Ngôn ngữ lập trình Python có rất nhiều thư viện và framework lớn thuận lợi cho việc viết code và phát triển khoa học máy tính. Python vốn là ngôn ngữ nổi tiếng về sự đơn giản không cầu kỳ, code dễ học, dễ đọc, cú pháp logic và ngắn gọn, còn Machine Learning liên quan đến các thuật toán cực kỳ phức tạp và quy trình làm việc nhiều giai đoạn nên ở đây, sự logic ngắn gọn và dễ dàng của Python đóng vai trò quan trọng trong việc tiết kiệm thời gian của các nhà phát triển.

Mặt khác, khi nói đến Data Science (Khoa học dữ liệu), Python cũng có các package đặc biệt dành cho các công việc lĩnh vực này như SciPy, NumPy hay Pandas tạo điều kiện cho việc phân tích dữ liệu và có thể dễ dàng tích hợp với các ứng dụng web.

Thêm nữa, Python đích thực là ngôn ngữ mã nguồn mở, bạn có thể tự do sử dụng và phân phối Python, thậm chí là dùng cho mục đích thương mại. Nhờ vậy mà Python có rất nhiều tài nguyên và tài liệu chất lượng cao cùng cộng đồng các nhà phát triển tích cực sẵn sàng cung cấp lời khuyên và hỗ trợ trong tất cả các giai đoạn của quá trình phát triển.

Vì vậy Quantrimang mời bạn cùng thảo luận về một số công cụ Python hữu ích cho cả ứng dụng Machine Learning và Data Science.

Công cụ Python dành cho Data Science

1. NUMBA

Numba là một trình biên dịch mã nguồn mở tối ưu hóa nhận biết NumPy, biên dịch cú pháp Python thành code máy sử dụng trình biên dịch LLVM được tài trợ bởi Anaconda. Numba ứng dụng trong Data Science giúp tăng tốc độ biên dịch code với NumPy Array. Được cung cấp một số Annotation, code Python có thể được tối ưu hóa để đạt được hiệu suất tương tự như C, C ++ và Fortran mà không phải thay đổi ngôn ngữ hoặc trình thông dịch.

2. CYTHON

Cython là một biến thể từ C của Python. Có thể nói rằng nó là tập cha của Python, có khả năng tạo các module Python tiêu chuẩn, cải thiện đáng kể tốc độ thực thi và hiệu suất. Về cơ bản, nó được thiết kế như một phần mở rộng của C cho Python để biên dịch code Python thành code C/C++ và được sử dụng trong sổ ghi chép Jupyter thông qua các chú thích nội tuyến.

3. DASK

Dask là một thư viện linh hoạt để tính toán song song trong Python. Khi sử dụng Numpy hay Pandas, đôi khi bạn phải đối mặt với vấn đề xử lý dữ liệu ở RAM, ở đây Dask dễ dàng xử lý vì nó mở rộng các giao diện sang các môi trường lớn hơn bộ nhớ hoặc phân tán, có thể chạy trên máy tính cục bộ hoặc thu nhỏ để chạy trên một cụm.

4. SCIPY

SciPy là một thư viện mã nguồn mở các thuật toán và các công cụ toán học cho Python, được xây dựng trên các đối tượng mảng NumPy tạo thành ngăn xếp NumPy bao gồm các công cụ như Pandas, SymPy và Matplotlib. SciPy cung cấp khá nhiều module tính toán từ đại số tuyến tính, tích phân, vi phân, nội suy đến xử lý ảnh, fourier transform…

Công cụ Python dành cho Machine Learning

1. SCIKIT-LEARN

Scikit-learn (viết tắt là sklearn) là một thư viện mã nguồn mở dành cho Machine Learning và cũng được sử dụng trong Data Science. Đây là công cụ rất mạnh mẽ và thông dụng với cộng đồng Python, được thiết kế trên nền NumPy và SciPy. Scikit-learn chứa hầu hết các thuật toán Machine Learning hiện đại nhất, đi kèm với documentations, luôn được cập nhật. Công cụ này cung cấp việc sử dụng API và tìm kiếm ngẫu nhiên dễ dàng. Nhưng lợi thế chính trong việc sử dụng Scikit-Learn, là tốc độ trong khi thực hiện các đánh giá khác nhau trong bộ dataset.

2. KERAS

Keras là một thư viện mã nguồn mở được viết bằng python cho neural network. Keras là một API bậc cao, được phát triển để thực hiện các mô hình deep learning nhanh và dễ dàng nhất có thể cho nghiên cứu, đã có giấy phép MIT cho các phần mềm mã nguồn mở. Công cụ này có thể sử dụng chung với các thư viện Deep Learning nổi tiếng như TensorFlow, CNTK, Theano.

Keras có một số ưu điểm như:

• Dễ sử dụng, xây dựng module nhanh.
• Có thể chạy trên cả CPU và GPU
• Hỗ trợ xây dựng CNN, RNN và có thể kết hợp cả 2.
• Khả năng mở rộng dễ dàng và làm việc với Python.

3. THEANO

Theano là một thư viện Python mã nguồn mở hỗ trợ các phép toán số học có thể chạy trên CPU hoặc GPU, được sử dụng để xây dựng và phát triển các mô hình Deep Learning. Theano cung cấp các cấu trúc và các phương pháp điều chỉnh mô hình rất thuận tiện sử dụng trên các hàm của thư viện Numpy để tính toán, có thể chạy trên kiến ​​trúc GPU ngoài CPU để đạt hiệu quả. Theano còn tạo code C một cách linh hoạt, thử nghiệm đơn vị rộng rãi và tự xác minh, tối ưu hóa tốc độ và độ ổn định. Đây là thư viện đầu tiên xây dựng và phát triển mô hình học theo mạng Nơron nhân tạo sử dụng kỹ thuật học sâu từ năm 2007 và được xem như một chuẩn công nghệ cho công nghệ Deep Learning trong cộng đồng nghiên cứu và phát triển.

Đây là danh sách của Quantrimang. Nếu bạn nghĩ rằng có một công cụ quan trọng nào đã bị bỏ lỡ trong danh sách này thì hãy bình luận bên dưới để TechTalk bổ sung nhé.