10 thư viện máy học Python hàng đầu mọi thời đại

Là đứa con tinh thần của Guido Van Rossum, Python là một ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng đã tạo ra nhiều điều mới mẻ trong lĩnh vực khoa học máy tính. Động cơ chính của Guido Van Rossum khi phát triển Python là khai sinh ra một ngôn ngữ dễ đọc cũng như dễ học cho người mới bắt đầu - Guido đã thành công trên cả hai khía cạnh.

Nguồn hình ảnh: Google

Ngôn ngữ lập trình Python là lựa chọn hàng đầu cho các doanh nghiệp muốn chuyển sang lĩnh vực máy học và AI và sử dụng Khoa học dữ liệu. Nhờ có một số lượng lớn các thư viện, Python cũng đã trở thành lựa chọn hàng đầu của các nhà phát triển trong Cơ quan phát triển Python để thử những điều mới trong ngành.

Python có bộ sưu tập thư viện phong phú nhất từng được phát triển cho một ngôn ngữ. Nó cũng có một loạt các ứng dụng và là một ngôn ngữ có mục đích chung, có nghĩa là nó có thể được sử dụng để phát triển hầu hết các loại sản phẩm, cho dù đó là trang web, ứng dụng máy tính để bàn, ứng dụng phụ trợ hoặc phát triển các hệ thống thông minh.

Chúng tôi đang khám phá mười thư viện dành riêng cho việc triển khai học máy bằng ngôn ngữ Python.

1. Gấu trúc:

Pandas là một trong những thư viện thao tác dữ liệu được xây dựng tốt nhất trong danh sách này. Thư viện Pandas được thành lập tại công ty tài chính AQR và sau đó có nguồn mở theo yêu cầu của một trong những nhân viên của công ty, người đi đầu trong việc phát triển thư viện này.

Thư viện Pandas có những cách tốt nhất để xử lý dữ liệu và thao tác với các tập dữ liệu lớn. Các lập trình viên làm việc với các tập dữ liệu lớn trong miền học máy sử dụng thư viện để cấu trúc tập dữ liệu theo nhu cầu của doanh nghiệp. Hơn nữa, Pandas cũng có một ứng dụng tuyệt vời trong việc phân tích và thao tác dữ liệu.

2.NumPy:

NumPy là cách Python có khả năng tính toán số của nó. Python lần đầu tiên được phát triển mà không có quá nhiều khả năng tính toán số, điều này đã cản trở sự phát triển của nó. Tuy nhiên, các nhà phát triển đã đưa ra thư viện này và Python đã có thể trở thành một ngôn ngữ tốt hơn từ đó trở đi.

NumPy cung cấp rất nhiều tùy chọn tính toán số như các phép tính cho đại số tuyến tính, làm việc với ma trận và các tùy chọn tương tự. NumPy là một thư viện mã nguồn mở liên tục được cải tiến và cập nhật với các công thức mới hơn giúp việc sử dụng thư viện trở nên đơn giản. NumPy rất hữu ích trong các nỗ lực học máy như diễn đạt và làm việc với hình ảnh, mảng lớn và triển khai sóng âm thanh.

3.Matplotlib:

Matplotlib thường được sử dụng cùng với dữ liệu được tính toán bằng số và thống kê, một thư viện hữu ích để vẽ các loại biểu đồ, biểu đồ và đồ thị khác nhau. Nó là công cụ trong việc trực quan hóa dữ liệu và là sự lựa chọn cuối cùng để trực quan hóa dữ liệu và báo cáo khi sử dụng Python.

Matplotlib, khi được sử dụng cùng với NumPy và SciPy, có khả năng thay thế nhu cầu sử dụng ngôn ngữ thống kê MATLAB để phân tích và hiển thị dữ liệu.

Matplotlib cũng có số lượng tùy chọn cao nhất khi nói đến các công cụ trực quan và phân tích dữ liệu. Nó có thể giúp các nhà phát triển trình bày phân tích dữ liệu của họ theo cách hiệu quả hơn bằng cách sử dụng rất nhiều biểu đồ 2D và 3D, cũng như các sơ đồ vẽ khác.

