Các thư viện của bên thứ ba này là một phần thiết yếu trong bộ công cụ của bất kỳ nhà phát triển AI nào.
Học máy (ML), một lĩnh vực nằm trong 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.
Thư viện ML có sẵn cho Python bao gồm các công cụ và hàm để giải các phép tính toán học và khoa học. Bằng cách sử dụng các thư viện này, bạn có thể xây dựng các mô hình máy học nhanh hơn mà không cần phải nắm vững tất cả các chi tiết cụ thể về các kỹ thuật cơ bản của chúng.
1. TensorFlow
Nhóm Google Brain đã phát triển TensorFlow như một khung máy học nguồn mở cho phép bạn xây dựng và đào tạo nhiều loại mạng thần kinh khác nhau . TensorFlow đóng một vai trò quan trọng trong nhiều ứng dụng trí tuệ nhân tạo, bao gồm nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và học tăng cường.
TensorFlow biểu diễn dữ liệu dưới dạng mảng đa chiều gọi là tensor. Tính năng này cho phép bạn làm việc với dữ liệu theo cách rất linh hoạt và hiệu quả, giúp thiết kế và tối ưu hóa các mô hình học máy dễ dàng hơn.
Khả năng tương thích của TensorFlow với các ngôn ngữ lập trình như Python, C++ và JavaScript giúp nhiều đối tượng có thể tiếp cận được. Tính linh hoạt này đã góp phần làm cho nó trở nên phổ biến trong cả giới học thuật và ngành công nghiệp.
2. PyTorch
Nhóm nghiên cứu AI của Meta đã phát triển PyTorch như một thư viện mã nguồn mở và miễn phí dành cho các ứng dụng trong thị giác máy tính và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Một số doanh nghiệp, bao gồm Uber, Walmart và Microsoft, đã sử dụng thư viện này.
Chẳng hạn, Uber đã mua lại Pyro, một chương trình học sâu sử dụng PyTorch để lập mô hình xác suất. Điều này chứng tỏ mức độ phổ biến và tiện ích của PyTorch đối với các công ty đang tìm kiếm giải pháp AI tiên tiến.
3. Keras
Các công ty như Uber, Netflix, Square và Yelp lựa chọn Keras thay vì các thư viện khác khi xử lý dữ liệu văn bản và hình ảnh của họ. Keras là một thư viện Python mã nguồn mở, độc lập, được thiết kế đặc biệt cho các tác vụ máy học và mạng thần kinh.
Thiết kế mô-đun, khả năng đọc và khả năng mở rộng của nó cho phép các nhà phát triển thử nghiệm và lặp lại nhanh hơn khi tạo các mô hình mạng thần kinh. Hơn nữa, Keras còn cung cấp một bộ công cụ mạnh mẽ giúp tăng cường đáng kể hiệu quả xử lý văn bản và hình ảnh.
4. NumPy
NumPy, một thư viện Python mã nguồn mở , hỗ trợ các tính toán khoa học và toán học. Thư viện này cung cấp nhiều hàm toán học, bao gồm các phép toán như math.fsum và math.frexp. Hơn nữa, nó cho phép bạn thực hiện các phép tính phức tạp liên quan đến ma trận và mảng đa chiều.
5. SciPy
SciPy được xây dựng dựa trên các khả năng của NumPy, cung cấp nhiều chức năng cần thiết cho các nhiệm vụ khoa học và kỹ thuật khác nhau. Thư viện này bao gồm các mô-đun để tối ưu hóa, tích hợp, nội suy, đại số tuyến tính, thống kê, v.v.
Do đó, nó phục vụ như một công cụ có giá trị cho những người thực hiện các hoạt động như phân tích dữ liệu, mô phỏng số và mô hình hóa khoa học. Thông thường, bạn sẽ kết hợp nó với các thư viện khoa học khác để tạo ra quy trình tính toán toàn diện.
6. Scikit-Learn
Scikit-Learn, thư viện máy học miễn phí, được biết đến với tốc độ và API thân thiện với người dùng. Được xây dựng dựa trên SciPy, nó bao gồm một loạt các khả năng, bao gồm các phương pháp hồi quy, phân cụm dữ liệu và các công cụ phân loại.
