การใช้งาน Implement Perceptron ในภาษา Dart แบบง่ายๆ พร้อมตัวอย่าง CODE และอธิบายการทำงาน**

วันนี้เราจะมาเปิดโลกแห่งการเขียนโปรแกรมและการเรียนรู้เรื่องปัญญาประดิษฐ์ (AI) โดยเฉพาะอย่างยิ่งในหัวข้อของ Perceptron ซึ่งเป็นหนึ่งในโมเดลพื้นฐานของการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) ที่แสดงให้เห็นถึงแนวคิดของการจำแนกข้อมูลในรูปแบบที่ง่ายและเข้าใจได้ชัดเจน

Perceptron คืออะไร?

Perceptron คืออัลกอริธึมแบบหนึ่งของการเรียนรู้ที่ถูกพัฒนาขึ้นโดย Frank Rosenblatt ในปี 1958 โดยเป็นโมเดลพื้นฐานที่สุดในในระบบประสาทเทียม (Artificial Neural Networks) เป้าหมายของ Perceptron คือการจำแนกข้อมูลที่มีพิกัดเป็นมิติสองมิติ เช่น จำแนกข้อมูลที่มีลักษณะเป็น “ใช่” หรือ “ไม่ใช่”

ในทางปฏิบัติ, Perceptron จะทำงานโดยการใช้ฟังก์ชันการกระตุ้น (Activation Function) เพื่อสร้างความสัมพันธ์ระหว่างน้ำหนัก (Weights), คะแนน (Scores), และค่าตัด (Threshold) ซึ่งสามารถแสดงโดยหมายเหตุตัวอย่างได้ดังนี้

การ Implement Perceptron ในภาษา Dart

ในตัวอย่างนี้, เราจะสร้าง Perceptron อย่างง่ายใน Dart ซึ่งจะมีฟังก์ชันในการฝึก (Train) และทำนาย (Predict) โดยเราจะใช้ค่าเข้าข้อมูลที่เป็นตัวเลขและจำแนกออกเป็นใน 2 หมวดหมู่คือ 0 และ 1

ตัวอย่าง CODE

 class Perceptron {
  List<double> weights;
  double learningRate;

  Perceptron(int inputSize, this.learningRate) {
    weights = List<double>.filled(inputSize, 0.0);
  }

  int predict(List<double> inputs) {
    double sum = 0.0;

    for (int i = 0; i < inputs.length; i++) {
      sum += inputs[i] * weights[i];
    }

    return sum >= 0 ? 1 : 0;
  }

  void train(List<List<double>> trainingInputs, List<int> trainingOutputs, int epochs) {
    for (int epoch = 0; epoch < epochs; epoch++) {
      for (int i = 0; i < trainingInputs.length; i++) {
        int prediction = predict(trainingInputs[i]);
        int error = trainingOutputs[i] - prediction;

        for (int j = 0; j < weights.length; j++) {
          weights[j] += learningRate * error * trainingInputs[i][j];
        }
      }
    }
  }
}

การอธิบายการทำงานของ CODE

การทดสอบ Perceptron

เมื่อต้องการทดสอบ Perceptron ที่เราสร้างขึ้น, ให้ออกแบบชุดข้อมูลสำหรับการฝึก เช่น ข้อมูลการจำแนกสีระหว่าง “สีแดง” และ “สีฟ้า” โดยนำข้อมูลเข้าไปใส่ในฟังก์ชัน `train`

 void main() {
  // สร้าง Perceptron ด้วย input size = 2 และ learning rate = 0.1
  Perceptron perceptron = Perceptron(2, 0.1);

  // ข้อมูลจำลอง สำหรับการฝึก
  List<List<double>> trainingInputs = [
    [1.0, 0.0], // สีแดง
    [0.0, 1.0], // สีฟ้า
    [1.0, 1.0], // สีแดง
    [0.0, 0.0]  // สีฟ้า
  ];

  // การตั้งค่าจำแนกสีแต่ละหมวด
  List<int> trainingOutputs = [1, 0, 1, 0]; // 1 = สีแดง, 0 = สีฟ้า

  // เรียกใช้การฝึก Perceptron
  perceptron.train(trainingInputs, trainingOutputs, 10);

  // การทดสอบผล
  print(perceptron.predict([1.0, 0.0])); // คาดหวังให้ตรงกัน 1
  print(perceptron.predict([0.0, 1.0])); // คาดหวังให้ตรงกัน 0
}

Use Cases ของ Perceptron ในโลกความจริง

สรุป

การสร้าง Perceptron ในภาษา Dart เป็นการเรียนรู้ที่น่าสนใจและท้าทายที่ผู้เรียนโปรแกรมมิ่งควรได้ลองทำ ด้วยความเข้าใจในพื้นฐานแล้วเราสามารถพัฒนาต่อยอดไปสู่การเขียนโมเดลที่ซับซ้อนมากขึ้นในอนาคตได้

หากคุณมีความสนใจในการศึกษาเกี่ยวกับการเขียนโปรแกรมและ AI นั้น ขอเรียนเชิญคุณเข้าร่วมกับเราได้ที่ EPT (Expert-Programming-Tutor) ที่เรามีหลักสูตรที่หลากหลายและสอนโดยผู้เชี่ยวชาญในสาขาต่างๆ ที่จะนำคุณไปสู่การพัฒนาทักษะการเขียนโปรแกรมอย่างมืออาชีพ!

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