แนวทางที่ดีที่สุดสำหรับโครงการการเรียนรู้ของเครื่องแบบ End-to-End [2022]

แมชชีนเลิร์นนิงกำลังเร่งความเร็วและเป็นข้อโต้แย้งมาเป็นเวลานาน อัลกอริธึมและสถาปัตยกรรมที่ยอดเยี่ยมบางอย่างในโดเมนนี้ทำให้แนวคิดของแมชชีนเลิร์นนิงสามารถนำไปใช้ในโลกจริงและใช้งานได้จริง

มันไม่ได้เป็นเพียงแนวคิดสำหรับการวิจัยอีกต่อไปและได้แพร่กระจายอย่างลึกซึ้งในด้านการใช้งานที่มีประโยชน์ และทุกวันนี้ มีความจำเป็นที่จะต้องเชี่ยวชาญศิลปะของไปป์ไลน์แบบ end-to-end สำหรับโครงการแมชชีนเลิร์นนิงมากกว่าที่เคย

มีความสนใจในแมชชีนเลิร์นนิงเพิ่มขึ้นสำหรับผู้คนจำนวนมาก และมีทรัพยากรมากมายที่สามารถช่วยให้คุณเข้าใจพื้นฐานของ ML และ AI หลายหลักสูตรนำคุณตั้งแต่การเรียนรู้แนวคิดพื้นฐานไปจนถึงการสร้างแบบจำลองที่ทันสมัย

แต่นั่นน่ะเหรอ? เราเรียนรู้วิธีเข้าถึงข้อมูลจริงๆ หรือไม่ และเห็นวิธีการล้างข้อมูลจริงหรือไม่ เพื่อให้โมเดล ML ของเราสามารถดึงคุณลักษณะที่มีประโยชน์ออกจากข้อมูลได้ แล้วส่วนการปรับใช้ล่ะ? มีคำถามมากมายในแนวเดียวกันที่ยังไม่มีคำตอบในใจเราหลังจากที่เราเรียนหลักสูตรและหลักสูตรดังกล่าวเสร็จ

ปัญหานี้เกิดขึ้นเนื่องจากความเข้าใจที่ไม่ดีเกี่ยวกับไปป์ไลน์ Machine Learning แบบครบวงจรสำหรับโครงการใดๆ ในบทความนี้ เราจะพูดถึงไปป์ไลน์ดังกล่าวเพื่อทำความเข้าใจว่าต้องทำอะไรเป็นพิเศษ เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้นในสถานการณ์จริงสำหรับโครงการ ML ใดๆ

หนังสือที่แสดงให้เห็นได้ดีที่สุดเล่มหนึ่งคือ Hands-on Machine Learning กับ Scikit-Learn, Keras และ TensorFlow โดย Aurelien Geron

ไปป์ไลน์แบบ end-to-end นี้สามารถแบ่งออกเป็นสองสามขั้นตอนเพื่อความเข้าใจที่ดีขึ้น กล่าวคือ:

1. การทำความเข้าใจคำชี้แจงปัญหา
2. การรับข้อมูลที่จำเป็น
3. การทำความเข้าใจข้อมูล
4. ทำความสะอาดข้อมูล
5. คัดเลือกรุ่นที่ดีที่สุดสำหรับการฝึก
6. ปรับไฮเปอร์พารามิเตอร์อย่างละเอียด
7. นำเสนอผลงาน
8. การปรับใช้และบำรุงรักษาระบบ

เพื่อให้เข้าใจถึงขั้นตอนของโปรเจ็กต์แมชชีนเลิร์นนิงในชีวิตจริงได้ดียิ่งขึ้น เราจะใช้ตัวอย่างยอดนิยมของปัญหาการทำนายราคาบ้านในแคลิฟอร์เนีย เราจะหารือประเด็นข้างต้นทั้งหมดที่เกี่ยวข้องกับข้อความแจ้งปัญหานี้ อาจมีการเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยสำหรับโครงการต่างๆ แต่โดยรวมแล้ววัตถุประสงค์ยังคงเหมือนเดิม

