10 Thư viện Python Tốt nhất cho Học máy & Trí tuệ Nhân tạo

Python đã trở nên phổ biến trong những năm qua và 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. Ngoài ra, các lệnh giống như tiếng Anh của nó làm cho nó dễ tiếp cận với cả người mới bắt đầu và chuyên gia. 

Một tính năng cơ bản khác của Python thu hút nhiều người dùng là bộ sưu tập thư viện mã nguồn mở rộng lớn. Những thư viện này có thể được sử dụng bởi các lập trình viên ở mọi cấp độ kinh nghiệm cho các nhiệm vụ liên quan đến ML và AI, khoa học dữ liệu, xử lý hình ảnh và dữ liệu, và nhiều hơn nữa. 

Tại sao Python cho Học máy và Trí tuệ Nhân tạo?

Các thư viện mã nguồn mở của Python không phải là tính năng duy nhất làm cho nó thuận lợi cho các nhiệm vụ học máy và AI. 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. Thậm chí hơn, nó có thể hoạt động trên gần như tất cả các hệ điều hành và nền tảng trên thị trường. 

Việc thực hiện các mạng nơ-ron sâu và thuật toán học máy có thể rất tốn thời gian, nhưng Python cung cấp nhiều gói giúp giảm thiểu thời gian này. Nó cũng là một ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng (OOP), điều này làm cho nó cực kỳ hữu ích cho việc sử dụng dữ liệu hiệu quả và phân loại. 

Một yếu tố khác làm cho Python thuận lợi, đặc biệt là với người mới bắt đầu, là cộng đồng người dùng đang phát triển của nó. Vì nó là một trong những ngôn ngữ lập trình phát triển nhanh nhất trên thế giới, số lượng nhà phát triển Python và dịch vụ phát triển đã tăng vọt. Cộng đồng Python đang phát triển cùng với ngôn ngữ, với các thành viên tích cực luôn tìm cách sử dụng nó để giải quyết các vấn đề mới trong kinh doanh.

Giờ bạn đã biết tại sao Python là một trong những ngôn ngữ lập trình hàng đầu, dưới đây là 10 thư viện Python tốt nhất cho học máy và AI: 

1. NumPy

NumPy được coi là thư viện Python tốt nhất cho học máy và AI. Nó là một thư viện số học mã nguồn mở có thể được sử dụng để thực hiện các hoạt động toán học 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 ít không gian lưu trữ hơn so với các danh sách Python khác, và chúng nhanh hơn và tiện lợi hơn khi sử dụng. Bạn có thể thao tác dữ liệu trong ma trận, chuyển vị và thay đổi kích thước nó với NumPy. Tóm lại, NumPy là một lựa chọn tuyệt vời để tăng hiệu suất của các mô hình học máy 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 hình dạng.
• Làm sạch / thao tác dữ liệu.
• Toán học thống kê và đại số tuyến tính.

2. SciPy

SciPy là một thư viện mã nguồn mở miễn phí dựa trên NumPy. Nó đặc biệt hữu ích cho các 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 cho tối ưu hóa mảng và đại số tuyến tính, giống như NumPy. 

Ngôn ngữ lập trình bao gồm tất cả các hàm của NumPy, nhưng nó biến chúng thành các công cụ khoa học thân thiện với người dùng. Nó thường được sử dụng cho xử lý hình ảnh và cung cấp các tính năng xử lý cơ bản cho các hàm toán học không khoa học cấp cao. 

SciPy là một trong những thư viện Python cơ bản nhờ vai trò của nó trong phân tích khoa học và kỹ thuật. 

Dưới đây là một số tính năng chính của SciPy:

• Dễ sử dụng.
• Visual hóa và thao tác dữ liệu.
• Phân tích khoa học và kỹ thuật. 
• Tính toán các tập dữ liệu lớn. 

3. Theano

Một thư viện tính toán số học Python, Theano được phát triển đặc biệt cho học máy. Nó cho phép tối ưu hóa, định nghĩa và đánh giá các biểu thức toán học và tính toán 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 một đơn vị xử lý đồ họa (GPU) thay vì một đơn vị xử lý trung tâm (CPU), điều này dẫn đến các tính toán đòi hỏi dữ liệu 140 lần nhanh hơn. 

Dưới đây là một số tính năng chính của Theano:

• Công cụ kiểm tra và kiểm tra đơn vị tích hợp.
• Đánh giá nhanh và ổn định.
• Tính toán đòi hỏi dữ liệu.
• Tính toán toán học hiệu suất cao.

4. Pandas

Một thư viện Python hàng đầu khác trên thị trường là Pandas, thường được sử dụng cho học máy. Nó hoạt động như một thư viện phân tích dữ liệu phân tích và thao tác dữ liệu, và nó cho phép các nhà phát triển dễ dàng làm việc với dữ liệu đa chiều cấu trúc và các khái niệm chuỗi thời gian. 

Thư viện Pandas cung cấp một cách nhanh chóng và hiệu quả để quản lý và khám phá dữ liệu bằng cách cung cấp Series và DataFrames, đại diện cho dữ liệu một cách hiệu quả đồng thời cũng thao tác nó theo các cách khác nhau. 

Dưới đây là một số tính năng chính của Pandas:

• Chỉ mục dữ liệu.
• Căn chỉnh dữ liệu
• Gộp / kết hợp các tập dữ liệu.
• Thao tác và phân tích dữ liệu. 

