Python có được sử dụng cho máy học không?

Học máy (ML) là một loại lập trình cho phép máy tính tự động học hỏi từ dữ liệu được cung cấp cho chúng và cải thiện từ kinh nghiệm mà không cần lập trình có chủ ý

Nó dựa trên các thuật toán phân tích dữ liệu, tìm hiểu và phân tích chúng, đồng thời đưa ra dự đoán hoặc quyết định thông minh theo cách tự trị

khóa học liên quan. Khóa học máy Python

Với đặc tính thông minh này của Machine Learning, nó thường được thay thế bằng Trí tuệ nhân tạo (AI)

Tuy nhiên, chính xác mà nói, ML chỉ là một tập hợp con của trí tuệ nhân tạo. Machine Learning đơn giản là AI được áp dụng dựa trên ý tưởng rằng máy móc cần được cấp quyền truy cập vào dữ liệu để chúng tự học và phân tích dữ liệu đó

Tại sao lại dùng Python cho Machine Learning?

Bạn có thể yêu cầu. Ngôn ngữ lập trình tốt nhất để sử dụng cho máy học là gì?

Nếu bạn tiếp tục đọc, bạn sẽ biết tại sao Python cho Machine Learning là lựa chọn hàng đầu của bạn

1. Python rất dễ hiểu

Xin nhắc lại, Machine Learning chỉ đơn giản là nhận dạng các mẫu trong dữ liệu của bạn để có thể tự cải thiện và đưa ra quyết định thông minh

Python là ngôn ngữ lập trình phù hợp nhất cho việc này vì nó dễ hiểu và bạn có thể tự đọc

Tính dễ đọc, không phức tạp và khả năng tạo nguyên mẫu nhanh khiến nó trở thành ngôn ngữ phổ biến đối với các nhà phát triển và lập trình viên trên toàn thế giới

2. Python đi kèm với một số lượng lớn thư viện

Nhiều thư viện sẵn có này dành cho Học máy và Trí tuệ nhân tạo, đồng thời có thể dễ dàng áp dụng ngay lập tức

Một số thư viện là

• scikit-learning để khai thác, phân tích dữ liệu và Học máy;
• Tensorflow, một thư viện mạng thần kinh cấp cao;
• pylearn2 cũng lý tưởng cho khai thác dữ liệu và Học máy, nhưng linh hoạt hơn scikit-learning

3. Python cho phép triển khai dễ dàng và mạnh mẽ

Điều khiến Python trở thành một trong những lựa chọn hàng đầu cho Machine Learning là khả năng triển khai dễ dàng và mạnh mẽ của nó

Với các ngôn ngữ lập trình khác, người mới bắt đầu viết mã hoặc sinh viên cần làm quen với ngôn ngữ này trước khi có thể sử dụng nó cho ML hoặc AI

Đây không phải là trường hợp của Python. Ngay cả khi bạn chỉ có kiến ​​thức cơ bản về ngôn ngữ Python, bạn vẫn có thể sử dụng if cho Machine Learning vì có rất nhiều thư viện, tài nguyên và công cụ dành cho bạn

Ngoài ra, bạn sẽ tốn ít thời gian hơn để viết mã và gỡ lỗi trên Python so với trên Java hoặc C++

Nói chung, các lập trình viên ML và AI thà dành thời gian xây dựng các thuật toán và phương pháp phỏng đoán của họ hơn là sửa mã của họ để tìm các lỗi cú pháp

4. Cú pháp thân thiện và khả năng đọc ở cấp độ con người

Python là một ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng sử dụng kịch bản hiện đại và cú pháp thân thiện

Được thiết kế với khả năng đọc gần như ở cấp độ con người, bản chất kịch bản của Python cho phép các lập trình viên và lập trình viên kiểm tra giả thuyết của họ và chạy các thuật toán của họ rất nhanh

Đây là lý do tại sao các ngôn ngữ lập trình cấu trúc như Java, Perl và C ++ yêu cầu mã hóa cứng thường không được ưa chuộng cho Machine Learning

Tóm lại, cho dù bạn là một lập trình viên có kinh nghiệm hay người mới bắt đầu viết mã, bạn có thể làm rất nhiều thứ với Python, điều này rất lý tưởng để thực hiện một loạt các tác vụ Machine Learning phức tạp.