Thư viện này tự hào hỗ trợ các kỹ thuật máy học hàng đầu, chẳng hạn như Máy vectơ hỗ trợ, Rừng ngẫu nhiên, K-Means và Tăng cường độ dốc. Hơn nữa, cộng đồng nhà phát triển tích cực của nó có thể cung cấp hỗ trợ có giá trị nếu bạn gặp bất kỳ vấn đề nào.
Scikit-Learn được áp dụng rộng rãi trong nhiều ngành khác nhau, với các ví dụ đáng chú ý như đặt chỗ . com để đặt phòng khách sạn và Spotify để phát nhạc trực tuyến, khiến nó trở thành lựa chọn phổ biến trên GitHub.
7. Orange3
Orange3 là một ứng dụng phần mềm nguồn mở được thiết kế để khai thác dữ liệu, học máy và trực quan hóa dữ liệu. Nguồn gốc của nó bắt nguồn từ năm 1996 khi nó lần đầu tiên được hình thành bởi các chuyên gia hàn lâm tại Đại học Ljubljana ở Slovenia, những người đã xây dựng nó bằng C++.
Theo thời gian, khi nhu cầu về chức năng phức tạp và nâng cao hơn tăng lên, các chuyên gia bắt đầu kết hợp các mô-đun Python vào khung này, mở rộng và nâng cao khả năng của phần mềm.
8. Pandas
Pandas là một thư viện máy học bằng Python cung cấp các cấu trúc dữ liệu cấp cao và nhiều công cụ phân tích khác nhau. Một trong những tính năng tuyệt vời của thư viện này là khả năng thực hiện các thao tác phức tạp trên dữ liệu chỉ bằng một hoặc hai lệnh.
Pandas có nhiều phương pháp tích hợp để nhóm, kết hợp và lọc dữ liệu cũng như chức năng chuỗi thời gian.
Pandas đảm bảo rằng toàn bộ quá trình thao tác dữ liệu diễn ra dễ dàng. Một trong những điểm nổi bật của Pandas là hỗ trợ các hoạt động như lập chỉ mục lại, lặp lại, sắp xếp, tổng hợp, nối và trực quan hóa.
9. Matplotlib
Matplotlib là một thư viện dành cho Python có mọi thứ bạn cần để tạo trực quan hóa tĩnh, hoạt hình và tương tác.
NumPy, thư viện máy tính khoa học của Python, đóng vai trò là nền tảng để xây dựng Matplotlib. Bạn có thể sử dụng Matplotlib để vẽ biểu đồ dữ liệu một cách nhanh chóng và dễ dàng sau khi đã xử lý trước bằng NumPy.
10. Theano
Thư viện Theano, do Viện Thuật toán Học tập Montreal tạo ra vào năm 2007, đóng vai trò là nền tảng để thiết kế và thực hiện các câu lệnh toán học.
Nó cho phép bạn thao tác, đánh giá và tối ưu hóa các mô hình toán học một cách hiệu quả. Thư viện này hoạt động bằng cách xử lý các biểu thức toán học này bằng mảng đa chiều.
11. PyBrain
PyBrain – viết tắt của Học tập tăng cường dựa trên Python, Trí tuệ nhân tạo và Thư viện mạng thần kinh – là một bộ mô-đun nguồn mở, linh hoạt để sử dụng cho các tác vụ học máy khác nhau.
Được tạo ra với sự nhấn mạnh vào khả năng tiếp cận, điểm mạnh cốt lõi của PyBrain nằm ở mạng lưới thần kinh và các phương pháp học tập tăng cường.
Sự thống trị của Python trong AI: Cuộc cách mạng dựa trên thư viện
Thư viện máy học phong phú của Python đã giúp phát triển lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Các thư viện này cung cấp các giải pháp viết sẵn giúp tăng tốc độ phát triển, thúc đẩy cộng tác và trao quyền cho bạn tạo các ứng dụng phức tạp một cách hiệu quả.
Các thư viện này nêu bật tầm ảnh hưởng của Python đối với việc học máy, mỗi thư viện phục vụ các khía cạnh cụ thể của tính toán toán học, phân tích dữ liệu, trực quan hóa, v.v.
Những công cụ này đang cùng nhau khẳng định vai trò của Python như một động lực mới trong sự phát triển vượt trội của kỷ nguyên AI.