5. TensorFlow

Một lựa chọn khác cho thư viện học máy Python mã nguồn mở là TensorFlow, chuyên về lập trình khác biệt. Thư viện bao gồm một bộ công cụ và tài nguyên cho phép người mới bắt đầu và chuyên gia xây dựng các mô hình học sâu và học máy, cũng như mạng nơ-ron.

TensorFlow bao gồm một kiến trúc và khung linh hoạt, cho phép nó chạy trên các nền tảng tính toán khác nhau như CPU và GPU. Với điều đó, nó hoạt động tốt nhất khi hoạt động trên một đơn vị xử lý tensor (TPU). Thư viện Python thường được sử dụng để thực hiện học tăng cường trong các mô hình học máy và học sâu, và bạn có thể trực tiếp hình ảnh hóa các mô hình học máy. 

Dưới đây là một số tính năng chính của TensorFlow: 

• Kiến trúc và khung linh hoạt.
• Chạy trên nhiều nền tảng tính toán. 
• Khả năng trừu tượng hóa
• Quản lý các mạng nơ-ron sâu. 

6. Keras

Keras là một thư viện Python mã nguồn mở nhằm mục đích phát triển và đánh giá các mạng nơ-ron trong các mô hình học máy và học sâu. Nó có khả năng chạy trên đầu Theano và Tensorflow, điều này cho phép nó đào tạo các mạng nơ-ron với ít mã. 

Thư viện Keras thường được ưa chuộng 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, bộ tối ưu hóa và hàm kích hoạt. Keras hoạt động trong các 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: 

• Hồ dữ liệu.
• Phát triển các lớp nơ-ron.
• Xây dựng các mô hình học sâu và học máy.
• Hàm kích hoạt và chi phí. 

7. PyTorch

Một lựa chọn khác cho thư viện học máy Python mã nguồn mở là PyTorch, dựa trên Torch, một khung công tác ngôn ngữ lập trình C. PyTorch là một thư viện khoa học dữ liệu có thể được tích hợp với các thư viện Python khác, như NumPy. Thư viện có thể tạo ra các đồ thị tính toán có thể thay đổi trong khi chương trình đang chạy. Nó đặc biệt hữu ích cho các ứng dụng học máy và học sâu như xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và thị giác máy tính.

Một số điểm bán hàng chính của PyTorch bao gồm tốc độ thực hiện cao, mà nó có thể đạt được ngay cả khi xử lý các đồ thị 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 một công cụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên. 

Dưới đây là một số tính năng chính của PyTorch:

• Phân phối thống kê và hoạt động.
• Kiểm soát dữ liệu.
• Phát triển các mô hình học sâu.
• Rất linh hoạt. 

8. Scikit-Learn

Ban đầu là một tiện ích mở rộng của 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 nhiều lợi ích khi sử dụng nó. Một trong những điểm bán hàng chính của Scikit-learn là nó rất hữu ích cho các thuật toán học máy cổ điển, chẳng hạn như những thuật toán cho phát hiện thư rác, nhận dạng hình ảnh, dự đoán và phân khúc khách hàng. 

Một điểm bán hàng chính khác của Scikit-learn là nó có thể tương tác dễ dàng với các công cụ khác trong ngăn xếp SciPy. Scikit-learn có một tương tác thân thiện với người dùng và nhất quán, điều này làm cho nó dễ dàng chia sẻ và sử dụng dữ liệu. 

Dưới đây là một số tính năng chính của Scikit-learn:

• Phân loại và xây dựng mô hình dữ liệu.
• Thuật toán học máy từ đầu đến cuối.
• Làm sạch dữ liệu trước.
• Chọn mô hình. 

9. Matplotlib

Matplotlib là một sự kết hợp 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 toàn diện, miễn phí và mã nguồn mở này được sử dụng để tạo ra các hình ảnh hóa tĩnh, động và tương tác trong Python. 

Thư viện Python giúp bạn hiểu dữ liệu trước khi di chuyển nó đến xử lý dữ liệu và đào tạo cho các nhiệm vụ học máy. Nó dựa vào các công cụ GUI của Python để tạo ra các đồ thị và biểu đồ 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 nhiệm vụ tương tự như MATLAB. 

Dưới đây là một số tính năng chính của Matplotlib:

• Tạo các đồ thị chất lượng xuất bản.
• Tùy chỉnh phong cách và bố cục trực quan.
• Xuất sang nhiều định dạng tệp.
• Các hình tương tác có thể thu phóng, di chuyển và cập nhật. 

10. Plotly

Kết thúc danh sách 10 thư viện Python tốt nhất cho học máy và AI của chúng tôi là Plotly, cũng là một thư viện trực quan hóa mã nguồn mở miễn phí. Nó rất phổ biến среди các nhà phát triển nhờ các biểu đồ chất lượng cao, hấp dẫn và sẵn sàng xuất bản. Một số biểu đồ có thể truy cập được thông qua Plotly bao gồm biểu đồ hộp, 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 nó được xây dựng 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 ra các đồ thị tương tác. Nó hoạt động trên các công cụ phân tích và trực quan hóa dữ liệu khác nhau và cho phép bạn dễ dàng nhập dữ liệu vào một biểu đồ. Bạn cũng có thể sử dụng Plotly để tạo ra các bản trình bày và bảng điều khiển. 

Dưới đây là một số tính năng chính của Plotly: 

• Biểu đồ và bảng điều khiển.
• Động cơ chụp nhanh.
• Dữ liệu lớn cho Python.
• Dễ dàng nhập dữ liệu vào biểu đồ.