You can not select more than 25 topics
Topics must start with a letter or number, can include dashes ('-') and can be up to 35 characters long.
237 lines
44 KiB
237 lines
44 KiB
[](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/master/LICENSE)
|
|
[](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/graphs/contributors/)
|
|
[](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/issues/)
|
|
[](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/pulls/)
|
|
[](http://makeapullrequest.com)
|
|
|
|
[](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/watchers/)
|
|
[](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/network/)
|
|
[](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/stargazers/)
|
|
|
|
### 🌐 การรองรับหลายภาษา
|
|
|
|
#### รองรับผ่าน GitHub Action (อัตโนมัติ & อัปเดตเสมอ)
|
|
|
|
<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE START -->
|
|
[Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh-CN/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../zh-HK/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../zh-MO/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../zh-TW/README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Danish](../da/README.md) | [Dutch](../nl/README.md) | [Estonian](../et/README.md) | [Finnish](../fi/README.md) | [French](../fr/README.md) | [German](../de/README.md) | [Greek](../el/README.md) | [Hebrew](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Hungarian](../hu/README.md) | [Indonesian](../id/README.md) | [Italian](../it/README.md) | [Japanese](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Khmer](../km/README.md) | [Korean](../ko/README.md) | [Lithuanian](../lt/README.md) | [Malay](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Nigerian Pidgin](../pcm/README.md) | [Norwegian](../no/README.md) | [Persian (Farsi)](../fa/README.md) | [Polish](../pl/README.md) | [Portuguese (Brazil)](../pt-BR/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../pt-PT/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Romanian](../ro/README.md) | [Russian](../ru/README.md) | [Serbian (Cyrillic)](../sr/README.md) | [Slovak](../sk/README.md) | [Slovenian](../sl/README.md) | [Spanish](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Swedish](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Thai](./README.md) | [Turkish](../tr/README.md) | [Ukrainian](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamese](../vi/README.md)
|
|
|
|
> **ชอบโคลนลงเครื่องไหม?**
|
|
>
|
|
> ที่เก็บนี้มีการแปลภาษา 50+ ภาษา ซึ่งเพิ่มขนาดดาวน์โหลดอย่างมาก หากต้องการโคลนโดยไม่รวมการแปล ให้ใช้ sparse checkout:
|
|
>
|
|
> **Bash / macOS / Linux:**
|
|
> ```bash
|
|
> git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git
|
|
> cd ML-For-Beginners
|
|
> git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'
|
|
> ```
|
|
>
|
|
> **CMD (Windows):**
|
|
> ```cmd
|
|
> git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git
|
|
> cd ML-For-Beginners
|
|
> git sparse-checkout set --no-cone "/*" "!translations" "!translated_images"
|
|
> ```
|
|
>
|
|
> นี่จะให้ทุกสิ่งที่คุณต้องการเพื่อทำคอร์สเสร็จได้อย่างรวดเร็วขึ้นมาก
|
|
<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE END -->
|
|
|
|
#### เข้าร่วมชุมชนของเรา
|
|
|
|
[](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
|
|
|
|
เรามีซีรีส์ Discord เรียนรู้กับ AI ดำเนินอยู่ เรียนรู้เพิ่มเติมและเข้าร่วมกับเราได้ที่ [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) ระหว่างวันที่ 18 - 30 กันยายน 2025 คุณจะได้รับเคล็ดลับและเทคนิคการใช้ GitHub Copilot สำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล
|
|
|
|
|
|
|
|
# การเรียนรู้เครื่องสำหรับผู้เริ่มต้น - หลักสูตร
|
|
|
|
> 🌍 เดินทางรอบโลกไปกับการสำรวจการเรียนรู้เครื่องผ่านวัฒนธรรมโลก 🌍
|
|
|
|
Cloud Advocates ที่ Microsoft ยินดีนำเสนอหลักสูตร 12 สัปดาห์ 26 บทเรียนที่เกี่ยวกับ **การเรียนรู้เครื่อง** ในหลักสูตรนี้คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับสิ่งที่บางครั้งเรียกว่า **การเรียนรู้เครื่องแบบคลาสสิก** โดยใช้เป็นหลักไลบรารี Scikit-learn และหลีกเลี่ยงการเรียนรู้เชิงลึก ซึ่งครอบคลุมในหลักสูตร [AI สำหรับผู้เริ่มต้น](https://aka.ms/ai4beginners) ของเรา จับคู่บทเรียนเหล่านี้กับหลักสูตร ['วิทยาศาสตร์ข้อมูลสำหรับผู้เริ่มต้น'](https://aka.ms/ds4beginners) ของเราเช่นกัน!
