11 thư viện Python ML và AI cần thiết

Học máy (ML), một trường con của Trí tuệ nhân tạo (AI), cho phép máy tính thực hiện các nhiệm vụ mà không cần hướng dẫn cụ thể, bằng cách học hỏi từ kinh nghiệm. Python có sự hỗ trợ tuyệt vời cho ML với bộ tính năng mở rộng và nhiều thư viện của bên thứ ba.

Python cung cấp nhiều thư viện Machine Learning (ML) cung cấp cả công cụ và chức năng để thực hiện các phép tính toán học và khoa học. Việc sử dụng các thư viện này cho phép người ta xây dựng các mô hình ML hiệu quả hơn mà không nhất thiết phải hiểu sâu về mức độ phức tạp của từng kỹ thuật.

TensorFlow

Nhóm Google Brain đã tạo ra một khung máy học nguồn mở có tên TensorFlow, cho phép người dùng xây dựng và đào tạo các loại mạng thần kinh đa dạng cho các ứng dụng AI khác nhau như nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và học tăng cường.

TensorFlow sử dụng mảng đa chiều được gọi là tensor để biểu diễn dữ liệu. Chức năng này mang lại mức độ linh hoạt và hiệu quả cao khi làm việc với dữ liệu, tạo điều kiện thuận lợi cho việc thiết kế và tối ưu hóa các mô hình học máy.

Khả năng giao tiếp với nhiều ngôn ngữ lập trình khác nhau của TensorFlow như Python, C++ và JavaScript khiến nó có khả năng tiếp cận cao đối với nhiều đối tượng người dùng khác nhau. Việc áp dụng rộng rãi công cụ đa năng này có thể là do sức hấp dẫn của nó đối với giới học thuật cũng như giới chuyên môn.

PyTorch

Bộ phận nghiên cứu AI của Meta đã tạo ra PyTorch, một thư viện mã nguồn mở được cung cấp miễn phí, được thiết kế đặc biệt để sử dụng trong các tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên và thị giác máy tính. Thư viện này đã thu hút được sự chú ý đáng kể của nhiều doanh nghiệp khác nhau như Uber, Walmart và Microsoft.

Việc Uber mua lại Pyro, công ty sử dụng PyTorch để lập mô hình xác suất, minh họa cho sức hấp dẫn rộng rãi và ứng dụng thực tế của PyTorch trong việc cung cấp các giải pháp AI tiên tiến cho nhiều doanh nghiệp khác nhau.

Máy ảnh

Keras đã trở nên phổ biến đáng kể trong số các công ty như Uber, Netflix, Square và Yelp nhờ khả năng xử lý hiệu quả cả dữ liệu văn bản và hình ảnh. Là thư viện Python mã nguồn mở độc lập được thiết kế đặc biệt cho trí tuệ nhân tạo và các ứng dụng học sâu, Keras cung cấp giao diện thân thiện với người dùng giúp đơn giản hóa các quy trình phức tạp liên quan đến việc xây dựng và đào tạo mạng lưới thần kinh.

Ưu điểm của kiến ​​trúc mô-đun, cấu trúc dễ đọc và tính chất thích ứng của Keras cho phép đẩy nhanh quá trình phát triển trong việc tạo ra các mô hình mạng thần kinh. Hơn nữa, nó cung cấp một bộ công cụ ấn tượng giúp nâng cao khả năng thao tác cả dữ liệu văn bản và hình ảnh với năng suất tăng lên.

NumPy

NumPy là thư viện Python mã nguồn mở cung cấp hỗ trợ cho các tính toán khoa học và toán học thông qua các kiểu dữ liệu mảng mở rộng và các hàm toán học tích hợp khác nhau như phép toán ma trận và thao tác mảng đa chiều.

SciPy

SciPy là một phần mở rộng của NumPy cung cấp một bộ công cụ toàn diện được thiết kế để tạo điều kiện thuận lợi cho nhiều ứng dụng khoa học và kỹ thuật. Bao gồm nhiều mô-đun dành riêng cho tối ưu hóa, tích hợp, nội suy, đại số tuyến tính, phân tích thống kê và hơn thế nữa, thư viện linh hoạt này giúp nâng cao đáng kể tiềm năng của điện toán số trong các lĩnh vực này.

Phần mềm này đặc biệt hữu ích cho những cá nhân tham gia vào các nhiệm vụ như kiểm tra dữ liệu, mô phỏng toán học và phát triển mô hình lý thuyết. Thông thường, nó được tích hợp với các thư viện khoa học bổ sung để tạo thành các quy trình tính toán gắn kết.

Scikit-Learn

Scikit-Learn, một khung học máy nguồn mở, đã trở nên phổ biến nhờ hiệu suất hiệu quả và giao diện đơn giản tạo điều kiện dễ sử dụng. Bao gồm một loạt các chức năng như kỹ thuật hồi quy, phân tích cụm và thuật toán phân loại, nó được xây dựng dựa trên thư viện SciPy.