Tất cả những lý do được đề cập ở trên khiến Python trở thành một kỹ năng ngôn ngữ được ưa thích và tìm kiếm trong thế giới CNTT

5. Cộng đồng

Cuối cùng, Python cung cấp hỗ trợ rộng rãi. Bởi vì rất nhiều người, cả lập trình viên và người dùng bình thường, xem Python như một tiêu chuẩn, nên cộng đồng hỗ trợ của nó rất lớn, càng làm tăng mức độ phổ biến của Python.

Dự án trí tuệ nhân tạo khác với dự án phần mềm truyền thống. Sự khác biệt nằm ở ngăn xếp công nghệ, các kỹ năng cần thiết cho các dự án dựa trên AI và nhu cầu nghiên cứu chuyên sâu. Để thực hiện nguyện vọng AI, bạn cần sử dụng ngôn ngữ lập trình ổn định, linh hoạt và có sẵn các công cụ. Python cung cấp tất cả những thứ này, đó là lý do tại sao chúng ta thấy nhiều dự án Python AI ngày nay

Python tạo điều kiện cho các nhà phát triển tăng sự tự tin và năng suất về phần mềm đang phát triển của họ từ phát triển đến triển khai và bảo trì. Lợi ích của việc biến Python trở thành giải pháp hoàn hảo cho các dự án dựa trên AI và học máy bao gồm tính đơn giản và nhất quán, tính linh hoạt, quyền truy cập vào các thư viện và khuôn khổ AI và máy học (ML) mạnh mẽ, tính độc lập của nền tảng và cộng đồng lớn. Những điều này làm tăng sự phổ biến của ngôn ngữ

vì vậy bạn không phải điền vào biểu mẫu trên các bài viết trong tương lai

Xem thêm. Tại sao Python cần thiết cho phân tích dữ liệu

Một hệ sinh thái thư viện tuyệt vời

Lựa chọn tốt các thư viện là một trong những lý do chính tại sao Python là ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất của AI. Thư viện là một mô-đun hoặc nhóm các mô-đun được phát hành từ các nguồn khác nhau (PyPi). Nó bao gồm một đoạn mã viết sẵn cho phép người dùng sử dụng một chức năng cụ thể hoặc thực hiện các hoạt động khác nhau. Thư viện Python cung cấp các mục cấp cơ sở, vì vậy các nhà phát triển không phải viết mã từ đầu mỗi lần

Học máy yêu cầu xử lý dữ liệu liên tục và thư viện Python cho phép bạn truy cập, xử lý và chuyển đổi dữ liệu của mình. Đây là một số thư viện rộng lớn nhất có sẵn cho AI và ML

• Scikit-learning để xử lý các thuật toán ML cơ bản như phân cụm, hồi quy logistic và tuyến tính, hồi quy và phân loại
• Pandas được sử dụng để phân tích dữ liệu và cấu trúc nâng cao. Nó cho phép bạn hợp nhất và lọc dữ liệu cũng như thu thập dữ liệu từ các nguồn bên ngoài khác (chẳng hạn như Excel)
• Keras được sử dụng để học sâu. Ngoài CPU của máy tính, nó còn sử dụng GPU, cho phép tính toán và tạo mẫu nhanh chóng
• TensorFlow được sử dụng để điều khiển sự hiểu biết sâu sắc bằng cách xây dựng, đào tạo và sử dụng mạng thần kinh nhân tạo sử dụng các tập dữ liệu quan trọng

Nền tảng độc lập

Python rất dễ sử dụng, dễ học và nó cũng rất linh hoạt. Điều đó có nghĩa là Python, được sử dụng để phát triển máy học, có thể chạy trên tất cả các nền tảng, bao gồm Windows, Linux, Unix, macOS và 21 nền tảng khác. Để chuyển quy trình từ nền tảng này sang nền tảng khác, nhà phát triển thực hiện một số thay đổi nhỏ và sửa đổi một vài dòng mã để tạo mã thực thi cho nền tảng đã chọn. Các nhà phát triển có thể sử dụng các gói phần mềm như PyInstaller để chuẩn bị mã để chạy trên các nền tảng khác nhau. Điều đó giúp tiết kiệm thời gian và tiền bạc khi thử nghiệm trên các nền tảng khác và giúp quá trình này trở nên dễ dàng và thuận tiện hơn.

