ทรัพยากร ML
จัดทุกอย่างให้เป็นระเบียบอยู่เสมอด้วยคอลเล็กชัน
บันทึกและจัดหมวดหมู่เนื้อหาตามค่ากำหนดของคุณ
การพัฒนา ML ต้องใช้เครื่องมือและเฟรมเวิร์กต่างๆ ที่พัฒนาอย่างต่อเนื่อง เครื่องมือ ML ใหม่ๆ ยังคงเกิดขึ้นอย่างต่อเนื่องเพื่อจัดการกับประเภทข้อมูลที่ซับซ้อน ความก้าวหน้าของฮาร์ดแวร์ และเทคนิคในการจัดระเบียบไปป์ไลน์
ด้วยเหตุนี้ บริษัท องค์กร และทีมต่างๆ จึงนำโซลูชัน ML ไปใช้โดยใช้เครื่องมือและเฟรมเวิร์กที่แตกต่างกัน ซึ่งอาจเปลี่ยนแปลงเมื่อเวลาผ่านไป
แม้ว่าเฟรมเวิร์กและแนวทางปฏิบัติแนะนำที่พบได้ทั่วไปจะเพิ่มขึ้น แต่โปรดทราบว่าลักษณะของปัญหาหนึ่งๆ อาจต้องใช้โซลูชันที่กําหนดเองในบางกรณี ส่วนต่อไปนี้มีลิงก์ไปยังแหล่งข้อมูลสําหรับเริ่มต้นใช้งานการพัฒนา ML และ AI
ขั้นตอนถัดไป
ศึกษา ML ต่อโดยดูหลักสูตรอื่นๆ ที่ developers.google.com/machine-learning
เนื้อหาของหน้าเว็บนี้ได้รับอนุญาตภายใต้ใบอนุญาตที่ต้องระบุที่มาของครีเอทีฟคอมมอนส์ 4.0 และตัวอย่างโค้ดได้รับอนุญาตภายใต้ใบอนุญาต Apache 2.0 เว้นแต่จะระบุไว้เป็นอย่างอื่น โปรดดูรายละเอียดที่นโยบายเว็บไซต์ Google Developers Java เป็นเครื่องหมายการค้าจดทะเบียนของ Oracle และ/หรือบริษัทในเครือ
อัปเดตล่าสุด 2025-07-27 UTC
[null,null,["อัปเดตล่าสุด 2025-07-27 UTC"],[[["\u003cp\u003eMachine learning (ML) development involves the use of various evolving tools and frameworks, leading to diverse implementation approaches across different entities.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eWhile common practices are emerging in ML, custom solutions may be necessary depending on the specific problem.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eGoogle provides resources for ML development, including tools and frameworks, as well as a community for sharing models and datasets.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eFurther learning opportunities are available through Google's machine learning courses.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# ML resources\n\nML development requires using a variety of constantly\nevolving tools and frameworks. New ML tools continue to emerge as ways to handle\ncomplex data types, advances in hardware, and techniques for orchestrating\npipelines continue to develop.\nAs a result, companies, organizations, and teams implement ML solutions using different tools and frameworks, which likely change over time.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nWhile common frameworks and best practices are emerging, keep in mind that the\nnature of your particular problem might require custom solutions in certain\ncases. The following sections provide links to resources for getting started\nwith ML and AI development.\n\n- Tools and frameworks for building ML and AI applications and products:\n\n - [developers.google.com/focus/ai-development](https://developers.google.com/focus/ai-development)\n - [ai.google/build](https://ai.google/build)\n- AI and ML community for sharing ML models and datasets:\n\n - [Kaggle](https://kaggle.com)\n\nWhat's next\n-----------\n\nContinue your ML education by exploring other courses at\n[developers.google.com/machine-learning](https://developers.google.com/machine-learning/)."]]
