# 5 สุดยอด GitHub Repos ที่ AI Developers ต้องเอามาใช้
เมื่อพูดถึงโลกของการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence - AI) หรือการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning - ML), GitHub คือแหล่งสมบัติขุมทรัพย์ที่ไม่มีวันหมดสำหรับนักพัฒนาโปรแกรม ไม่ว่าจะเป็น code libraries, frameworks, หรือแม้แต่ datasets มีมากมายสร้างแรงบันดาลใจให้กับนักพัฒนา AI ทุกคน ในบทความนี้เราจะมาพูดถึง 5 GitHub Repos ที่มีประโยชน์ยิ่งสำหรับ AI Developers ที่ไม่ควรพลาดเพื่อยกระดับการพัฒนา AI ไปในระดับต่อไป!
ไม่พูดถึงไม่ได้เลยกับ TensorFlow, เป็น open-source software library ที่ถูกใช้สำหรับการคำนวณทางตัวเลขผ่านกราฟของข้อมูล. TensorFlow ได้รับการพัฒนาโดย Google Brain Team และมีการใช้งานอย่างแพร่หลายในหมู่นักวิจัยและนักพัฒนา AI/ML.
import tensorflow as tf
# สร้างตัวแปรที่มีค่าเริ่มต้น
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
# เริ่มต้น session และรัน
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))
PyTorch เป็น library สำหรับการเรียนรู้ของเครื่องที่มีการกำหนดค่าด้านความเร็วและความยืดหยุ่นสูง. มันอนุญาตให้นักพัฒนานำโค้ดไปทดสอบบน GPU ได้ง่ายดายและมีชุมชนขนาดใหญ่ที่สนับสนุน.
import torch
# สร้าง tensor
x = torch.rand(5, 3)
print(x)
Scikit-learn เป็นหนึ่งใน libraries ที่มีชื่อเสียงก้องโลกสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องในภาษา Python ที่มาพร้อมกับเซ็ตของ functions สำหรับการ preprocessing, cross-validation และ algorithms สำหรับการจำแนกประเภทหรือการหลอมรวมข้อมูล.
from sklearn import svm
# การจำแนกประเภทด้วย SVM
X = [[0, 0], [1, 1]]
y = [0, 1]
clf = svm.SVC()
clf.fit(X, y)
# ทำนายค่า
print(clf.predict([[2., 2.]]))
Keras นั้นเป็น high-level neural networks API ที่เขียนด้วย Python และสามารถทำงานบน TensorFlow, CNTK หรือ Theano. Keras เป็นที่นิยมเนื่องจากความง่ายในการสร้าง prototypes และความเร็วในการทำงาน.
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
# สร้างโมเดลสำหรับ neural network
model = Sequential()
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))
# Compile โมเดล
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd', metrics=['accuracy'])
Awesome Machine Learning เป็น collection แห่ง algorithms และ libraries ที่เกี่ยวข้องกับ machine learning ซึ่งมีโค้ดสำหรับภาษาต่างๆ ไม่ว่าจะเป็น Python, R, Java และอื่นๆ.
ที่ [Awesome Machine Learning](https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning) คุณจะพบทรัพยากรที่จึงความรู้และเสริมสร้างทักษะของคุณให้ดียิ่งขึ้น.
การพัฒนา AI นั้นไม่ใช่เรื่องง่ายแต่ยังคงเป็นทางผ่านที่น่าตื่นเต้น ด้วยการเรียนรู้และพัฒนาตัวเองอย่างต่อเนื่อง คุณสามารถสำรวจและใช้ประโยชน์จาก GitHub Repos เหล่านี้เพื่อสร้างสรรค์ผลงานที่หลากหลายและน่าสนใจในโลกของ AI และ ML ได้. ความจิงใจในการแบ่งปันความรู้และสร้างสรรค์นอกจากจะเป็นแรงบันดาลใจให้กับตัวเราเองแล้ว ยังเป็นการเปิดโลกทัศน์ให้กับผู้อื่นที่สนใจในการพัฒนาทักษะโดยการการเริ่มศึกษาได้ที่สถาบันเช่น EPT เพื่อมุ่งสู่การเป็นนักพัฒนา AI ที่แข็งแกร่งยิ่งขึ้น.
ไม่ว่าคุณจะเป็นหนึ่งในนักพัฒนา AI มืออาชีพหรือผู้เริ่มต้นศึกษา, GitHub Repos เหล่านี้จะเป็นเครื่องมือที่มีคุณค่าและพร้อมให้บริการภายใต้ปลายนิ้วสัมผัสของคุณ. ความพร้อมในการเรียนรู้และความมุ่งมั่นในการพัฒนาคือกุญแจสำคัญสู่ความสำเร็จในโลกแห่งปัญญาประดิษฐ์. และไม่ต้องสงสัยเลยว่า, การปฏิบัติฝีมือและการแบ่งปันความรู้คือคุณค่าที่แท้จริงในโลกของการพัฒนาซอฟต์แวร์.
หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง
หากเจอข้อผิดพลาด หรือต้องการพูดคุย ติดต่อได้ที่ https://m.me/expert.Programming.Tutor/
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