Matlab vs python cho máy học

Chúng ta thấy mình đang ở trong một thế giới đầy ắp dữ liệu. Nhiều công ty nỗ lực sử dụng dữ liệu để đảm bảo họ là một trong những công ty đầu tiên nhận biết và thích ứng với những thay đổi của thị trường. Python và Matlab là những ngôn ngữ lập trình chính được sử dụng để phân tích và xử lý lượng dữ liệu khổng lồ. Điều này đặc biệt đúng trong các lĩnh vực kỹ thuật, khoa học và tính toán.  

Nhiều cuộc tranh luận giữa Python và Matlab đã diễn ra về ngôn ngữ lập trình nào tốt hơn. Chúng tôi sẽ cố gắng tóm tắt những điểm khác biệt chính và giới thiệu cho bạn về Collimator, công cụ được xây dựng để khắc phục điểm yếu chính của Python (xem đoạn trích bên dưới) và hy vọng báo hiệu một bước ngoặt trong cuộc tranh luận

Tại sao Python lại phổ biến như vậy?

Theo TIOBE và PYPL Popularity of Programming Indices, Python là ngôn ngữ lập trình hàng đầu hiện nay. Điều này có thể bởi vì nó là ngôn ngữ lập trình mục đích chung cấp cao, miễn phí, mã nguồn mở, dễ học. Python thể hiện mình là một giải pháp cho phần lớn nhu cầu dữ liệu của thế giới và tự hào có một số tính năng chính bao gồm

1. Easy Syntax - Cú pháp của Python tương tự như tiếng Anh. Chỉ với vài giờ học Python, một nhà khoa học dữ liệu hoặc kỹ sư có thể dễ dàng tạo ra một mạng lưới thần kinh. Dưới đây là một ví dụ đơn giản với PyTorch

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
      super(Net, self).__init__()

      # First 2D convolutional layer, taking in 1 input channel (image),
      # outputting 32 convolutional features, with a square kernel size of 3
      self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, 3, 1)
      # Second 2D convolutional layer, taking in the 32 input layers,
      # outputting 64 convolutional features, with a square kernel size of 3
      self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, 3, 1)

      # Designed to ensure that adjacent pixels are either all 0s or all active
      # with an input probability
      self.dropout1 = nn.Dropout2d(0.25)
      self.dropout2 = nn.Dropout2d(0.5)

      # First fully connected layer
      self.fc1 = nn.Linear(9216, 128)
      # Second fully connected layer that outputs our 10 labels
      self.fc2 = nn.Linear(128, 10)

my_nn = Net()
print(my_nn)

2. Hiệu quả - Python hiệu quả; . Ngày nay, không có gì lạ khi các lập trình viên viết các giải pháp bằng Python và sau đó chuyển mã sang các ngôn ngữ khác. Dưới đây là một ví dụ trong đó Python sử dụng một nửa mã để tạo ra cùng một đầu ra khi so sánh với Java

3. Thư viện bên ngoài mạnh mẽ - Python có hơn 100.000 thư viện tiêu chuẩn nguồn mở mà các kỹ sư có thể sử dụng khi phát triển hệ thống của riêng họ. Các thư viện Python này bao gồm từ các thư viện xử lý dữ liệu bao gồm SciPy, NumPy và Matplotlib đến các thư viện dành riêng cho miền. Ví dụ về những thứ này bao gồm các thư viện AI như TensorFlow của Google và PyTorch của Facebook

4. Tính đa dạng - Python cũng đa dạng như cộng đồng tương tác với nó. Các nhóm khoa học dữ liệu tồn tại ở hầu hết mọi ngành, chức năng và công ty. Các nhóm này phụ thuộc rất nhiều vào Python để tiến hành phân tích dữ liệu bằng cách sử dụng số liệu thống kê hoặc thậm chí là AI và máy học

Xu hướng của Python so với MATLAB

MATLAB độc lập với nền tảng và nguồn gốc của nó nằm ở điện toán số. Giống như Python, nó trực quan và dễ sử dụng, đồng thời hộp công cụ Simulink của nó cung cấp một nền tảng trực quan phong phú để thao tác dữ liệu bằng đồ họa và lập mô hình cũng như trực quan hóa sơ đồ khối một cách dễ dàng. Tuy nhiên, không giống như Python, MATLAB là độc quyền và đắt tiền, dẫn đến một số nhà phân tích cho rằng MATLAB đang giảm dần mức độ phổ biến

Một số lý do tại sao bao gồm

‍1. Phạm vi hẹp - MATLAB ban đầu là một công cụ cho tính toán khoa học, do đó, nó có vẻ gần với ngôn ngữ kịch bản hơn là ngôn ngữ có mục đích chung cấp cao. Mặt khác, Python cung cấp tất cả sức mạnh toán học mà MATLAB tự hào, nhưng trong ngữ cảnh của một ngôn ngữ lập trình mục đích chung

2. Độc quyền - MATLAB là ngôn ngữ độc quyền hạn chế khả năng mọi người xây dựng trên ngôn ngữ đó. Python là nguồn mở và chức năng của nó đã được mở rộng thông qua các thư viện nguồn mở hữu ích như SciPy, NumPy và Matplotlib. Điều này làm cho mã hóa trong Python hiệu quả hơn nhiều

3. Tốc độ chậm - Mã MATLAB chia sẻ cấu trúc diễn giải giống như Python. Mã được chạy từng dòng bởi một trình thông dịch thay vì được biên dịch tất cả cùng một lúc. Kết quả là cả MATLAB và Python đều chậm hơn nhiều so với các ngôn ngữ được biên dịch như C++ và Java. Python biện minh cho sự thiếu hụt tốc độ đáng kể mà nó phải chịu bằng cách cực kỳ hiệu quả và linh hoạt. Paul Romer, giải Nobel Kinh tế 2018, đã nói điều đó tốt nhất khi ông viết, “9/10 lần hiệu suất chậm của Python không thành vấn đề. ”

Giới thiệu Collimator, một “Simulink cho Python”

Một lĩnh vực mà Python vẫn vắng mặt là mô phỏng GUI và phát triển dựa trên mô hình. Không có giải pháp dựa trên Python nào có thể cung cấp sự phong phú mà Simulink cung cấp. Trước sự bùng nổ của phần mềm nguồn mở, không có gì ngạc nhiên khi các công ty đã tung ra các công cụ như Scilab và Xcos để giải quyết vấn đề nhức nhối này. Mặc dù vậy, không có công cụ nào trong số này được áp dụng rộng rãi

Tại Collimator, mục tiêu của chúng tôi là xây dựng phần mềm kỹ thuật có thể được sử dụng cho thiết kế dựa trên mô hình và cho phép các kỹ sư viết mã theo cách họ cảm thấy thoải mái nhất. Do đó, môi trường phát triển của Collimator kết hợp nhuần nhuyễn Python với sơ đồ khối, giao diện người dùng đồ họa trên đám mây

Bạn có phải là kỹ sư điện, cơ khí, hệ thống hoặc phần cứng không?

MATLAB hay Python tốt hơn cho máy học?

MATLAB có tốt cho học máy không?

MATLAB có tốt cho trí tuệ nhân tạo không?