Search
🌳開源專案介紹：非官方的 Google Colab 範例集錦
收集了許多 Colab 的範例，這些範例是有完整功能點擊就能執行的 colab 筆記本，包含資料、程式碼和描述
裡面有列出 最受歡迎的 Colab 筆記本
✅ Python 中的進階商業分析和數學
✅ 使用 OpenCV 進行車輛流量統計
✅ 25 種以上的強化學習交易策略集錦
✅ 偏微分方程的數值解
✅ 使用 Python 進行破產預測
✅ Facebook Detectron2
✅ 使用 Twitter 進行資料科學
✅ 醫學問答
✅ BERT 電影評論
✅ 用於預知維修的遞迴神經網路
✅ AirBnB 雪梨租金評估
對這個開源專案有興趣請參考底下留言區
🌏 ในโลกของการเขียนโปรแกรมมันก็มีภาษามากมายเกิดขึ้นมา ซึ่งในแต่ละภาษาก็มีความสามารถที่แตกต่างกัน ขึ้นอยู่กับว่าเราจะประยุกต์ใช้กับงานแบบไหน และมีอีกหนึ่งภาษาที่มาแรงมากในหมู่ Data Science ซึ่งบางคนอาจจะยังไม่รู้จัก ซึ่งภาษาที่ว่าคือ...ภาษา R นั่นเอง !
.
และวันนี้แอดจะพาเพื่อน ๆ ทุกคนมาทำความรู้จักกับภาษา R มันคืออะไร ? แล้วใช้ทำอะไรได้บ้าง ? หาพร้อมแล้วไปดูกันเลย !! 🔥
.
🤔 ภาษา R คืออะไร ?
.
ภาษา R เป็นภาษาในการพัฒนาโปรแกรมแบบ Open-Source ใช้งานได้ทุกแพลตฟอร์ม ไม่ว่าจะเป็น Windows, Linux และ macOS เรียนรู้ได้ง่ายไม่แพ้ภาษาอื่น ๆ มีความหยืดหยุ่นสูง เหมาะสำหรับงานด้าน Machine Learning สถิติ และการวิเคราะห์ข้อมูล
.
เป็นอีกหนึ่งภาษาที่แพร่หลายในหมู่ Data Science มี Community และอัตราการเติบโตที่สูงขึ้นเรื่อย ๆ
.
📄 ทำไมถึงต้องใช้ภาษา R ?
.
นอกจากภาษา Python แล้ว ภาษา R ก็เป็นอีกหนึ่งภาษาที่ใช้พัฒนา Machine Learning สถิติ และการวิเคราะห์ข้อมูล สามารถสร้าง Objects, Functions, และ Packages ได้ง่าย ๆ แถมยังมี Learning Curve น้อยกว่า Python มี Syntax ที่เข้าใจง่าย ใช้เวลาแปบเดียวก็เขียนได้แล้ว !
.
ภาษา R ยังสามารถใช้งานร่วมกับภาษาอื่น ๆ ได้ เช่น Python, Java, และ C++ มีสูตรทางคณิตศาสตร์มาให้ ทำให้ประมวลผล และจัดการข้อมูลได้ง่าย แถมยังสามารถใช้งานร่วมกับเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลได้อีกด้วย
.
แต่ภาษา R ก็ยังมีข้อจำกัดในเรื่องความปลอดภัย จึงไม่เหมาะไปใช้ทำเว็บแอปพลิเคชันนั่นเอง
.
✨ มาเริ่มต้น Hello World กันเลย !!
.
ภาษา R นั้นก็คล้าย ๆ กับภาษาอื่นที่ใช้กันอย่างแพร่หลาย ส่วน IDE ที่นิยมใช้กัน เช่น R Studio, Rattle, Tinn-R เป็นต้น บันทึกไฟล์ที่มีนามสกุล .r
.
cat("Hello World")
.
