การใช้งาน Implement Neural Network 2 Layers ในภาษา R Language แบบง่ายๆ

ทำความรู้จักกับ Neural Network

Neural Network ประกอบด้วยหน่วยการประมวลผลที่เรียกว่า **Neuron** ซึ่งเน็ตเวิร์กแต่ละชั้นจะมีการเชื่อมต่อกัน การทำงานของ Neuron จะเป็นไปตามฟังก์ชันที่เรียกว่า **Activation Function** ที่ช่วยให้สามารถควบคุมการส่งผ่านข้อมูลจากชั้นหนึ่งไปยังอีกชั้นหนึ่งได้อย่างมีประสิทธิภาพ

การใช้ Neural Network ในลักษณะนี้เหมาะสำหรับงานที่ต้องการการจำแนกประเภทหรือการคาดการณ์ค่า เช่น การจำแนกประเภทของข้อมูลหมวดหมู่ในอีเมล หรือการคาดการณ์ยอดขายในอนาคต

Use Case ในโลกจริง

ในโลกของธุรกิจ, Neural Network สามารถนำมาใช้ในการพัฒนาระบบแนะนำสินค้า (Recommendation System) ที่สามารถวิเคราะห์พฤติกรรมของผู้ใช้และเสนอสถานที่หรือสินค้าที่เกี่ยวข้อง เช่น Netflix ใช้ Neural Network ในการแนะนำหนังที่เหมาะกับความชอบของผู้ใช้ตามประวัติการรับชม และ Amazon ใช้สำหรับแนะนำสินค้าในหน้าแรกเมื่อเปิดเว็บไซต์ สิ่งนี้แสดงให้เห็นว่า Neural Network มีบทบาทสำคัญในการช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและความพึงพอใจให้กับลูกค้า

การสร้าง Neural Network 2 Layers ใน R

ขั้นตอนที่ 1: การติดตั้งแพ็กเกจที่จำเป็น

ก่อนที่เราจะเริ่มเขียนโค้ด เราต้องติดตั้งแพ็กเกจที่จำเป็นเสียก่อน เช่น `nnet` สำหรับการสร้าง Neural Network

 install.packages("nnet")

ขั้นตอนที่ 2: การเตรียมข้อมูล

เราจะใช้ชุดข้อมูลที่ง่าย เช่น ชุดข้อมูล Iris ซึ่งเป็นชุดข้อมูลพฤกษศาสตร์ที่ใช้ในการเรียนรู้ของเครื่อง โดยชุดข้อมูลนี้ประกอบไปด้วยข้อมูลการวัดลักษณะของดอกไม้ 3 ชนิด

 data(iris)
head(iris)

ขั้นตอนที่ 3: การสร้าง Neural Network

เราจะสร้างโมเดล Neural Network ที่มี 2 layers โดยชั้นแรกมี 3 Neurons (Feature) ซึ่งเชื่อมโยงกับ 3 ชนิดของดอกไม้ (Setosa, Versicolor, Virginica)

 library(nnet)

# แบ่งข้อมูลเป็นชุดฝึกและทดสอบ
set.seed(123)
index <- sample(1:nrow(iris), 0.8 * nrow(iris))
train <- iris[index, ]
test <- iris[-index, ]

# สร้างโมเดล Neural Network
model <- nnet(Species ~ Sepal.Length + Sepal.Width + Petal.Length + Petal.Width,
              data=train,
              size=3,
              maxit=200)

ขั้นตอนที่ 4: การคาดการณ์และประเมินผล

ลองใช้โมเดลที่เราสร้างเพื่อคาดการณ์ข้อมูลในชุดทดสอบ และประเมินผลว่าโมเดลสามารถทำงานได้ดีขนาดไหน

 predictions <- predict(model, test, type="class")
table(predictions, test$Species)

การใช้ตารางการคาดการณ์นี้จะช่วยให้เห็นว่ามีกี่ครั้งที่โมเดลคาดการณ์ผิดพลาดและมันให้ผลอย่างไรบ้างในด้านความถูกต้อง

สรุปและข้อคิด

การเรียนรู้เพื่อสร้าง Neural Network 2 Layers ในภาษา R นั้นไม่เพียงเป็นการศึกษาโค้ดเท่านั้น แต่ยังเป็นการให้คุณค่าในการเข้าใจว่า Neural Network สามารถนำไปใช้แก้ปัญหาในชีวิตประจำวันได้อย่างไร ตั้งแต่การคาดการณ์ทางการเงินไปจนถึงการวิเคราะห์ข้อมูลทางการแพทย์

ถ้าคุณต้องการพัฒนาทักษะในการเขียนโปรแกรมและเข้าใจในด้าน Machine Learning มากขึ้น เราขอเชิญชวนคุณให้มาเรียนรู้กับ EPT (Expert-Programming-Tutor) สถานที่ที่สามารถเติมเต็มทุกฝันของคุณในการเขียนโปรแกรม คอร์สของเรามีการสอนจากผู้เชี่ยวชาญและการฝึกปฏิบัติที่ตอบโจทย์ พร้อมที่จะพาคุณสู่โลกของเทคโนโลยีที่ไม่รู้จบ

เรียนรู้และสำรวจความเป็นไปได้ใหม่ๆ โดยเริ่มต้นฝึกเขียนโปรแกรมกับเราได้ที่ EPT ตั้งแต่วันนี้!

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