|
|
|
|
เดินทางกับเราไปรอบโลกขณะที่เรานำเทคนิคคลาสสิกเหล่านี้ไปใช้กับข้อมูลจากหลายภูมิภาคของโลก ในแต่ละบทเรียนจะมีแบบทดสอบก่อนและหลังบทเรียน คำแนะนำเป็นลายลักษณ์อักษรในการทำบทเรียนให้เสร็จสมบูรณ์ ตัวอย่างโค้ด การมอบหมาย และอื่นๆ แนวทางการสอนแบบโครงการช่วยให้คุณเรียนรู้ไปพร้อมกับการสร้างงานจริง ซึ่งเป็นวิธีที่พิสูจน์แล้วว่าสำหรับทักษะใหม่จะ "ติดตัว"
|
|
|
|
**✍️ ขอขอบคุณอย่างจริงใจต่อผู้เขียนของเรา** Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu และ Amy Boyd
|
|
|
|
**🎨 ขอบคุณด้วยสำหรับนักวาดภาพประกอบ** Tomomi Imura, Dasani Madipalli และ Jen Looper
|
|
|
|
**🙏 ขอบคุณพิเศษ 🙏 ต่อ Microsoft Student Ambassador ผู้แต่ง ทบทวน และช่วยเติมเนื้อหา** โดยเฉพาะ Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila และ Snigdha Agarwal
|
|
|
|
**🤩 ขอบคุณเพิ่มเติมสำหรับ Microsoft Student Ambassadors Eric Wanjau, Jasleen Sondhi และ Vidushi Gupta สำหรับบทเรียน R ของเรา!**
|
|
|
|
# การเริ่มต้น
|
|
|
|
ทำตามขั้นตอนเหล่านี้:
|
|
1. **Fork ที่เก็บนี้**: คลิกที่ปุ่ม "Fork" ที่มุมขวาบนของหน้านี้
|
|
2. **โคลนที่เก็บ**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git`
|
|
|
|
> [ค้นหาทรัพยากรเพิ่มเติมสำหรับคอร์สนี้ในคอลเลกชัน Microsoft Learn ของเรา](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum)
|
|
|
|
> 🔧 **ต้องการความช่วยเหลือ?** ตรวจสอบ [คู่มือแก้ไขปัญหา](TROUBLESHOOTING.md) สำหรับวิธีแก้ปัญหาที่พบบ่อยเกี่ยวกับการติดตั้ง, การตั้งค่า และการรันบทเรียน
|
|
|
|
**[นักเรียน](https://aka.ms/student-page)** ในการใช้หลักสูตรนี้ ให้ fork รีโปทั้งหมดไปยังบัญชี GitHub ของคุณเอง และทำแบบฝึกหัดด้วยตัวเองหรือเป็นกลุ่ม:
|
|
|
|
- เริ่มต้นด้วยแบบทดสอบก่อนบรรยาย
|
|
- อ่านบรรยายและทำกิจกรรมหยุดคิดและทบทวนในแต่ละจุดตรวจสอบความเข้าใจ
|
|
- พยายามสร้างโครงการโดยเข้าใจบทเรียนแทนการรันโค้ดตัวอย่าง อย่างไรก็ตาม โค้ดตัวอย่างนั้นมีอยู่ในโฟลเดอร์ `/solution` ในบทเรียนที่เน้นโครงการแต่ละบท
|
|
- ทำแบบทดสอบหลังบรรยาย
|
|
- ทำความท้าทาย
|
|
- ทำการบ้าน
|
|
