ในยุคที่เทคโนโลยีก้าวหน้าอย่างรวดเร็ว การเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) และการประมวลผลข้อมูล (Data Processing) เป็นหัวข้อที่ถูกพูดถึงอย่างกว้างขวาง ในบทความนี้เราจะมาพูดถึงหนึ่งในโมเดลพื้นฐานที่ถูกใช้ใน Machine Learning นั่นคือ Perceptron โดยจะมีตัวอย่างโค้ดที่เขียนในภาษา Kotlin มาให้ชมกัน พร้อมอธิบายการทำงาน รวมถึงยกตัวอย่างการใช้งานในโลกจริงที่น่าสนใจ ดังนั้นมาดูกันเลย!
โครงสร้างของ Perceptron
Perceptron ประกอบด้วย:
1. นิวรอน (Neuron): หน่วยพื้นฐานที่ใช้ในการประมวลผลข้อมูล 2. น้ำหนัก (Weights): ตัวแปรที่ใช้ในการปรับค่าต่าง ๆ ในระหว่างการเรียนรู้ 3. ฟังก์ชันกระตุ้น (Activation Function): ฟังก์ชันที่ช่วยในการตัดสินใจว่าข้อมูลจะถูกจำแนกเป็นคลาสใดวิธีการทำงาน
การทำงานของ Perceptron เริ่มต้นด้วยการรับข้อมูลนำเข้า (Input) หลายๆ ค่า ซึ่งจะถูกคูณด้วยน้ำหนัก (Weights) ที่มีการปรับเปลี่ยนขณะการเรียนรู้ จากนั้นจึงส่งผลลัพธ์ที่ได้ผ่านฟังก์ชันกระตุ้นเพื่อทำการจำแนกประเภท
เรามาลองดูตัวอย่างของการ Implement Perceptron เป็นภาษาที่เราเลือกใช้ - Kotlin กันเถอะ! ตัวอย่างนี้จะแสดงการจำแนกประเภทของข้อมูลสองคลาสอย่างง่าย
อธิบายการทำงานของโค้ด
1. Class Perceptron: เป็นคลาสหลักที่ใช้ในการสร้างตัวโมเดล Perceptron เราจะมี `learningRate` เพื่อควบคุมการอัพเดทน้ำหนัก และ `inputSize` เพื่อบอกจำนวน input ที่ในโมเดลจะได้รับ 2. ฟังก์ชัน predict: ใช้ในการคำนวณผลลัพธ์ โดยนำหนักแต่ละตัวมาคูณกับค่า inputs และรวมผลเข้าไปใน bias เพื่อทำการตัดสินใจว่าผลลัพธ์เป็น 1 หรือ 0 3. ฟังก์ชัน train: ใช้ในการฝึกสอน Perceptron ให้สามารถจำแนกประเภทข้อมูลได้ โดยปรับน้ำหนักและ bias ของโมเดลให้ดีขึ้นตามจำนวน epochs ที่กำหนด 4. main function: สร้างอินสแตนซ์ของ Perceptron ฝึกซ้อมโมเดลด้วยข้อมูลการทำงานแบบ AND และทำการทดสอบการคาดการณ์ด้วยข้อมูล [1.0, 1.0]
Perceptron ทำงานได้ดีในสถานการณ์ที่ข้อมูลมีลักษณะเป็นเส้นตรง (Linear) เช่น:
1. การจำแนกรูปภาพ (Image Classification): ใช้ในการจัดกลุ่มขนาดเล็กหรือรูปภาพ เช่น จัดประเภทของภาพตามสีหรือรูปแบบ 2. การวิเคราะห์อารมณ์ (Sentiment Analysis): การตรวจจับความคิดเห็นในข้อความว่าเป็นด้านบวกหรือลบ 3. การคาดการณ์การขาย (Sales Forecasting): ใช้ในการสร้างโมเดลเพื่อคาดการณ์ยอดขายในอนาคต
การใช้ Perceptron เป็นเรื่องที่น่าสนใจและท้าทาย โดยเฉพาะสำหรับผู้เริ่มต้นในสายงานของ AI และ Machine Learning อย่างไรก็ตาม เมื่อเราเข้าใจพื้นฐานแล้ว คุณสามารถพัฒนาความซับซ้อนของโมเดลได้ด้วยการศึกษาเทคนิคและอัลกอริธึมที่เข้าทำสำหรับงานที่ซับซ้อนขึ้น
ถ้าคุณสนใจที่จะเรียนรู้การประยุกต์ใช้งานการเขียนโปรแกรม AI และ Machine Learning มากขึ้น ขอเชิญคุณมาที่ EPT (Expert-Programming-Tutor) ซึ่งเราให้การศึกษาอย่างเข้มข้นเกี่ยวกับการพัฒนาโปรแกรมผ่านบทเรียนที่มีคุณภาพและตรงตามความต้องการของผู้เรียน ทำให้คุณมีพื้นฐานที่แข็งแกร่งในการก้าวเข้าสู่วงการเทคโนโลยีในอนาคต!เรียนรู้และพัฒนาตัวคุณเองวันนี้ ที่ EPT!
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