การใช้ K-NN Algorithm ในภาษา Kotlin แบบง่าย ๆ: เคล็ดลับการทำให้เครื่องเรียนรู้

เมื่อพูดถึงการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) เรามักจะได้ยินถึงอัลกออริธึมที่เรียกว่า K-Nearest Neighbors (K-NN) ซึ่งมันเหมาะอย่างยิ่งสำหรับผู้เริ่มต้นที่ต้องการทำความเข้าใจการใช้งานเบื้องต้น เพราะมันไม่ซับซ้อนมากนัก และสามารถใช้งานได้ในหลายกรณี ในบทความนี้เราจะมาทำความรู้จักกับ K-NN ในภาษา Kotlin พร้อมตัวอย่างโค้ดและ use case ที่น่าสนใจในโลกจริง

K-NN คืออะไร?

K-NN เป็นอัลกอริธึมที่ใช้ในการจัดกลุ่ม (Classification) หรือการหาราคาที่เหมาะสม (Regression) โดยหลักการทำงานของ K-NN จะอิงกับการค้นหาจุดข้อมูลที่อยู่ใกล้เคียงที่สุด (nearest neighbors) เมื่อเรียกใช้ K-NN เราจะต้องกำหนดค่า K ซึ่งหมายถึงจำนวนของเพื่อนบ้านที่เราต้องการพิจารณาในการตัดสินใจ

อัลกอริธึมนี้ทำงานในรูปแบบการเรียนรู้แบบมีผู้สอน (supervised learning) ซึ่งหมายความว่ามีการใช้ข้อมูลที่มีการระบุประเภท (label) สำหรับการเรียนรู้

การทำงานของ K-NN

การติดตั้ง Kotlin และสร้างโปรเจค

ก่อนเริ่มเขียนโค้ด K-NN ใน Kotlin เราต้องมีการตั้งค่าบางอย่างในเครื่องของเรา:

ตัวอย่างโค้ด K-NN

มาดูโค้ดตัวอย่างกัน:

 data class Point(val x: Double, val y: Double, val label: String)

fun euclideanDistance(p1: Point, p2: Point): Double {
    return Math.sqrt(Math.pow(p1.x - p2.x, 2.0) + Math.pow(p1.y - p2.y, 2.0))
}

fun knn(trainingData: List<Point>, testPoint: Point, k: Int): String {
    // คำนวณระยะห่างและจัดเรียงข้อมูลตามลำดับจากน้อยไปหามาก
    val distances = trainingData.map { point ->
        Pair(euclideanDistance(point, testPoint), point)
    }.sortedBy { it.first }

    // ดึง k เพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด
    val neighbors = distances.take(k)

    // นับเสียงโหวตเพื่อหาประเภทที่มีจำนวนมากที่สุด
    val votes = neighbors.groupBy { it.second.label }.mapValues { it.value.size }
    return votes.maxByOrNull { it.value }?.key ?: "Unknown"
}

fun main() {
    val trainingData = listOf(
        Point(1.0, 2.0, "A"),
        Point(2.0, 3.0, "A"),
        Point(3.0, 3.0, "B"),
        Point(5.0, 4.0, "B")
    )

    val testPoint = Point(2.5, 3.0, "Unknown")
    val k = 3
    val result = knn(trainingData, testPoint, k)

    println("The predicted label is: $result")
}

อธิบายโค้ด

- คำนวณระยะห่างระหว่าง `testPoint` และ `trainingData`

- จัดเรียงค่าระยะทางจากน้อยไปมาก

- ดึง K จุดเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด

- นับเสียงโหวตจากเพื่อนบ้านเพื่อหาประเภทที่มีจำนวนสูงสุด

Use Case ของ K-NN ในโลกจริง

1. การจำแนกรูปภาพ

ในอุตสาหกรรมเทคโนโลยี K-NN มักจะถูกใช้ในการจำแนกรูปภาพ เช่น การประมวลผลใบหน้า หรือการจำแนกประเภทของวัตถุในรูปภาพ ด้วยการใช้ K-NN ผู้พัฒนาสามารถสร้างโมเดลที่สามารถระบุวัตถุได้โดยอิงจากลักษณะรูปแบบของมัน

2. ระบบแนะนำสินค้า

อีกหนึ่ง use case ที่น่าสนใจคือระบบแนะนำสินค้า (Recommendation System) โดยใช้ K-NN เพื่อวิเคราะห์พฤติกรรมของลูกค้าแล้วเสนอสินค้าที่เหมาะสม โดยการวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าในฐานข้อมูล พบว่าสินค้าที่พวกเขาซื้อมีรูปแบบที่คล้ายกัน

3. การแพทย์และการวินิจฉัย

ในวงการแพทย์ K-NN สามารถใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลสุขภาพของผู้ป่วย จำแนกประเภทรูปแบบของโรคหรือการวินิจฉัยโรคได้ตามอาการและประวัติการรักษาของผู้ป่วย จุดแข็งของมันคือการคัดกรองผู้ป่วยที่มีอาการคล้ายคลึงกันในกลุ่ม

สรุป

K-NN เป็นอัลกอริธึมที่ง่ายต่อการเข้าใจและใช้งาน ซึ่งเหมาะสำหรับผู้เริ่มต้นเรียนรู้การทำงานของ Machine Learning ในภาษา Kotlin การเข้าใจการทำงานของ K-NN จะช่วยให้คุณสามารถนำไปต่อยอดในโปรเจคต่าง ๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

หากคุณต้องการศึกษาอย่างละเอียดเกี่ยวกับการเขียนโปรแกรมและ Machine Learning อย่าลืมสมัครเรียนที่ EPT (Expert-Programming-Tutor) ซึ่งเปิดโอกาสให้คุณได้เรียนรู้จากผู้เชี่ยวชาญ และพัฒนาทักษะทางด้านการเขียนโปรแกรมของคุณเพื่อก้าวสู่ความสำเร็จในอนาคต!

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