การทำความเข้าใจคำชี้แจงปัญหา

ในการสร้างวิธีแก้ปัญหาที่ดี เราต้องเข้าใจคำชี้แจงปัญหาอย่างชัดเจน คุณอาจจะจบลงด้วยการสร้างและฝึกโมเดล Machine Learning แต่การใช้งานในชีวิตจริงต้องการมากกว่าแค่โมเดล ผลลัพธ์ของโมเดลควรตรงกับสิ่งที่ผู้ใช้ปลายทางต้องการอย่างแท้จริง

สำหรับตัวอย่างเฉพาะนี้ เราได้รับชุดข้อมูลของตัวชี้วัดทั้งหมดในแคลิฟอร์เนีย เช่น ประชากร รายได้ ราคาบ้าน และอื่นๆ ผลลัพธ์ที่โมเดลต้องการคือ มันควรจะสามารถคาดการณ์ราคาของบ้านได้จากคุณลักษณะอื่นๆ เช่น ที่ตั้ง ประชากร รายได้ และอื่นๆ

เหตุผลสำคัญสำหรับขั้นตอนนี้คือการทำความเข้าใจอย่างถ่องแท้ว่าต้องทำอะไรและต้องแก้ไขอย่างไร นี่คือส่วนหลักของการระดมความคิดว่าจะต้องเข้าหาคำชี้แจงปัญหาอย่างไร

อ่าน: แนวคิดโครงการแมชชีนเลิร์นนิงสำหรับผู้เริ่มต้น

การรับข้อมูลที่จำเป็น

เมื่อคุณเข้าใจคำชี้แจงปัญหาอย่างชัดเจนและตัดสินใจที่จะดำเนินการกับแนวทางการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อแก้ปัญหา คุณควรเริ่มค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้อง ข้อมูลเป็นส่วนประกอบที่สำคัญที่สุดของโปรเจ็กต์แมชชีนเลิร์นนิง ดังนั้นคุณต้องค้นหาและเลือกข้อมูลที่มีคุณภาพอย่างระมัดระวังเท่านั้น ประสิทธิภาพขั้นสุดท้ายของโมเดล ML ขึ้นอยู่กับข้อมูลที่ใช้ระหว่างการฝึก

มีแหล่งข้อมูลที่หลากหลายในการค้นหาข้อมูลที่สามารถช่วยทำความเข้าใจการกระจายข้อมูลในตัวอย่างในชีวิตจริงได้เช่นกัน สำหรับตัวอย่างของเรา เราสามารถนำชุดข้อมูล California House Price Prediction จาก Kaggle ข้อมูลนี้อยู่ในรูปแบบ CSV ดังนั้นเราจะใช้ไลบรารี Pandas เพื่อโหลดชุดข้อมูล

การทำความเข้าใจข้อมูล

เป็นสิ่งสำคัญมากของโซลูชัน ML เพื่อให้สามารถเข้าใจข้อมูลที่คุณกำลังทำงานด้วยได้ ซึ่งช่วยให้เราเลือกได้ว่าอัลกอริธึมหรือสถาปัตยกรรมแบบจำลองใดเหมาะสมกับโครงการมากกว่า ก่อนเริ่มดูข้อมูลโดยละเอียด ควรแยกชุดข้อมูลออกเป็นชุดฝึกและชุดทดสอบก่อน ซึ่งจะทำให้ชุดทดสอบไม่ถูกแตะต้อง และลดโอกาสที่ชุดทดสอบจะใส่มากเกินไป การทำเช่นนี้ คุณกำลังขจัดอคติในการสอดแนมข้อมูลออกจากโมเดล

มีหลายวิธีในการแบ่งชุดข้อมูลออกเป็นชุดฝึกอบรมและชุดทดสอบ หนึ่งในนั้นคือการหารด้วยค่าเปอร์เซ็นต์แบบฮาร์ดโค้ด รถไฟ 90% และการทดสอบ 10% เป็นค่าทั่วไปในกรณีส่วนใหญ่

หลังจากการแยก คุณจะต้องเห็นภาพชุดรถไฟในเชิงลึกเพื่อทำความเข้าใจข้อมูล ชุดข้อมูลปัจจุบันประกอบด้วยจุดละติจูดและลองจิจูด ดังนั้น การใช้แผนภาพกระจายเพื่อดูความหนาแน่นตามตำแหน่งจึงค่อนข้างมีประโยชน์

