5 Thư Viện Python Hữu Ích Cho Các Dự Án Machine Learning 2022

Python là một trong những ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất và được biết đến với cú pháp đơn giản và bộ sưu tập thư viện khổng lồ. Nó giúp các nhà phát triển xây dựng các ứng dụng viết ít dòng mã hơn và làm cho chúng hiệu quả hơn. Do tính đơn giản của Python, nhiều nhà phát triển đã bắt đầu tạo các thư viện mới cho học máy. Hãy xem năm thư viện python hữu ích cho các dự án machine learning.

Table of Contents

• Thư viện Python cho machine learning
  • 1. Keras
  • 2. Numpy
  • 3. TensorFlow
  • 4. Scikit-Learn
  • 5. PyTorch

Thư viện Python cho machine learning

1. Keras

Keras là một trong những thư viện Python tuyệt vời cho việc học máy. Nó giúp việc thể hiện mạng nơ-ron dễ dàng hơn cùng với việc cung cấp một số tiện ích tốt nhất để biên dịch mô hình, xử lý tập dữ liệu, trực quan hóa đồ thị và hơn thế nữa.

Keras sử dụng Theano hoặc TensorFlow ở phần phụ trợ và cung cấp các mô hình di động hữu ích. Điều tốt nhất về thư viện này là - nó hỗ trợ hầu hết các mô hình của mạng nơ-ron - được kết nối đầy đủ, tích hợp, gộp, lặp lại, nhúng, v.v. Keras hiện đang được Netflix, Uber, Yelp, Instacart, Zocdoc, Square và nhiều người khác sử dụng .

2. Numpy

Numpy là một thư viện python machine learning phổ biến khác. Nó dễ sử dụng, tương tác và khá trực quan. Nó làm cho việc triển khai toán học phức tạp trở nên rất đơn giản. Numpy có thể được sử dụng để thể hiện hình ảnh, sóng âm thanh và các luồng thô nhị phân khác dưới dạng một mảng số thực theo chiều N.

Nó làm cho việc viết mã thực sự dễ dàng hơn và giúp nắm bắt các khái niệm. Các thư viện phổ biến như TensorFlow sử dụng nội bộ Numpy để thực hiện nhiều thao tác trên Tensor. Giao diện mảng là điểm nổi bật nhất của Numpy.

>>> Đọc thêm: Kết nối BigQuery với Python: Hướng dẫn đơn giản

3. TensorFlow

TensorFlow là một thư viện Python mã nguồn mở do Google phối hợp với Brain Team phát triển. TensorFlow được sử dụng để viết các thuật toán mới liên quan đến một số lượng lớn các phép toán tensor. Vì mạng nơ-ron có thể dễ dàng được biểu diễn dưới dạng đồ thị tính toán, chúng có thể được thực hiện như một chuỗi hoạt động trên Tensors bằng cách sử dụng TensorFlow. Hơn nữa, các tenxơ này là ma trận N chiều đại diện cho dữ liệu của bạn.

Không giống như Numpy và các thư viện khác, TensorFlow cho phép bạn dễ dàng hình dung từng phần của biểu đồ mà không phải là một tùy chọn khi sử dụng Numpy hoặc SciKit. Nó có thể dễ dàng đào tạo trên CPU cũng như GPU cho tính toán phân tán. TensorFlow được sử dụng trong hầu hết các ứng dụng Google dành cho học máy.

4. Scikit-Learn

Scikit là một trong những thư viện Python hữu ích nhất để làm việc với dữ liệu phức tạp. Nó được liên kết với NumPy và SciPy và đi kèm với nhiều tính năng hữu ích.

Thư viện Python này đã trải qua rất nhiều thay đổi gần đây. Một sửa đổi lớn là tính năng xác thực chéo, hiện cung cấp khả năng sử dụng nhiều hơn một chỉ số. Các phương pháp đào tạo khác như hồi quy hậu cần và các nước láng giềng gần nhất cũng đã nhận được một số cải tiến nhỏ.

Scikit-Learn cung cấp nhiều thuật toán để thực hiện các tác vụ học máy và khai thác dữ liệu tiêu chuẩn như giảm kích thước, phân loại, hồi quy, phân cụm, v.v.

5. PyTorch

PyTorch là một trong những thư viện máy phổ biến nhất được biết đến với các tính năng mở rộng của nó. Nó dựa trên Torch, một thư viện máy mã nguồn mở được triển khai bằng C với một trình bao bọc trong Lua.

PyTorch cho phép các nhà phát triển tạo đồ thị tính toán động và tính toán độ dốc tự động. Ngoài ra, nó cũng cung cấp các API phong phú để giải quyết các vấn đề ứng dụng liên quan đến mạng thần kinh.

Nó tạo điều kiện cho đào tạo phân tán bằng cách tối ưu hóa hiệu suất trong cả nghiên cứu và sản xuất. PyTorch chủ yếu được sử dụng cho các ứng dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Nó được coi là trụ cột của TensorFlow và ngày càng thu hút được nhiều sự chú ý.

Kết: Trên đây là một số kiến thức cơ bản về thư viện trong Python mà bạn cần phải nắm rõ khi lập trình Python. Bạn có thể tìm hiểu thêm thông tin về Python tại mục blog của Viện công nghệ thông tin T3H.