การใช้งาน Implement Neural Network 2 Layers ในภาษา ABAP: แนวทางง่ายๆ พร้อมตัวอย่าง CODE

# บทนำ

การเรียนรู้ทางเครื่อง (Machine Learning) ถือเป็นหัวข้อที่น่าสนใจและมีความสำคัญอย่างมากในปัจจุบัน โดยเฉพาะอย่างยิ่งในเรื่องของการสร้างโมเดลที่สามารถช่วยในการคาดการณ์หรือทำการตัดสินใจ ในบทความนี้เราจะพูดถึงการสร้าง Neural Network 2 Layers ในภาษา ABAP ซึ่งเป็นภาษาที่ใช้ใน SAP ที่หลายคนอาจจะไม่คุ้นเคยมากนัก

# ทำความรู้จักกับ Neural Networks

Neural Networks เป็นเครื่องมือทางสถิติที่ได้รับแรงบันดาลใจมาจากโครงสร้างของสมองมนุษย์ มันประกอบด้วย “นิวรอน” ที่เชื่อมต่อกันอยู่ภายในชั้น (Layers) หลายๆ ชั้น ซึ่งสามารถช่วยให้เราเรียนรู้และสร้างแบบจำลองจากข้อมูลต่างๆ ได้

ตามปกติ เราจะเริ่มต้นจากการสร้าง Input Layer (ชั้นที่ใช้ในการรับข้อมูล) หลังจากนั้นจะมี Hidden Layer (ชั้นที่ใช้ในการประมวลผล) และสุดท้าย Output Layer (ชั้นที่ใช้ในการให้ผลลัพธ์)

ในที่นี้เราจะพัฒนา Neural Network ที่ประกอบด้วย 2 layers โดยที่เรากำลังจะทำให้เรียนรู้ฟังก์ชั่นที่เรียบง่าย เช่น การคูณของจำนวนเต็มคู่

# การออกแบบและโครงสร้างของ Neural Network

เราจะใช้ Neural Network ที่มีโครงสร้างดังนี้:

ขั้นตอนในการ Implement Neural Network

1. เตรียมข้อมูล: สร้างข้อมูลเพื่อใช้ในการฝึก

2. สร้างฟังก์ชั่น Activation: สร้างฟังก์ชั่น Sigmoid

3. สร้างโมเดล: ออกแบบโครงสร้างของ Neural Network

4. สอนให้ Neural Network เรียนรู้: ทำการปรับน้ำหนัก (weights) จนสามารถให้ผลลัพธ์ที่ถูกต้อง

# ตัวอย่างโค้ด ABAP

เราจะเขียนฟังก์ชั่นเล็กๆ ใน ABAP เพื่อแสดงวิธีจัดการกับการสร้าง Neural Network แบบง่ายๆ คำอธิบายจะถูกแยกตามแต่ละส่วนในโค้ด

 CLASS lhc_nn DEFINITION
  FINAL
  CREATE PUBLIC.

  PUBLIC SECTION.
    METHODS:
      constructor,
      sigmoid IMPORTING iv_input TYPE f RETURNING VALUE(rv_output) TYPE f,
      train IMPORTING it_training TYPE TABLE OF f,
      predict IMPORTING iv_input TYPE f RETURNING VALUE(rv_output) TYPE f.

  PRIVATE SECTION.
    DATA:
      mt_weights TYPE TABLE OF f,
      mv_biases TYPE f.
ENDCLASS.

CLASS lhc_nn IMPLEMENTATION.

  METHOD constructor.
    " Initial weights
    mv_biases = 0.5.
    APPEND 0.2 TO mt_weights.
    APPEND 0.5 TO mt_weights.
    APPEND 0.1 TO mt_weights.
    APPEND 0.3 TO mt_weights.
  ENDMETHOD.

  METHOD sigmoid.
    rv_output = 1 / ( 1 + exp( - iv_input ) ).
  ENDMETHOD.

  METHOD train.
    " Train the network (Place your training logic here)
    " เรียนรู้การคูณตัวเลข (ง่ายๆ สำหรับวัตถุประสงค์สาธิต)
  ENDMETHOD.

  METHOD predict.
    " Predict the output
    DATA: v_temp TYPE f.
    LOOP AT mt_weights INTO DATA(weight).
      v_temp = v_temp + weight * iv_input.
    ENDLOOP.

    v_temp = v_temp + mv_biases.
    rv_output = sigmoid( v_temp ).
  ENDMETHOD.
ENDCLASS.

DATA(lo_nn) = NEW lhc_nn( ).
DATA(result) = lo_nn->predict( 2.0 ).
WRITE result.

อธิบายการทำงานของโค้ด

# Use Case ในโลกจริง

การใช้งาน Neural Networkใน ABAP อาจจะไม่เป็นที่นิยมมากนัก แต่สามารถนำมาประยุกต์ใช้ในกรณีต่างๆ เช่น:

ด้วยแนวทางที่ถูกต้องการเรียนรู้และพัฒนา Neural Network ที่ซับซ้อนได้ใน ABAP นั้นสามารถเปิดโอกาสในการสร้างแอปพลิเคชันที่ทันสมัยและตอบโจทย์ในด้านธุรกิจและการพัฒนาได้อย่างมาก

# สรุป

การสร้าง Neural Network ในภาษา ABAP อาจดูยุ่งยาก แต่หากเราเข้าใจแนวคิดและโครงสร้างพื้นฐานในเบื้องต้นแล้ว คุณก็สามารถเริ่มทดลองสร้างโมเดลที่น่าสนใจได้ นอกจากนี้ EPT หรือ Expert-Programming-Tutor ยังมีคอร์สต่างๆ ที่จะช่วยให้คุณเข้าใจการเขียนโปรแกรมอย่างลึกซึ้ง พร้อมด้วยการแนะนำใช้งานเทคโนโลยีที่ทันสมัย สนใจเรียนรู้เพิ่มเติมในด้านการเขียนโปรแกรม? ติดต่อเราที่ EPT เลย!

การเป็นนักพัฒนาที่เชี่ยวชาญไม่ใช่เรื่องไกลตัว สามารถเริ่มต้นการเรียนรู้โปรแกรมมิ่งได้ตั้งแต่วันนี้!

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