Top Các Thư Viện Python Sử Dụng Cho Lập Trình Trí Tuệ Nhân Tạo - Blog

Các thư viện phổ biến được dùng cho lập trình trí tuệ nhân tạo là gì? Một trong những lý do Python trở thành ngôn ngữ lý tưởng nhất cho việc lập trình AI là hệ sinh thái thư viện mà nó cung cấp. Các thuật toán và công cụ AI có thể được thực hiện dễ dàng với những thư viện này mà không đòi hỏi quá nhiều kỹ năng xử lý phức tạp.

Nếu đang muốn xây dựng những dự án về AI, chắc chắn bạn sẽ không thể bỏ qua danh sách những thư viện Python được sử dụng trong 3 ngành (Machine Learning, NLP và Neural Networks) dưới đây.

Mục lục

• 1. Machine Learning (Học máy)
  • 1.1 Scikit-learn
  • 1.2 TensorFlow
  • 1.3 XGBoost
  • 1.4 Matplotlib
• 2. Natural Language Processing (Xử lý ngôn ngữ tự nhiên)
  • 2.1 NLTK
  • 2.2 spaCy
  • 2.3 Gensim
• 3. Neural Networks (Mạng nơ-ron)
  • 3.1 FANN
  • 3.2 Ffnet
  • 3.3 PyTorch

1. Machine Learning (Học máy)

Được coi là lĩnh vực lập trình trí tuệ nhân tạo phổ biến nhất hiện nay (và thường bị nhầm tưởng chính là tất cả của AI), Machine Learning cho phép các chương trình máy tính tự học. Thông thường, các chương trình sẽ được con người thiết lập một tập hợp đầu vào đến một tập hợp đầu ra cụ thể. Trong khi đó, các thuật toán Machine Learning có thể học cách thực hiện điều này thông qua kinh nghiệm của chính chúng.

Quá trình tự học này có thể tạo ra nhiều ứng dụng khác nhau như xây dựng các bot cờ vua có thể tự dạy cách chơi cờ vua, hoặc tinh chỉnh các thuật toán đề xuất cho video và nội dung.

1.1 Scikit-learn

scikit-learn.org/stable

Được xây dựng bằng cách sử dụng các thư viện phổ biến như NumPy, SciPy và Matplotlib, Scikit-learn là một thư viện Python AI giúp triển khai các thuật toán máy học dễ dàng hơn. Nó có các thuật toán có sẵn để phân loại đối tượng, xây dựng hồi quy, nhóm các đối tượng tương tự thành tập hợp (phân cụm), giảm số lượng biến ngẫu nhiên, xử lý trước dữ liệu và thậm chí so sánh, chọn mô hình cuối cùng cho bạn.

1.2 TensorFlow

tensorflow.org

TensorFlow là một framework do Google tạo ra để làm cho các thuật toán Machine Learning (ML) và Deep Learning (DL) phức tạp có thể được tiếp cận với số đông. Để xây dựng các mô hình ML và DL, các lập trình viên cần sử dụng đồ thị luồng dữ liệu (data-flow graphs), trong đó mỗi node (hoặc nơ-ron) đại diện cho một phép tính cụ thể được chỉ định bởi lập trình viên đó.

Tiếp đến, bạn có thể chọn một trong nhiều thuật toán ML/DL đã được triển khai trong thư viện TensorFlow để thực thi. Vì các phép tính được viết bằng Python nhưng thực thi bằng C ++ (nhanh hơn nhiều so với Python), TensorFlow sẽ giúp bạn tiết kiệm thời gian và tăng tốc độ chương trình.

1.3 XGBoost

xgboost.readthedocs.io

XGBoost là viết tắt của cụm từ “Extreme Gradient Boosting”. Thư viện Python AI này tập trung vào việc giúp các lập trình viên phân loại dữ liệu và xây dựng hồi quy bằng cách sử dụng các thuật toán cây quyết định (decision-tree). Những cây này được cấu thành từ con của các mô hình hồi quy yếu hơn (đại diện cho các nhiệm vụ tính toán khác nhau).

Khi mô hình được huấn luyện, các mô hình hồi quy mới yếu hơn được thêm vào để “lấp đầy khoảng trống” cho đến khi không thể thực hiện được thêm cải tiến nào. Bằng cách làm này, XGBoost tăng đáng kể khả năng mở rộng và hiệu suất, giúp bạn theo kịp sự phát triển của chương trình.

1.4 Matplotlib

matplotlib.org

Matplotlib cho phép các lập trình viên trực quan hóa các tập dữ liệu với nhiều loại biểu đồ khác nhau. Nó được sử dụng phù hợp nhất cho việc khám phá và trình bày thông tin chi tiết về dữ liệu đã xử lý. Cho dù đó là biểu đồ tĩnh, động hay biểu đồ tương tác, Matplotlib đều giúp dữ liệu của bạn trở nên sống động. Điều này rất quan trọng với lập trình viên khi họ phải giao tiếp với các đối tượng không chuyên về kỹ thuật.

2. Natural Language Processing (Xử lý ngôn ngữ tự nhiên)

Natural Language Processing (NLP) đưa tất cả các khía cạnh của ngôn ngữ học vào một chương trình máy tính. Mục tiêu lớn nhất của NLP là giúp máy tính hiểu và giao tiếp với con người cũng như các máy móc khác. Điều đó không hề đơn giản, vì có rất nhiều quy tắc và thông tin ẩn cần được dạy rõ ràng cho máy móc. Để thu hẹp khoảng cách giữa con người và máy móc, NLP sử dụng mô hình phân tích cú pháp và ngữ nghĩa để tạo các câu chính xác và rút ra ý nghĩa từ chúng.

