Python đang trở nên phổ biến từng ngày và bắt đầu thay thế nhiều ngôn ngữ phổ biến trong ngành. Lý do chính cho sự phổ biến của công cụ Python là vì những lý do sau:
- Python được nhiều người biết đến là ngôn ngữ dành cho người mới bắt đầu vì tính đơn giản của nó.
- Python giúp các nhà phát triển làm việc hiệu quả hơn từ phát triển đến triển khai và bảo trì.
- Cú pháp của Python rất đơn giản và ở mức độ cao khi so sánh với Java, C và C ++. Do đó, các ứng dụng có thể được xây dựng với số lượng dòng ít hơn.
- Python có một bộ sưu tập lớn các thư viện.
Xem thêm: [Tại sao nói] Python là ngôn ngữ lập trình “nên học” đối với các data scientist trong thời đại 4.0 ?
Python cho Machine Learning và Data Science
Sự đơn giản của Python đã thu hút nhiều nhà phát triển xây dựng thư viện cho Machine Learning và Data Science. Bài viết này chúng tôi sẽ liệt kê 7 công cụ Python tốt nhất dành cho Machine Learning và Data Science.
1. Tensorflo
Bất kỳ ai tham gia vào các dự án học máy sử dụng Python đều phải nghe nói đến TensorFlow. Nó được phát triển tại Google bởi Brain Team. Hầu hết tất cả các Ứng dụng của Google đều sử dụng Tensorflow cho Học máy. Nếu bạn đang sử dụng ảnh của Google; hoặc tìm kiếm bằng giọng nói của Google thì gián tiếp bạn đang sử dụng các mô hình được tạo bằng Tensorflow.
Tensorflow chỉ là một khung tính toán để thể hiện các thuật toán liên quan đến số lượng lớn các hoạt động Tensor; vì mạng Neural có thể được biểu diễn dưới dạng đồ thị tính toán; mà chúng có thể được thực hiện bằng cách sử dụng Tensorflow như một chuỗi hoạt động trên Tensor. Tensors là ma trận N chiều đại diện cho Dữ liệu của chúng ta.
TensorFlow thể hiện một kiến trúc linh hoạt.
Nó cho phép các nhà phát triển Python triển khai tính toán cho một hoặc nhiều CPU hoặc GPU trong máy tính để bàn; thiết bị di động hoặc máy chủ mà không cần phải viết lại mã.
Ưu điểm chính của tensorflow là Song song, có nghĩa là đồ thị tính toán của bạn được thực hiện song song, bạn có toàn quyền kiểm soát việc thực thi và bạn có thể lên lịch các hoạt động khác nhau trên các bộ xử lý khác nhau như CPU, GPU….
Tensorflow về cơ bản được viết bằng C và C ++, nhưng có Giao diện người dùng phức tạp cho Python. Mã Python của bạn được biên dịch và sau đó chạy trên công cụ thực thi phân tán Tensorflow được phát triển bằng C và C ++. Tensorflow được tối ưu hóa về tốc độ, nó có thể sử dụng các kỹ thuật như XLA để có các hoạt động đại số tuyến tính nhanh hơn. Bạn có thể lấy Tensorflow bằng pip hoặc truy cập trang web này để xem hướng dẫn: https://www.tensorflow.org//?nav=true
Điểm nổi bật:
- Cho phép đào tạo nhiều mạng nơ-ron và nhiều GPU; làm cho các mô hình trở nên rất hiệu quả cho các hệ thống quy mô lớn
- Dễ dàng đào tạo trên CPU và GPU cho máy tính phân tán
- Tính linh hoạt trong khả năng hoạt động của nó; nghĩa là TensorFlow cung cấp tùy chọn lấy ra những phần bạn muốn và bỏ đi những phần bạn không muốn
- Mức độ hỗ trợ tuyệt vời của cộng đồng và nhà phát triển
- Không giống như các thư viện Python về khoa học dữ liệu khác; TensorFlow đơn giản hóa quá trình trực quan hóa từng phần của biểu đồ.
2. Numpy
NumPy là một thư viện Python cơ bản dành cho máy tính khoa học. Nó đi kèm với sự hỗ trợ cho một đối tượng mảng N-chiều mạnh mẽ và các chức năng phát sóng. Ngoài ra, NumPy còn cung cấp các phép biến đổi Fourier, khả năng số ngẫu nhiên và các công cụ để tích hợp mã C / C ++ và Fortran. Có kiến thức làm việc về NumPy là bắt buộc đối với các nhà phát triển full stack tham gia vào các dự án máy học sử dụng Python.
Mọi người cũng đọc: Phép nhân ma trận Numpy
Một thực tế thú vị là TensorFlow và một số thư viện Python học máy khác sử dụng NumPy bên trong để thực hiện nhiều hoạt động trên Tensors. Tính năng tốt nhất và quan trọng nhất của NumPy là giao diện mảng.
Điểm nổi bật:
- Dễ sử dụng và tương tác
- Đóng góp nguồn mở và hỗ trợ cộng đồng phong phú
- Đơn giản hóa quá trình triển khai toán học phức tạp
- Numpy dĩ nhiên là một trong những thư viện máy tính Khoa học và Toán học lớn nhất dành cho Python. Tensorflow và các nền tảng khác sử dụng Numpy nội bộ để thực hiện một số hoạt động trên Tensors. Một trong những tính năng quan trọng nhất của Numpy là giao diện Mảng.
- Giao diện này có thể được sử dụng để thể hiện hình ảnh, sóng âm thanh hoặc bất kỳ luồng nhị phân thô nào khác dưới dạng mảng số thực với N kích thước. Kiến thức về Numpy rất quan trọng đối với Học máy và Khoa học dữ liệu.
3. Keras
Keras là một trong những thư viện Machine learning thú vị nhất. Nếu bạn là người mới bắt đầu học Máy thì tôi khuyên bạn nên sử dụng Keras. Nó cung cấp một cách dễ dàng hơn để thể hiện mạng Neural. Nó cũng cung cấp một số tiện ích để xử lý bộ dữ liệu, biên dịch mô hình, đánh giá kết quả, trực quan hóa đồ thị và nhiều tiện ích khác.
Keras nội bộ sử dụng Tensorflow hoặc Theano làm phụ trợ. Cũng có thể sử dụng một số khung công tác mạng nơ ron mô đệm khác như CNTK. Nếu bạn đang sử dụng Tensorflow làm phụ trợ thì bạn có thể tham khảo sơ đồ kiến trúc Tensorflow được hiển thị trong phần Tensorflow của bài viết này. Keras chậm hơn khi so sánh với các thư viện khác vì nó xây dựng một đồ thị tính toán bằng cách sử dụng cơ sở hạ tầng phụ trợ và sau đó sử dụng nó để thực hiện các hoạt động. Các mô hình Keras có tính di động (mô hình HDF5) và Keras cung cấp nhiều tập dữ liệu được xử lý trước và các mô hình đào tạo trước như Inception, SqueezeNet, Mnist, VGG, ResNet, v.v.
Điểm nổi bật:
- Hoàn toàn dựa trên Python giúp gỡ lỗi và khám phá dễ dàng hơn
- Các mô hình mạng nơron có thể được kết hợp để phát triển các mô hình phức tạp hơn
- Chạy mượt mà trên cả CPU và GPU
- Hỗ trợ hầu hết các mô hình của mạng nơ-ron; bao gồm tích hợp, nhúng, kết nối đầy đủ, tổng hợp và lặp lại
4. Scikit-Learn
Được coi là một trong những thư viện Python tốt nhất để làm việc với dữ liệu phức tạp; Scikit-Learn được xây dựng dựa trên các thư viện Matplotlib, NumPy và SciPy. Thư viện Python học máy có một loạt các công cụ đơn giản; nhưng hiệu quả để hoàn thành các tác vụ khai thác và phân tích dữ liệu.
Scikit-Learn là một trong những thư viện Python phát triển nhanh nhất. Một số phương pháp đào tạo; chẳng hạn như hồi quy hậu cần và các nước láng giềng gần nhất; đã nhận được một số cải tiến nhỏ hơn so với các bản phát hành.
Một sửa đổi quan trọng khác được thực hiện cho các phiên bản mới nhất của Scikit-Learn là tính năng xác thực chéo; cho phép sử dụng nhiều hơn một chỉ số duy nhất. Scikit-Learn có một số thuật toán để thực hiện các tác vụ khai thác dữ liệu và machine learning; đặc biệt là phân loại, phân cụm, lựa chọn mô hình, giảm kích thước và hồi quy.
Điểm nổi bật:
- Khả năng trích xuất các tính năng từ hình ảnh và văn bản
- Có thể tái sử dụng trong một số ngữ cảnh
- Một số phương pháp để kiểm tra độ chính xác của các mô hình được giám sát trên dữ liệu không nhìn thấy
- Một loạt các thuật toán, bao gồm phân cụm, phân tích nhân tố, phân tích thành phần chính cho các mạng thần kinh không được giám sát.
5. Seaborn
Về cơ bản là một thư viện trực quan hóa dữ liệu cho Python; Seaborn được xây dựng dựa trên thư viện Matplotlib. Ngoài ra, nó được tích hợp chặt chẽ với cấu trúc dữ liệu Pandas. Thư viện trực quan hóa dữ liệu Python cung cấp một giao diện cấp cao để vẽ các biểu đồ thống kê.
Mục đích chính của Seaborn là hình ảnh hóa việc khám phá và hiểu dữ liệu. Các chức năng vẽ đồ thị theo hướng tập dữ liệu của nó hoạt động trên các mảng; và khung dữ liệu chứa toàn bộ tập dữ liệu. Thư viện lý tưởng để kiểm tra mối quan hệ giữa nhiều biến. Seaborn thực hiện nội bộ tất cả việc lập bản đồ ngữ nghĩa quan trọng; và tổng hợp thống kê để tạo ra các lô thông tin. Thư viện trực quan hóa dữ liệu Python cũng có các công cụ để chọn giữa các bảng màu hỗ trợ việc hiển thị các mẫu trong tập dữ liệu.
Điểm nổi bật:
- Ước tính tự động cũng như vẽ biểu đồ của các mô hình hồi quy tuyến tính
- Các góc nhìn thoải mái về cấu trúc tổng thể của các bộ dữ liệu phức tạp
- Dễ dàng xây dựng hình ảnh trực quan phức tạp; bằng cách sử dụng cấu trúc lưới ô
- Các tùy chọn để trực quan hóa các phân phối song biến hoặc đơn biến
- Hỗ trợ chuyên biệt để sử dụng các biến phân loại.
6. Gensim
Sử dụng máy học thống kê hiện đại; Gensim có thể được sử dụng để hoàn thành các nhiệm vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên; và lập mô hình chủ đề không có giám sát. Ngoài Python, thư viện NLP có thể được triển khai trong Cython để nâng cao hiệu suất và khả năng mở rộng.
Gensim được phát triển đặc biệt để xử lý các bộ sưu tập văn bản lớn; hoặc kho tài liệu, bằng cách truyền dữ liệu và các thuật toán trực tuyến gia tăng. Đặc điểm nổi bật nhất của Gensim là không giống như các sản phẩm cùng thời; nó không chỉ nhắm mục tiêu xử lý trong bộ nhớ.
Điểm nổi bật:
- Truyền phát song song triển khai các thuật toán doc2vec; fastText và word2vec
- Hỗ trợ phân bổ Dirichlet tiềm ẩn, phân tích ngữ nghĩa tiềm ẩn; phân tích nhân tử ma trận không âm, dự báo ngẫu nhiên và tf-idf.
7. SciPy
Thư viện SciPy Python đi kèm với một số mô-đun để tích hợp; đại số tuyến tính, tối ưu hóa và thống kê. Công cụ Python mã nguồn mở cho phép các nhà phát triển và kỹ sư làm việc với các phép biến đổi Fourier; bộ giải ODE, xử lý tín hiệu và hình ảnh,…. Mảng NumPy được SciPy sử dụng làm cấu trúc dữ liệu cơ bản. Tất cả các chức năng được cung cấp bởi các mô-đun con SciPy khác nhau đều được ghi chép đầy đủ. Do đó, thật dễ dàng để bắt đầu với thư viện học máy.
Điểm nổi bật:
- Dễ dàng xử lý các phép toán
- Cung cấp các quy trình số hiệu quả; chẳng hạn như tích hợp số và tối ưu hóa, sử dụng các mô-đun con
- Hỗ trợ xử lý tín hiệu
Lời kết
Trên đây, chúng tôi đã liệt kê ra 7 công cụ Python khóa học dữ liệu hàng đầu. Với sự phát triển của khoa học dữ liệu và Machine Learning; các thư viện khoa học dữ liệu Python thường xuyên có những cải tiến. Ngoài ra, các thư viện học máy Python mới đang được phát triển. Hoàn thành các dự án khoa học dữ liệu nhỏ hơn có thể yêu cầu sử dụng một thư viện khoa học dữ liệu Python duy nhất. Tuy nhiên, các dự án và khoa học dữ liệu chính thức đòi hỏi kiến thức hoạt động của một số thư viện khoa học dữ liệu Python.