นอกจากนี้ ยังมีฟังก์ชันที่ช่วยในการคำนวณทางสถิติอีกมากมาย สามารถศึกษาเพิ่มเติมได้ในลิงค์ด้านล่างเลย !! 👇
💥 https://www.tutorialspoint.com/r/index.htm
🔧 ใช้ทำอะไรได้บ้าง ?
.
🔹 Data Science - มีฟังก์ชันมากมายที่เกี่ยวข้องกับงานด้านสถิติ แถมยังมีการเตรียมสภาพแวดล้อมให้เหมาะกับการคำนวณและการออกแบบทางสถิติ
.
🔹 Data Analyst - ช่วยในการนำเข้าและส่งออกข้อมูลในรูปแบบต่าง ๆ ช่วยในการคำนวณและวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติ
.
🔹 Data Visualization - มีฟังก์ชันที่ช่วยในการคำนวณ หากใช้ร่วมกับ IDE สามารถแสดงรูปแบบกราฟได้ตามต้องการ
.
🔹 Machine Learning - รองรับการประมวลผลโมเดลในงานด้าน Machine Learning เป็นอีกหนึ่งภาษาที่ใช้ในงานด้านนี้ไม่แพ้ Python เลยทีเดียว !
.
นอกจากนี้ก็มีบริษัทใหญ่ ๆ อย่างเช่น Google, Facebook, Bing, Twitter, และ Accenture ใช้ภาษา R ในการวิเคราะห์ข้อมูลและทำงานด้านสถิติเช่นกัน
.
เพื่อน ๆ ก็พอจะรู้จักเจ้าภาษา R กันคร่าว ๆ แล้วเนอะ !! ไว้โอกาสหน้าแอดจะหาโปรเจกต์ที่พัฒนาด้วยภาษา R มาแชร์ให้กับเพื่อน ๆ ได้ดูกัน รอติดตามเลย ~~
.
หากชอบ อย่าลืมกดไลก์ กดแชร์ เพื่อเป็นกำลังใจให้กับพวกเราด้วยน้าาาา ❤️
.
borntoDev - 🦖 สร้างการเรียนรู้ที่ดีสำหรับสายไอทีในทุกวัน
#R #programming #DataScience #machinelearning #dataanalytics #BorntoDev
ตัวอย่างโค้ด AI (ปัญญาประดิษฐ์)
สำหรับงาน machine learning + deep learning โดยเฉพาะ
จริงๆ แล้วโค้ดหลายโปรเจค
ก็เคยแชร์โค้ดไปนานแล้ว
แม้ว่าจะเก่าหน่อย แต่ก็ยังใช้ได้
.
แต่เนื่องจากการเซทอัพโปรเจคในเครื่องตัวเอง
มันแสนยุ่งยาก เวอร์ชั่นไลบรารี่เปลี่ยนทีชีวิตเปลี่ยน
ผมเลยทำตัวอย่างการเขียนไว้บนเว็บ (colab)
เพื่อนๆ จะได้ลองศึกษากันได้ไปเลย
สามารถ Ctrl+C และ Ctl+v เอาไปใช้ได้
แต่ขอให้เครดิตกันก็พอ
.
อันนี้เป็นเพียงบางส่วน
ส่วนโปเจคที่เหลือเดี่ยวจะมาทยอยอัพเดตในโพสต์นี้แหละ
.
☑ พื้นฐานเขียนโปรแกรมของเด็กม.ต้น ถ้าไม่มีก็เขียน AI ไม่ได้นะ
https://colab.research.google.com/drive/1rm-kW7Nh5q3kk9JsnvBea2oUr42W9GIF
.
☑ พื้นฐาน Tensorflow
https://colab.research.google.com/drive/1iX9d2bl1ogh2qo2U-NTot_XuVbfAqKi9
.
☑ พื้นฐาน PYTorch
https://colab.research.google.com/drive/1BtVCWpwWovcVqkvEX5HaUAIyUOlekC0m
.
☑ พื้นฐาน Pandas (Dataframe)
https://colab.research.google.com/drive/1LpF3_oz2QIqBIkc1Q8opZyVzujW6Jsq2
.
