การเขียนโปรแกรมเป็นศาสตร์ที่น่าทึ่งและแอบแรงมาก ไม่ว่าจะเป็นการพัฒนาซอฟต์แวร์ จัดการฐานข้อมูล หรือการวิเคราะห์ข้อมูล เราต้องมีความเข้าใจในความซับซ้อนของเครือข่ายประสาท มันคืออัลกอริทึ่มที่ทำให้เครื่องคอมพิวเตอร์เรียนรู้และทำงานเหมือนมนุษย์
ในโลกของการเขียนโปรแกรมยุคปัจจุบัน การเข้าใจถึงความซับซ้อนของเครือข่ายประสาทจึงเป็นสิ่งจำเป็นที่มีความสำคัญอย่างมาก
เครือข่ายประสาทเป็นโมเดลทางคณิตศาสตร์ที่จำลองการทำงานของสมองมนุษย์ โดยมีโครงสร้างที่มีชั้นข้อมูลหลายชั้น แต่ละชั้นประมวลผลข้อมูลอย่างต่างระดับ เช่นการจดจำ การเรียนรู้ และการตัดสินใจ
มีการเรียนรู้แบบสร้างแบบศักยภาพ (supervised learning) และการเรียนรู้แบบไม่สร้างแบบศักยภาพ (unsupervised learning) และมีการปรับค่าน้้าหนัก (weight) และการปรับค่าเร้ียกค่า (bias) เพื่อให้โมเดลสามารถเรียนรู้และปรับตัวให้ดีขึ้นได้
เครือข่ายประสาททำงานโดยรับข้อมูลเข้ามาทางชั้นนำเข้า (input layer) และส่งข้อมูลออกไปทางชั้นส่งออก (output layer) โดยมีชั้นซ่อน (hidden layer) ที่ทำหน้าที่ประมวลผลข้อมูลอย่างละเอียดถี่อย่างไร้ขีดจำกัด
เมื่อมีข้อมูลเข้ามาทางชั้นนำเข้า และให้ค่าอารมณ์จากการปรับค่าน้้าหนักและปรับค่าเร้ียกค่า ชั้นนำเข้าจะประมวลผลข้อมูลและส่งต่อไปยังชั้นซ่อน จนกระทั้งเข้าสู่ชั้นส่งออก
การใช้เครือข่ายประสาทในการเขียนโปรแกรมมีประโยชน์มากมาย ตั้งแต่การจดจำรูปภาพ การแปลภาษา หรือการทำนามายเชิงลึก (deep learning) ที่ใช้เครือข่ายประสาทหลายชั้นในการประมวลผลข้อมูลอย่างซับซ้อน
เพื่อให้เข้าใจได้ง่ายขึ้น เรามาดูว่าเครือข่ายประสาททำหน้าที่ตรงไหนบ้างในการแปลภาษา
ในการแปลภาษาด้วยเครือข่ายประสาท เรามักจะใช้เครือข่ายประสาทแบบลำเอียดท่าที่เรียกว่า LSTM (Long Short-Term Memory) ซึ่งเป็นโมเดลเครือข่ายประสาทแบบที่ดีในการจดจำอดีตและความเข้าใจของประโยค
เมื่อมีประโยคภาษาต่างระดับ (source language) เข้ามา โมเดลจะทำการประมวลผลตัวคำแต่ละคำและสร้างข้อมูลภายในเพื่อเปรียบเทียบและแปลงประโยคภาษาต่างระดับ (target language) ออกมา
ด้วยข้อดีของ LSTM ทำให้การแปลภาษาด้วยเครือข่ายประสาทมีความแม่นยำและความเร็วที่ดีขึ้นอย่างมาก
ข้อดี
1. ความแม่นยำสูง - เครือข่ายประสาทสามารถทำนายและแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อนได้อย่างแม่นยำ เช่น การจดจำรูปภาพ แปลภาษา หรือการทำนามายเชิงลึก 2. ความสามารถในการเรียนรู้ - เครือข่ายประสาทสามารถเรียนรู้จากข้อมูลและปรับตัวให้ดีขึ้นตามเวลา 3. การประมวลผลข้อมูลที่ซับซ้อน - เครือข่ายประสาทสามารถประมวลผลข้อมูลที่มีความซับซ้อนและมีลักษณะบางอย่างที่ยากต่อการเขียนโปรแกรมแบบธรรมดาข้อเสีย
