Implement neural network 2 layers in Julia

การพัฒนาแอปพลิเคชันด้วย Neural Networks (NN) ถือเป็นหนึ่งในพื้นที่ที่น่าตื่นเต้นในวงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) ซึ่ง NN เป็นเทคนิคพื้นฐานที่ใช้ในการสร้างโมเดลที่เรียนรู้จากข้อมูล เพื่อที่จะทำนายหรือจัดกลุ่มข้อมูลต่างๆ ในบทความนี้เราจะมาพูดถึงการใช้งานของ Neural Network ที่มี 2 ชั้น ในภาษา Julia พร้อมติดตัวอย่างโค้ดและการอธิบายการทำงานอย่างละเอียด

ทำความรู้จักกับ Neural Networks

Neural Networks เป็นโมเดลที่เลียนแบบการทำงานของสมองมนุษย์ ที่ประกอบไปด้วยเซลล์ประสาท (Neurons) ซึ่งเซลล์แต่ละตัวจะเชื่อมต่อกันและส่งผ่านข้อมูลไปยังเซลล์อื่นๆ โดยมีน้ำหนัก (Weights) ที่สามารถปรับค่าได้เพื่อลดความคลาดเคลื่อน (Error) เมื่อถูกฝึกฝนด้วยข้อมูล

โครงสร้างของ Neural Network 2 Layers

ใน Neural Network แบบ 2 ชั้น เราจะมีชั้นเข้าชั้นหนึ่ง (Input Layer) และชั้นซ่อน (Hidden Layer) ที่ทำหน้าที่ในการประมวลผลข้อมูล และในที่สุดมีชั้นเอาต์พุต (Output Layer) ที่ใช้ทำนายผล

แต่ก่อนที่เราจะเขียนโค้ด Neural Network ใน Julia เราจะต้องเตรียมตัวตามนี้:

```julia

using Pkg

Pkg.add("Flux")

```

ตัวอย่างโค้ด Neural Network 2 Layers

เรามาดูตัวอย่างการสร้าง Neural Network ที่มี 2 ชั้น โดยใช้ Flux.jl สำหรับการคาดการณ์ค่าจากข้อมูลตัวอย่าง

 using Flux
using Random

# สร้างข้อมูลตัวอย่าง
# สมมติว่าเราต้องการทำนายจากฟีเจอร์ 1 ตัว
X = [rand(1) for _ in 1:100]  # สุ่มค่าจาก 0 ถึง 1 จำนวน 100 ค่า
Y = [2*x + 1 + 0.1 * randn() for x in X]  # y = 2x + 1 + noise

# สร้างโมเดล NN ด้วย Flux
model = Chain(
    Dense(1, 5, relu),  # ชั้นซ่อนมี Neuron 5 ตัวและใช้ฟังก์ชัน Activation เป็น ReLU
    Dense(5, 1)         # ชั้นเอาต์พุตมี Neuron 1 ตัว
)

# กำหนด Loss Function
loss(x, y) = Flux.Losses.mse(model(x), y)

# สร้างข้อมูลการฝึก
X_train = hcat(X...)  # เปลี่ยน X ให้เหมาะสำหรับการประมวลผล
Y_train = hcat(Y...)  # เปลี่ยน Y

# การเรียนรู้ของโมเดล
ps = Flux.params(model)  # กำหนดพารามิเตอร์ที่ต้องปรับ
opt = Descent(0.01)      # กำหนด optimizer ใช้ Gradient Descent

# ฝึกโมเดล
for epoch in 1:1000
    Flux.train!(loss, ps, [(X_train, Y_train)], opt)
end

# ทำนายผล
sample_input = [0.7]
predicted_output = model(hcat(sample_input...))
println("Predicted Output for input 0.7: ", predicted_output)

อธิบายการทำงานของโค้ด

Use Cases ในโลกจริง

สรุป

การสร้าง Neural Network แบบ 2 ชั้นในภาษา Julia ด้วย Flux.jl ไม่ได้ยุ่งยากอย่างที่คิด การเริ่มต้นมีความสำคัญมาก ซึ่งคุณสามารถเริ่มต้นด้วยการเรียนรู้ได้ที่ EPT (Expert-Programming-Tutor) ศูนย์การสอนการเขียนโปรแกรมที่มีโปรแกรมการเรียนการสอนที่หลากหลายและทันสมัย ไม่ว่าจะเป็น Python, Julia หรือภาษาอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้องกับการพัฒนา AI และ Machine Learning

หากคุณสนใจในการเรียนรู้ การพัฒนาและการทำความเข้าใจกับ Neural Networks มากขึ้น รับรองว่าที่ EPT เราสามารถช่วยให้คุณเติบโตในสายอาชีพนี้ได้อย่างแน่นอน มาเริ่มต้นการเดินทางสู่การเรียนรู้การเขียนโปรแกรมและ AI ร่วมกันเถอะ!

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