☑ พื้นฐาน numpy ( อาร์เรย์หลายมิติ)
https://colab.research.google.com/drive/1u93d1Tm60YCKUY6CLGz9242NdQNWAQEA
.
☑ พื้นฐาน matplotlib เอาไว้พล็อตกราฟ
https://colab.research.google.com/drive/1BPi8jv--sKUSu9apCdYziDptHMtBY_16
.
☑ Basic machine learning concept ตั้งแต่
Regression, Logistic Regression, Decision Tree, Support Vector Machine (SVM), Naive Bayes, K-NN (K-Nearest Neighbors), Kmeans และอื่นๆ
https://colab.research.google.com/drive/1ZRMW3fXGWUvkeFPM07qtFXoSbLmuMpO1
.
☑ ตัวอย่าง deeplearning การเรียนรู้ขั้นสูง ได้แก่ neural network, CNN, RNN จากภาพตัวเลข
https://colab.research.google.com/drive/1KsGnaw9jE4wnmXK2mf2C4-Ylnj6nXbFw
.
☑ AI สัญชาติไทยจาก NECTEC ได้แก่
- BASIC NLP: ประมวลผลภาษาไทย
- TAG SUGGESTION: แนะนำป้ายกำกับ
- MACHINE TRANSLATION: แปลภาษา
- SENTIMENT ANALYSIS: วิเคราะห์ความคิดเห็น
- CHARACTER RECOGNITION: แปลงภาพอักษรเป็นข้อความ
- OBJECT RECOGNITION: รู้จำวัตถุ
- FACE ANALYTICS: วิเคราะห์ใบหน้า
- PERSON & ACTIVITY ANALYTICS: วิเคราะห์บุคคล
- SPEECH TO TEXT: แปลงเสียงพูดเป็นข้อความ
- TEXT TO SPEECH: แปลงข้อความเป็นเสียงพูด
- CHATBOT: สร้างแช็ตบอต
colab.research.google.com/drive/1LRPpzzwJwLIZIy3t7CxljhDjgLq-Z1Ha
.
☑ แยกแยะภาพจากโจทย์ Image Net ของโมเดลชื่อดัง เช่น Xception, VGG16, VGG19, ResNet50 และ InceptionV3
(รอก่อน)
.
☑ ใช้ AI ตัดคำในภาษาไทย
https://colab.research.google.com/drive/1tLrKRFR6i4TAzrbJ8wgsp4aihfWnMgnT
.
☑ Principal_Component_Analysis (PCA)
https://colab.research.google.com/drive/1FoGtB5xW1aWeQ7hlTmuB1AhXuFMx-jTo
.
☑ genetic algorithm :
อัลกอริทึมที่มีแรงบันดาลใจมาจากทฤษฎีวิวัฒนาการจากชีววิทยาของ ชาลส์ ดาร์วิน
เพื่อหาเส้นทางสั้นที่สุดในการเดินทางข้าม 20 จังหวัดของประเทศไทย
(รอก่อน)
.
☑ การใช้ AI ตรวจจับวัตถุในรูปภาพ Object Detection โดยใช้ imageai
https://colab.research.google.com/drive/1uQnZfPlRhplvcZKWiXn1jeytJIFEVLkV
.
☑ ใช้ AI ตรวจจับวัตถุในรูปภาพ โดยใช้ pixellib
https://colab.research.google.com/drive/1llWzReE3rS9wDfSGGm8M7RQ25jeEfSIi
.
☑ ตัวอย่าง API ของ Google เป็น tensorflow
https://colab.research.google.com/drive/12K-4uQ1tAvOukLb1-lwXx4bnXkeQupTk
.
☑ การใช้ AI ของ Facebook ตรวจจับวัตถุในรูปภาพ Object Detection , Segmentation, Pose Estimate
https://colab.research.google.com/drive/1jnWFADFdZHz1LSyfXVKHY3fIwuY5F_uo
.