1. การฝึกฝน - เครือข่ายประสาทต้องการเวลานานในการฝึกฝนเพื่อให้มีความแม่นยำ 2. การใช้งานทรัพยากร - เครือข่ายประสาทที่ซับซ้อนอาจต้องใช้งานเทรือข้อมูลและความสามารถประมวลผลข้อมูลที่มากกว่าโปรแกรมแบบธรรมดา 3. ความซับซ้อนในการเปลี่ยนแปลงและปรับตัว - เครือข่ายประสาทที่ซับซ้อนอาจมีความยากในการเปลี่ยนแปลงและปรับตัวให้ดีขึ้น
การทำงานของเครือข่ายประสาทในโลกของการเขียนโปรแกรมนั้นทำให้โปรแกรมมนุษย์ได้รับความสามารถในการเรียนรู้และปรับตัวให้ดีขึ้นอย่างมาก แม้มันจะมีความซับซ้อนอยู่แล้ว แต่ก็สร้างความสามารถที่โปรแกรมมนุษย์ไม่สามารถทำได้
การใช้เครือข่ายประสาทในการเขียนโปรแกรมจึงเป็นสิ่งที่น่าสนใจและมีทิศทางในการพัฒนาโปรแกรมในอนาคตอันสดใส
# ตัวอย่างโค้ดการใช้งานเครือข่ายประสาทในการจดจำตัวเลข
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
# โหลดข้อมูล MNIST ที่เป็นชุดข้อมูลตัวอย่างของตัวเลขจำนวนมาก
mnist = tf.keras.datasets.mnist
# แบ่งข้อมูลเป็นชุดข้อมูลสำหรับฝึกและทดสอบ
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
# ปรับค่าสีของข้อมูลให้อยู่ในช่วง 0-1
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0
# สร้างโมเดลเครือข่ายประสาท
model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dropout(0.2),
tf.keras.layers.Dense(10)
])
# สร้างโมเดลที่จะใช้ในการจดจำตัวเลข
model.compile(optimizer='adam',
loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
metrics=['accuracy'])
# ฝึกโมเดลด้วยข้อมูลที่มีอยู่
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
# ทดสอบความแม่นยำของโมเดล
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=2)
print('\nTest accuracy:', test_acc)
ในตัวอย่างโค้ดข้างต้นนี้เป็นตัวอย่างการใช้งานเครือข่ายประสาทในการจดจำตัวเลขโดยใช้ชุดข้อมูล MNIST ซึ่งเป็นชุดข้อมูลที่มีตัวอย่างของตัวเลขจำนวนมากที่นำมาฝึกและทดสอบโมเดลเครือข่ายประสาท
การใช้เครือข่ายประสาทในการเขียนโปรแกรมเป็นอีกทางเลือกหนึ่งที่มีประโยชน์และทันสมัย โดยเฉพาะเมื่อต้องการประมวลผลข้อมูลที่ซับซ้อนหรือการทำนามายเชิงลึก การทำงานของเครือข่ายประสาทจึงเป็นสิ่งที่น่าสนใจและมีความน่าจะเป็นที่จะเจริญก้าวหน้าในอนาคต
ถ้าคุณสนใจในการศึกษาเพิ่มเติมเกี่ยวกับเครือข่ายประสาท คุณสามารถเข้าไปที่เว็บไซต์ TensorFlow (https://www.tensorflow.org/) เพื่อศึกษาเพิ่มเติมได้
การเขียนโปรแกรมไม่เคยจบสิ้นและมีอะไรใหม่ๆ อยู่ตลอดเวลา ผมหวังว่าบทความนี้จะช่วยให้คุณทราบถึงความสำคัญของการเข้าใจเครือข่ายประสาทในโลกของการเขียนโปรแกรมได้อย่างชัดเจน
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