Python nhanh chóng đạt được chỗ đứng trên một số lĩnh vực phát triển phần mềm. Với khả năng đọc và phụ trợ giàu có mã nguồn mở, các nhà phát triển thấy dễ dàng thực hiện và mạnh mẽ cùng một lúc. Một trong những lĩnh vực mà Python đã giành được quyền bá chủ thực sự là Machine Learning. Và để đạt được thành tựu này thì không thể thiếu sự góp sức từ các thư viện được sinh ra để hỗ trợ phân tích dữ liệu. Ngay cả khi Python chưa phải là ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất. Thì chắc chắn nó đã chiến thắng trong cuộc đua phát triển nhanh và được yêu thích nhất bởi có 1 số lượng lớn nhà phát triển đề cập đến nó như một ngôn ngữ lập trình tiếp theo mà họ muốn học.

Phạm vi sử dụng rộng rãi, việc làm quen và hiểu được nó không quá khó khiến nó trở thành một công cụ hoàn hảo để xử lý các ứng dụng phức tạp, tiên tiến bao gồm các thuật toán phức tạp và các công cụ phức tạp. Đó là lý do tại sao Python là một kết hợp tuyệt vời cho Machine Learning và phổ biến rộng rãi thông qua các giải pháp trí tuệ nhân tạo. Hôm nay chúng tôi muốn xem xét kỹ hơn các thư viện nguồn mở  cho phép cắt giảm thời gian và công sức mà các nhà phát triển phần mềm đưa vào các lĩnh vực khác nhau của công việc Machine Learning.

Pandas – Machine Learning

Một thư viện khoa học dữ liệu mã nguồn mở Python mạnh mẽ được triển khai trong các ứng dụng như GoogleMaps hoặc Uber. Nó được tạo ra bởi Wes McKinney để thu thập dữ liệu vào các cấu trúc đẹp và rõ ràng, cung cấp phân tích trực quan và dễ chịu. Pandas cung cấp hai loại đối tượng – DataFrame (loại hai chiều của bảng tính với các hàng và cột) và Sê-ri (một cột đơn) và nhiều phương thức để lọc, định hình lại, xoay vòng, đặt lại và lập bộ dữ liệu. Nó cũng làm cho công việc của bạn bớt phiền phức và ho-hum với việc tự động hóa việc căn chỉnh dữ liệu và rất nhiều tiện ích hữu ích khác. Hơn thế nữa, nó không chỉ thân thiện với người dùng mà Pandas còn đang chào đón nhiều loại dữ liệu đầu vào (bao gồm các tệp phẳng) như CSV, TSV, Excel, HDF, JSON, THML, SQL, HDF5 và tương thích với các gói Python khác để bạn có thể kết hợp với ví dụ Plotly để tạo biểu đồ tương tác trực tiếp từ khung dữ liệu.

Cộng đồng:

• Commits: 18 997
• Releases: 101
• Contributors: 1 431

Tensorflow – Machine Learning

Khi bạn nghĩ về Machine Learning, Google Google, điều mà có lẽ bạn nghĩ đến đầu tiên. Đó chỉ là vấn đề thời gian để nhận được một số công cụ ML đập vỡ từ người khổng lồ Mountain View. Và nó đã đến vào năm 2015 khi nhóm Google Brain phát hành thư viện cho nghiên cứu mạng lưới thần kinh sâu sắc. Mặc dù đây là mục đích chính của nó và trong một môi trường khoa học, TensorFlow cảm thấy giống như cá trong nước, gói này tìm thấy rất nhiều ứng dụng kinh doanh. Một lợi thế chính của thư viện này là hỗ trợ tính toán phân tán, trở nên tiện dụng khi các biểu đồ cần được tính toán trên các quy trình riêng biệt và các máy chủ khác nhau. Giống như Pandas, Tensorflow thích làm việc theo nhóm với các gói khác. Trong công ty của Keras, một API tối giản nhưng có thể mở rộng hoàn hảo để tạo mẫu hiệu quả và nghiên cứu nâng cao, quy trình xây dựng mạng lưới thần kinh có thể chỉ cần một vài dòng mã. Nó cũng có thể chạy nhiều nền tảng như CPU, GPU, TPU hoặc di động. Không có gì ngạc nhiên khi Tensorflow với tất cả các tài sản của nó được áp dụng rộng rãi để nhận dạng giọng nói và nhận dạng đối tượng từ hình ảnh. Chỉ cần nhìn cách Airbbnb sử dụng nó để giúp phân loại ảnh danh sách của nó.

Cộng đồng:

• Commits: 50 845
• Releases: 79
• Contributors: 1 871

NumPy – Machine Learning

Loại giáo sư trong Machine Learning này – học bổng Python được phát minh bởi Jim Hugunin (tác giả của Numeric, tổ tiên của NumPy). Nó liên quan nhiều nhất đến các nhiệm vụ khoa học dữ liệu vì nó hỗ trợ làm việc với các mảng và ma trận đa chiều và cung cấp các hàm toán học nâng cao. Các cấu trúc của nó tạo điều kiện thao tác với dữ liệu trong Python thường được thu thập trong các danh sách không dễ chịu. Một bộ công cụ cho phép làm việc và tính toán dễ dàng trên các mảng hiệu suất cao. Nó thường xuyên so sánh với MATLAB cung cấp các tiện ích tương tự để chạy đại số tuyến tính hiệu quả và ma trận thao tác. Và nếu có một số hoạt động có thể được thực hiện ở những khu vực đó thì đó có lẽ là một khoảnh khắc để sử dụng thư viện SciPy, nơi chứa rất nhiều thói quen số tiện lợi và tiện lợi.

Cộng đồng:

• Commits: 19 813
• Releases: 151
• Contributors: 738

Theano – Machine Learning

Người bạn thân nhất của NumPy với vai trò khá giống nhau – xác định mảng đa chiều và thực hiện các biểu thức toán học được đánh giá và tối ưu hóa trên chúng. Theano ban đầu được phát triển bởi Viện thuật toán học tập Montreal tại Đại học Montréal năm 2007, do đó, nó là một trong những tiền thân trong lĩnh vực của mình – học sâu; Nó thường được sử dụng để xây dựng các mạng thần kinh với các thuật toán tiên tiến và đơn giản hóa toàn bộ quá trình tạo mô hình. Điều mà thực sự tuyệt vời là khả năng chạy hiệu quả trên cả kiến ​​trúc CPU và GPU.

Cộng đồng:

• Commits: 28 079
• Releases: 33
• Contributors: 334

Cuối cùng nhưng không kém phần khác biệt một chút trong danh sách có thể được coi là một quả anh đào trên bánh. Matplotlib, một đứa con tinh thần của John Hunter, là một thư viện tuyệt vời được thiết kế để cung cấp các hình ảnh 2D đơn giản và phong nha. Nó cố gắng biến những điều dễ dàng trở nên dễ dàng và những điều khó có thể bằng cách cung cấp một loạt các biểu đồ như đường thẳng, phân tán và sơ đồ gốc, biểu đồ, biểu đồ lỗi, biểu đồ phổ hoặc biểu đồ hình tròn. Với một chút nỗ lực, bạn cũng có thể tùy chỉnh các yếu tố khác như nhãn, truyền thuyết hoặc lưới. Matplotlib có thể sử dụng các loại bộ công cụ GUI khác nhau và nó thực hiện trên nhiều nền tảng.

Cộng đồng:

• Commits: 28 938
• Releases: 78
• Contributors: 793

Và những thư viện được liệt kê ở trên chỉ là một vài công cụ để giúp Machine Learning của bạn hoạt động trong Python tốt và mượt hơn.