ส่องสถิติของโปรเจ็คด้าน Machine Learning ปี 2018 จาก GitHub : Python ครองอันดับหนึ่ง

Octoverse คือคำที่ใช้เรียกรายงานสถิติประจำปีของ GitHub จากการสำรวจกลุ่มนักพัฒนาบน Repository ในหลายแง่มุม โดยมีสถิติประจำปี 2018 ด้าน Machine Learning พบว่า Python คือภาษายอดนิยมอันดับหนึ่งของโปรเจ็คด้าน ML

credit : GitHub

ภาษายอดนิยมอันดับหนึ่งที่ใช้พัฒนาโปรเจ็คด้าน Machine Learning คือ Python ซึ่งยังรั้งอันดับ 3 หากนับโปรเจ็คทั้งหมดบน GitHub อีกด้วย (ไม่เฉพาะแค่ ML) อย่างไรก็ตามแม้ว่าภาษาอย่าง Jalia และ R จะติดโผ 1 ใน 10 ในด้าน ML แต่ในภาพรวมก็ไม่ได้โดดเด่นนักเพราะนิยมมากแค่ในกลุ่ม Data Scientist เช่นเดียวกับภาษา Scala จะเจาะจงไปกับระบบ Big Data มากกว่า เช่น Apache Spark

credit : github

สถิติของ Package ที่ถูกนำไปใช้งานต่อมากที่สุดมีดังนี้ (ชมภาพด้านบน)

  • Numpy – เป็นแพ็กเกจที่รองรับในเรื่องของการคำนวณของข้อมูลหลายมิติ (Multidimensional)
  • Scipy – ช่วยคำนวณทางวิทยาศาสตร์
  • Pandas – ช่วยจัดการเกี่ยวกับ Datasets
  • Matplotlib – ไลบรารีที่ช่วยให้มองเห็นภาพ (ช่วยพล็อตกราฟให้เห็นลักษณะข้อมูล)
  • Tensorflow – ทำงานเกี่ยวกับ Neural Networks
  • Scikit-learn – มีการสร้างอัลกอริทึมด้าน ML ไว้จำนวนมาก
  • Six – ไลบรารี่ช่วยทำให้ Python 2 และ 3 ทำงานรองรับกันได้
  • Python-dateutil และ Pytz – ทำงานเกี่ยวกับเรื่องวันที่
credit : github

โปรเจ็คด้าน ML ที่มีการใช้งานเยอะที่สุดหนีไม่พ้น Tensorflow ซึ่งนอกจากจะครองอันดับหนึ่งแล้วยังมากกว่าอันดับสองอย่าง Scikit-learn ไปถึง 5 เท่าทีเดียว โดยโปรเจ็คเรื่อง NLP ที่ติดอันดับคือ spaCy และ rasa_nlu และสุดท้ายงานด้าน Image Processing มีโปรเจ็ค openpose, darkflow, face_recognition และ tesseract ติดอันดับเข้ามาในโผด้วยตามรูปด้านบน

ที่มา : https://github.blog/2019-01-24-the-state-of-the-octoverse-machine-learning


About nattakon

จบการศึกษา ปริญญาตรีและโท สาขาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ KMITL เคยทำงานด้าน Engineer/Presale ดูแลผลิตภัณฑ์ด้าน Network Security และ Public Cloud ในประเทศ ปัจจุบันเป็นนักเขียน Full-time ที่ TechTalkThai

Check Also

[Guest Post] ผลสำรวจชี้ มัลติคลาวด์ยังได้รับความนิยมต่อเนื่อง แต่ความซับซ้อนและความท้าทายต่าง ๆ ก็ยังคงอยู่เช่นกัน

ผลสำรวจพบว่ามีการใชัมัลติคลาวด์เพิ่มขึ้น ในขณะเดียวกันองค์กรต่าง ๆ ก็มุ่งความสนใจไปที่ไฮบริด มัลติคลาวด์

Meta เปิดตัว AI Research SuperCluster สำหรับงานประมวลผลด้าน AI รองรับ Metaverse

Meta ได้ออกมาเผยถึง Supercomputer ใหม่ที่สามารถใช้งานได้แล้ว โดยเร็วกว่าเดิมถึง 20 เท่าในงาน Computer Vision ซึ่งทีมงานออกแบบมาให้รองรับข้อมูลได้ถึง Exabytes