Perceptron ถือเป็นโมเดลพื้นฐานที่ใช้ในการจำแนกประเภท (Classification) ซึ่งทำงานโดยการใช้ฟังก์ชันเปิดปิด (Activation Function) เพื่อกำหนดว่าจุดข้อมูลนั้นจะถูกจัดอยู่ในกลุ่มใด อย่างเป็นระบบ ด้วยการเรียนรู้จากข้อมูลที่ให้เข้ามา โดยตัว Perceptron จะประกอบไปด้วยน้ำหนัก (Weights) และอคติ (Bias) ที่สามารถปรับได้ตามการเรียนรู้
ขอบเขตการใช้งาน
Usecase1:
การจำแนกประเภทอีเมลล์เป็น Spam และไม่ SpamUsecase2:
การทำนายราคาหุ้นในตลาดการเงิน
ในการเริ่มต้นใช้งาน MATLAB คุณจะต้องติดตั้งซอฟต์แวร์ MATLAB บนเครื่องของคุณ หากคุณยังไม่มี สามารถดาวน์โหลดได้ที่ [MATLAB](https://www.mathworks.com/products/matlab.html) แนะนำให้ใช้เวอร์ชันล่าสบสมเพียงพอที่สามารถใช้งานฟังก์ชันพื้นฐานต่าง ๆ ได้
ขั้นตอนการเขียนโค้ด
เราจะเริ่มต้นจากการสร้างฟังก์ชัน Perceptron พื้นฐานใน MATLAB โดยใช้การทำงานของฟังก์ชัน `sign` เป็นฟังก์ชันเปิดปิด
อธิบายการทำงาน
- ข้อมูลและเอาต์พุต: เราจะใช้ข้อมูลพื้นฐานในการจำแนกประเภทจากฟังก์ชัน AND - น้ำหนักและอคติเริ่มต้น: น้ำหนักและอคติถูกสุ่มขึ้น โดยการสุ่มช่วยให้ Perceptron เริ่มต้นการเรียนรู้จากจุดที่ต่างกัน - การ Train Perceptron: ใช้การวนลูปตามจำนวนรอบที่กำหนด โดยเราเรียนรู้จากข้อผิดพลาดที่เกิดขึ้นในแต่ละขั้นตอน - ผลลัพธ์สุดท้าย: เมื่่อทุกอย่างเสร็จสิ้น ขั้นตอนการเรียนรู้จะแสดงน้ำหนักและอคติที่ถูกปรับให้เหมาะสมกับข้อมูลชุดนี้
1. การจำแนกประเภทอีเมลล์ (Spam Filter)
ในระบบการกรองอีเมลล์ เราสามารถใช้ Perceptron ในการจำแนกประเภทว่าอีเมลล์ไหนเป็น Spam หรือไม่ โดยการเรียนรู้จากอีเมลล์ด้านในที่เคยจำแนกแล้ว
2. การทำนายราคาหุ้น
Perceptron สามารถนำมาใช้ในการทำนายแนวโน้มของราคาหุ้นในอนาคต โดยการเรียนรู้จากข้อมูลประวัติศาสตร์และตัวแปรต่างๆ ที่มีผลต่อการเปลี่ยนแปลงของราคาหุ้น
แม้ว่า Perceptron จะเป็นโมเดลที่ใช้งานง่ายและเข้าถึงได้ แต่ก็มีข้อจำกัดเช่นกัน โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อมันไม่สามารถแก้ปัญหาที่ซับซ้อนได้อย่างเพียงพอ อย่างเช่น ปัญหาที่ไม่สามารถแยกได้ด้วยเชิงเส้น (Non-Linear Problems) เช่น XOR ซึ่งจะต้องใช้โมเดลที่ซับซ้อนขึ้นเช่น Multilayer Perceptron (MLP) หรือเครือข่ายประสาทเทียมที่ลึกขึ้นที่รวมใช้ฟังก์ชันเปิดปิดที่หลากหลาย
จงเริ่มต้นการเดินทางในโลกของการเขียนโปรแกรมและปัญญาประดิษฐ์วันนี้ที่ EPT แล้วคุณจะไม่ผิดหวัง!
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
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