Implement neural network 2 layers in Next.js

ในปัจจุบันนี้ การเรียนรู้เกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการประมวลผลข้อมูลเป็นสิ่งที่มีความสำคัญมาก โดยเฉพาะการสร้างโมเดล Neural Network ซึ่งเป็นหนึ่งในเทคนิคที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) ในบทความนี้ เราจะมาทำความเข้าใจเกี่ยวกับการสร้าง Neural Network แบบ 2 ชั้น (2-layer) ใน Next.js ซึ่งเป็นเฟรมเวิร์กที่ตั้งอยู่บน React.js และเป็นที่นิยมสำหรับการพัฒนาเว็บแอปพลิเคชัน

Neural Network เบื้องต้น

Neural Network คือ โครงข่ายประสาทเทียมที่ถูกออกแบบมาเพื่อเลียนแบบการทำงานของสมองมนุษย์ โดยการประมวลผลข้อมูลจะมีการเชื่อมต่อระหว่างเซลล์ประสาท (Neuron) ซึ่งในโมเดลที่เราจะทำงานในครั้งนี้จะมี 2 ชั้นหลัก ได้แก่ ชั้น input และชั้น output

การทำงานเบื้องต้นของ Neural Network มีดังนี้:

การใช้งาน Neural Network 2 Layers ใน Next.js

ก่อนที่เราจะเริ่มเขียนโค้ดกัน เราต้องมั่นใจก่อนว่ามีการติดตั้ง `Next.js` และ `TensorFlow.js` ซึ่งเป็นไลบรารีที่ช่วยในการทำงานกับโมเดล machine learning ใน JavaScript

คุณสามารถติดตั้งด้วยคำสั่งดังนี้:

 npm install next react react-dom @tensorflow/tfjs

โค้ดตัวอย่าง

ในตัวอย่างนี้ เราจะแสดงให้เห็นว่าคุณสามารถสร้างโมเดล Neural Network แบบ 2 ชั้นใน Next.js ได้อย่างไรว่ามีโครงสร้างที่น่าสนใจ ดังนี้:

 // pages/index.js
import * as tf from '@tensorflow/tfjs';

const createModel = () => {
  const model = tf.sequential();

  // ชั้นแรก
  model.add(tf.layers.dense({
    units: 8,
    activation: 'relu',
    inputShape: [2] // จำนวน feature ใน input layer
  }));

  // ชั้น output
  model.add(tf.layers.dense({
    units: 1,
    activation: 'sigmoid' // ใช้สำหรับการจำแนก 2 กลุ่ม
  }));

  model.compile({
    optimizer: 'adam',
    loss: 'binaryCrossentropy',
    metrics: ['accuracy']
  });

  return model;
};

const trainModel = async (model) => {
  // ข้อมูลตัวอย่างและเลเบล
  const xs = tf.tensor2d([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]]);
  const ys = tf.tensor2d([[0], [1], [1], [0]]); // ตัวอย่าง XOR

  await model.fit(xs, ys, {
    epochs: 100
  });
};

const HomePage = () => {
  const model = createModel();

  const handleTrainClick = async () => {
    await trainModel(model);
    console.log('Training Complete!');
  };

  return (
    <div>
      <h1>Neural Network 2 Layers ใน Next.js</h1>
      <button onClick={handleTrainClick}>Train Model</button>
    </div>
  );
};

export default HomePage;

อธิบายการทำงานของโค้ด

Use Case ในโลกจริง

1. คาดการณ์อาการป่วย

การใช้ Neural Network ในการวิเคราะห์ข้อมูลสุขภาพสามารถให้ผลลัพธ์ที่ดี เช่น การคาดการณ์อาการป่วยจากข้อมูลการตรวจสุขภาพ โดยอาจใช้ข้อมูลเช่น อายุ เพศ ชนิดของอาหาร และกิจกรรมทางกาย

2. การคัดกรองอีเมล

ตัวอย่างที่เห็นได้ชัดคือการใช้ Neural Network ในการคัดกรองอีเมลที่ไม่ต้องการ (Spam) ซึ่งการใช้งานโมเดลที่เรียนรู้จากลักษณะของอีเมลที่เคยถูกแสดงถึงความสำคัญ เพื่อเพิ่มคุณภาพในชีวิตดิจิทัล

3. การจดจำรูปภาพ

อีกหนึ่งตัวอย่างที่น่าสนใจคือการใช้ Neural Network ในการประมวลผลและจดจำรูปภาพ ซึ่งสามารถใช้ในหลายอุตสาหกรรม เช่น การตรวจสอบคุณภาพผลิตภัณฑ์ในโรงงาน

สรุป

โปรดมั่นใจว่าคุณจะได้รับความรู้และทักษะใหม่ๆ ที่สามารถนำไปปรับใช้ในงานจริงได้อย่างมีประสิทธิภาพ! สมัครเรียนกับเราได้เลย!

หวังว่าบทความนี้จะทำให้คุณเข้าใจมากขึ้นเกี่ยวกับการใช้งาน Neural Network ใน Next.js แล้วพบกันในบทความถัดไปครับ!

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