Một số ví dụ cho ứng dụng của NLP là chatbots, công cụ phân tích viết (chẳng hạn như Grammarly) và trợ lý thông minh trong điện thoại hay nhà của bạn.

2.1 NLTK

nltk.org

NLTK là viết tắt của “Natural Language Toolkit”. Đây là một thư viện AI của Python giúp cho ngôn ngữ học thông thường trở nên đơn giản qua nhiều chức năng và giao diện được xác định. Từ mã hóa và gắn thẻ văn bản, đến xác định các thực thể được đặt tên và thậm chí hiển thị các cây phân tích cú pháp, NLTK là một thư viện NLP có thể được sử dụng chung cho bất kỳ dự án liên quan đến ngôn ngữ nào.

2.2 spaCy

spacy.io

Thông qua API cực kỳ đơn giản, spaCy giúp xử lý một lượng lớn văn bản nhanh chóng và hiệu quả. Thư viện này cung cấp và tích hợp trình mã hóa, trình gắn thẻ, trình phân tích cú pháp, các vectors từ ngữ được đào tạo trước và các phương tiện nhận dạng thực thể được đặt tên vào một thư viện. Điều này giúp chương trình của bạn hiểu tất cả các khía cạnh của văn bản hoặc đơn giản là xử lý nó trước cho một trong các thư viện AI khác giải quyết sau.

2.3 Gensim

radimrehurek.com/gensim

Gensim hướng tới mục đích làm cho quá trình xác định chủ đề cơ bản của một đoạn văn bản (được gọi là topic modelling – mô hình chủ đề) trở nên dễ dàng hơn. Nó xử lý toàn bộ quy trình mô hình hóa, từ xử lý văn bản (thành dictionary of tokens – từ điển mã thông báo) đến xây dựng mô hình chủ đề mà không cần phải tải toàn bộ văn bản vào bộ nhớ.

3. Neural Networks (Mạng nơ-ron)

Mạng nơ-ron cho phép các chương trình sử dụng “bộ não” của chúng theo đúng nghĩa đen. Chúng sử dụng hệ thống các nodes (được mô phỏng theo các tế bào thần kinh trong não người), trong đó mỗi node đại diện cho một biến hoặc phép tính cụ thể. Một công việc cụ thể (khi chúng ta cần map một đầu vào đến một đầu ra cụ thể) bắt đầu từ một đầu vào nơ-ron trong hệ thống và có thể đi đến cuối. Kết quả được xử lý bằng cách lấy bất kỳ số lượng đường dẫn nào (các phép tính toán).

Các con đường dẫn đến một mapping gần hơn với đầu ra được củng cố và giữ lại; trong khi các con đường thất bại, không chính xác dần suy yếu và bị loại bỏ. Đây cũng chính là cách bộ não của con người hoạt động. Mạng nơ-ron có thể cho phép chúng ta triển khai các thuật toán nhận dạng khuôn mặt, dự đoán thời tiết hiệu quả hơn hoặc thậm chí mô phỏng các chiến dịch tiếp thị cho doanh nghiệp.

3.1 FANN

github.com/libfann/fann

Fast Artificial Neural Network Library, hay FANN, triển khai các mạng thần kinh nhân tạo trong C (đây là thứ làm cho nó nhanh hơn 150 lần so với các thư viện khác). Đồng thời, nó có thể được truy cập bằng một số ngôn ngữ khác nhau, bao gồm cả Python. FANN cực kỳ dễ sử dụng, cho phép tạo, huấn luyện và chạy mạng nơ-ron nhân tạo chỉ trong ba lệnh gọi hàm. Với tài liệu đáng tuyệt vời, khung đào tạo toàn diện và tính linh hoạt của tham số, FANN có thể được coi là một thư viện cần có trong mọi dự án sử dụng mạng nơ-ron.

3.2 Ffnet

github.com/mrkwjc/ffnet

Ffnet là một thư viện AI của Python để triển khai mạng Feed-forward (Mạng nơron truyền thẳng nhiều lớp). Nó sử dụng giao diện đồ hoạ người dùng để trực quan hóa tập dữ liệu đào tạo. Một lợi ích mạnh mẽ khác là tính năng chuẩn hóa dữ liệu tự động, giúp tiết kiệm rất nhiều thời gian trong giai đoạn xử lý trước quy trình làm việc của bạn. Ffnet triển khai các hàm cốt lõi của nó trong Fortran, dẫn đến tốc độ chương trình được cải thiện đáng kể (so với các giải pháp gốc của Python).

3.3 PyTorch

pytorch.org

PyTorch được xây dựng cho các tác vụ tính toán tensor (sử dụng tăng tốc GPU) và xây dựng mạng nơ-ron bền vững hơn trên hệ thống autograd dựa trên tape. Mạng nơ-ron mà PyTorch xây dựng không cần phải tạo lại mỗi khi trường hợp sử dụng thay đổi, do đó cải thiện tốc độ và khả năng mở rộng. Các trường hợp sử dụng chính của PyTorch nằm ở việc thay thế NumPy để sử dụng sức mạnh của GPU (so với CPU), giúp nó trở thành một nền tảng nghiên cứu học tập sâu có khả năng tùy chỉnh cao và nhanh chóng.

Python giúp cho việc phát triển AI trở nên dễ dàng và dễ tiếp cận đối với tất cả mọi người. Các thư viện Python giúp giảm khối lượng công việc của bạn và tăng tốc độ phát triển của chương trình một cách tối đa. Nếu muốn lập trình trí tuệ nhân tạo để tạo nên các dự án hiệu quả, bạn hãy ghi nhớ và học cách sử dụng thành thạo các thư viện kể trên trong thực tế.