Thư viện này được trang bị phạm vi hỗ trợ toàn diện cho các thuật toán học máy nổi bật, bao gồm Máy vectơ hỗ trợ, Rừng ngẫu nhiên, phân cụm K-Means và Tăng cường độ dốc. Hơn nữa, nó được hưởng lợi từ một cộng đồng nhà phát triển gắn kết, sẵn sàng cung cấp hướng dẫn có giá trị nếu có bất kỳ khó khăn nào phát sinh trong quá trình triển khai.

Scikit-Learn đã đạt được sức hút đáng kể trong nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm cả ứng dụng của nó bởi các công ty nổi tiếng như Booking.com cho dịch vụ lưu trú khách sạn và Spotify để phát nhạc kỹ thuật số. Do đó, thư viện máy học đa năng này được các nhà phát triển trên GitHub đánh giá cao, góp phần tạo nên sự nổi bật và sử dụng rộng rãi của nó.

Orange3

Orange3 là một chương trình máy tính được phát triển với mục đích chính là hỗ trợ phân tích dữ liệu, học máy và biểu diễn thông tin bằng hình ảnh. Sự phát triển của công cụ đổi mới này bắt đầu vào năm 1996 dưới sự hướng dẫn của các học giả từ Đại học Ljubljana ở Slovenia, những người đã sử dụng ngôn ngữ lập trình C++ để tạo ra nó.

Khi nhu cầu về các tính năng phức tạp và phức tạp hơn tăng lên theo thời gian, các chuyên gia đã tích hợp các mô-đun Python vào hệ thống để nâng cao các chức năng của nó.

Gấu trúc

Pandas, một bộ công cụ học máy dựa trên Python nổi bật, cung cấp các cấu trúc dữ liệu nâng cao cùng với một loạt các tiện ích phân tích. Nó tự hào có khả năng ấn tượng để thực hiện các thao tác dữ liệu phức tạp với mức tối thiểu hoặc không cần mã hóa thông qua việc triển khai cú pháp lệnh ngắn gọn.

Pandas cung cấp nhiều kỹ thuật sẵn có để tổ chức, hợp nhất và lọc dữ liệu, cùng với khả năng xử lý thông tin chuỗi thời gian.

Pandas đơn giản hóa quá trình thao tác dữ liệu bằng cách cung cấp nhiều chức năng khác nhau bao gồm lập chỉ mục, lặp, sắp xếp, tổng hợp, nối và trực quan hóa, biến nó thành một công cụ hiệu quả để xử lý các tập dữ liệu lớn.

Matplotlib

Matplotlib là một nền tảng dựa trên Python mở rộng, cung cấp các khả năng toàn diện để tạo các biểu diễn trực quan cả tĩnh và động thông qua việc tạo các biểu đồ và hình ảnh đồ họa.

Việc sử dụng NumPy, một công cụ tính toán cơ bản trong ngôn ngữ lập trình Python, tạo cơ sở cho sự phát triển của Matplotlib. Phần mềm trực quan hóa mạnh mẽ này cho phép người dùng dễ dàng tạo các biểu diễn đồ họa của dữ liệu đã xử lý thu được thông qua các khả năng của NumPy.

Theano

Thư viện Theano, được thành lập bởi Viện Thuật toán Học tập Montreal vào năm 2007, có chức năng như một cơ sở hạ tầng để xây dựng và thực hiện các biểu thức toán học.

Thư viện Tối ưu hóa Toán học cho phép thao tác, đánh giá và tối ưu hóa các mô hình toán học một cách hiệu quả thông qua việc sử dụng mảng đa chiều để xử lý các biểu thức đó.

PyBrain

PyBrain là một thư viện mã nguồn mở cung cấp một tập hợp các mô-đun được thiết kế để tạo điều kiện thuận lợi cho việc triển khai học tăng cường, trí tuệ nhân tạo và thuật toán mạng thần kinh trong Python. Bộ công cụ đa năng này có thể được sử dụng trên nhiều ứng dụng học máy.

Được phát triển với sự tập trung vững chắc vào tính toàn diện, các năng lực chính của PyBrain nằm trong lĩnh vực mạng lưới thần kinh nhân tạo và các kỹ thuật học tập tăng cường.

Sự thống trị của Python trong AI: Cuộc cách mạng dựa trên thư viện

Mảng khung học máy phong phú của Python đã góp phần đáng kể vào sự phát triển của trí tuệ nhân tạo. Các khung này cung cấp các giải pháp làm sẵn giúp đẩy nhanh quá trình phát triển, thúc đẩy nỗ lực hợp tác và cho phép người dùng xây dựng các ứng dụng phức tạp một cách dễ dàng và hiệu quả hơn.

Các thư viện nói trên thể hiện sự phổ biến của Python trong học máy bằng cách tập trung vào các khía cạnh cụ thể của tính toán toán học, kiểm tra dữ liệu, biểu diễn đồ họa và các chức năng bổ sung.

Sự hiện diện của những công cụ này nhằm nhấn mạnh vị trí nổi bật mà Python nắm giữ trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.