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

Python đã 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) trong những năm qua. Nó đã thay thế nhiều ngôn ngữ hiện có trong ngành và hiệu quả hơn so 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 lớn các thư viện mã nguồn mở. 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, v.v.

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 trở nên thuận lợi cho các nhiệm vụ học máy và AI. Python cũng rất linh hoạt và đa năng, có nghĩa là nó cũng có thể được sử dụng cùng với các ngôn ngữ lập trình khác khi cần. Ngoài ra, nó có thể hoạt động trên hầu hết tất cả các hệ điều hành và nền tảng trên thị trường.

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

Một yếu tố khác làm cho Python trở nên thuận lợi, đặc biệt là với người mới bắt đầu, là cộng đồng người dùng ngày càng phát triển. 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 bằng NumPy. Tóm lại, NumPy là một lựa chọn tuyệt vời để tăng hiệu suất của các mô hình học máy mà không cần phải làm việc phức tạp quá mức.

Dưới đây là một số tính năng chính của NumPy:

• Đối tượng mảng hiệu suất cao nhiều chiều.
• Thao tác hình dạng.
• Làm sạch / thao tác dữ liệu.
• Hoạt động thống kê và đại số tuyến tính.

2. SciPy

SciPy là một thư viện mã nguồn mở và 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 chức năng của NumPy, nhưng nó biến chúng thành các công cụ khoa học thân thiện với người dùng. Nó thường được sử dụng cho việc 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.
• Tính toán 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 dữ liệu cường độ cao 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 dữ liệu cường độ cao.
• 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 thư viện Python mã nguồn mở và miễn phí khác, 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 nghiệp xây dựng các mô hình DL và ML, cũng như mạng nơ-ron.

TensorFlow bao gồm một kiến trúc và khuôn khổ 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 được vận hành 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 ML và DL, 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 khuôn khổ 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 nhắm vào việc 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, có nghĩa là nó có thể đào tạo các mạng nơ-ron với ít mã.

Thư viện Keras thường được ưa chuộng do tính mô-đun, khả năng mở rộng và linh hoạt của nó. 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:

• Tập 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 mã nguồn mở Python là PyTorch, dựa trên Torch, một khuôn khổ 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 ML và DL như xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và tầm nhìn 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 tập 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 lợi ích là nó rất hữu ích cho các thuật toán học máy cổ điển, như những thuật toán cho phát hiện spam, 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 giao diện 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-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 độc quyền MATLAB. Thư viện toàn diện, miễn phí và mã nguồn mở này được sử dụng để tạo ra các hình ảnh 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 các định dạng tệp khác nhau.
• 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, một thư viện trực quan hóa khác mã nguồn mở và miễn phí. Nó rất phổ biến trong số các nhà phát triển nhờ vào 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 công cụ trực quan hóa D3.js, HTML và CSS. Được viết bằng Python, nó sử dụng khuôn khổ 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 các bộ 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.