Thư viện Python
10 thư viện Python tốt nhất cho Machine Learning & AI
Python đã trở nên phổ biến trong những năm qua để trở thành một trong những ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất cho các nhiệm vụ học máy (ML) và trí tuệ nhân tạo (AI). Nó đã thay thế nhiều ngôn ngữ hiện có trong ngành và hiệu quả hơn khi so sánh với các ngôn ngữ lập trình chính thống này. Trên hết, các lệnh giống tiếng Anh của nó giúp người mới bắt đầu cũng như các chuyên gia có thể truy cập được.
Một tính năng cơ bản khác của Python thu hút nhiều người dùng là bộ thư viện mã nguồn mở khổng lồ của nó. Các thư viện này có thể được lập trình viên thuộc mọi cấp độ kinh nghiệm sử dụng cho các tác vụ liên quan đến ML và AI, khoa học dữ liệu, thao tác hình ảnh và dữ liệu, v.v.
Tại sao lại dùng Python cho Machine Learning và AI?
Các thư viện mã nguồn mở của Python không phải là tính năng duy nhất giúp nó thuận lợi cho các tác vụ AI và máy học. Python cũng rất linh hoạt và linh hoạt, có nghĩa là nó cũng có thể được sử dụng cùng với các ngôn ngữ lập trình khác khi cần thiết. Hơn nữa, nó có thể hoạt động trên gần như tất cả các hệ điều hành và nền tảng trên thị trường.
Việc triển khai các mạng thần kinh sâu và các thuật toán học máy có thể cực kỳ tốn thời gian, nhưng Python cung cấp nhiều gói cắt giảm điều này. Nó cũng là một ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng (OOP), làm cho nó cực kỳ hữu ích cho việc sử dụng và phân loại dữ liệu hiệu quả.
Một yếu tố khác khiến Python trở nên thuận lợi, đặc biệt đối với người mới bắt đầu, là cộng đồng người dùng ngày càng tăng của nó. Vì đây là một trong những ngôn ngữ lập trình phát triển nhanh nhất trên thế giới nên số lượng nhà phát triển và dịch vụ phát triển Python đã bùng nổ. Cộng đồng Python đang phát triển cùng với ngôn ngữ này, với các thành viên tích cực luôn tìm cách sử dụng nó để giải quyết các vấn đề mới trong kinh doanh.
Bây giờ bạn đã biết tại sao Python là một trong những ngôn ngữ lập trình hàng đầu, đây là 10 thư viện python tốt nhất cho machine learning và AI:
1. numpy
NumPy được coi là thư viện Python tốt nhất cho máy học và AI. Nó là một thư viện số mã nguồn mở có thể được sử dụng để thực hiện các phép toán khác nhau trên các ma trận khác nhau. NumPy được coi là một trong những thư viện khoa học được sử dụng nhiều nhất, đó là lý do tại sao nhiều nhà khoa học dữ liệu dựa vào nó để phân tích dữ liệu.
Các mảng NumPy yêu cầu diện tích lưu trữ ít hơn nhiều so với các danh sách Python khác và chúng nhanh hơn và thuận tiện hơn khi sử dụng. Bạn có thể thao tác dữ liệu trong ma trận, chuyển vị trí và định hình lại dữ liệu bằng NumPy. Nói chung, NumPy là một lựa chọn tuyệt vời để tăng hiệu suất của các mô hình máy học mà không cần quá nhiều công việc phức tạp.
Dưới đây là một số tính năng chính của NumPy:
- Đối tượng mảng N chiều hiệu suất cao.
- Thao tác tạo hình.
- Làm sạch/thao tác dữ liệu.
- Phép toán thống kê và đại số tuyến tính.
SciPy là một thư viện mã nguồn mở, miễn phí dựa trên NumPy. Nó đặc biệt hữu ích với những tập dữ liệu lớn, có khả năng thực hiện tính toán khoa học và kỹ thuật. SciPy cũng đi kèm với các mô-đun nhúng để tối ưu hóa mảng và đại số tuyến tính, giống như NumPy.
Ngôn ngữ lập trình bao gồm tất cả các chức năng của NumPy, nhưng nó biến chúng thành những công cụ khoa học, thân thiện với người dùng. Nó thường được sử dụng để xử lý hình ảnh và cung cấp các tính năng xử lý cơ bản cho các hàm toán học cấp cao, phi khoa học.
SciPy là một trong những thư viện Python nền tảng nhờ vai trò của nó trong phân tích khoa học và kỹ thuật.
Dưới đây là một số tính năng chính của SciPy:
- Thân thiện với người dùng.