การค้นหาความสัมพันธ์ระหว่างสองแอตทริบิวต์ในชุดข้อมูลจะช่วยให้เข้าใจว่าแอตทริบิวต์ใดเกี่ยวข้องกับแอตทริบิวต์ที่ต้องการมากกว่า ในกรณีนี้ เราจำเป็นต้องค้นหาว่าแอตทริบิวต์ใดที่เกี่ยวข้องกับราคาบ้านในชุดข้อมูลมากกว่า สามารถทำได้ง่ายๆ ใน Scikit-Learn โดยใช้วิธี corr() ส่งคืนค่าสำหรับแต่ละแอตทริบิวต์เทียบกับแอตทริบิวต์อื่น ดังนั้น หากคุณต้องการดูความสัมพันธ์เกี่ยวกับราคาบ้าน นี่คือวิธีที่คุณสามารถทำได้:

corr_matrix["median_house_value"].sort_values(น้อยไปหามาก=เท็จ)

ค่ามัธยฐาน_house_value 1.000000ค่ามัธยฐาน 0.687170total_rooms 0.135231housing_median_age 0.114220ครัวเรือน 0.064702Total_bedrooms 0.047865ประชากร -0.026699ลองจิจูด -0.047279ละติจูด -0.142826

ในที่นี้ จะเห็นได้ว่า ค่า median_income เกี่ยวข้องโดยตรงกับ มูลค่าบ้าน และในทางกลับกัน ค่า ละติจูด จะเกี่ยวข้องทางอ้อมกับค่าดังกล่าว

สุดท้าย คุณยังสามารถลองทำวิศวกรรมคุณลักษณะโดยการรวมคุณลักษณะบางอย่างเข้าด้วยกัน ตัวอย่างเช่น ห้องพักทั้งหมด _per_ครัวเรือน สามารถให้ข้อมูลได้มากกว่าจำนวนห้อง ทั้งหมด หรือ มูลค่า ครัวเรือน แต่ละรายการ

ทำความสะอาดข้อมูล

ในขั้นตอนนี้ คุณต้องเตรียมข้อมูลสำหรับโครงการการเรียนรู้ของเครื่อง เป็นขั้นตอนที่ใช้เวลานานและสำคัญที่สุดสำหรับไปป์ไลน์ทั้งหมด ประสิทธิภาพของแบบจำลองนั้นขึ้นอยู่กับว่าคุณเตรียมข้อมูลได้ดีเพียงใด โดยปกติแล้ว การเขียนฟังก์ชันเพื่อจุดประสงค์นี้ถือเป็นแนวทางปฏิบัติที่ดี เนื่องจากจะช่วยให้คุณใช้ฟังก์ชันเหล่านั้นได้ทุกเมื่อที่ต้องการ และสามารถใช้ฟังก์ชันเดียวกันนี้ในสายการผลิตเพื่อเตรียมข้อมูลใหม่สำหรับการคาดการณ์ได้

ปัญหาที่พบบ่อยที่สุดปัญหาหนึ่งในข้อมูลจริงคือค่าที่ขาดหายไปสำหรับบางรายการในชุดข้อมูล มีสองสามวิธีในการจัดการกับมัน คุณสามารถลบแอตทริบิวต์ทั้งหมดได้โดยตรง แต่วิธีนี้ไม่ดีสำหรับโมเดล คุณสามารถกำจัดแถวที่มีค่าขาดหายไปหนึ่งค่า อีกวิธีหนึ่งที่ส่วนใหญ่ใช้คือตั้งค่าที่หายไปเป็นค่าอื่น เช่น ศูนย์หรือค่าเฉลี่ยเลขคณิตของคอลัมน์ทั้งหมด ถ้าเป็นค่าตัวเลข

สำหรับค่าตามหมวดหมู่ จะดีกว่าที่จะแทนด้วยตัวเลขและเข้ารหัสให้เป็นการเข้ารหัสแบบร้อนครั้งเดียว เพื่อให้โมเดลทำงานได้ง่ายขึ้น Scikit-Learn ยังมีคลาส OneHotEncoder เพื่อให้เราสามารถแปลงค่าหมวดหมู่เป็นเวกเตอร์แบบร้อนได้อย่างง่ายดาย

อีกสิ่งหนึ่งที่คุณต้องดูแลคือการปรับขนาดคุณสมบัติ อาจมีแอตทริบิวต์บางอย่างที่มีช่วงค่าที่รุนแรงมาก ดังนั้นจึงเป็นการดีกว่าที่จะปรับขนาดให้เป็นมาตราส่วนมาตรฐานเพื่อให้โมเดลสามารถทำงานกับค่าเหล่านั้นได้อย่างง่ายดายและทำงานได้ดีขึ้น

อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับ: เงินเดือนวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องในอินเดีย

คัดเลือกรุ่นที่ดีที่สุดสำหรับการฝึก

หลังจากเสร็จสิ้นการล้างข้อมูลและวิศวกรรมคุณลักษณะแล้ว ขั้นตอนต่อไปก็กลายเป็นเรื่องง่าย ตอนนี้ สิ่งที่คุณต้องทำคือฝึกโมเดลที่น่าสนใจเกี่ยวกับข้อมูล และค้นหาโมเดลที่ให้การคาดคะเนได้ดีที่สุด มีสองสามวิธีที่ช่วยให้เราเลือกรุ่นที่ดีที่สุดได้

ตัวอย่างของเราในการคาดการณ์ราคาบ้านในแคลิฟอร์เนียคือปัญหาการถดถอย ซึ่งหมายความว่าเราต้องทำนายค่าจากช่วงของตัวเลข ซึ่งในกรณีนี้คือราคาบ้าน

ขั้นตอนแรกในที่นี้คือการฝึกโมเดลสองสามตัวและทดสอบกับชุดการตรวจสอบ คุณไม่ควรใช้ชุดทดสอบที่นี่ เนื่องจากจะทำให้ชุดทดสอบมีชุดทดสอบมากเกินไป และในที่สุด โมเดลจะมีการปรับให้เป็นมาตรฐานที่ต่ำมาก จากแบบจำลองเหล่านั้น ควรเลือกแบบจำลองที่มีความแม่นยำในการฝึกฝนที่ดีและความถูกต้องในการตรวจสอบความถูกต้องเป็นส่วนใหญ่ นอกจากนี้ยังอาจขึ้นอยู่กับกรณีการใช้งานเนื่องจากงานบางอย่างต้องการการกำหนดค่าที่แตกต่างจากงานอื่นๆ

เนื่องจากเราได้ทำความสะอาดข้อมูลแล้วและฟังก์ชันการประมวลผลล่วงหน้าก็พร้อมแล้ว จึงเป็นเรื่องง่ายมากที่จะฝึกโมเดลต่างๆ ในโค้ดสามถึงสี่บรรทัดโดยใช้เฟรมเวิร์กบางอย่าง เช่น Scikit-Learn หรือ Keras ใน Scikit-Learn เรายังมีตัวเลือกของการตรวจสอบข้าม ซึ่งช่วยได้มากในการค้นหาไฮเปอร์พารามิเตอร์ที่ดีสำหรับแบบจำลอง เช่น แผนผังการตัดสินใจ

ปรับไฮเปอร์พารามิเตอร์อย่างละเอียด

หลังจากมีโมเดลสองสามรุ่นที่เข้ารอบแล้ว ก็มีความจำเป็นในการปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์เพื่อปลดปล่อยศักยภาพที่แท้จริงของพวกมัน มีหลายวิธีในการบรรลุเป้าหมายนี้เช่นกัน หนึ่งในนั้นคือคุณสามารถเปลี่ยนไฮเปอร์พารามิเตอร์ด้วยตนเองและฝึกแบบจำลองซ้ำแล้วซ้ำอีกจนกว่าคุณจะได้ผลลัพธ์ที่น่าพอใจ ที่นี่คุณจะเห็นปัญหาได้อย่างชัดเจนซึ่งคุณไม่สามารถตรวจสอบชุดค่าผสมได้มากเท่ากับงานอัตโนมัติ ดังนั้นนี่คือวิธีการที่ดีบางอย่างในการทำให้สิ่งนี้เป็นไปโดยอัตโนมัติ

