การสร้างเครือข่ายประสาทเทียม 2 ชั้นในภาษา Ruby แบบง่าย ๆ พร้อมตัวอย่าง CODE

การใช้ปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องในปัจจุบันนั้นเป็นสิ่งที่ได้รับความสนใจอย่างมาก โดยเฉพาะอย่างยิ่ง "เครือข่ายประสาทเทียม" (Neural Networks) ที่มีการประยุกต์ใช้อย่างกว้างขวางในหลากหลายสาขา ไม่ว่าจะเป็นการประมวลผลภาพ เสียง หรือข้อมูลอื่น ๆ บทความนี้จะแนะนำการสร้างเครือข่ายประสาทเทียม 2 ชั้นในภาษา Ruby แบบง่าย ๆ พร้อมตัวอย่างโค้ด รวมถึงการอธิบายการทำงานและกรณีใช้งานในโลกจริง

ทำความรู้จักกับ Neural Network

ก่อนที่เราจะเริ่มลงมือเขียนโค้ด เรามาทำความเข้าใจพื้นฐานเกี่ยวกับเครือข่ายประสาทเทียมกันก่อน เครือข่ายประสาทเทียมมีโครงสร้างที่เลียนแบบการทำงานของสมองมนุษย์ ประกอบด้วย "นิวรอน" (Neuron) ที่เชื่อมต่อกันเป็นชั้น ๆ ซึ่งโครงสร้างที่เราจะสร้างในวันนี้จะมีสองชั้น (2 Layers) ได้แก่:

สร้าง Neural Network ใน Ruby

การเริ่มต้นสร้าง Neural Network ใน Ruby นั้นไม่ได้ยุ่งยากอย่างที่คิด เราจะใช้โค้ดง่ายๆ ดังนี้:

 class NeuralNetwork
  attr_accessor :weights1, :weights2

  def initialize(input_nodes, hidden_nodes, output_nodes)
    @weights1 = Array.new(input_nodes) { Array.new(hidden_nodes) { rand(-1.0..1.0) } }
    @weights2 = Array.new(hidden_nodes) { Array.new(output_nodes) { rand(-1.0..1.0) } }
  end

  def sigmoid(x)
    1.0 / (1.0 + Math.exp(-x))
  end

  def feedforward(input)
    hidden = @weights1.transpose.map { |w| sigmoid(w.zip(input).map { |wi, xi| wi * xi }.reduce(:+)) }
    output = @weights2.transpose.map { |w| sigmoid(w.zip(hidden).map { |wi, hi| wi * hi }.reduce(:+)) }
    output
  end
end

# การใช้งาน Neural Network Model
nn = NeuralNetwork.new(3, 4, 1) # 3 input nodes, 4 hidden nodes, 1 output node

# ข้อมูลตัวอย่าง
input = [0.5, 0.2, 0.1]
output = nn.feedforward(input)

puts "Output: #{output}"

อธิบายโค้ด

ตัวอย่าง Input และ Output

ในโค้ดตัวอย่างข้างต้น เราได้ส้รางเครือข่ายประสาทเทียมที่มี 3 นิวรอนใน Input Layer, 4 นิวรอนใน Hidden Layer และ 1 นิวรอนใน Output Layer โดยเมื่อเราป้อนข้อมูล `[0.5, 0.2, 0.1]` จะได้รับผลลัพธ์ที่เป็นการคำนวณจากทั้ง 2 ชั้น

Use case ในโลกจริง

1. การจำแนกประเภทข้อมูล

การใช้ Neural Network ถือเป็นเครื่องมือที่ทรงพลังในด้านการจำแนกประเภทข้อมูล เช่น การจำแนกประเภทของอีเมลเป็น spam หรือ non-spam ซึ่งมีการศึกษาที่แสดงให้เห็นว่า Neural Network สามารถอำนวยความสะดวกในการจำแนกประเภทเหล่านี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

2. การแปลภาษา

มีการนำ Neural Network มาใช้ในการแปลภาษาประเภทต่าง ๆ เช่น Google Translate ใช้ Neural Networks ในการแปลข้อความ จากภาษาหนึ่งไปยังอีกภาษาหนึ่ง โดยมีการพัฒนาโมเดลที่สามารถเรียนรู้การแปลโดยอัตโนมัติ

3. การประมวลผลภาพ

อีกหนึ่งการประยุกต์ใช้งานที่น่าสนใจคือการรู้จำภาพ เช่น การรู้จำใบหน้า (Face Recognition) หรือการรู้จำวัตถุ (Object Recognition) ที่สามารถนำมาประยุกต์ใช้ในแอปพลิเคชันต่าง ๆ เช่น ความปลอดภัยในการเข้าสู่ระบบ

สรุป

การสร้างและฝึกฝน Neural Network ในภาษา Ruby สามารถทำได้ง่าย ๆ ด้วยโค้ดที่ไม่ซับซ้อน ทำให้การเริ่มต้นศึกษา Programming หรือ Machine Learning เป็นไปได้อย่างราบรื่นและสนุกสนาน ยิ่งยุคนี้ความรู้ด้านการเขียนโปรแกรมมีความสำคัญ ดังนั้นหากคุณอยากก้าวเข้าสู่วงการนี้ การศึกษา Programming ที่ EPT (Expert-Programming-Tutor) จะช่วยให้คุณมีพื้นฐานที่แข็งแกร่งในการพัฒนาทักษะของคุณ

เข้าร่วมเรียนรู้และพัฒนาทักษะด้านการเขียนโปรแกรมที่ EPT กันเถอะ โอกาสด้านการทำงานและนวัตกรรมรอคุณอยู่!

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