- หลังจากจบบทเรียนชุดหนึ่ง เยี่ยมชม [กระดานอภิปราย](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) และ "เรียนรู้ออกเสียง" โดยกรอก PAT rubric ที่เหมาะสม 'PAT' คือเครื่องมือประเมินความก้าวหน้าที่คุณกรอกเพื่อเสริมการเรียนรู้ คุณยังสามารถตอบสนองต่อ PAT ของคนอื่นเพื่อให้เราเรียนรู้ร่วมกัน
|
|
|
|
> สำหรับการศึกษาต่อ เราแนะนำให้ติดตามโมดูลและเส้นทางการเรียนรู้ [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott)
|
|
|
|
**สำหรับครูผู้สอน** เรามี [คำแนะนำบางส่วน](for-teachers.md) ว่าจะใช้งานหลักสูตรนี้อย่างไร
|
|
|
|
---
|
|
|
|
## วิดีโอสอน
|
|
|
|
บทเรียนบางบทมีวิดีโอสั้นๆ คุณสามารถหาบทเรียนเหล่านี้ได้ในแต่ละบท หรือบน [เพลย์ลิสต์ ML for Beginners บนช่อง Microsoft Developer YouTube](https://aka.ms/ml-beginners-videos) โดยคลิกที่ภาพด้านล่าง
|
|
|
|
[](https://aka.ms/ml-beginners-videos)
|
|
|
|
---
|
|
|
|
## แนะนำทีมงาน
|
|
|
|
[](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU)
|
|
|
|
**Gif โดย** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal)
|
|
|
|
> 🎥 คลิกที่ภาพด้านบนเพื่อดูวิดีโอเกี่ยวกับโครงการและทีมงานผู้สร้าง!
|
|
|
|
---
|
|
|
|
## แนวทางการสอน
|
|
|
|
เราเลือกใช้สองหลักการทางการสอนเมื่อสร้างหลักสูตรนี้: การทำให้เป็น **โครงการปฏิบัติจริง** และการมี **แบบทดสอบบ่อยครั้ง** นอกจากนี้หลักสูตรนี้ยังมี **ธีม** ร่วมเพื่อความสอดคล้อง
|
|
|
|
โดยการทำให้เนื้อหาสอดคล้องกับโครงการจะช่วยกระตุ้นให้นักเรียนสนุกกับการเรียน และเพิ่มความจำในแนวคิด นอกจากนี้ แบบทดสอบไม่กดดันก่อนชั้นเรียนจะช่วยตั้งใจของนักเรียนในการเรียนรู้หัวข้อ และแบบทดสอบที่สองหลังเรียนยังช่วยย้ำความจำ หลักสูตรนี้ถูกออกแบบให้ยืดหยุ่นและสนุกสนาน สามารถเรียนทั้งหมดหรือบางส่วนได้ โครงการเริ่มจากง่ายและเพิ่มความซับซ้อนขึ้นจนถึงสิ้นสุดรอบ 12 สัปดาห์ หลักสูตรนี้ยังมีตอนท้ายเกี่ยวกับการประยุกต์ใช้ในโลกจริงของ ML ซึ่งสามารถใช้เป็นเครดิตพิเศษหรือฐานการอภิปราย
|
|
|
|
> ค้นหา [จรรยาบรรณ](CODE_OF_CONDUCT.md), [การมีส่วนร่วม](CONTRIBUTING.md), [การแปล](..), และ [แก้ไขปัญหา](TROUBLESHOOTING.md) ของเรา เรายินดีรับฟังคำติชมเชิงสร้างสรรค์ของคุณ!
