ใช้ neural network ทำ linear regression ง่ายๆใน ภาษา Wolfram

พอดีเมื่อวานมีพูดแนะนำเทคนิค neural network ในที่ทำงาน แล้วมีคนถามว่าใช้ทำ linear regression ได้ไหม ผมก็บอกว่าได้เลยทำให้ดูเป็นตัวอย่าง code ที่แชร์นี้ก็เป็นตัวอย่างที่ผมทำเมื่อวานครับ ซึ่งก็เริ่มด้วยการ generate ข้อมูลที่ดูเหมือนเป็นเส้นตรงมา จากนั้นก็สร้าง neural network โดยใช้ linear layer ที่มี input กับ output ค่าเดียว โดย loss function ที่ใช้คือ mean square จากกนั้นก็ใช้คำสั่ง NetTrain ในการหา weight กับ bias ของ linear layer จากนั้นก็ลอง plot เปรียบเทียบผลที่ได้กับคำสั่ง LinearModelFit

คำสั่ง NetTrain มันก็เหมือนกับ NMinimize กับ FindMinimum ที่จะหาจุดต่ำสุดของ Function ที่เราสนใจซึ่งในกรณีนี้ก็คือ mean square

neural network ใน Mathematica

ใครที่กำลังสับสนอย่างเป็นระบบค่อยเป็นค่อยไปในการประยุกต์ใช้งาน Neural Network ใน Mathematica เช่นผมนี้อาจจะเริ่มศึกษาหรือทำตามค่อยๆทำความเข้าใจของข้อมูลใน links ที่สองข้างล่างนี้ก็ได้นะครับ

https://mathematica.stackexchange.com/questions/123458/how-do-you-make-a-neural-net

https://mathematica.stackexchange.com/questions/124977/qa-mathematica-v-11-neural-networks-a-comprehensive-look-at-layers-net-functi

 

ผมรู้สึกว่า Mathematica ทำให้การสร้าง network สำหรับเรียนรู้อะไรบางอย่างมันสะดวกขึ้นมากเลย ทำให้เราไปโฟกัสที่เรื่องขั้น layers ต่างๆ แทนที่จะไปเสียเวลามากในเรื่องของการนำเข้าข้อมูลแบบต่างๆ

%d bloggers like this: