Khám phá những framework và thư viện trí tuệ nhân tạo tốt nhất cùng với kiến thức cơ bản của chúng trong hướng dẫn cuối cùng dành cho những người mới bắt đầu sự nghiệp chuyên nghiệp trong lĩnh vực dữ liệu.
Tác giả: Yuliya Melnik
Chuyên gia AI tại Cleveroad
Trí tuệ nhân tạo đã trở thành một phần quan trọng trong phát triển phần mềm trong bối cảnh công nghệ đang phát triển nhanh chóng ngày nay. Nó cho phép các ứng dụng thực hiện các nhiệm vụ trước đây được xem xét là lĩnh vực độc quyền của con người, chẳng hạn như hiểu và tạo ra ngôn ngữ con người, nhận diện mẫu trong dữ liệu và đưa ra các quyết định thông minh. Từ các chatbot và hệ thống đề xuất đến việc nhận diện hình ảnh và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, trí tuệ nhân tạo đang biến đổi cách chúng ta xây dựng phần mềm.
Dưới vai trò một người thực hành dữ liệu mới, với nền tảng kỹ thuật vững chắc, bạn có thể tự hỏi làm thế nào để tận dụng hiệu quả sức mạnh của trí tuệ nhân tạo. Đó là lý do tại sao hướng dẫn này sẽ khám phá lý do và cách chọn các framework trí tuệ nhân tạo, những framework và thư viện nào bạn nên tìm hiểu, và nhiều kiến thức quan trọng khác.
Tại sao nên chọn Framework Trí tuệ Nhân tạo?
Ngày nay, các nhà phát triển ngày càng phụ thuộc vào các framework và thư viện tương ứng để tiết kiệm tiền bạc, thời gian và tài nguyên khi tạo ra phần mềm dựa trên trí tuệ nhân tạo. Hãy xem xét xem framework và thư viện trí tuệ nhân tạo là gì – một bộ công cụ và tài nguyên được xây dựng sẵn giúp đơn giản hóa quá trình xây dựng ứng dụng dựa trên Trí tuệ Nhân tạo. Những framework này cung cấp nền tảng cho việc triển khai các thuật toán học máy và học sâu, giúp việc phát triển phần mềm thông minh trở nên dễ dàng hơn.
Bây giờ, hãy khám phá thêm về lý do tại sao framework trí tuệ nhân tạo rất phù hợp để tăng cường quy trình phát triển phần mềm.
Hiệu quả về chi phí đối với các công ty Công nghệ thông tin
Các framework trí tuệ nhân tạo cung cấp cho doanh nghiệp một cách hiệu quả về chi phí để phát triển ứng dụng phần mềm tùy chỉnh. Bằng cách loại bỏ sự cần thiết của mã code thủ công và cho phép các nhà phát triển sử dụng các thành phần được xây dựng sẵn, các framework có thể giúp đáng kể giảm bớt chi phí phát triển cho doanh nghiệp. Việc sử dụng các framework cũng cho phép doanh nghiệp nhanh chóng xây dựng các ứng dụng phức tạp phù hợp với nhu cầu cụ thể của họ. Bằng cách tận dụng sức mạnh của trí tuệ nhân tạo và học máy, các công ty có thể phát triển các giải pháp phần mềm hiệu quả hơn so với các phương pháp phát triển phần mềm truyền thống.
Tạo điều kiện cho quy trình phát triển ứng dụng
Khi lựa chọn các framework, quan trọng để xem xét khả năng của chúng trong việc tối ưu hóa quy trình phát triển. Những framework này đi kèm với các thuật toán được triển khai trước, các tiện ích xử lý dữ liệu và các kỹ thuật tối ưu hóa, giúp các nhà phát triển tập trung vào việc giải quyết vấn đề cụ thể mà họ đang đối mặt thay vì mắc kẹt trong các khía cạnh kỹ thuật của triển khai trí tuệ nhân tạo.
Cơ hội tiết kiệm thời gian
Các framework trí tuệ nhân tạo là một cách tiết kiệm thời gian tuyệt vời cho việc phát triển phần mềm hiện đại, bởi chúng đơn giản hóa quá trình tạo, kiểm thử và triển khai ứng dụng. Chúng cung cấp môi trường phát triển hoàn chỉnh với các công cụ gỡ lỗi, bộ thử nghiệm và khả năng trực quan hóa dữ liệu. Điều này giúp tăng tốc quá trình phát triển vì các nhà phát triển có thể hoạt động nhanh chóng mà không cần phải biên dịch và gỡ lỗi từng phần mã code một. Ngoài ra, các framework trí tuệ nhân tạo cung cấp một loạt các mô hình được xây dựng sẵn.
Đây là những lý do phổ biến nhất để triển khai trí tuệ nhân tạo trong doanh nghiệp ngay từ những bước đầu của quá trình phát triển phần mềm. Bây giờ, hãy xem xét các yếu tố quan trọng khi chọn một framework Trí tuệ Nhân tạo cho một dự án Công nghệ thông tin.
Cách chọn Framework Trí tuệ Nhân tạo phù hợp với nhu cầu kinh doanh
Khi chọn một framework Trí tuệ Nhân tạo, quan trọng phải xem xét nhiều yếu tố quan trọng để đảm bảo rằng nó phù hợp với yêu cầu dự án của bạn và mức độ chuyên môn của bạn.
Hiệu suất
Hiệu suất nên là một ưu tiên hàng đầu khi xem xét các framework. Nên lựa chọn một framework có khả năng xử lý dữ liệu một cách hiệu quả và cung cấp thời gian đào tạo và suy diễn nhanh chóng. Hiệu suất của các framework khác nhau có thể được đánh giá bằng cách đánh giá các thước đo hiệu suất và các trường hợp sử dụng thực tế.
Hỗ trợ cộng đồng
Một cộng đồng hoạt động và tích cực là một điều tuyệt đối cần thiết cho sự phát triển của các framework Trí tuệ Nhân tạo. Nó cung cấp truy cập không giới hạn vào một loạt tài nguyên, hướng dẫn và các plugin được xây dựng bởi cộng đồng, cùng với sự hỗ trợ không ngừng để triển khai các cải tiến liên tục và cập nhật cho framework.
Linh hoạt
Khi làm việc trên các dự án Trí tuệ Nhân tạo, tính linh hoạt là một yếu tố quan trọng. Framework Trí tuệ Nhân tạo tốt nhất là cái cung cấp khả năng thử nghiệm với nhiều thuật toán khác nhau để đảm bảo sự thành công. Hơn nữa, framework nên có khả năng thích nghi với các loại dữ liệu khác nhau, chẳng hạn như văn bản, hình ảnh và âm thanh, và tích hợp với các công nghệ khác mà không gây vấn đề gì. Như vậy, bạn có thể đảm bảo rằng các dự án Trí tuệ Nhân tạo của bạn sẽ hiệu quả, chính xác và hiệu quả.
Dễ học
Quan trọng là phải chọn một framework phù hợp với trình độ kỹ thuật hiện tại của bạn khi bắt đầu làm việc như một người thực hành dữ liệu mới. Hãy chú ý đến những framework dễ học hơn, cung cấp tài liệu chi tiết và hướng dẫn. Hơn nữa, xem xét phong cách học của bạn và các tài nguyên có sẵn để giúp bạn bắt đầu.
Khi lựa chọn một framework Trí tuệ Nhân tạo, quan trọng là xem xét nhiều yếu tố khác nhau, bao gồm hiệu suất, hỗ trợ cộng đồng, linh hoạt và dễ học. Bằng cách làm như vậy, bạn có thể đảm bảo rằng framework đáp ứng yêu cầu của dự án của bạn và phù hợp với trình độ kỹ thuật của bạn. Xem xét những yếu tố này sẽ giúp bạn tìm thấy framework lý tưởng cho các dự án dữ liệu của bạn.
Nguồn Mở (Open-Source) và Nguồn đóng (Commercial AI Frameworks): Lợi ích và Hệ lụy
Khi đến việc lựa chọn framework Trí tuệ Nhân tạo tốt nhất cho dự án phát triển của bạn, bạn có hai tùy chọn chính: framework mã nguồn mở và framework thương mại. Mỗi tùy chọn có bộ ưu điểm và nhược điểm riêng. Hiểu sự khác biệt giữa chúng trước khi đưa ra quyết định là điều quan trọng.
Framework Trí tuệ Nhân tạo mã nguồn mở
Các framework mã nguồn mở là những framework được phát hành dưới giấy phép mã nguồn mở, cho phép người dùng sử dụng phần mềm cho bất kỳ mục đích nào.
Tại sao framework mã nguồn mở có lợi?
- Thường miễn phí sử dụng, giúp tiết kiệm ngân sách cho các dự án nhỏ và các công ty khởi nghiệp.
- Thường có một cộng đồng mạnh mẽ và tích cực, có thể được sử dụng như một nguồn tài liệu quý báu để học hỏi và khắc phục sự cố.
- Bạn có thể kiểm tra mã nguồn của các framework mã nguồn mở, mang lại cho bạn sự kiểm soát lớn hơn đối với triển khai Trí tuệ Nhân tạo của bạn.
Nhược điểm của các framework Trí tuệ Nhân tạo mã nguồn mở:
- Hỗ trợ hạn chế. Mặc dù hỗ trợ từ cộng đồng có ích, nó có thể không phản hồi nhanh chóng hoặc toàn diện như hỗ trợ thương mại.
- Độ phức tạp. Một số framework mã nguồn mở có thể phức tạp và khó hiểu đối với người mới bắt đầu.
Framework Trí tuệ Nhân tạo thương mại
Các framework thương mại được phát triển bởi các công ty phát hành phần mềm của họ dưới giấy phép độc quyền. Điều này có nghĩa là người dùng của các framework này bị giới hạn trong việc họ có thể làm với phần mềm và có thể phải trả thêm phí. Tuy nhiên, người dùng của các framework thương mại có thể được hưởng các tính năng bổ sung và sự hỗ trợ từ nhà cung cấp.
Các lợi ích của các framework Trí tuệ Nhân tạo thương mại:
- Các framework thương mại thường đi kèm với các nhóm hỗ trợ chuyên dụng, đảm bảo sự hỗ trợ nhanh chóng khi xảy ra vấn đề.
- Thường họ tập trung vào tính thân thiện với người dùng, khiến chúng dễ tiếp cận hơn đối với các nhà phát triển ở mọi trình độ kỹ thuật.
- Hơn nữa, bạn có thể tìm thấy các tính năng và tối ưu hóa nâng cao trong các framework thương mại phù hợp với các trường hợp sử dụng cụ thể.
Khi xác định cách học Trí tuệ Nhân tạo, bạn cần xem xét cả mặt tích cực và mặt tiêu cực của các framework khác nhau.
Nhược điểm của các framework Trí tuệ Nhân tạo thương mại:
- Chúng có thể tốn kém, điều này có thể ngăn cản cho các dự án nhỏ hoặc dự án tự tài trợ.
- Sử dụng một framework thương mại có thể đưa bạn vào việc phụ thuộc vào một nhà cung cấp cụ thể và hạn chế tính linh hoạt của bạn.
Chọn cái nào? Sự lựa chọn phụ thuộc vào nhu cầu và yêu cầu cụ thể của dự án của bạn. Hơn nữa, khi lựa chọn một framework, bạn nên xem xét tài nguyên tài chính, chuyên môn cá nhân và các yếu tố khác.
12 Framework và Thư viện Trí tuệ Nhân tạo tốt nhất
Phần mềm là một thành phần quan trọng trong việc tối ưu hóa hoạt động kinh doanh thông qua các framework và thư viện Trí tuệ Nhân tạo. Bằng cách sử dụng phần mềm, các doanh nghiệp có thể tự động hóa các nhiệm vụ, giảm công việc thủ công, cải thiện độ chính xác, tiết kiệm thời gian và tiền bạc, tạo ra thông tin từ dữ liệu và nhiều lợi ích khác.
Các framework Trí tuệ Nhân tạo phổ biến như TensorFlow và PyTorch được sử dụng để phát triển các mô hình học máy. Những framework này cung cấp một bộ công cụ toàn diện cho phép các nhà phát triển dễ dàng tạo và triển khai các mô hình học máy. Các thư viện Trí tuệ Nhân tạo hữu ích khác bao gồm Scikit-Learn, Keras và Caffe. Những thư viện này cung cấp một loạt các giao diện lập trình ứng dụng (API) cho phép các nhà phát triển nhanh chóng phát triển các ứng dụng mà không cần viết mã nguồn từ đầu.
Dưới đây là danh sách các framework, thư viện Trí tuệ Nhân tạo và các công cụ khác để giúp bạn lựa chọn.
12. PyBrain
PyBrain là một thư viện học máy mã nguồn mở dành cho Python. Nó cung cấp môi trường đơn giản và linh hoạt để thử nghiệm với nhiều thuật toán học máy khác nhau và thích hợp cho các nhà nghiên cứu, giáo viên và nhà phát triển đang tìm kiếm một framework dựa trên Python nhẹ cho việc khám phá các khái niệm học máy.
PyBrain nhẹ nhàng và dễ sử dụng cho các thử nghiệm, hỗ trợ một loạt rộng các thuật toán học máy. Hơn nữa, thư viện Trí tuệ Nhân tạo của PyBrain thích hợp cho mục đích giáo dục và thử nghiệm nhanh chóng.
Tuy nhiên, bạn nên xem xét rằng PyBrain có tài liệu hạn chế và một cộng đồng nhỏ hơn so với các thư viện phổ biến khác. Nó cũng có thể thiếu một số tính năng nâng cao được tìm thấy trong các framework khác.
11. IBM Watson
IBM Watson là một bộ dịch vụ Trí tuệ Nhân tạo và học máy được cung cấp bởi IBM. Nó cung cấp các công cụ và giải pháp để xây dựng và triển khai các ứng dụng dựa trên Trí tuệ Nhân tạo, bao gồm xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính và dự đoán phân tích.
Nó có thể dễ dàng tích hợp với IBM Cloud để triển khai một cách liền mạch. Hơn nữa, các khả năng Trí tuệ Nhân tạo mạnh mẽ trong bộ dịch vụ IBM Watson được hỗ trợ bởi kiến thức của IBM. Tuy nhiên, việc định giá có thể là một vấn đề đối với các doanh nghiệp nhỏ cần các giải pháp Trí tuệ Nhân tạo toàn diện và dịch vụ tư vấn.
10. Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)
Microsoft Cognitive Toolkit, hoặc CNTK, là một framework Trí tuệ Nhân tạo học sâu miễn phí và mã nguồn mở được phát triển bởi Microsoft. Nó nổi tiếng với hiệu suất của nó, đặc biệt trên các hệ thống đa GPU, và phù hợp cả cho nghiên cứu lẫn triển khai sản xuất.
Nó được ưa chuộng bởi nhiều nhà nghiên cứu, nhà khoa học dữ liệu và nhà phát triển làm việc trên các dự án học sâu với khả năng truy cập vào phần cứng mạnh mẽ vì nó rất hiệu quả, đặc biệt trong việc đào tạo các mô hình lớn. Nó cũng hỗ trợ nhiều loại mạng nơ-ron, bao gồm mạng truyền thẳng và mạng đệ quy; thêm vào đó, nó cung cấp một API Python để sử dụng dễ dàng.
Tuy nhiên, bạn nên nhận thức rằng Microsoft CNTK có thể có độ cong học lớn hơn so với các framework thân thiện với người mới bắt đầu.
9. DL4J (Deeplearning4j)
DL4J, viết tắt của Deeplearning4j, đề cập đến một framework học sâu mã nguồn mở được thiết kế đặc biệt cho các nhà phát triển Java và Scala. Nó cung cấp một bộ công cụ toàn diện để xây dựng và triển khai các mạng nơ-ron sâu trong các ứng dụng dựa trên Java.
DL4J được thiết kế cho Java và Scala, làm cho nó phù hợp cho các ứng dụng cấp doanh nghiệp. Framework này cũng hỗ trợ tính năng tính toán phân tán, giúp tăng tính mở rộng. Nền tảng này bao gồm nhiều loại mạng nơ-ron và các công cụ tiền xử lý. Tuy nhiên, nó có một cộng đồng nhỏ hơn so với các framework dựa trên Python.
8. Theano
Theano là một thư viện học máy tính toán số mã nguồn mở dành cho Python. Mặc dù nó không còn được phát triển một cách tích cực, nhưng nó đã đóng một vai trò quan trọng trong những ngày đầu của học sâu.
Tại sao lại như vậy? Trước hết, nó có một thư viện toán học biểu tượng hiệu quả. Theano cũng thích hợp cho mục đích giáo dục. Mặc dù một số dự án hiện tại có thể vẫn sử dụng nó, nhưng nó không còn được duy trì hoặc cập nhật một cách tích cực nữa.
7. MXNet
MXNet là một framework học sâu mã nguồn mở nổi tiếng với hiệu suất và khả năng mở rộng của nó. Ngoài ra, MXNet hiệu quả cho cả nghiên cứu và sản xuất. Nó có sự hỗ trợ từ cộng đồng và ngành công nghiệp đang tăng lên, nhưng cộng đồng của nó nhỏ hơn so với TensorFlow và PyTorch.
6.Caffe
Caffe là một framework học sâu mã nguồn mở. Nó nổi tiếng với tốc độ và hiệu suất của nó trong các nhiệm vụ thị giác máy tính, hỗ trợ nhiều kiến trúc học sâu khác nhau. Caffe được tối ưu hóa cho các ứng dụng thị giác máy tính và tốt cho việc triển khai trên các thiết bị nền tảng. Tuy nhiên, khi lựa chọn nó, bạn nên xem xét tính linh hoạt hạn chế của nó đối với các nhiệm vụ không liên quan đến thị giác.
5. XGBoost
Đây là một framework tăng cường dựng cời mã nguồn mở nổi tiếng với hiệu suất và hiệu suất của nó. Các nhà thực hiện dữ liệu làm việc với dữ liệu có cấu trúc và các vấn đề phân loại/phân loại thường chọn nó.
Framework Trí tuệ Nhân tạo này xuất sắc trong các nhiệm vụ dữ liệu có cấu trúc và được sử dụng rộng rãi trong các cuộc thi khoa học dữ liệu. XGBoost nổi tiếng với hiệu suất xuất sắc trên dữ liệu bảng. Framework này hỗ trợ nhiều ngôn ngữ lập trình, được duy trì tốt và phát triển một cách tích cực. Tuy nhiên, bạn nên hiểu rằng XGBoost không được thiết kế cho các nhiệm vụ học sâu.
4. Keras
Keras là một giao diện ứng dụng lập trình cấp cao mã nguồn mở chạy trên nền TensorFlow hoặc các framework khác. Nó thân thiện với người dùng và dễ học, giúp đơn giản hóa quá trình làm việc với các mô hình học sâu. Hơn nữa, nó rất lý tưởng cho việc thử nghiệm nhanh chóng. Bạn chỉ cần nhớ rằng Keras có thể thiếu một số tính năng nâng cao cho các nhiệm vụ phức tạp.
3. Scikit-Learn
Scikit-Learn là một thư viện Python cho học máy. Đây là một công cụ mã nguồn mở và thân thiện với người mới bắt đầu cung cấp khả năng khai thác dữ liệu và học máy, cùng với tài liệu và hướng dẫn chi tiết. Scikit-Learn rất phù hợp cho các dự án nhỏ và thử nghiệm mô hình nhanh chóng, nhưng có thể không phải là sự lựa chọn tốt nhất cho các nhiệm vụ học sâu.
2. Torch
Torch là một thư viện học máy mã nguồn mở nổi tiếng với đồ thị tính toán động và được ưa chuộng bởi các nhà nghiên cứu. Framework này xuất sắc cho việc tạo mẫu và thử nghiệm. Hơn nữa, nó được hỗ trợ bởi sự phát triển của cộng đồng ngày càng tăng, với các công cụ như PyTorch được xây dựng trên thư viện.
Các nhà nghiên cứu và nhà phát triển ưa chuộng tính linh hoạt và thử nghiệm có thể áp dụng Torch, nhưng hãy nhớ rằng nó có thể không phù hợp cho triển khai sản xuất như TensorFlow.
1. TensorFlow
TensorFlow là một framework học sâu mã nguồn mở được phát triển bởi Google. Nó nổi tiếng với tính linh hoạt và khả năng mở rộng, làm cho nó phù hợp cho nhiều ứng dụng Trí tuệ Nhân tạo. Framework này có một cộng đồng lớn và tích cực và được trang bị tài liệu và hướng dẫn chi tiết.
Nó cũng hỗ trợ triển khai trên nhiều nền tảng khác nhau. Tuy nhiên, độ cong học của TensorFlow có thể khá cao đối với người mới bắt đầu.
Kết luận
Chúng tôi đã trình bày một số framework, thư viện và các công cụ Trí tuệ Nhân tạo phổ biến nhất để bạn xem xét. Bạn cũng có thể kiểm tra Top 5 công cụ Trí tuệ Nhân tạo cho khoa học dữ liệu để biết thêm về cách tăng hiệu suất của quy trình xử lý dữ liệu của bạn.
Đối với một người thực hiện dữ liệu mới, việc lựa chọn một trong các framework hoặc thư viện Trí tuệ Nhân tạo phù hợp là quan trọng đối với sự phát triển chuyên nghiệp và thành công của dự án của bạn. Mặc dù không có giải pháp một kích cỡ vừa vặn cho tất cả, hãy xem xét yêu cầu của dự án của bạn, sự quen thuộc của bạn với framework và các tài nguyên có sẵn trong cộng đồng.
Tóm lại, TensorFlow và PyTorch là lựa chọn tuyệt vời cho các dự án học sâu, với TensorFlow cung cấp tính mở rộng và PyTorch nhấn mạnh tính linh hoạt. Scikit-Learn là công cụ phù hợp cho các nhiệm vụ học máy truyền thống, trong khi Keras cung cấp một điểm khởi đầu thân thiện với người dùng cho học sâu. XGBoost xuất sắc trong các vấn đề dữ liệu có cấu trúc, Caffe là sự lựa chọn hàng đầu cho thị giác máy tính, và MXNet cung cấp tính hiệu suất và khả năng mở rộng. Hãy nhớ rằng Theano, mặc dù không còn được phát triển một cách tích cực, vẫn có thể hữu ích trong một số bối cảnh giáo dục cụ thể.
Cuối cùng, framework hoặc thư viện Trí tuệ Nhân tạo tốt nhất là cái phù hợp với nhu cầu cụ thể của bạn và giúp bạn đạt được mục tiêu của mình như một người thực hiện dữ liệu mới. Vì vậy, hãy nắm chặt tay áo và mở cửa vào thế giới Trí tuệ Nhân tạo, và bắt đầu xây dựng phần mềm thông minh với các công cụ đúng đắn.