- Trực quan hóa và thao tác dữ liệu.
- Phân tích khoa học kỹ thuật.
- Tính toán các tập dữ liệu lớn.
3. Theano
Thư viện Python tính toán số, Theano được phát triển dành riêng cho máy học. Nó cho phép tối ưu hóa, định nghĩa và đánh giá các biểu thức toán học và phép tính ma trận. Điều này cho phép sử dụng các mảng chiều để xây dựng các mô hình học sâu.
Theano là một thư viện rất cụ thể và nó chủ yếu được sử dụng bởi các nhà phát triển và lập trình viên học máy và học sâu. Nó hỗ trợ tích hợp với NumPy và có thể được sử dụng với đơn vị xử lý đồ họa (GPU) thay vì đơn vị xử lý trung tâm (CPU), giúp tính toán sử dụng nhiều dữ liệu nhanh hơn 140 lần.
Dưới đây là một số tính năng chính của Theano:
- Các công cụ kiểm tra đơn vị và xác thực tích hợp sẵn.
- Đánh giá nhanh và ổn định.
- Tính toán chuyên sâu về dữ liệu.
- Tính toán hiệu suất cao.
4. Gấu trúc
Một thư viện Python hàng đầu khác trên thị trường là Pandas, thư viện này thường được sử dụng cho máy học. Nó hoạt động như một thư viện phân tích dữ liệu để phân tích và thao tác dữ liệu, đồng thời cho phép các nhà phát triển dễ dàng làm việc với các khái niệm chuỗi thời gian và dữ liệu đa chiều có cấu trúc.
Thư viện Pandas cung cấp một cách nhanh chóng và hiệu quả để quản lý và khám phá dữ liệu bằng cách cung cấp Sê-ri và Khung dữ liệu, đại diện cho dữ liệu một cách hiệu quả đồng thời thao tác dữ liệu theo nhiều cách khác nhau.
Dưới đây là một số tính năng chính của Pandas:
- Lập chỉ mục dữ liệu.
- căn chỉnh dữ liệu
- Hợp nhất / tham gia các bộ dữ liệu.
- Thao tác và phân tích dữ liệu.
5. TensorFlow
Một thư viện mã nguồn mở và miễn phí khác của Python, TensorFlow chuyên về lập trình khả vi. Thư viện bao gồm một tập hợp các công cụ và tài nguyên cho phép người mới bắt đầu và các chuyên gia xây dựng các mô hình DL và ML, cũng như các mạng thần kinh.
TensorFlow bao gồm một kiến trúc và khung linh hoạt, cho phép nó chạy trên nhiều nền tảng tính toán khác nhau như CPU và GPU. Như đã nói, nó hoạt động tốt nhất khi được vận hành trên bộ xử lý tensor (TPU). Thư viện Python thường được sử dụng để triển khai học tăng cường trong các mô hình ML và DL và bạn có thể hình dung trực tiếp các mô hình học máy.
Dưới đây là một số tính năng chính của TensorFlow:
- Kiến trúc và khuôn khổ linh hoạt.
- Chạy trên nhiều nền tảng tính toán.
- khả năng trừu tượng
- Quản lý mạng lưới thần kinh sâu.
6. Máy ảnh
Keras là một thư viện Python mã nguồn mở nhằm mục đích phát triển và đánh giá các mạng thần kinh trong các mô hình học máy và học sâu. Nó có khả năng chạy trên Theano và Tensorflow, có nghĩa là nó có thể huấn luyện các mạng thần kinh với ít mã.
Thư viện Keras thường được ưa thích hơn do nó có tính mô-đun, có thể mở rộng và linh hoạt. Điều này làm cho nó trở thành một lựa chọn thân thiện với người dùng cho người mới bắt đầu. Nó cũng có thể tích hợp với các mục tiêu, lớp, trình tối ưu hóa và chức năng kích hoạt. Máy ảnh hoạt động trong nhiều môi trường khác nhau và có thể chạy trên CPU và GPU. Nó cũng cung cấp một trong những phạm vi rộng nhất cho các loại dữ liệu.
Dưới đây là một số tính năng chính của Keras:
- Tổng hợp dữ liệu.
- Phát triển các lớp thần kinh.
- Xây dựng các mô hình học sâu và học máy.
- Chức năng kích hoạt và chi phí.