|
|
|
|
## แต่ละบทเรียนประกอบด้วย
|
|
|
|
- สเก็ตช์โน้ต (ถ้ามี)
|
|
- วิดีโอเสริม (ถ้ามี)
|
|
- วิดีโอสอน (บางบทเรียนเท่านั้น)
|
|
- [แบบทดสอบอบอุ่นก่อนบรรยาย](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/)
|
|
- บทเรียนเป็นลายลักษณ์อักษร
|
|
- สำหรับบทเรียนโครงการ มีคำแนะนำทีละขั้นตอนการสร้างโครงการ
|
|
- ตรวจสอบความรู้
|
|
- ความท้าทาย
|
|
- การอ่านเสริม
|
|
- การบ้าน
|
|
- [แบบทดสอบหลังบรรยาย](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/)
|
|
> **บันทึกเกี่ยวกับภาษา**: บทเรียนเหล่านี้ส่วนใหญ่เขียนด้วย Python แต่หลายบทเรียนก็มีในภาษา R ด้วย หากต้องการทำบทเรียน R ให้ไปที่โฟลเดอร์ `/solution` และหาบทเรียนในภาษา R จะมีนามสกุล .rmd ซึ่งหมายถึงไฟล์ **R Markdown** ที่สามารถนิยามได้ง่ายๆ ว่าเป็นการฝัง `code chunks` (ของภาษา R หรือภาษาอื่น ๆ) กับ `YAML header` (ที่กำหนดวิธีการจัดรูปแบบผลลัพธ์ เช่น PDF) ลงใน `Markdown document` ดังนั้นจึงเป็นกรอบการเขียนที่ดีเยี่ยมสำหรับการทำวิทยาศาสตร์ข้อมูล เพราะช่วยให้คุณสามารถรวมโค้ดของคุณ ผลลัพธ์ของโค้ด และความคิดของคุณโดยการเขียนทั้งหมดในรูปแบบ Markdown ยิ่งไปกว่านั้น เอกสาร R Markdown สามารถแปลงเป็นรูปแบบผลลัพธ์ เช่น PDF, HTML หรือ Word ได้
|
|
|
|
> **บันทึกเกี่ยวกับแบบทดสอบ**: แบบทดสอบทั้งหมดจะอยู่ใน [โฟลเดอร์ Quiz App](../../quiz-app) ซึ่งมีทั้งหมด 52 แบบทดสอบ แต่ละแบบมีสามคำถาม สามารถเข้าถึงได้จากบทเรียนต่าง ๆ แต่แอปแบบทดสอบนี้สามารถรันในเครื่องของคุณได้โดยตรง ให้ทำตามคำแนะนำในโฟลเดอร์ `quiz-app` เพื่อโฮสต์หรือดีพลอยไปยัง Azure
|
|
|
|
| หมายเลขบทเรียน | หัวข้อ | กลุ่มบทเรียน | วัตถุประสงค์การเรียนรู้ | บทเรียนที่เชื่อมโยง | ผู้เขียน |
|
|
| :--------------: | :------------------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :----------------------------------------------------: |
|
|
| 01 | แนะนำการเรียนรู้ของเครื่อง | [Introduction](1-Introduction/README.md) | เรียนรู้แนวคิดพื้นฐานเบื้องหลังการเรียนรู้ของเครื่อง | [Lesson](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad |
|
|
| 02 | ประวัติของการเรียนรู้ของเครื่อง | [Introduction](1-Introduction/README.md) | เรียนรู้ประวัติพื้นฐานของสาขานี้ | [Lesson](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen and Amy |
|
|
| 03 | ความยุติธรรมและการเรียนรู้ของเครื่อง | [Introduction](1-Introduction/README.md) | อะไรคือปัญหาปรัชญาที่สำคัญเกี่ยวกับความยุติธรรมที่นักเรียนควรพิจารณาเมื่อสร้างและใช้โมเดล ML | [Lesson](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi |
|
|
| 04 | เทคนิคสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง | [Introduction](1-Introduction/README.md) | นักวิจัย ML ใช้เทคนิคอะไรในการสร้างโมเดล ML? | [Lesson](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris and Jen |
|
|
| 05 | แนะนำการถดถอย | [Regression](2-Regression/README.md) | เริ่มต้นกับ Python และ Scikit-learn สำหรับโมเดลถดถอย | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen • Eric Wanjau |
|
|
| 06 | ราคาฟักทองในอเมริกาเหนือ 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | สร้างภาพและทำความสะอาดข้อมูลเพื่อเตรียมพร้อมสำหรับ ML | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen • Eric Wanjau |
|
|
| 07 | ราคาฟักทองในอเมริกาเหนือ 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | สร้างโมเดลถดถอยเชิงเส้นและถดถอยหลายพจน์ | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Jen and Dmitry • Eric Wanjau |
|
|
| 08 | ราคาฟักทองในอเมริกาเหนือ 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | สร้างโมเดลถดถอยลอจิสติก | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Jen • Eric Wanjau |
|
|
| 09 | เว็บแอป 🔌 | [Web App](3-Web-App/README.md) | สร้างเว็บแอปเพื่อใช้โมเดลที่ฝึกไว้ | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen |
|
|
| 10 | แนะนำการจัดหมวดหมู่ | [Classification](4-Classification/README.md) | ทำความสะอาด เตรียม และแสดงภาพข้อมูลของคุณ เป็นการแนะนำการจัดหมวดหมู่ | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen and Cassie • Eric Wanjau |
|
|
| 11 | อาหารเอเชียและอินเดียอร่อย ๆ 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | แนะนำเครื่องมือจัดหมวดหมู่ | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | Jen and Cassie • Eric Wanjau |
