreach ($this->weights as $index => $weight) {
            $sum += $weight * $inputs[$index];
        }
        return $this->activationFunction($sum);
    }

    public function train($trainingInputs, $trainingLabels, $epochs) {
        for ($epoch = 0; $epoch < $epochs; $epoch++) {
            foreach ($trainingInputs as $index => $inputs) {
                $prediction = $this->predict($inputs);
                $error = $trainingLabels[$index] - $prediction;
                foreach ($this->weights as $i => $weight) {
                    $this->weights[$i] += $this->learningRate * $error * $inputs[$i];
                }
                $this->bias += $this->learningRate * $error;
            }
        }
    }
}

// การใช้งาน
$trainingInputs = [[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]];
$trainingLabels = [0, 0, 0, 1]; // AND เรียนรู้ฟังก์ชัน AND
$perceptron = new Perceptron(2);
$perceptron->train($trainingInputs, $trainingLabels, 10);

// ทดสอบ
echo $perceptron->predict([0, 0]); // 0
echo $perceptron->predict([0, 1]); // 0
echo $perceptron->predict([1, 0]); // 0
echo $perceptron->predict([1, 1]); // 1

อธิบายการทำงานของ CODE

- Perceptron class: เราเริ่มต้นโดยการสร้าง class Perceptron เพื่อเป็นตัวแทนของโมเดล - Constructor: สร้างน้ำหนักและ bias เริ่มต้นเป็นศูนย์ - predict method: ใช้ในการคำนวณผลลัพธ์โดยนำข้อมูลที่เข้ามาคูณกับน้ำหนักและ bias รวมถึงการใช้ฟังก์ชันกระตุ้น - train method: ใช้ในการฝึกโมเดลให้เข้าใจข้อมูลโดยการปรับน้ำหนักตามความผิดพลาดที่เกิดขึ้น - การทดสอบ: มีการทดสอบโดยใช้ชุดข้อมูลที่ใช้เรียนรู้ฟังก์ชัน AND

Use Case ในโลกจริง

1. การจำแนกประเภทอีเมล: ใช้ Perceptron ในการจำแนกประเภทอีเมลว่าเป็นสแปมหรือไม่ โดยการวิเคราะห์ข้อความสำหรับคำที่อาจสื่อถึงอีเมลที่ไม่ประสงค์ 2. การคัดเลือกผู้สมัครงาน: การใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อคัดเลือกผู้สมัครจากข้อมูลการศึกษา ประสบการณ์ การทำงานที่ผ่านมา 3. การตรวจสอบคุณภาพสินค้า: ใช้ในกระบวนการตรวจสอบคุณภาพสินค้าว่าเป็นไปตามมาตรฐานหรือไม่ โดยการใช้เซนเซอร์ในการเก็บข้อมูล

ด้วยการใช้งาน Perceptron เราสามารถนำไปประยุกต์ใช้ในหลายๆ สาขาที่เกี่ยวข้องกับการจำแนกข้อมูลและการคาดเดาอนาคต

มาถึงตรงนี้แล้ว หากคุณรู้สึกสนใจและอยากเรียนรู้เกี่ยวกับการทำงานของ Perceptron หรือการเขียนโปรแกรมในภาษา PHP และการพัฒนาโปรแกรมอื่นๆ ขอเชิญร่วมเรียนรู้ที่ EPT (Expert-Programming-Tutor) สถาบันสอนการเขียนโปรแกรมที่มีคุณภาพ เริ่มต้นได้วันนี้ เพื่อไม่พลาดโอกาสในการกลายเป็นมือโปรในวงการเทคโนโลยี!

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

Tag ที่น่าสนใจ: java c# vb.net python c c++ machine_learning web database oop cloud aws ios android

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

PHP

การใช้งาน Implement Perceptron ในภาษา PHP แบบง่ายๆ

Perceptron คืออะไร?

ขั้นตอนการทำงานของ Perceptron

ตัวอย่าง CODE Perceptron ใน PHP

อธิบายการทำงานของ CODE

Use Case ในโลกจริง

บทความนี้อาจจะมีที่ผิด กรุณาตรวจสอบก่อนใช้

ไม่อยากอ่าน Tutorial อยากมาเรียนเลยทำอย่างไร?

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

หรือติดต่อ

แผนผังการเรียนเขียนโปรแกรม

Link อื่นๆ

ติดต่อเราได้ที่

EXPERT-PROGRAMMING-TUTOR รับสอนเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์

PHP

การใช้งาน Implement Perceptron ในภาษา PHP แบบง่ายๆ

Perceptron คืออะไร?

ขั้นตอนการทำงานของ Perceptron

ตัวอย่าง CODE Perceptron ใน PHP

อธิบายการทำงานของ CODE

Use Case ในโลกจริง

บทความนี้อาจจะมีที่ผิด กรุณาตรวจสอบก่อนใช้

ไม่อยากอ่าน Tutorial อยากมาเรียนเลยทำอย่างไร?

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

หรือติดต่อ

แผนผังการเรียนเขียนโปรแกรม

Link อื่นๆ

ติดต่อเราได้ที่

EXPERT-PROGRAMMING-TUTOR
รับสอนเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์