☑ ใช้โมเดล Mask RCNN ตรวจจับวัตถุในรูปภาพ Object Detection , Segmentation
https://colab.research.google.com/drive/1JGRIMQ1YSdMXkEZdC6QNGbI722tEQJTE
.
☑ การใช้ AI ตรวจจับการเคลื่อนไหวของมนุษย์แบบเรียบไทม์ (real time)
https://colab.research.google.com/drive/1zWplcKN6ElL1eJmwKj3IqGFy3gg9Neus
.
☑ การใช้ AI จำใบหน้าคนในรูป ในวีดีโอ
https://colab.research.google.com/drive/1MnypOHemKhMEXCaWOgm6-ViYqF7GENWH
.
☑ หาจุด landmarks บนใบหน้าแบบ 2 มิติกับ 3 มิติ
https://colab.research.google.com/drive/1MDRYnhhPb2l3w0QIjV9beuc26Ng5BOPc
.
☑ การใช้ AI ตรวจจับภาพโป้ 18+ ในรูป หรือแม้กระทั่งภาพการ์ตูนก็ทำได้
https://colab.research.google.com/drive/1aFQgXH9WAvA_aJiZU4GZppWrLnZNJ7Hh
.
☑ การใช้ AI แต่งประโยคขึ้นมาเอง
https://colab.research.google.com/drive/1lZoaSLo2Ip-mlBNUFpjKhVAPWDenbRCu
.
☑ Google Translate API
ตัวอย่าง Python
https://colab.research.google.com/drive/1aca28YHet8DZ3jw-3wCx-Y40XR-6hpDJ
ตัวอย่าง JavaScript
https://github.com/adminho/javascript/blob/master/examples/google_translate/translate_general.html
.
☑ การใช้ AI วินิจฉัยโรค Covid-19 จากภาพเอกซ์เรย์ปอด
https://colab.research.google.com/drive/11ohI5nJiLVc23t2LRUfUmOYBvPYHJDnX
.
☑ ใช้ AI ตรวจจับภาพใบหน้าคนถูกแต่งด้วย Phtotoshop หรือไม่
https://colab.research.google.com/drive/1y4zN4AHhx0NYYx7szfW6C5aWsFdZZvml
.
☑ ใช้ AI วาดรูปเลียนแบบศิลปินชื่อดัง ( Artistic style)
(รอก่อน)
.
☑ ใช้ AI เขียนหนังสือภาษาไทย
(รอก่อน)
.
☑ การนำเอา AI มาใช้ในตลาดหุ้นไทย
https://github.com/adminho/trading-stock-thailand
.
☑ นำ AI มาเล่นเกมเอง
(รอก่อน)
.
☑ การรู้จำเสียงพูดโดยใช้ Google API (Speech Recognition)
- ใช้ javascript+HTML
https://github.com/adminho/javascript/tree/master/examples/speech-recognition/web
- ใช้เสียงควบคุมเกม https://github.com/adminho/javascript/tree/master/examples/speech-recognition/game
.
☑ ใช้ AI แต่งดนตรีเอง
(รอก่อน)
.
.
.
++++ประชาสัมพันธ์+++++++++++++
หนังสือ "AI ไม่ยาก เข้าใจได้ด้วยเลขม.ปลาย"
จะเข้าร่วมแคมเปญลดราคาในวันที่ 7 เดือน 7
ในช่วงวันที่ 7-11 ก.ค. 2564
ของแพลทฟอร์ม meb - mobile e-books
.
อุดหนุนกันได้ที่
👉 https://www.mebmarket.com/index.php?action=BookDetails&data=YToyOntzOjc6InVzZXJfaWQiO3M6NzoiMTcyNTQ4MyI7czo3OiJib29rX2lkIjtzOjY6IjEwODI0NiI7fQ
.
ถ้าซื้อผ่าน Web,Android ราคาปกติ 295 บาท เหลือ 221 บาท
ถ้าซื้อผ่านราคา Apple ราคาปกติ $10.99(฿329) ลดเหลือ $7.99(฿249)
.
