สมัครเรียนโทร. 085-350-7540 , 084-88-00-255 , ntprintf@gmail.com
# 5 GitHub Repositories ที่ Machine Learning Engineer ไม่ควรพลาด
ในโลกของการพัฒนา Machine Learning และการทำ Data Science นั้น GitHub ได้กลายเป็นห้องสมุดแห่งการแบ่งปันความรู้ที่ยิ่งใหญ่ มันเป็นแพลตฟอร์มที่ให้นักพัฒนาจากทั่วทุกมุมโลกมีโอกาสค้นพบ และใช้งานโค้ดจากโปรเจ็กต์ที่หลากหลาย ในบทความนี้ เราจะมาดู 5 สุดยอด GitHub Repositories ที่ Machine Learning Engineer ควรมีไว้ในรายการ Favorites ของตนเอง พร้อมทั้งตัวอย่างโค้ดและการประยุกต์ใช้งานอย่างมีนัยสำคัญในสายการงานของพวกเขา
จากทีมพัฒนาของ Google, TensorFlow Models เป็น repos ที่มีรายชื่อของโมเดลที่ได้รับการฝึกฝนตามแนวทางที่ดีที่สุดและได้มีการปรับให้พร้อมสำหรับ deployment โมเดลเหล่านี้สามารถเข้าใจได้อย่างเต็มที่ และสามารถปรับปรุงหรือต่อยอดได้ ทำให้สะดวกเป็นอย่างยิ่งในการทดลองและทำ Machine Learning ที่หลากหลาย ไม่ว่าจะเป็นการมองเห็นคอมพิวเตอร์, เรียนรู้ข้อมูลเชิงลึก, NLP หรืออื่นๆ
ตัวอย่างการใช้งาน:
import tensorflow as tf
# โหลดโมเดลหนึ่งที่มีอยู่ภายใน TensorFlow Models repository
model = tf.keras.models.load_model('path/to/model-directory')
# ใช้โมเดลเพื่อทำนายผลลัพธ์
prediction = model.predict(data)
Scikit-learn เป็นหนึ่งใน libraries ที่ทรงพลังที่สุดสำหรับ Machine Learning ใน Python และถูกใช้อย่างกว้างขวางในหมู่นักวิจัยและวิศวกร สนับสนุนทั้งการเรียนรู้ภายใต้การดูแล (supervised learning) และการเรียนฟุ้ง (unsupervised learning) ที่สำคัญยังมีเครื่องมือมากมายสำหรับการประมวลผลข้อมูล เลือกโมเดล และประเมินประสิทธิภาพ
ตัวอย่างการใช้งาน:
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import make_classification
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=4,
n_informative=2, n_redundant=0,
random_state=0, shuffle=False)
clf = RandomForestClassifier(max_depth=2, random_state=0)
clf.fit(X, y)
# ทำนายข้อมูลใหม่
prediction = clf.predict(new_data)
Fast.ai ไม่เพียงแต่เป็นหลักสูตรออนไลน์ของการเรียนรู้เชิงลึกที่ได้รับความนิยม เท่านั้น แต่ยังเป็นห้องสมุดที่สร้างสรรค์มาเพื่อให้การเขียนโค้ดในประเภทนี้ง่ายขึ้น มีการออกแบบมาเพื่อให้เข้าถึงได้ง่าย และมีความยืดหยุ่นสูง ทำงานร่วมกับ PyTorch และให้คุณสามารถตั้งโปรเจกต์ Machine Learning ของคุณได้อย่างรวดเร็ว
ตัวอย่างการใช้งาน:
from fastai.vision.all import *
# โหลดชุดข้อมูล
path = untar_data(URLs.PETS)
# ฝึกโมเดลในการจำแนกประเภทสัตว์เลี้ยง
dls = ImageDataLoaders.from_name_re(
path, get_image_files(path/"images"), pat=r'(.+)_\d+.jpg$', item_tfms=Resize(224))
learn = cnn_learner(dls, resnet34, metrics=error_rate)
learn.fine_tune(2)
Awesome Machine Learning เป็นการรวบรวมเครื่องมือ ทรัพยากร และชุมชมสำหรับผู้ที่สนใจใน Machine Learning เป็น repos ที่คอยอัพเดตและรวบรวม libraries ต่างๆ ในหลายภาษา เช่น Python, R, Java และเพิ่มเติมอีกมากมาย ทำให้คุณสามารถพบกับอะไรใหม่ๆ เสมอ
บางทีอาจไม่ใช่แค่สำหรับโค้ดเท่านั้นที่เป็นสิ่งสำคัญในการเป็น Machine Learning Engineer การอ่านและเข้าใจวิทยาการที่อยู่เบื้องหลังเทคนิคต่างๆ ก็ยิ่งเพิ่มคุณค่ามหาศาล ใน "Deep Learning Papers Reading Roadmap" มีการรวบรวมเอกสารวิจัยที่ทรงอิทธิพล และแผนการอ่าน Deep Learning ต่างๆ โดยลำดับ โดยให้พื้นผิวในการพัฒนาความรู้ในทางทฤษฎีที่มั่นคง
ในการเป็น Machine Learning Engineer ที่ดี หนึ่งในสิ่งสำคัญคือการเรียนรู้อย่างต่อเนื่องและการอัปเดตความรู้ให้ทันสมัย ไม่ว่าจะหมายถึงการทดลองกับโมเดลต่างๆ หรือการอ่านกระดาษวิจัยที่น่าสนใจ การใช้ทรัพยากรเหล่านี้จะส่งเสริมให้คุณเข้าใจทฤษฎีและปฏิบัติการใหม่ๆ ที่จะนำไปสู่การเป็น Machine Learning Engineer ที่มีประสิทธิภาพและนวัตกรรม. ภายในสภาพแวดล้อมการเรียนรู้ที่มีความท้าทายอย่าง EPT คุณจะได้พบกับการเข้าใจที่ลึกซึ้งในการสร้างเครื่องจักรที่มีความฉลาดมากขึ้นผ่านการปฏิบัติและการศึกษาอย่างเข้มข้นและครบวงจร.
หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง
หากเจอข้อผิดพลาด หรือต้องการพูดคุย ติดต่อได้ที่ https://m.me/expert.Programming.Tutor/
Tag ที่น่าสนใจ: github_repositories machine_learning_engineer tensorflow scikit-learn fast.ai awesome_machine_learning deep_learning programming python data_science machine_learning_models online_courses research_papers
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
Copyright (c) 2013 expert-programming-tutor.com. All rights reserved. | 085-350-7540 | 084-88-00-255 | ntprintf@gmail.com