4.PyTorch:

PyTorch được phát triển tại Facebook khi công ty muốn nhảy vào các công nghệ mới hơn và các ứng dụng Máy học. Nó chủ yếu được sử dụng trong các tác vụ tính toán phức tạp như xử lý hình ảnh và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Thư viện này chủ yếu được phát triển để tạo điều kiện cho các dự án quy mô lớn chủ yếu liên quan đến nghiên cứu và phát triển lĩnh vực học máy. Do đó, nó nhanh chóng và có khả năng thích ứng với các dự án luôn thay đổi.

PyTorch được sử dụng khi cần xử lý một lượng lớn dữ liệu và cũng có sẵn trên đám mây, loại bỏ nhu cầu thiết lập phần cứng đặc biệt để sử dụng nó. Đây là những lợi ích bổ sung của việc sử dụng thư viện học máy này trong dự án của bạn.

5.Dòng chảy căng:

TensorFlow là một thư viện tính toán số tuyệt vời khác trong hệ sinh thái Python. Được phát triển bởi nhóm Google Brain và được chuyển giao cho cộng đồng vào năm 2015, TensorFlow đã hoạt động đặc biệt tốt. Nhóm Google cũng cung cấp các bản cập nhật thường xuyên và các tính năng mới cho thư viện, giúp thư viện trở nên mạnh mẽ hơn từng ngày.

TensorFlow được sử dụng trong hầu hết các sản phẩm của Google có tích hợp công nghệ máy học. Đây là thư viện lựa chọn đầu tiên khi các nhà phát triển cần làm việc với mạng nơ-ron vì mạng nơ-ron chứa một số hoạt động tensor và thư viện này có hiệu quả cao trong việc thực hiện các hoạt động như vậy.

Thư viện này cũng là lựa chọn hàng đầu khi các nhà phát triển muốn xây dựng các mô hình có thể được triển khai nhanh chóng và hiệu quả. TensorFlow cho phép các nhóm phát triển và thử nghiệm các mô hình học máy của họ trên nhiều nền tảng và thiết bị khác nhau. Các đơn vị cũng có thể triển khai mô hình của họ trên đám mây và thu thập dữ liệu và thông tin chi tiết có ý nghĩa thông qua việc sử dụng TensorFlow.

6.Scikit-Tìm hiểu:

Một trong những thư viện máy học phổ biến nhất trên GitHub, SciKit-Learn cho phép các nhà phát triển thực hiện các phép tính khoa học, kỹ thuật và toán học một cách nhanh chóng.

Scikit-Learn được sử dụng trong hầu hết các chương trình và sản phẩm máy học. Nó có hầu hết các thuật toán học máy được thu thập để hoàn thiện. Nó bao gồm các thuật toán cho học máy có giám sát, không giám sát, thuật toán hồi quy, thuật toán phân loại hình ảnh và văn bản, cũng như thuật toán phân cụm.

SciKit-Learn là sự lựa chọn rõ ràng cho các nhà phát triển khi họ muốn cải thiện một sản phẩm hiện có hoặc hoạt động của nó bằng cách sử dụng dữ liệu trước đó.

7. Máy ảnh:

Nếu bạn muốn làm việc với mạng nơ-ron, Keras là thư viện tốt nhất dành cho bạn. Keras ban đầu được phát triển như một nền tảng cho mạng nơ-ron, nhưng theo thời gian và đạt được thành công lớn, sau đó nó đã được chuyển đổi thành một thư viện Python độc lập.

Keras chủ yếu được sử dụng trong các công ty công nghệ lớn như Uber, Netflix và Square để xử lý lượng lớn dữ liệu văn bản và hình ảnh đồng thời với độ chính xác tốt nhất. Keras được sử dụng trong các ứng dụng quy mô lớn vì nó cung cấp hỗ trợ tuyệt vời cho nhiều chương trình phụ trợ với độ ổn định và hiệu suất hoàn hảo.

8.Orange 3:

Orange3 là một thư viện Python được phát triển vào năm 1996 bởi các nhà khoa học tại Đại học Ljubljana. Orange3 rất được ưa chuộng trong cộng đồng vì đường cong học tập dễ quản lý hơn. Sự phát triển của Orange3 tập trung vào việc tạo ra các hệ thống khuyến nghị có độ chính xác cao. Ngày nay Orange3 đã mở rộng thành nhiều nhóm con khác nhau. Nó có thể được sử dụng để khai thác dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu cũng như tính toán số.

Điều phân biệt Orange3 là cấu trúc dựa trên tiện ích của nó. Với sự trợ giúp của cấu trúc này, các nhà phát triển có thể dễ dàng tạo ra các mô hình hoạt động tốt hơn và các mô hình này sau đó có thể được sử dụng để cung cấp các dự báo kinh doanh chính xác.

9.Khoa học:

SciPy là một thư viện Python khác tập trung vào việc cung cấp các phương pháp và hàm để tính toán chính xác. Thư viện SciPy là một phần của ngăn xếp SciPy nổi tiếng trong ngành.

SciPy được sử dụng nhiều trong các tính toán liên quan đến khoa học, toán học và kỹ thuật. Nó xuất sắc trong việc xử lý các phép tính phức tạp và do đó đã là tiền thân trong ngành. SciPy bao gồm NumPy, vì vậy bạn có thể chắc chắn rằng các tính toán từ SciPy sẽ có hiệu quả cao và siêu nhanh.

Hơn nữa, SciPy trực tiếp đảm nhận các chủ đề toán học nâng cao như thống kê, đại số tuyến tính, tương quan, tích phân và các phép tính số khác. Nó thực hiện tất cả những điều này với tốc độ chóng mặt, tăng hiệu suất tổng thể của các mô hình học máy được phát triển bằng SciPy.

10.Thano:

Theano chủ yếu được phát triển để giải quyết các phương trình toán học lớn và phức tạp không thể giải nhanh chóng. Các nhà nghiên cứu tại Viện Thuật toán Học tập Montreal đã đưa ra ý tưởng phát triển Theano.

Kể từ khi thành lập, nó đã luôn phải cạnh tranh với một số thư viện học máy tốt nhất. Tuy nhiên, Theano vẫn có hiệu quả sử dụng cao và có thể hoạt động đặc biệt tốt trên cả CPU và GPU. Theano cũng cho phép khả năng tái sử dụng mã trong các mô hình của nó, giúp nâng cao tốc độ phát triển tổng thể của một sản phẩm.

Việc sử dụng các thư viện như vậy là rất quan trọng để phát triển các sản phẩm tốt hơn và ổn định hơn. Nếu bạn muốn tạo hình ảnh trực quan từ phân tích dữ liệu của mình, bạn nên chọn thư viện Matplotlib vì các tùy chọn mở rộng mà nó cung cấp. Tuy nhiên, nếu bạn đang làm việc xung quanh tensors cũng như các phép tính số khác cần được xử lý ở tốc độ rất nhanh, bạn chắc chắn nên tiếp tục với TensorFlow.

Python là một ngôn ngữ có mục đích chung, nó đi kèm với tất cả các loại thư viện và mô-đun cung cấp các lợi ích bổ sung cho ngôn ngữ. Nếu học máy là miền cốt lõi của bạn, thì đây là một số thư viện học máy tốt nhất từng được xuất bản cho môi trường Python.

Giới thiệu về tác giả

Harikrishna Kundariya, là nhà tiếp thị, nhà phát triển, IoT, am hiểu về ChatBot & Blockchain, nhà thiết kế, đồng sáng lập, Giám đốc Công nghệ eSparkBiz. Kinh nghiệm trên 8 tuổi của anh ấy cho phép anh ấy cung cấp các giải pháp kỹ thuật số cho các công ty khởi nghiệp mới dựa trên IoT và ChatBot.

Nguồn: https://blog.ionixxtech.com/top-10-python-machine-learning-libraries-of-all-time/