.
วิธีการซื้อ
1) สมัครเป็นสมาชิกเว็บ www.mebmarket.com ก่อน
2) ดาวน์โหลดแอพของ meb ค้นหาชื่อ meb นี้แหละ (ถ้าจะอ่านบน desktop ก็ดาวน์โหลดโปรแกรมาก่อน)
3) แล้วสั่งซื้อ โอนเงินก็ตามรายละเอียดที่เว็บแนะนำครับผม
4) จากนั้นก็ใช้โปรแกรม หรือแอพของ meb เปิดอ่านหนังสือครับผม
5) ถ้ามีปัญหาติดต่อทางทีม support@mebmarket.com เขาจะให้คำตอบคำผม
(พอดีฝากขายที่นี้ด้านเทคนิคพวกนี้ผมจะไม่รู้ครับ)
.
ถ้าเพื่อนๆ ที่อ่านหนังสือผ่านระบบ iOS
เวลาจะชำระเงิน ไม่ควรจ่ายผ่านบัตร
เพราะจะซื้อหนังสือแพงขึ้นครับ
.
แนะนำให้ชำระเงิน
- โดยให้เปิดเว็บ https://www.mebmarket.com
- แล้ว login ด้วย username เดียวกับที่เราใช้ใน app บน iOS
- หลังจากนั้นก็เลือกซื้อหนังสือปกติ
.
ซื้อเสร็จแล้วมันจะไปโผล่ใน app บน iOS
จากนั้นเพื่อนสามารถเข้าใช้งานด้วย username และ password อันเดียวกันกับหน้าเว็บเลยครับ
จะซื้อได้ในราคาที่เห็นตามเว็บนี้ (ไม่แพง)
.
.
สำหรับวิธีอ่านอีบุ๊กเล่มนี้
ก็ต้องเลือกโปรแกรม/แอพ ให้เหมาะกับระบบที่เราใช้อยู่
วิธีอ่านอีบุ๊กก็ตามลิงก์ต่อไปนี้
https://docs.google.com/document/d/e/2PACX-1vSI4hZgymHgbqhX3CA6anA_18wRy-iXU9oIlupUr-KwAWvJyxI9zdLrJcPUW77xz8lbvRFfW10747Oe/pub
.
.
👉 สารบัญ:
https://drive.google.com/file/d/1L6-XYMVCWYNkvYXZYP9kOuzAIzPfHuaf/view?usp=sharing
.
👉 ตัวอย่างแต่ละบท
ตัวอย่างบทที่ 1 แนะนำ AI
📗 https://drive.google.com/file/d/19kzbuRtN14eDEYhNewBh4ZUCa6sexaIf/view?usp=sharing
.
ตัวอย่างบทที่ 3 แนะนำ machine learning
📗 https://drive.google.com/file/d/1pe8ty5hVZS0M3zGZe5WliOOTm6Cqv1Ti/view?usp=sharing
.
ตัวอย่างบทที่ 4 เรื่อง linear regression
📗
https://drive.google.com/file/d/1ju_wF6c9CNiYWfSzIIuqV9aUuEa4eurh/view?usp=sharing
.
ตัวอย่างบทที่ 8 เรื่อง CNN
📗 https://drive.google.com/file/d/1lGqsfXs16mV2IbEJx-4IgDslaHOut1kC/view?usp=sharing
.
ตัวอย่างบทที่ 9 เรื่อง RNN, LSTM
📗 https://drive.google.com/file/d/1dxEhj7syoXFAfQB9bqmwXGrfhgz3M7GQ/view?usp=sharing
.
ตัวอย่างบทที่ 10 เรื่อง Deep Q Learning
📗 https://drive.google.com/file/d/129-FPDP-9FJrMNsVqWMJdER762jOzs9G/view?usp=sharing
.
ตัวอย่างบทที่ 11 เรียนรู้แบบไร้ครูผู้สอน
📗 https://drive.google.com/file/d/15njvUq8Vbq3SRA-PHxVGq8Isr1cL3F3d/view?usp=sharing
.
