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
เครื่องมือและเฟรมเวิร์กสำหรับสร้างแอปพลิเคชันและผลิตภัณฑ์ ML และ AI
[[["เข้าใจง่าย","easyToUnderstand","thumb-up"],["แก้ปัญหาของฉันได้","solvedMyProblem","thumb-up"],["อื่นๆ","otherUp","thumb-up"]],[["ไม่มีข้อมูลที่ฉันต้องการ","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["ซับซ้อนเกินไป/มีหลายขั้นตอนมากเกินไป","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["ล้าสมัย","outOfDate","thumb-down"],["ปัญหาเกี่ยวกับการแปล","translationIssue","thumb-down"],["ตัวอย่าง/ปัญหาเกี่ยวกับโค้ด","samplesCodeIssue","thumb-down"],["อื่นๆ","otherDown","thumb-down"]],["อัปเดตล่าสุด 2025-07-27 UTC"],[[["Machine learning (ML) development involves the use of various evolving tools and frameworks, leading to diverse implementation approaches across different entities."],["While common practices are emerging in ML, custom solutions may be necessary depending on the specific problem."],["Google provides resources for ML development, including tools and frameworks, as well as a community for sharing models and datasets."],["Further learning opportunities are available through Google's machine learning courses."]]],[]]