Grid Search เป็นคุณสมบัติที่ยอดเยี่ยมที่ Scikit-Learn มอบให้ในรูปแบบของคลาส GridSearchCV ซึ่งทำการตรวจสอบข้ามด้วยตัวมันเอง และค้นหาค่าพารามิเตอร์ไฮเปอร์พารามิเตอร์ที่สมบูรณ์แบบเพื่อผลลัพธ์ที่ดียิ่งขึ้น สิ่งที่เราต้องทำคือพูดถึงว่าต้องทดลองกับพารามิเตอร์ไฮเปอร์พารามิเตอร์ใด มันเป็นคุณสมบัติที่เรียบง่าย แต่ทรงพลังมาก

การค้นหาแบบสุ่ม เป็นอีกแนวทางหนึ่งที่สามารถใช้เพื่อจุดประสงค์ที่คล้ายคลึงกัน การค้นหาแบบกริดจะทำงานได้ดีเมื่อมีไฮเปอร์พารามิเตอร์พื้นที่เล็กๆ ให้ทดลอง แต่เมื่อมีจำนวนไฮเปอร์พารามิเตอร์จำนวนมาก จะเป็นการดีกว่าถ้าใช้ RandomizedSearchCV มันลองใช้ไฮเปอร์พารามิเตอร์แบบสุ่มและได้ค่าที่ดีที่สุดเท่าที่เคยเห็นมา

สุดท้ายแต่ไม่ท้ายสุด คือแนวทางของ Ensemble Learning ในที่นี้ เราสามารถใช้แบบจำลองหลายแบบในการทำนายตามลำดับ และสุดท้าย เราสามารถเลือกการทำนายขั้นสุดท้ายเป็นค่าเฉลี่ยของทั้งหมดได้ นี่เป็นวิธีการที่มีแนวโน้มสูงและชนะการแข่งขันมากมายใน Kaggle

หลังจากปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์ทั้งหมดสำหรับโมเดลสุดท้ายแล้ว คุณสามารถใช้โมเดลเพื่อคาดการณ์ในชุดทดสอบได้ ที่นี่เราสามารถประเมินว่าตัวแบบทำงานได้ดีเพียงใดในชุดทดสอบ จำไว้ว่าคุณไม่ควรปรับแต่งแบบจำลองของคุณหลังจากนี้เพื่อเพิ่มความแม่นยำให้กับชุดทดสอบ เนื่องจากจะนำไปสู่การใส่ชุดทดสอบมากเกินไป

นำเสนอผลงาน

เมื่อเลือกแบบจำลองที่ดีที่สุดและทำการประเมินเสร็จแล้ว ก็จำเป็นต้องแสดงผลลัพธ์อย่างเหมาะสม การแสดงภาพเป็นกุญแจสำคัญในการสร้างโปรเจ็กต์แมชชีนเลิร์นนิงให้ดีขึ้น เนื่องจากเป็นข้อมูลเกี่ยวกับข้อมูลและการทำความเข้าใจรูปแบบเบื้องหลัง ผลลัพธ์ที่เป็นตัวเลขดิบอาจฟังดูดีสำหรับผู้ที่คุ้นเคยกับโดเมนนี้อยู่แล้ว แต่การแสดงภาพบนกราฟและแผนภูมิเป็นสิ่งสำคัญมาก เนื่องจากจะทำให้โครงการน่าสนใจ และทุกคนสามารถเข้าใจสิ่งที่เกิดขึ้นจริงในโซลูชันของเราได้อย่างชัดเจน

การปรับใช้และบำรุงรักษาระบบ

ผู้เรียนส่วนใหญ่มาถึงขั้นตอนนี้ของไปป์ไลน์และประสบปัญหามากมายในขณะที่พยายามปรับใช้โปรเจ็กต์สำหรับแอปพลิเคชันในสถานการณ์จริง การสร้างและฝึกโมเดลใน Jupyter Notebook นั้นค่อนข้างง่าย แต่ส่วนสำคัญคือการบันทึกโมเดลให้สำเร็จและใช้งานในสภาพแวดล้อมจริง

หนึ่งในปัญหาที่พบบ่อยที่สุดที่วิศวกร ML เผชิญคือ มีความแตกต่างในข้อมูลที่ได้รับสดและข้อมูลที่พวกเขาได้ฝึกแบบจำลอง ที่นี่ เราสามารถใช้ฟังก์ชันการประมวลผลล่วงหน้าที่เราสร้างขึ้นในขณะที่สร้างไปป์ไลน์สำหรับการฝึกโมเดลของเรา

โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่ปรับใช้ได้มีอยู่สองประเภท: โมเดลออนไลน์และโมเดลออฟไลน์ โมเดลออนไลน์เป็นโมเดลที่ช่วยให้เรียนรู้จากข้อมูลที่ได้รับแบบเรียลไทม์ โมเดลออฟไลน์ไม่ได้เรียนรู้จากตัวอย่างใหม่ และจำเป็นต้องได้รับการปรับปรุงและบำรุงรักษาอย่างเหมาะสม หากมีการเปลี่ยนแปลงประเภทของข้อมูลที่ได้รับ ดังนั้นจึงจำเป็นต้องมีการบำรุงรักษาที่เหมาะสมสำหรับทั้งสองรุ่น

ขณะปรับใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง พวกเขาจำเป็นต้องรวมไว้ในแพลตฟอร์มเพื่อให้ผู้ใช้โต้ตอบกับพวกเขาได้ง่าย มีตัวเลือกมากมาย เราสามารถรวมไว้ในเว็บแอป แอป Android, Restful API และอีกมากมาย ความรู้พื้นฐานในการสร้างแอปหรือ API ดังกล่าวถือเป็นข้อดีอย่างมาก คุณควรปรับใช้แอป NodeJS หรือ Python บนบริการคลาวด์ เช่น Google Cloud Platforms, Amazon Web Services หรือ Microsoft Azure

หากคุณไม่สะดวกกับเฟรมเวิร์กบางอย่าง เช่น Django หรือ Flask คุณสามารถลองใช้ Streamlit ซึ่งช่วยให้คุณปรับใช้โค้ดหลามในรูปแบบของเว็บแอปได้ในโค้ดเพิ่มเติมเพียงไม่กี่บรรทัด มีไลบรารีและเฟรมเวิร์กต่างๆ มากมายที่สามารถสำรวจได้

บทสรุป

เพื่อสรุปบทความนี้ทั้งหมด ฉันจะบอกว่าโครงการ Machine Learning ค่อนข้างแตกต่างจากโครงการดั้งเดิมอื่น ๆ ในแง่ของไปป์ไลน์ และถ้าคุณจัดการไปป์ไลน์นี้ให้เชี่ยวชาญ อย่างอื่นจะง่ายขึ้นมาก

ขั้นตอนที่สำคัญที่สุดบางส่วนของไปป์ไลน์แบบ end-to-end ซึ่งผู้เริ่มต้นหลายคนมักจะละเลยคือการล้างข้อมูลและการปรับใช้โมเดล หากดูแลตามขั้นตอนเหล่านี้ ส่วนที่เหลือก็เหมือนกับโครงการอื่นๆ

การทำตามขั้นตอนเหล่านี้และตั้งค่าไปป์ไลน์สำหรับโครงการจะช่วยให้คุณมีวิสัยทัศน์ที่ชัดเจนเกี่ยวกับงาน และการดีบักปัญหาจะจัดการได้ง่ายขึ้น ดังนั้น เราขอแนะนำให้คุณทำตามขั้นตอนเหล่านี้และลองใช้โครงการ Machine Learning แบบ end to end ของคุณเองโดยใช้รายการตรวจสอบนี้ รับคำชี้แจงปัญหา ค้นหาชุดข้อมูล และดำเนินการต่อเพื่อสนุกกับโครงการของคุณ!

หากคุณสนใจที่จะเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิง โปรดดูที่ IIIT-B & upGrad's PG Diploma in Machine Learning & AI ซึ่งออกแบบมาสำหรับมืออาชีพที่ทำงานและมีการฝึกอบรมที่เข้มงวดมากกว่า 450 ชั่วโมง กรณีศึกษาและการมอบหมายมากกว่า 30 รายการ IIIT- สถานะศิษย์เก่า B, 5+ โครงการหลักที่ใช้งานได้จริง & ความช่วยเหลือด้านงานกับบริษัทชั้นนำ