👉 youtube: https://youtu.be/rLo-XdToGFI
👉 รีวิวหนังสือจากผู้เขียนตำราเทพเอกเซล https://www.facebook.com/thepexcel/posts/1424798431031509/
.
.
✍เขียนโดย โปรแกรมเมอร์ไทย thai programmer
自從遠端工作之後，出勤的打卡記錄也轉成線上服務
雖然我也想不透工程師都線上工作了還打什麼卡...不過沒關係，打就打
但也因為在家裡工作反而常常忘記打下班的卡!
每次結算薪水都很痛苦，一整排的異常，是不是像我這種認真工作的人更容易忘記打下班的卡 XD?
既然容易忘記，我們就來寫個自動打卡系統吧!
拯救自己多無趣，當然要拯救所有同事啊!
這支影片特別感謝我的團隊伙伴陪我一起耍北爛，有你們真好。
===本月活動===
7/22 晚間 8 點「後端領航者論壇」直播活動，歡迎來參加
（適合新、中手或想往後端開發的工程師朋友）
名額有限，手刀報名 👉 https://bit.ly/3jERZRH
===影片中提到的專案===
自動化打卡 project 使用 Ruby on Rails 撰寫，架設於 Heroku
repo: https://github.com/niclin/bernard
喜歡影片的話！可以幫忙點個喜歡以及分享、訂閱唷！😘
━━━━━━━━━━━━━━━━
🎬 觀看我的生活廢片頻道: https://bit.ly/2Ldfp1B
⭐ instagram (生活日常): https://www.instagram.com/niclin_tw/
⭐ Facebook (資訊分享): https://www.facebook.com/niclin.dev
⭐ Blog (技術筆記): https://blog.niclin.tw
⭐ Linkedin (個人履歷): https://www.linkedin.com/in/nic-lin
⭐ 蝦皮賣場: https://shopee.tw/bboyceo
⭐ Github: https://github.com/niclin
⭐ Podcast: https://anchor.fm/niclin
━━━━━━━━━━━━━━━━
✉️ 合作邀約信箱: niclin0226@gmail.com
#前端 #後端 #工程師
程式亂寫也可以動，要怎麼寫的好或易於閱讀，就得花上一番功夫去學習寫作技巧。
這支影片會和你分享一些基本的知識點，實戰技巧基本上當代程式語言開發都能使用
不過每個時代會有不同的想法跟觀點，不同的團隊也會有不一樣的慣例，希望這次的內容能夠給你一些不一樣的想法
喜歡影片的話！可以幫忙點個喜歡以及分享、訂閱唷！😘
章節:
00:00 提升品質的影響
01:29 有意義的命名比簡寫更好
03:01 限制傳入參數數量
05:03 簡化條件表達式
06:37 變數定義範圍限制
08:28 一次只做一件事
10:35 Early return
━━━━━━━━━━━━━━━━
🎬 觀看我的生活廢片頻道: https://bit.ly/2Ldfp1B
⭐ instagram (生活日常): https://www.instagram.com/niclin_tw/
⭐ Facebook (資訊分享): https://www.facebook.com/niclin.dev
⭐ Blog (技術筆記): https://blog.niclin.tw
⭐ Linkedin (個人履歷): https://www.linkedin.com/in/nic-lin
⭐ 蝦皮賣場: https://shopee.tw/bboyceo
⭐ Github: https://github.com/niclin
⭐ Podcast: https://anchor.fm/niclin
━━━━━━━━━━━━━━━━
✉️ 合作邀約信箱: niclin0226@gmail.com
#前端 #後端 #工程師
第一次餵活鼠 記錄一下
Instagram【ki2zoo】
https://instagram.com/ki2zoo?utm_medium=copy_link
Facebook【錡異動物園】
https://m.facebook.com/pages/category/Educational-Research-Center/%E9%8C%A1%E7%95%B0%E5%8B%95%E7%89%A9%E5%9C%92-106418674878743/
