การใช้งาน Implement Perceptron ในภาษา Haskell แบบง่ายๆ

เมื่อพูดถึงการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) หนึ่งในโมเดลพื้นฐานที่ควรจะต้องรู้จักคือ "Perceptron" ซึ่งเป็นโมเดลที่ใช้สำหรับงานจำแนกประเภท (Classification) อย่างง่าย ๆ เราจะไปดูการทำงานของ Perceptron ในภาษา Haskell กัน รวมถึงตัวอย่างโค้ดและการใช้งานในโลกจริง

ทำความรู้จักกับ Perceptron

Perceptron เป็นโมเดลโครงข่ายประสาทเทียม (Artificial Neural Network) ที่ประกอบด้วยนิวรอน (Neuron) เพียงหนึ่งตัว มันทำงานโดยการรับสัญญาณนำเข้าหลาย ๆ ค่า (Inputs) จากนั้นจะมีการคูณค่ากับน้ำหนัก (Weights) ที่กำหนด และสุดท้ายจะส่งสัญญาณออกมาเป็นค่าผลลัพธ์ (Output) ตามเกณฑ์ที่กำหนดเปรียบเทียบกับ "Threshold"

การคำนวณพื้นฐานของ Perceptron สามารถเขียนได้ว่า:

\[

Output = f\left(\sum_{i=1}^{n}(w_i \cdot x_i) + b\right)

\]

โดยที่:

- \(x_i\) คือค่าการนำเข้า

- \(w_i\) คือค่าน้ำหนัก

- \(b\) คือค่าขั้นต่ำ (Threshold)

- \(f\) คือฟังก์ชันกระตุ้น (Activation Function) เช่น Step Function

ขั้นตอนการ Implement Perceptron ใน Haskell

ก่อนที่จะเริ่มลงมือเขียนโค้ด เรามาทำความเข้าใจกับขั้นตอนหลัก ๆ ในการ Implement Perceptron กันก่อน

ตัวอย่างโค้ด Perceptron ใน Haskell

ต่อไปนี้คือโค้ดตัวอย่าง Perceptron ที่เรียบง่ายในภาษา Haskell:

 import Data.List (zipWith)

-- คำนวณผลลัพธ์จาก Inputs และ Weights
predict :: [Double] -> [Double] -> Double -> Int
predict weights inputs bias =
    if sum (zipWith (*) weights inputs) + bias >= 0 then 1 else 0

-- อัปเดตน้ำหนัก
updateWeights :: [Double] -> [Double] -> Double -> Double -> Double -> [Double]
updateWeights weights inputs learningRate error =
    zipWith (\w x -> w + learningRate * error * x) weights inputs

-- ฟังก์ชันหลักในการฝึก Perceptron
train :: [[Double]] -> [Int] -> Double -> Int -> ([Double], Double)
train inputs labels learningRate epochs = foldl trainEpoch (initialWeights, initialBias) [1..epochs]
  where
    numFeatures = length (head inputs)
    initialWeights = replicate numFeatures 0.0
    initialBias = 0.0

    trainEpoch (weights, bias) _ =
      foldl update (weights, bias) (zip inputs labels)
      where
        update (ws, b) (input, label) =
          let prediction = predict ws input b
              error = label - prediction
              updatedWeights = updateWeights ws input learningRate (fromIntegral error)
              updatedBias = b + learningRate * (fromIntegral error)
          in  (updatedWeights, updatedBias)

-- ตัวอย่างการใช้งาน
main :: IO ()
main = do
    let inputs = [[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]]
        labels = [0, 0, 0, 1] -- AND operation
        learningRate = 0.1
        epochs = 10

    let (weights, bias) = train inputs labels learningRate epochs

    putStrLn $ "Weights: " ++ show weights
    putStrLn $ "Bias: " ++ show bias

อธิบายการทำงานของโค้ด

Use Case ในโลกจริง

การใช้งาน Perceptron นั้นมีหลายตัวอย่างในโลกจริง ทั้งในด้านธุรกิจและการวิจัย เช่น:

ทำไมต้องศึกษา Programming ที่ EPT?

การเรียนรู้การเขียนโปรแกรมไม่เพียงแต่ช่วยให้คุณเข้าใจวิธีการทำงานของเทคโนโลยีแต่ยังสามารถเป็นกุญแจสำคัญสำหรับบทบาทในอนาคต โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านการพัฒนาโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง หากคุณสนใจที่จะเรียนรู้เกี่ยวกับ Perceptron หรือหัวข้อที่เกี่ยวข้องกับปัญญาประดิษฐ์ (AI) และ Machine Learning เราขอเชิญคุณเข้าร่วมหลักสูตรที่ EPT ที่จะนำเสนอเนื้อหาที่ละเอียดและเข้าใจง่าย รวมถึงการสร้างผลงานที่น่าทึ่งในสายอาชีพของคุณ

มาร่วมเป็นส่วนหนึ่งของการปฏิวัติทางเทคโนโลยีกับ EPT และเปิดโลกใหม่แห่งการเขียนโปรแกรมไปด้วยกันเถอะ! ✨

ท้ายที่สุดแล้ว การเข้าใจโครงสร้างพื้นฐานอย่าง Perceptron จะไม่เพียงแต่ช่วยให้คุณเป็นโปรแกรมเมอร์ที่ดี แต่ยังช่วยคุณสร้างความแตกต่างในโลกแห่งเทคโนโลยีที่กำลังเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วนี้!

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