การใช้งาน Implement Perceptron ในภาษา Objective-C แบบง่ายๆ

เปิดตัว Perceptron

Perceptron อาจฟังดูแปลกใหม่สำหรับหลายๆ คน แต่จริงๆ แล้วมันเป็นหนึ่งในโมเดลที่พื้นฐานที่สุดในด้านการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) ที่ถูกออกแบบมาเพื่อใช้ในการจำแนกประเภทข้อมูล (Classification) โดยจะทำงานในรูปแบบของการเรียนรู้ที่ไม่ต้องมีการดูแล (Unsupervised Learning) ซึ่งมีความสำคัญอย่างยิ่งในหลายๆ ด้านในชีวิตประจำวัน เช่น การจำแนกว่าอีเมล์นั้นเป็นสแปมหรือไม่, การจำแนกรูปภาพ หรือแม้กระทั่งการวิเคราะห์อารมณ์จากข้อความ

ในตอนนี้เราจะลองดู ว่าการ Implement Perceptron ในภาษา Objective-C จะมีขั้นตอนอย่างไรบ้าง พร้อมตัวอย่างเนื้อหาที่เข้าใจง่าย!

แนวทางการ Implement Perceptron

การทำงานของ Perceptron จะใช้สูตรคำนวณในการปรับน้ำหนัก (Weight) ตามข้อมูล Input ที่ให้เข้ามา ซึ่งหลักการพื้นฐานของ Perceptron ทำงานโดยการใช้ฟังก์ชัน Activation เพื่อกำหนดผลลัพธ์ที่ได้

ขั้นตอนการ Implement Perceptron

1. กำหนด Input และ Output

2. สุ่มชน้ำหนักเริ่มต้น

3. ใช้ฟังก์ชัน Activation เพื่อตัดสินใจว่า Output เป็นอะไร

4. ปรับน้ำหนักตามผลลัพธ์จริง

ตัวอย่างโค้ด Perceptron ในภาษา Objective-C

 #import <Foundation/Foundation.h>

@interface Perceptron : NSObject

@property (nonatomic, strong) NSMutableArray *weights;
@property (nonatomic) double learningRate;

- (instancetype)initWithInputs:(NSInteger)numInputs learningRate:(double)rate;
- (NSInteger)predict:(NSArray *)inputs;
- (void)train:(NSArray *)trainingInputs outputs:(NSArray *)trainingOutputs epochs:(NSInteger)epochs;

@end

@implementation Perceptron

- (instancetype)initWithInputs:(NSInteger)numInputs learningRate:(double)rate {
    self = [super init];
    if (self) {
        _learningRate = rate;
        _weights = [NSMutableArray array];

        // Initializing weights randomly
        for (NSInteger i = 0; i <= numInputs; i++) {
            [_weights addObject:@(arc4random_uniform(1000) / 1000.0)];
        }
    }
    return self;
}

- (NSInteger)predict:(NSArray *)inputs {
    double weightedSum = 0.0;

    for (NSInteger i = 0; i < inputs.count; i++) {
        weightedSum += [inputs[i] doubleValue] * [_weights[i] doubleValue];
    }

    // Adding the bias (the last weight is the bias)
    weightedSum += [_weights.lastObject doubleValue];

    // Activation function
    return weightedSum >= 0 ? 1 : 0;
}

- (void)train:(NSArray *)trainingInputs outputs:(NSArray *)trainingOutputs epochs:(NSInteger)epochs {
    for (NSInteger epoch = 0; epoch < epochs; epoch++) {
        for (NSInteger i = 0; i < trainingInputs.count; i++) {
            NSInteger predicted = [self predict:trainingInputs[i]];
            NSInteger actual = [trainingOutputs[i] integerValue];

            // Update weights
            for (NSInteger j = 0; j < trainingInputs[i].count; j++) {
                double weightUpdate = self.learningRate * (actual - predicted) * [trainingInputs[i][j] doubleValue];
                self.weights[j] = @([self.weights[j] doubleValue] + weightUpdate);
            }

            // Update the bias
            self.weights.lastObject = @([self.weights.lastObject doubleValue] + self.learningRate * (actual - predicted));
        }
    }
}

@end

int main(int argc, const char * argv[]) {
    @autoreleasepool {
        Perceptron *perceptron = [[Perceptron alloc] initWithInputs:2 learningRate:0.1];

        NSArray *trainingInputs = @[
            @[@0, @0],
            @[@0, @1],
            @[@1, @0],
            @[@1, @1]
        ];

        NSArray *trainingOutputs = @[@0, @0, @0, @1]; // AND operation

        [perceptron train:trainingInputs outputs:trainingOutputs epochs:10];

        // Testing the perceptron
        for (NSArray *input in trainingInputs) {
            NSInteger prediction = [perceptron predict:input];
            NSLog(@"Input: %@ - Prediction: %@", input, @(prediction));
        }
    }
    return 0;
}

การอธิบายการทำงานของโค้ด

1. การสร้างคลาส Perceptron

เรากำหนดคลาส Perceptron โดยมี property สำหรับเก็บน้ำหนัก (weights) และอัตราการเรียนรู้ (learningRate) ที่จะช่วยในการปรับปรุงการจำแนกประเภทข้อมูล

2. ฟังก์ชัน predict

ใช้สำหรับคำนวณผลลัพธ์จากข้อมูล input โดยการคำนวณผลรวมถ่วงน้ำหนักที่ได้จากตัวแปร input ผลรวมที่ได้จะถูกนำไปผ่านฟังก์ชัน Activation เพื่อทำการตัดสินใจ

3. ฟังก์ชัน train

ใช้สำหรับฝึกสอน Perceptron โดยจะวนลูปตามจำนวน epochs ที่กำหนด ในการปรับน้ำหนักตามผลลัพธ์จริงที่ต้องการ

4. การทดสอบโมเดล

เราจัดเตรียมชุดข้อมูลการฝึกเพื่อทำการทดลอง การจำแนกประเภทข้อมูลที่เป็นไปตามพลศาสตร์ของออปิชั่น AND

Use Case ในโลกจริง

การใช้งาน Perceptron ในโลกจริงมีหลายรูปแบบ เพราะว่ามันเป็นพื้นฐานของการจำแนกประเภท ซึ่งแน่นอนว่ามีความสำคัญในการนำไปใช้ในงานต่างๆ เช่น:

สรุป

การเรียนรู้เกี่ยวกับ Perceptron และการ Implement ในภาษา Objective-C เป็นขั้นตอนที่น่าสนใจที่จะเปิดโอกาสให้คุณได้ทำความเข้าใจในพื้นฐานการเรียนรู้ของเครื่อง การสนับสนุนความคิดเกี่ยวกับการออกแบบโมเดล และการปรับปรุงข้อมูลทั้งในเชิงลึกและเชิงกว้าง

หากคุณอยากเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ Programming และ AI อย่าลืมเข้าไปที่ EPT - Expert-Programming-Tutor เพื่อสร้างพื้นฐานที่มั่นคงด้วยการเรียนรู้จากผู้เชี่ยวชาญ! เริ่มต้นสร้างอนาคตของคุณในโลกดิจิทัลวันนี้!

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