Những công cụ Python tốt nhất dành cho Machine Learning và Data Science

Website truongthinh.info có bài Những công cụ Python tốt nhất dành cho Machine Learning và Data SciencePython có rất nhiều thư viện và framework lớn thuận lợi cho việc viết code và phát triển khoa học máy tính. Chúng tôi mời bạn cùng thảo luận về một số công cụ Python hữu ích cho cả ứng dụng Machine Learning và Data Science.

Ngôn ngữ lập trình Python có biết bao thư viện và framework lớn thuận tiện cho việc viết code và phát triển khoa học máy tính. Python vốn là ngôn ngữ nổi tiếng về sự dễ dàng không cầu kỳ, code dễ học, dễ đọc, cú pháp logic và ngắn gọn, còn Machine Learning liên quan đến các thuật toán rất là phức tạp và quy trình làm việc nhiều giai đoạn nên ở đây, sự logic ngắn gọn và dễ dàng của Python vào vai trò quan trọng trong việc để dành thời gian của các nhà phát triển.

Mặt khác, lúc nói về Data Science (Khoa học dữ liệu) , Python cũng có thể có các package đặc biệt dành riêng cho những công việc lĩnh vực này như SciPy, NumPy hay Pandas tạo điều kiện cho chuyện phân tích dữ liệu và cũng có thể đơn giản tích hợp với các ứng dụng web.

Thêm nữa, Python thực thụ là ngôn ngữ mã nguồn mở, bạn cũng đều có thể tự do sử dụng và phân phối Python, thậm chí là dùng cho mục đích thương mại. Nhờ thế mà Python có rất nhiều tài nguyên và tư liệu chất lượng cao cùng cộng đồng các nhà phát triển tích cực sẵn sàng cung cấp lời chỉ bảo và bổ trợ trong mọi thứ các giai đoạn của quá trình phát triển.

Vì vậy Chúng tôi mời bạn cùng thảo luận về một số công cụ Python có ích cho tất cả phần mềm Machine Learning và Data Science.

Công cụ Python dành riêng cho Data Science

1. NUMBA

Numba là một trình biên dịch mã nguồn mở tối ưu hóa nhận ra NumPy, biên dịch cú pháp Python thành code máy sử dụng trình biên dịch LLVM được tài trợ bởi Anaconda. Numba ứng dụng trong Data Science giúp bức vận tốc biên dịch code với NumPy Array. Được cung cấp một số Annotation, code Python cũng có thể được tối ưu hóa để đạt được hiệu suất tựa như như C, C ++ và Fortran mà không phải thay đổi ngôn ngữ hoặc trình thông dịch.

2. CYTHON

Cython là một biến thể từ C của Python. Có thể bảo rằng nó là tập cha của Python, có khả năng tạo các module Python tiêu chuẩn, cải thiện đáng kể vận tốc thực thi và hiệu suất. Về cơ bản, nó được thiết kế như phần nào mở rộng của C cho Python để biên dịch code Python thành code C/C++ và được sử dụng trong sổ biên chép Jupyter thông qua các chú giải nội tuyến.

3. DASK

Dask là một thư viện linh hoạt để tính toán song song trong Python. Khi sử dụng Numpy hay Pandas, đôi lúc bạn phải đối diện với vấn đề xử lý dữ liệu ở RAM, ở đây Dask dễ dàng xử lý vì nó mở rộng các giao diện sang các môi trường lớn hơn bộ nhớ hoặc phân tán, có thể chạy trên máy tính cục bộ hoặc thu nhỏ để chạy trên một cụm.

4. SCIPY

SciPy là một thư viện mã nguồn mở các thuật toán và các công cụ toán học cho Python, được xây dựng trên các đối tượng mảng NumPy hình thành ngăn xếp NumPy bao gồm các công cụ như Pandas, SymPy và Matplotlib. SciPy cung cấp khá nhiều module tính toán từ đại số tuyến tính, tích phân, vi phân, nội suy đến xử lý ảnh, fourier transform…

Công cụ Python dành cho Machine Learning

1. SCIKIT-LEARN

Scikit-learn (viết tắt là sklearn) là một thư viện mã nguồn mở dành cho Machine Learning và cũng đã được dùng trong Data Science. Đây là công cụ rất mạnh mẽ và thông dụng với cộng đồng Python, được thiết kế trên nền NumPy và SciPy. Scikit-learn chứa hầu hết các thuật toán Machine Learning tối tân nhất, đi cùng với documentations, luôn được cập nhật. Công cụ này cung cấp việc sử dụng API và kiếm tìm tình cờ dễ dàng. Nhưng ưu thế chính trong việc sử dụng Scikit-Learn, là tốc độ trong lúc thực hiện các đánh giá khác nhau trong bộ dataset.

2. KERAS

Keras là một thư viện mã nguồn mở được viết bằng python cho neural network. Keras là một API bậc cao, được phát triển để thi hành các mô hình deep learning nhanh và dễ dàng nhất có thể cho nghiên cứu, đã có giấy phép MIT cho các ứng dụng mã nguồn mở. Công cụ này có thể sử dụng chung với các thư viện Deep Learning nổi tiếng như TensorFlow, CNTK, Theano.

Keras có một số ưu điểm như:

  • Dễ sử dụng, xây dựng module nhanh.
  • Có thể chạy trên cả CPU và GPU
  • Hỗ trợ xây dựng CNN, RNN và có thể phối hợp cả 2.
  • Khả năng mở rộng dễ dàng và làm việc với Python.

3. THEANO

Theano là một thư viện Python mã nguồn mở bổ trợ các phép toán số học có thể chạy trên CPU hoặc GPU, được dùng để xây dựng và phát triển các mô hình Deep Learning. Theano cung cấp các cấu trúc và các cách thức điều tiết loại hình rất thuận lợi sử dụng trên các hàm của thư viện Numpy để tính toán, cũng đều có thể chạy trên kiến ​​trúc GPU ngoài CPU để đạt hiệu quả. Theano còn tạo code C 1 cách linh hoạt, thí nghiệm đơn vị rộng rãi và tự xác minh, tối ưu hóa tốc độ và độ ổn định. Đây là thư viện trước mắt xây dựng và phát triển loại hình bắt chước mạng Nơron nhân tạo sử dụng kỹ thuật học sâu từ năm 2007 và đã được tính như 1 chuẩn công nghệ cho công nghệ Deep Learning trong cộng đồng nghiên cứu và phát triển.

Đây là bản kê của Chúng tôi. Nếu bạn nghĩ rằng có một công cụ quan trọng nào đã biết thành bỏ lỡ trong bản kê này thì nên bình luận bên dưới để Chúng tôi bổ sung nhé.

Từ khóa bài viết: truongthinh.info, công cụ Python, thư viện python, python với Data Science, python với ai, python với học máy, học máy, khoa học dữ liệu, Data Science, Machine Learning, Numba, Cython, Dask, SciPy, Scikit-learn, Keras, Theano

Bài viết Những công cụ Python tốt nhất dành cho Machine Learning và Data Science được tổng hợp và biên tập bởi: truongthinh.info. Mọi ý kiến đóng góp và phản hồi vui lòng gửi Liên Hệ cho truongthinh.info để điều chỉnh. truongthinh.info xin cảm ơn.