บทความ IT เจ๋งๆ

Python เป็นหนึ่งในภาษา Programming ที่ได้รับความนิยมมากที่สุดภาษาหนึ่ง และขึ้นชื่อในเรื่องการมี Syntax ที่เรียบง่ายและมี Libraries ให้ใช้เป็นจำนวนมาก ซึ่งช่วยให้ Developers สร้าง Application ที่เขียน Code น้อยลงและทำให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น ด้วยเหตุนี้ จึงทำให้มี Developers จำนวนมากเริ่มสร้าง Libraries ใหม่ ๆ สำหรับ Machine Learning วันนี้เรามาทำความรู้จักกับ 5 Python Libraries ที่เหมาะกับการใช้ใน Machine Learning Projects

1. Keras

2. Numpy

Numpy เป็นอีกหนึ่ง Python Library สำหรับ Machine Learning ที่ได้รับความนิยมอย่างสูง มันทั้งใช้งานง่าย สามารถโต้ตอบและเรียนรู้ได้เป็นอย่างดี มันทำให้การใช้งานทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อน เป็นเรื่องที่ง่ายมากขึ้น นอกจากนี้สามารถใช้ Numpy สำหรับแสดงภาพ, Sound Waves และ Binary Raw Streams อื่น ๆ ในรูปแบบของ Array ของจำนวนจริงใน N-Dimension 
Numpy ยังทำให้การ Coding ง่ายขึ้นและช่วยในการทำความเข้าใจ Concept ง่ายขึ้น Library ยอดนิยมอย่าง TensorFlow ก็ใช้ Numpy สำหรับการ Operation หลายอย่างใน Tensors และ Array Interface ก็เป็น Feature ที่โดดเด่นที่สุดของ Numpy อีกด้วย

3. TensorFlow

TensorFlow เป็น Python Library แบบ Open-Source ที่ถูกพัฒนาขึ้นและร่วมมือกันระหว่าง Brain Team ของ Google TensorFlow ถูกใช้สำหรับเขียน Algorithms ใหม่ที่เกี่ยวข้องกับ Tensor Operations จำนวนมาก เนื่องจาก Neural Network สามารถแสดงเป็น Computational Graphs ได้อย่างง่ายดาย พวกมันจึงสามารถนำไปใช้เป็น ชุดของการ Operation บน Tensors โดยใช้ TensorFlow ยิ่งไปกว่านั้น Tensors เหล่านี้คือ N-Dimensional Matrices ที่จะใช้สำหรับอธิบาย/แสดงข้อมูลของคุณ
TensorFlow มีความแตกต่างจาก Numpy และ Libraries อื่น ๆ โดยมันจะช่วยให้คุณสามารถมองเห็น Graph ทุก ๆ ส่วนได้อย่างง่ายดาย ซึ่งหากคุณใช้ Numpy หรือ SciKit ก็จะไม่เจอกับ Option นี้ มันสามารถช่วย Train CPU ได้เป็นอย่างดี รวมถึง GPU ของ Distributed Computing นอกจากนี้ TensorFlow ยังถูกใช้ในเกือบจะทุก Application ของ Google สำหรับ Machine Learning

4. Scikit-Learn

Scikit เป็นอีกหนึ่งใน Python Library ที่มีประโยชน์อย่างมากสำหรับการทำงานกับข้อมูลที่ซับซ้อน มันสามารถใช้งานร่วมกับ NumPy และ SciPy ได้ อีกทั้งยังมี Feature อื่น ๆ อีกมากมาย 
Python Library ตัวนี้ผ่านการปรับเปลี่ยนแก้ไขมาหลายอย่าง การปรับเปลี่ยนที่สำคัญอย่างหนึ่งก็คือ Cross-Validation Feature ซึ่งขณะนี้เพิ่มความสามารถในการใช้ได้มากกว่าหนึ่ง Metric ส่วน Training Methods อื่น ๆ อย่าง Logistics Regression และ Nearest Neighbors ก็ได้รับการปรับปรุงด้วยเช่นกัน
Scikit-Learn ยังจัดเตรียม Algorithms มากมายสำหรับการใช้งานมาตรฐานของ Machine Learning และ Data Mining Tasks อย่างการ Reducing Dimensionality, Classification, Regression, Clustering เป็นต้น 

5. PyTorch

PyTorch เป็นหนึ่งใน Library ของ Machine Learning ที่เป็นที่รู้จักมากที่สุดในแง่ของการมี Feature ต่าง ๆ เป็นจำนวนมาก มันมีพื้นฐานมาจาก Torch ซึ่งเป็น Library ของ Open-Source Machine Library ที่เขียนโดย Lua
PyTorch ช่วยให้ Developer สามารถสร้าง Dynamic Computational Graphs และคำนวณ Gradients ได้โดยอัตโนมัติ นอกจากนี้ยังมี API สำหรับใช้แก้ปัญหา Application ที่เกี่ยวข้องกับ Neural Network 
มันอำนวยความสะดวกในเรื่อง Distributed Training โดยการเพิ่มประสิทธิภาพในเรื่องการ Research และ Production ส่วนใหญ่แล้ว PyTorch จะถูกใช้สำหรับการประมวลผล Natural Language มันถือเป็นส่วนที่สำคัญของ TensorFlow

หวังว่าบทความนี้จะช่วยให้คุณตัดสินใจได้ง่ายมากขึ้นในการเลือก Python Library ที่เหมาะสมเพื่อใช้งานในเรื่องของ Machine Learning

ที่มา:  https://www.technotification.com/

ดูตำแหน่งงานที่ใช้ทักษะภาษา Python ได้ที่นี่

รับตำแหน่งงานไอทีใหม่ๆ ด้วยบริการ IT Job Alert

อัพเดทบทความจากคนวงในสายไอทีทาง LINE ก่อนใคร
อย่าลืมแอดไลน์ @techstarth เป็นเพื่อนนะคะ

บทความล่าสุด

• 7 Projects ที่ควรฝึกทำ เพื่อให้เป็น Developer ที่เก่งขึ้น 
• 9 เคล็ดลับ JavaScript ที่ Developer ควรจดจำให้ได้ 
• 21 VS Code Shortcuts ที่จะช่วยให้คุณ Coding ได้เร็วขึ้น