|
|
| 12 | อาหารเอเชียและอินเดียอร่อย ๆ 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | เครื่องมือจัดหมวดหมู่เพิ่มเติม | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | Jen and Cassie • Eric Wanjau |
|
|
| 13 | อาหารเอเชียและอินเดียอร่อย ๆ 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | สร้างเว็บแอปแนะนำโดยใช้โมเดลของคุณ | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen |
|
|
| 14 | แนะนำการจัดกลุ่ม | [Clustering](5-Clustering/README.md) | ทำความสะอาด เตรียม และแสดงภาพข้อมูลของคุณ แนะนำการจัดกลุ่ม | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen • Eric Wanjau |
|
|
| 15 | สำรวจรสนิยมเพลงนีจีเรีย 🎧 | [Clustering](5-Clustering/README.md) | สำรวจวิธีการจัดกลุ่ม K-Means | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Jen • Eric Wanjau |
|
|
| 16 | แนะนำการประมวลผลภาษาธรรมชาติ ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | เรียนรู้พื้นฐานการประมวลผลภาษาธรรมชาติโดยการสร้างบอทง่าย ๆ | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen |
|
|
| 17 | งาน NLP ทั่วไป ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | เสริมความรู้เรื่อง NLP โดยเข้าใจงานทั่วไปที่ต้องทำเมื่อทำงานกับโครงสร้างภาษา | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen |
|
|
| 18 | การแปลและการวิเคราะห์ความรู้สึก ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | การแปลและการวิเคราะห์ความรู้สึกด้วย Jane Austen | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen |
|
|
| 19 | โรงแรมโรแมนติกในยุโรป ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | วิเคราะห์ความรู้สึกด้วยรีวิวโรงแรม 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen |
|
|
| 20 | โรงแรมโรแมนติกในยุโรป ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | วิเคราะห์ความรู้สึกด้วยรีวิวโรงแรม 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen |
|
|
| 21 | แนะนำการพยากรณ์ชุดข้อมูลตามเวลา | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | แนะนำการพยากรณ์ชุดข้อมูลตามเวลา | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Francesca |
|
|
| 22 | ⚡️ การใช้พลังงานโลก ⚡️ - การพยากรณ์ชุดข้อมูลตามเวลาด้วย ARIMA | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | การพยากรณ์ชุดข้อมูลตามเวลาด้วยโมเดล ARIMA | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Francesca |
|
|
| 23 | ⚡️ การใช้พลังงานโลก ⚡️ - การพยากรณ์ชุดข้อมูลตามเวลาด้วย SVR | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | การพยากรณ์ชุดข้อมูลตามเวลาด้วย Support Vector Regressor | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban |
|
|
| 24 | แนะนำการเรียนรู้เสริมแรง | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | แนะนำการเรียนรู้เสริมแรงด้วย Q-Learning | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry |
|
|
| 25 | ช่วยปีเตอร์หลบหมาป่า! 🐺 | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | การเรียนรู้เสริมแรง Gym | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry |
|
|
| บทส่งท้าย | กรณีศึกษาและแอปพลิเคชัน ML ในโลกจริง | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | แอปพลิเคชันที่น่าสนใจและเปิดเผยของ ML แบบคลาสสิกในโลกจริง | [Lesson](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Team |
|
|
| บทส่งท้าย | การดีบักโมเดล ML ด้วยแดชบอร์ด RAI | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | การดีบักโมเดล ML ด้วยส่วนประกอบแดชบอร์ด Responsible AI | [Lesson](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu |
|
|
|
|
> [ค้นหาทรัพยากรเพิ่มเติมทั้งหมดสำหรับหลักสูตรนี้ในคอลเลกชัน Microsoft Learn ของเรา](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum)
|
|
|
|
## การใช้งานแบบออฟไลน์
|
|
|
|
คุณสามารถใช้เอกสารนี้แบบออฟไลน์ได้โดยใช้ [Docsify](https://docsify.js.org/#/) ทำการโคลนรีโปนี้, [ติดตั้ง Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) บนเครื่องของคุณ จากนั้นในโฟลเดอร์รากของรีโปนี้ให้พิมพ์ `docsify serve` เว็บไซต์จะถูกเสิร์ฟบนพอร์ต 3000 ที่โฮสต์เครื่องของคุณ: `localhost:3000`
|
|
|
|
## ไฟล์ PDF
|
|
|
|
ดาวน์โหลด PDF ของหลักสูตรพร้อมลิงก์ได้ [ที่นี่](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf).
