เมื่อเราพูดถึงเรื่องการพัฒนาเทคโนโลยีทางด้านโปรแกรมมิ่ง ไม่สามารถที่จะไม่พูดถึงเรื่องของเครือข่ายประสาท ซึ่งถือเป็นพื้นฐานที่สำคัญในการส่งเสริมอำนาจแห่งปัญญาปัจจุบัน การที่เราสามารถจับต้นฉบับแรงบันดาลใจจากสมองมนุษย์และนำมาประยุกต์ใช้ในเครือข่ายคอมพิวเตอร์ได้ ได้เป็นจุดเปลี่ยนแปลงอย่างมหาศาล โดยไม่แตกต่างจากการปรับค่าฟังก์ชันคณิตศาสตร์เพื่อตอบสนองความต้องการใหม่ของโลกยุคใหม่
การพัฒนาเครือข่ายประสาท (Neural Network) นั้นสามารถจำลองการทำงานของสมองมนุษย์ได้อย่างแม่นยำ โดยมีโครงสร้างที่ประกอบไปด้วยเซลล์ประสาท (neurons) ที่สามารถส่งสัญญาณไปมาระหว่างกัน นั่นหมายความว่าเมื่อเทียบกับการนำข้อมูลเข้าสู่โมเดลทางสถิติที่เกิดซ้ำกัน (repetitive statistical model) เครือข่ายประสาทสามารถการเรียนรู้และปรับปรุงโดยตรงตามความผิดพลาด ทำให้มันเป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นในการตอบสนองกับความซับซ้อนและการเปลี่ยนแปลงที่เริ่มเห็นอย่างชัดเจนในโลกของเทคโนโลยีปัจจุบัน
หนึ่งในคุณสมบัติที่ทำให้เครือข่ายประสาทเป็นอีกรูปแบบหนึ่งของโมเดลคณิตศาสตร์ที่น่าสนใจคือ ความสามารถในการถ่ายทอดการทำงานจากกฎของฟิสิกส์และชีววิทยาลงไปยังโครงสร้างของโมเดล นั่นหมายความว่าเราสามารถนำเอาเรื่องของความรู้และแนวคิดทางนายธรรมกายมาประยุกต์ใช้ในการพัฒนาเครือข่ายประสาทอย่างไม่ยากเย็น ซึ่งทำให้การเรียนรู้และก้าวกระโดดไปสู่อนาคตของการพัฒนาโปรแกรมมิ่งได้ยิ่งขึ้น
การเปรียบเทียบกับโมเดลทางสถิติที่มีหลายถังอยู่แล้ว เครือข่ายประสาทมีความสามารถในการจัดการกับข้อมูลที่เชิงซับซ้อนและมีหลายมิติได้ดีกว่า นอกจากนี้ การมีโครงสร้างที่เหมือนกับสมองมนุษย์ทำให้มันมีความยืดหยุ่นในการเรียนรู้และปรับปรุงตามความต้องการได้อย่างมากมาย ทำให้มันเป็นที่นิยมในการใช้ในงานที่ต้องการความสามารถในการเชื่อมโยงข้อมูลและการสร้างความเข้าใจ
แม้ว่าเครือข่ายประสาทจะมีความสามารถที่ยอดเยี่ยมในด้านการจัดการกับข้อมูลที่เชิงซับซ้อน แต่ก็ยังมีจุดที่มีข้อจำกัดอยู่บ้าง ซึ่งถือเป็นความท้าทายทางด้านการเข้าถึงข้อมูลที่มีขนาดใหญ่และความถูกต้องของข้อมูล ทำให้เครือข่ายที่ถูกสร้างขึ้นจำต้องใช้เวลาและทรัพยากรมากกว่าโมเดลทางสถิติทั่วไปบ้าง
อย่างไรก็ตาม การพัฒนาเครือข่ายประสาทก็ยังเป็นจุดศูนย์ความสนใจที่ไม่มีที่สิ้นสุดสำหรับนักโปรแกรม เพราะไม่ว่ามือใหม่หรือมือเฮิญ การที่เราสามารถถือเส้นทางที่น่าทึ่งไปสู่อนาคตของโปรแกรมมิ่งที่ยืนหนึ่งในการพัฒนาเทคโนโลยีที่เป็นประโยชน์แก่มนุษยชาติทุกคน
หนึ่งในการใช้งานที่เป็นที่นิยมของเครือข่ายประสาทคือการใช้ในการจดจำและจำแนกแยกภาพ นั่นหมายความว่าเราสามารถนำเครือข่ายประสาทมาใช้ในการจำแนกแยกว่าภาพที่เข้ามาคือภาพของคน หรือภาพของสัตว์ หรืออื่นๆ โดยมีประสิทธิภาพและความแม่นยำที่สูง ทำให้มันมีการนำไปใช้จริงในงานทางการแพทย์ หรืองานด้านการระบบควบคุมมากมาย
นอกจากนี้ เราได้รวบรวมโค้ดตัวอย่างเพื่อให้คุณเห็นภาพและทดลองเรียนรู้การนำเครือข่ายประสาทมาใช้ได้ง่ายขึ้น
# ตัวอย่างการสร้างเครือข่ายประสาทด้วยไพธอน (Python)
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import numpy as np
model = keras.Sequential([
keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
จากโค้ดข้างต้น เราสามารถเห็นได้ว่าการสร้างเครือข่ายประสาทนั้นสามารถทำได้อย่างง่ายดายโดยใช้ไลบรารีที่มีอยู่ในไพธอนอย่าง TensorFlow และ Keras ซึ่งสามารถนำมาใช้ในการพัฒนาต่อยอดไปสู่ทิศทางใหม่ในโลกของโปรแกรมมิ่งได้อย่างดียิ่งนัก
ด้วยเทคโนโลยีเครือข่ายประสาทที่ก้าวกระโดดไม่หยุดยั้ง นักโปรแกรมก็สามารถมองเห็นว่ามันเป็นที่สำคัญในการพัฒนาเทคโนโลยีที่ตอบสนองความต้องการใหม่ได้อย่างต่อเนื่อง ซึ่งทำให้เครือข่ายประสาทเป็นอีกรูปแบบหนึ่งที่น่าสนใจและน่าสนใจสำหรับนักโปรแกรมที่ต้องการตอบโต้แก่ความเปลี่ยนแปลงของโลกยุคใหม่อย่างแท้จริง
หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง
หากมีข้อผิดพลาด/ต้องการพูดคุยเพิ่มเติมเกี่ยวกับบทความนี้ กรุณาแจ้งที่ http://m.me/Expert.Programming.Tutor
085-350-7540 (DTAC)
084-88-00-255 (AIS)
026-111-618
หรือทาง EMAIL: NTPRINTF@GMAIL.COM