สมัครเรียนโทร. 085-350-7540 , 084-88-00-255 , ntprintf@gmail.com
ในยุคที่ข้อมูลแบบ Big Data ครองเมือง ศาสตร์แห่งการเรียนรู้ของเครื่องจักรหรือ Machine Learning (ML) กลายเป็นหัวใจสำคัญของหลายอุตสาหกรรม จากการแพทย์ไปจนถึงการเงิน การค้าปลีก และอื่นๆ และหนึ่งในภาษาโปรแกรมมิงที่ได้รับความนิยมมากสำหรับการพัฒนา ML คือ Python ในบทความนี้ เราจะมาพูดถึง 5 Python Distributions ที่เหมาะสมสำหรับการพัฒนาทางด้าน Machine Learning กันครับ
ไม่พูดถึงไม่ได้เลยสำหรับ Anaconda ซึ่งเป็น Python distribution ที่ออกแบบมาเพื่อการเรียนรู้วิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Science), Machine Learning และการวิจัยทางวิทยาศาสตร์ โดยเฉพาะ. มีจุดเด่นที่ติดตั้งง่าย รวมไปถึงไลบรารี่และเครื่องมือสำหรับ ML อย่าง Scikit-learn, TensorFlow, และ PyTorch ที่สามารถใช้งานได้ทันทีหลังการติดตั้ง
# ตัวอย่างการใช้งาน Scikit-learn ใน Anaconda
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
# สร้างและฝึกสอนโมเดล
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
# ทำนายข้อมูล
predictions = model.predict(X_test)
เพื่อการที่ได้ประสิทธิภาพที่สูงขึ้น Intel ได้ออก Python Distribution ของตนเองที่ได้การตั้งค่ามาสำหรับใช้ประโยชน์สูงสุดจากฮาร์ดแวร์ Intel. ผู้ใช้งานสามารถคาดหวังได้ถึงการประมวลผลความเร็วสูงเนื่องจากได้มีการเพิ่มประสิทธิภาพในไลบรารีต่างๆ เช่น NumPy และ SciPy ทำให้เหมาะสำหรับโปรเจ็กต์ ML ที่ต้องการความเร็วในการคำนวณระดับสูง
# ตัวอย่างการใช้งาน NumPy ใน Intel Distribution
import numpy as np
# สร้าง array ขนาดใหญ่
large_array = np.random.rand(1000, 1000)
# คำนวณค่าใน array ด้วยขั้นตอนต่างๆ
result = np.linalg.inv(large_array)
หากคุณต้องการควบคุม หรือต้องการ Python distribution ที่เบากว่า Anaconda, Miniconda เป็นทางเลือกที่ดี เพราะมันให้คุณติดตั้งเฉพาะพวกเครื่องมือและไลบรารีที่คุณต้องการ ทำให้มีขนาดที่เล็กลงและช่วยลดความซับซ้อนในการจัดการ package
# ตัวอย่างการติดตั้งไลบรารีสำหรับ ML ใน Miniconda
# สมมติว่าต้องการติดตั้ง Pandas
conda install pandas
สำหรับผู้ที่ใช้งาน Windows, WinPython เป็นตัวเลือกที่ดีเนื่องจากได้รับการออกแบบมาสำหรับระบบปฏิบัติการนี้โดยเฉพาะ มีไลบรารีสำหรับ ML อย่างเข้มข้นและเป็นที่นิยม รวมไปถึง Jupyter Notebook ที่สามารถใช้เขียนโค้ดได้อย่างสะดวก
# ตัวอย่างการเริ่มต้นใช้งาน Jupyter Notebook ใน WinPython
# เปิด Command prompt และพิมพ์
jupyter notebook
แม้ว่า PyPy อาจจะไม่เป็นที่นิยมเท่ากับ distributions อื่นๆ ที่กล่าวมาข้างต้น เเต่มันเป็นทางเลือกที่น่าสนใจสำหรับโปรเจ็กต์ ML ที่ต้องการประสิทธิภาพความเร็วในการประมวลผล มันคือ Python interpreter ที่มี JIT (Just-In-Time) compiler ช่วยให้การเรียนรู้ของโมเดล ML เร็วขึ้นได้อย่างเห็นได้ชัด
# ตัวอย่างการใช้งาน PyPy
# สามารถรันโปรแกรม Python ด้วย PyPy เพื่อประสิทธิภาพที่เร็วขึ้น
pypy script.py
เมื่อเราเลือกใช้ Python distribution ที่เหมาะสมกับการพัฒนา Machine Learning ได้ดี เราก็จะสามารถพัฒนาระบบและโมเดลได้อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งก็นำไปสู่การเรียนรู้เทคนิคและศาสตร์ด้าน ML ที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นได้แน่นอน และสำหรับผู้ที่สนใจในโลกของ Machine Learning และการวิเคราะห์ข้อมูล การศึกษาและการพัฒนาทักษะในด้านการเขียนโปรแกรมเป็นฐานสำคัญที่ไม่ควรมองข้ามครับ
หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง
หากเจอข้อผิดพลาด หรือต้องการพูดคุย ติดต่อได้ที่ https://m.me/expert.Programming.Tutor/
Tag ที่น่าสนใจ: python_distributions machine_learning anaconda intel_distribution_for_python miniconda winpython pypy data_science numpy scipy jupyter_notebook programming_languages development_tools big_data python_libraries
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