|
|
|
|
|
|
## 🎒 หลักสูตรอื่น ๆ
|
|
|
|
ทีมงานของเราผลิตหลักสูตรอื่น ๆ ด้วย! ตรวจสอบได้ที่:
|
|
|
|
<!-- CO-OP TRANSLATOR OTHER COURSES START -->
|
|
### LangChain
|
|
[](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners)
|
|
[](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin)
|
|
[](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin)
|
|
---
|
|
|
|
### Azure / Edge / MCP / Agents
|
|
[](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
[](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
[](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
[](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
|
|
---
|
|
|
|
### ชุดปัญญาประดิษฐ์สร้างสรรค์
|
|
[](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
[-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
[-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
[-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
|
|
---
|
|
|
|
### การเรียนรู้แกนหลัก
|
|
[](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
[](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
[](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
[](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung)
|
|
[](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
[](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
[](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
|
|
---
|
|
|
|
### ชุด Copilot
|
|
[](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
[](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
[](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
<!-- CO-OP TRANSLATOR OTHER COURSES END -->
|
|
|
|
## ขอความช่วยเหลือ
|
|
|
|
หากคุณติดขัดหรือมีคำถามเกี่ยวกับการสร้างแอป AI เข้าร่วมกับผู้เรียนและนักพัฒนาที่มีประสบการณ์ในการอภิปรายเกี่ยวกับ MCP เป็นชุมชนที่ให้การสนับสนุนซึ่งยินดีต้อนรับคำถามและแบ่งปันความรู้กันอย่างเสรี
|
|
|
|
[](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
|
|
|
|
หากคุณมีคำติชมหรือพบข้อผิดพลาดขณะสร้างโปรดไปที่:
|
|
|
|
[](https://aka.ms/foundry/forum)
|
|
## เคล็ดลับการเรียนรู้เพิ่มเติม
|
|
|
|
- ทบทวนสมุดบันทึกหลังจากแต่ละบทเรียนเพื่อความเข้าใจที่ดีขึ้น
|
|
- ฝึกฝนการนำอัลกอริธึมไปใช้ด้วยตนเอง
|
|
- สำรวจชุดข้อมูลจริงโดยใช้แนวคิดที่เรียนรู้มา
|
|
|
|
---
|
|
|
|
<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER START -->
|
|
**ข้อจำกัดความรับผิดชอบ**:
|
|
เอกสารนี้ได้รับการแปลโดยใช้บริการแปลภาษา AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) แม้ว่าเราจะพยายามให้มีความถูกต้อง โปรดทราบว่าการแปลอัตโนมัติอาจมีข้อผิดพลาดหรือความคลาดเคลื่อนได้ เอกสารต้นฉบับในภาษาต้นทางควรถูกพิจารณาเป็นแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้ สำหรับข้อมูลที่สำคัญ ขอแนะนำให้ใช้การแปลโดยผู้เชี่ยวชาญด้านมนุษย์ เราไม่รับผิดชอบต่อความเข้าใจผิดหรือการตีความที่ผิดพลาดที่เกิดขึ้นจากการใช้การแปลนี้
|
|
<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER END --> |