การใช้งาน K-NN Algorithm ในภาษา Next.js แบบง่ายๆ พร้อมตัวอย่าง CODE

บทนำ

ในโลกของการพัฒนาเว็บและการวิเคราะห์ข้อมูล ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้เข้ามามีบทบาทสำคัญอย่างมาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านการทำงานกับข้อมูลจำนวนมหาศาล หนึ่งในอัลกอริธึมที่ได้รับความนิยมในการเรียนรู้ของเครื่องคือ K-Nearest Neighbors (K-NN) ซึ่งเป็นอัลกอริธึมที่ง่ายและเข้าใจง่าย ในบทความนี้เราจะมาเรียนรู้เกี่ยวกับการใช้งาน K-NN ใน Next.js พร้อมกับตัวอย่างโค้ดและการยกตัวอย่าง use case ที่เกิดขึ้นในโลกจริง

K-NN Algorithm คืออะไร?

K-NN เป็นอัลกอริธึมที่ใช้ในการจำแนกประเภท (classification) หรือการสร้างค่าคาดการณ์ (regression) โดยทำงานโดยการค้นหาค่าของเพื่อนบ้านที่ใกล้เคียงที่สุดในกลุ่มข้อมูลที่มีอยู่ แล้วเพื่อนบ้านที่ใกล้เคียงที่สุด (K) จะถูกนำมาประมวลผลเพื่อทำการตัดสินใจ อัลกอริธึมนี้ถูกใช้กันอย่างกว้างขวางในหลายๆ ด้าน เช่น การจำแนกประเภทข้อความ การวิเคราะห์พฤติกรรมผู้ใช้ และการประมวลผลภาพ เป็นต้น

ขั้นตอนการทำงานของ K-NN

การติดตั้ง Library ที่จำเป็น

ก่อนที่จะเริ่มเขียนโค้ดใน Next.js เราต้องติดตั้ง library ที่จำเป็นสำหรับการทำงานด้วย K-NN โดยเราจะใช้ `ml-knn` ซึ่งเป็น library สำหรับการทำ K-NN ใน JavaScript

ให้เราเริ่มต้นด้วยการสร้างโปรเจ็กต์ Next.js ใหม่และติดตั้ง library ที่จำเป็น:

 npx create-next-app my-knn-app
cd my-knn-app
npm install ml-knn

ตัวอย่างโค้ด K-NN ใน Next.js

ด้านล่างนี้เป็นตัวอย่างการสร้าง K-NN classifier ใน Next.js โดยเก็บข้อมูลสำหรับการจำแนกประเภทของดอกไม้ประเภทต่างๆ

Step 1: สร้างไฟล์ Pages

สร้างไฟล์ใหม่ในโฟลเดอร์ `pages` ชื่อว่า `knn.js` เพื่อใส่โค้ดต่อไปนี้:

 import React, { useEffect, useState } from 'react';
import KNN from 'ml-knn';

const data = [
  [5.1, 3.5, 1.4, 0.2], // Iris-setosa
  [4.9, 3.0, 1.4, 0.2], // Iris-setosa
  [4.7, 3.2, 1.3, 0.2], // Iris-setosa
  [7.0, 3.2, 4.7, 1.4], // Iris-versicolor
  [6.4, 3.2, 4.5, 1.5], // Iris-versicolor
  [6.9, 3.1, 4.9, 1.5], // Iris-versicolor
  [6.3, 3.3, 6.0, 2.5], // Iris-virginica
  [5.8, 2.7, 5.1, 1.9], // Iris-virginica
  [7.1, 3.0, 5.9, 2.1], // Iris-virginica
];

const labels = [
  'setosa',
  'setosa',
  'setosa',
  'versicolor',
  'versicolor',
  'versicolor',
  'virginica',
  'virginica',
  'virginica',
];

const KNNComponent = () => {
  const [prediction, setPrediction] = useState('');

  useEffect(() => {
    const knn = new KNN(data, labels, { k: 3 });

    // สมมติว่าเราต้องการทำนายดอกไม้ที่มีลักษณะ [5.5, 2.4, 3.8, 1.1]
    const testSample = [5.5, 2.4, 3.8, 1.1];
    const predictedLabel = knn.predict([testSample]);

    setPrediction(predictedLabel[0]);
  }, []);

  return (
    <div>
      <h1>K-NN Classification Result</h1>
      <p>The predicted flower type is: {prediction}</p>
    </div>
  );
};

export default KNNComponent;

Step 2: การทำงานของโค้ด

Use Case ในโลกจริง

1. ระบบจำแนกรูปภาพ

การนำ K-NN ไปใช้ในระบบจำแนกรูปภาพ เช่น การจำแนกประเภทของสัตว์ในรูปภาพ ระบบสามารถใช้ K-NN ในการจำแนกรูปภาพที่ผู้ใช้ส่งมาแล้วประมวลผลด้วยข้อมูลภาพที่มีอยู่ในฐานข้อมูลได้

2. การวิเคราะห์คะแนนนักศึกษา

ในระบบการศึกษาหรือแอปพลิเคชันการเรียนรู้ออนไลน์ คุณสามารถใช้ K-NN เพื่อวิเคราะห์ความสามารถของนักเรียน โดยใช้ข้อมูลจากการทำแบบทดสอบ เพื่อคัดกรองนักเรียนที่มีความสามารถใกล้เคียงกัน

3. ระบบแนะนำสินค้า

อีกหนึ่ง use case ที่ไปไกลคือการใช้ K-NN ในการแนะนำสินค้าที่ผู้ใช้ควรซื้อ เช่น เมื่อลูกค้าซื้อหนังสือประเภทเดียวกัน ก็สามารถแนะนำหนังสืออื่นที่มีประเภทใกล้เคียงกันและได้รับความนิยมจากลูกค้าคนอื่น ๆ เป็นการส่งเสริมการขายที่น่าสนใจ

สรุป

ถ้าคุณสนใจเริ่มต้นเรียนรู้การเขียนโปรแกรมและ AI การเข้าศึกษาที่ EPT คือทางเลือกที่สมบูรณ์แบบสำหรับคุณ!

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