การใช้งาน Implement Perceptron ในภาษา COBOL แบบง่ายๆ

การสร้างโมเดลทางคอมพิวเตอร์เพื่อการจำแนกประเภท (classification) เป็นหนึ่งในหัวข้อหลักในวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) ที่มีส่วนในการพัฒนาเทคโนโลยีในหลายๆ ด้าน ซึ่ง Perceptron เป็นโมเดลการเรียนรู้ที่เรียบง่ายแต่มีประสิทธิภาพในบางกรณี วันนี้เราจะมาศึกษาการใช้งาน Perceptron ในภาษา COBOL ซึ่งเป็นภาษาที่มักไม่ได้ถูกใช้ในงานที่เกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่อง แต่ก็ยังสามารถเข้าถึงฟังก์ชันพื้นฐานได้

Perceptron คืออะไร?

Perceptron เป็นโครงข่ายประสาทเทียมชนิดหนึ่งที่ออกแบบมาเพื่อแก้ปัญหาการจำแนกประเภทแบบสองกลุ่ม (binary classification) จุดเด่นคือมันใช้การคำนวณเชิงเส้นเพื่อประเมินข้อมูล โดยในแต่ละช่วงข้อมูลจะถูกคูณกับน้ำหนัก (weights) และมีการใช้ฟังก์ชันกระตุ้น (activation function) เพื่อตัดสินใจว่าข้อมูลนั้นอยู่ในกลุ่มไหน

หลักการทำงานของ Perceptron

การทำงานของ Perceptron สามารถสรุปได้ในขั้นตอนดังนี้

ตัวอย่าง COBOl Code สำหรับ Implement Perceptron

ในตัวอย่างนี้เราจะเขียนโปรแกรม COBOL ที่เรียนรู้การจำแนกประเภทข้อมูลสองกลุ่ม จำกัดให้เข้าใจง่าย

        IDENTIFICATION DIVISION.
       PROGRAM-ID. PerceptronDemo.
       DATA DIVISION.
       WORKING-STORAGE SECTION.
       01  Weight1      PIC S9(3)V9(3) VALUE 0.0.
       01  Weight2      PIC S9(3)V9(3) VALUE 0.0.
       01  LearningRate PIC S9(3)V9(3) VALUE 0.1.
       01  Inputs.
           05  Input1  PIC S9(3)V9(3).
           05  Input2  PIC S9(3)V9(3).
       01  DesiredOutput     PIC 9.
       01  ActualOutput      PIC 9.
       01  WeightedSum       PIC S9(5)V9(5).

       PROCEDURE DIVISION.
       MAIN-PARA.
           MOVE 0.5 TO Weight1
           MOVE 0.5 TO Weight2

           PERFORM VARYING Input1 FROM 0 BY 1 UNTIL Input1 > 1
               PERFORM VARYING Input2 FROM 0 BY 1 UNTIL Input2 > 1
                   IF Input1 + Input2 > 1 THEN
                       MOVE 1 TO DesiredOutput
                   ELSE
                       MOVE 0 TO DesiredOutput
                   END-IF

                   ADD (Input1 * Weight1) TO WeightedSum
                   ADD (Input2 * Weight2) TO WeightedSum

                   IF WeightedSum > 0 THEN
                       MOVE 1 TO ActualOutput
                   ELSE
                       MOVE 0 TO ActualOutput
                   END-IF

                   IF ActualOutput NOT = DesiredOutput THEN
                       COMPUTE Weight1 = Weight1 + (LearningRate * (DesiredOutput - ActualOutput) * Input1)
                       COMPUTE Weight2 = Weight2 + (LearningRate * (DesiredOutput - ActualOutput) * Input2)
                   END-IF
                   DISPLAY "Input1: " Input1 " Input2: " Input2 " Desired: " DesiredOutput " Actual: " ActualOutput
                   MOVE 0 TO WeightedSum
               END-PERFORM
           END-PERFORM.

           STOP RUN.

อธิบายตัวอย่างโค้ด

ในโค้ดตัวอย่างนี้ เราเริ่มต้นด้วยการตั้งค่าน้ำหนักให้เป็น 0.5 และกำหนดอัตราการเรียนรู้ (learning rate) เป็น 0.1 จากนั้นเราจะทำการวนลูปเพื่อป้อนข้อมูลสองค่าคือ Input1 และ Input2 และทำการคำนวณ weighted sum การตัดสินใจจะทำโดยใช้ค่าของ weighted sum ว่ามากกว่า 0 หรือไม่

หากผลลัพธ์ที่คำนวณได้ (ActualOutput) ไม่ตรงกับค่าที่เราต้องการ (DesiredOutput) เราจะมีการปรับน้ำหนักใหม่ตามสูตรที่ได้กำหนดไว้

Use Case ในโลกจริง

Perceptron สามารถนำไปประยุกต์ใช้งานในหลายๆ ด้าน เช่น:

ทำไมต้องศึกษา Programming ที่ EPT?

ทั้งนี้การเรียนรู้การเขียนโปรแกรมและการสร้างโมเดลต่างๆ เช่น Perceptron จำเป็นต้องมีพื้นฐานการเขียนโปรแกรมที่ดีและความเข้าใจในหลักการทำงาน อีกทั้ง EPT (Expert-Programming-Tutor) ยังเสนอโครงการการเรียนการสอนที่หลากหลาย สามารถเข้ากับผู้เรียนในระดับต่างๆ โดยเน้นไปที่แนวทางการปฏิบัติจริงของการเขียนโปรแกรมและการประยุกต์ใช้ในทางปฏิบัติ

คุณจะได้เรียนรู้ตั้งแต่พื้นฐาน ไปจนถึงการสร้างโปรเจกต์จริงที่สามารถนำไปใช้งานได้ ถือเป็นโอกาสที่ดีในการพัฒนาทักษะของคุณในโลกเทคโนโลยีที่กำลังเติบโตอย่างรวดเร็วในปัจจุบัน

มาร่วมเป็นส่วนหนึ่งของ EPT และเริ่มต้นการเดินทางสู่โลกการเขียนโปรแกรมในวันนี้!

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