การใช้งาน Implement Perceptron ในภาษา Scala แบบง่ายๆ พร้อมตัวอย่าง CODE และอธิบายการทำงาน

คำว่า "Perceptron" เป็นคำที่หลายคนในวงการ Machine Learning คงได้ยินกันบ่อย โดยเฉพาะอย่างยิ่งเป็นโมเดลพื้นฐานที่ใช้ในการจำแนกประเภทข้อมูล (Classification) นอกจากจะเป็นแนวคิดที่สำคัญในการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) แล้ว Perceptron ยังเป็นต้นแบบสำคัญของเครือข่ายประสาทเทียม (Neural Networks) อีกด้วย ในบทความนี้เราจะมาทำความเข้าใจการทำงานของ Perceptron ในภาษา Scala พร้อมตัวอย่างโค้ด และการประยุกต์ใช้ในโลกจริง

Perceptron คืออะไร?

Perceptron เป็นโมเดลที่ถูกพัฒนาขึ้นในปี 1957 โดย Frank Rosenblatt โดยมีจุดประสงค์ในการทำให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้และตัดสินใจได้เหมือนกับมนุษย์ โมเดลนี้จะใช้สูตรคณิตศาสตร์ในการจัดการกับข้อมูลโดยประมวลผลข้อมูลทางอินพุต (Input) และเปรียบเทียบกับน้ำหนัก (Weights) และ Bias เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ (Output) เป็นโครงสร้างที่ง่ายและเข้าใจได้ง่าย ซึ่งเหมาะกับผู้ที่เริ่มต้นศึกษางานด้านการเรียนรู้ของเครื่อง

หลักการทำงานของ Perceptron

หลักการทำงานของ Perceptron มีขั้นตอนหลัก ๆ ดังนี้:

\[

z = W \cdot X + b

\]

โดยที่ \( z \) คือผลรวมของการคูณน้ำหนักกับอินพุต พร้อมกับ Bias \( b \)

ตัวอย่างโค้ด Perceptron ด้วยภาษา Scala

ให้เรามาดูตัวอย่างโค้ดที่สามารถ Implement Perceptron ในภาษา Scala กัน

 import scala.util.Random

class Perceptron(val learningRate: Double, val inputSize: Int) {
  private val weights: Array[Double] = Array.fill(inputSize)(Random.nextDouble())
  private var bias: Double = Random.nextDouble()

  def predict(inputs: Array[Double]): Int = {
    val weightedSum = (weights.zip(inputs).map { case (w, x) => w * x }.sum) + bias
    if (weightedSum >= 0) 1 else 0
  }

  def train(trainingInputs: Array[Array[Double]], labels: Array[Int], epochs: Int): Unit = {
    for (_ <- 0 until epochs) {
      for (i <- trainingInputs.indices) {
        val prediction = predict(trainingInputs(i))
        val error = labels(i) - prediction
        for (j <- weights.indices) {
          weights(j) += learningRate * error * trainingInputs(i)(j)
        }
        bias += learningRate * error
      }
    }
  }
}

// ตัวอย่างการนำไปใช้งาน
object PerceptronExample {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val trainingData = Array(
      Array(0.0, 0.0),
      Array(0.0, 1.0),
      Array(1.0, 0.0),
      Array(1.0, 1.0)
    )

    val labels = Array(0, 0, 0, 1) // AND Logic

    val perceptron = new Perceptron(0.1, 2)
    perceptron.train(trainingData, labels, 10)

    println("Predictions:")
    for (data <- trainingData) {
      val prediction = perceptron.predict(data)
      println(s"Input: ${data.mkString(", ")} => Output: $prediction")
    }
  }
}

การอธิบายโค้ด

Use Case ของ Perceptron ในโลกจริง

สรุป

ในบทความนี้เราได้เรียนรู้เกี่ยวกับ Perceptron อย่างละเอียด ทั้งในด้านหลักการทำงาน ตัวอย่างโค้ด และการประยุกต์ใช้ในโลกจริง หากคุณสนใจที่จะก้าวเข้าสู่วงการ Machine Learning หรือเขียนโปรแกรม เพื่อสร้างสรรค์สิ่งใหม่ ๆ ที่สามารถเป็นประโยชน์ได้ EPT (Expert-Programming-Tutor) มีหลักสูตรเรียนการเขียนโปรแกรมที่เหมาะสมสำหรับคุณ มาเรียนรู้และพัฒนาทักษะด้านการเขียนโปรแกรมรวมไปถึง Machine Learning ร่วมกันที่ EPT สถานที่ที่ยินดีต้อนรับทุกคนที่มีความสนใจ!

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