7. Kim tự tháp
Một lựa chọn nữa cho thư viện Python học máy nguồn mở là PyTorch, dựa trên Torch, một khung ngôn ngữ lập trình C. PyTorch là thư viện khoa học dữ liệu có thể được tích hợp với các thư viện Python khác, chẳng hạn như NumPy. Thư viện có thể tạo các biểu đồ tính toán có thể thay đổi trong khi chương trình đang chạy. Nó đặc biệt hữu ích cho các ứng dụng ML và DL như xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và thị giác máy tính.
Một số điểm hấp dẫn chính của PyTorch bao gồm tốc độ thực thi cao, nó có thể đạt được ngay cả khi xử lý các biểu đồ nặng. Nó cũng là một thư viện linh hoạt, có khả năng hoạt động trên các bộ xử lý đơn giản hoặc CPU và GPU. PyTorch có các API mạnh mẽ cho phép bạn mở rộng thư viện cũng như bộ công cụ ngôn ngữ tự nhiên.
Dưới đây là một số tính năng chính của PyTorch:
- Phân phối thống kê và hoạt động.
- Kiểm soát các tập dữ liệu.
- Phát triển các mô hình DL.
- Có tính linh hoạt cao.
8. scikit-học
Ban đầu là một tiện ích mở rộng của bên thứ ba cho thư viện SciPy, Scikit-learn hiện là một thư viện Python độc lập trên Github. Nó được sử dụng bởi các công ty lớn như Spotify và có rất nhiều lợi ích khi sử dụng nó. Đầu tiên, nó rất hữu ích cho các thuật toán học máy cổ điển, chẳng hạn như các thuật toán phát hiện thư rác, nhận dạng hình ảnh, đưa ra dự đoán và phân khúc khách hàng.
Một trong những điểm bán hàng chính khác của Scikit-learning là nó có thể dễ dàng tương tác với các công cụ ngăn xếp SciPy khác. Scikit-learning có tương tác nhất quán và thân thiện với người dùng giúp bạn dễ dàng chia sẻ và sử dụng dữ liệu.
Dưới đây là một số tính năng chính của Scikit-learning:
- Phân loại dữ liệu và mô hình hóa.
- Các thuật toán học máy từ đầu đến cuối.
- Tiền xử lý dữ liệu.
- Lựa chọn mô hình.
9. Matplotlib
Matplotlib là sự thống nhất của NumPy và SciPy, và nó được thiết kế để thay thế nhu cầu sử dụng ngôn ngữ thống kê MATLAB độc quyền. Thư viện mã nguồn mở, miễn phí và toàn diện được sử dụng để tạo các hình ảnh tĩnh, hoạt ảnh và tương tác trong Python.
Thư viện Python giúp bạn hiểu dữ liệu trước khi chuyển sang xử lý dữ liệu và huấn luyện cho các tác vụ máy học. Nó dựa trên các bộ công cụ GUI của Python để tạo ra các sơ đồ và đồ thị với các API hướng đối tượng. Nó cũng cung cấp một giao diện tương tự như MATLAB để người dùng có thể thực hiện các tác vụ tương tự như MATLAB.
Dưới đây là một số tính năng chính của Matplotlib:
- Tạo lô chất lượng xuất bản.
- Tùy chỉnh phong cách trực quan và bố cục.
- Xuất sang các định dạng tập tin khác nhau.
- Số liệu tương tác có thể phóng to, xoay và cập nhật.
10. Âm mưu
Kết thúc danh sách 10 thư viện Python tốt nhất dành cho máy học và AI của chúng tôi là Plotly, đây là một thư viện trực quan mã nguồn mở và miễn phí khác. Nó rất phổ biến đối với các nhà phát triển nhờ các biểu đồ chất lượng cao, sống động và sẵn sàng xuất bản. Một số biểu đồ có thể truy cập thông qua Plotly bao gồm các ô vuông, bản đồ nhiệt và biểu đồ bong bóng.
Plotly là một trong những công cụ trực quan hóa dữ liệu tốt nhất trên thị trường và được xây dựng dựa trên bộ công cụ trực quan hóa D3.js, HTML và CSS. Được viết bằng Python, nó sử dụng khung Django và có thể giúp tạo các biểu đồ tương tác. Nó hoạt động trên các công cụ trực quan và phân tích dữ liệu khác nhau, đồng thời cho phép bạn dễ dàng nhập dữ liệu vào biểu đồ. Bạn cũng có thể sử dụng Plotly để tạo các trang trình bày và bảng điều khiển.
Dưới đây là một số tính năng chính của Plotly:
- Biểu đồ và bảng điều khiển.
- Ảnh chụp động cơ.
- Dữ liệu lớn cho Python.
- Dễ dàng nhập dữ liệu vào biểu đồ.