Đơn giản và nhất quán

Mã Python dễ hiểu và dễ đọc. ML và AI hỗ trợ các thuật toán phức tạp và quy trình công việc phổ biến, nhưng tính dễ sử dụng của Python cho phép các nhà phát triển tạo ra các hệ thống đáng tin cậy. Các nhà phát triển không cần tốn năng lượng và thời gian cho các kỹ thuật ngôn ngữ mà có thể tìm ra các vấn đề về Machine Learning. Một lý do khác thu hút các nhà phát triển sử dụng Python là tính đơn giản và dễ học của nó. Python được viết bằng mã đơn giản và có thể dễ dàng tạo các mô hình cho máy học

Đối với một số lập trình viên, ưu điểm lớn của Python là nó trực quan hơn các ngôn ngữ lập trình khác. Các tính năng khác nhau, các khung web, thư viện và chức năng Python khác nhau giúp đơn giản hóa các ứng dụng là những lợi thế. Python dường như là một nơi tuyệt vời để cộng tác khi một số nhà phát triển tham gia vào một dự án. Đó là một ngôn ngữ phổ quát có thể thực hiện nhiều tác vụ học máy phức tạp. Các nhà phát triển có thể nhanh chóng phát triển một nguyên mẫu và thử nghiệm sản phẩm của họ cho mục đích học máy

Tùy chọn trực quan tốt

Chúng tôi đã đề cập rằng Python đi kèm với nhiều thư viện, một số trong đó là những công cụ trực quan tuyệt vời. Tuy nhiên, các nhà phát triển AI cần chỉ ra rằng điều quan trọng là phải biểu diễn dữ liệu ở định dạng mà con người có thể đọc được trong AI, học sâu và học máy.

Các thư viện như Matplotlib cho phép các nhà khoa học dữ liệu tạo biểu đồ, biểu đồ và sơ đồ để cải thiện khả năng hiểu, hiển thị và trực quan hóa dữ liệu. Các giao diện lập trình ứng dụng khác nhau giúp đơn giản hóa quy trình trực quan hóa và giúp tạo báo cáo rõ ràng

Rào cản gia nhập thấp

Thế giới đang thiếu lập trình viên. Python là một ngôn ngữ dễ học – rào cản gia nhập rất thấp. Nhiều nhà khoa học dữ liệu có thể học Python nhanh chóng để tham gia vào các dự án máy học. Tin hay không thì tùy, Python giống tiếng Anh đến mức dễ hiểu. Nhờ cấu trúc cụm từ đơn giản, bạn có thể tự tin sử dụng các hệ thống phức tạp

Hỗ trợ cộng đồng lớn

Python có một cộng đồng người dùng lớn trên toàn thế giới và những cộng đồng này luôn hữu ích khi xảy ra lỗi mã hóa. Ngoài một nhóm lớn những người ủng hộ, nó còn có nhiều cộng đồng, diễn đàn và nhóm nơi các lập trình viên có thể đăng câu hỏi về ngôn ngữ để giúp đỡ lẫn nhau. Có một cộng đồng nhà phát triển tích cực rất hữu ích để giải quyết các lỗi mã hóa. Các nhóm và cộng đồng này bao gồm Python. org, GitHub và Stack Overflow

Tính linh hoạt

Python rất dễ sử dụng và hỗ trợ nhiều thư viện và framework khác nhau, giúp ngôn ngữ này trở nên linh hoạt hơn. Tuy nhiên, nó hoạt động trong hai loại

1. phát triển web
2. học máy

Người ta có thể nói rằng có nhiều thiết bị khác mà Python không thể đứng vững. Chẳng hạn, có thể khó lập trình các ứng dụng cấp phần cứng hoặc hệ điều hành trong đó và có thể khó cung cấp ngôn ngữ này cho giao diện người dùng SPA. Tuy nhiên, nó hoạt động rất tốt trên phụ trợ

khả năng đọc

Python rất dễ đọc và dễ hiểu, vì vậy các nhà phát triển Python không gặp vấn đề gì trong việc hiểu, sửa đổi, sao chép hoặc dán mã ngang hàng. Không có nhầm lẫn, lỗi hoặc mô hình không nhất quán khi sử dụng Python. Điều đó tạo điều kiện trao đổi hiệu quả các thuật toán, công cụ và ý tưởng giữa các chuyên gia AI và máy học. Các công cụ như IPython cung cấp các tính năng khác như thử nghiệm, gỡ lỗi và hoàn thành tab để đơn giản hóa quy trình làm việc của bạn. Đó là lý do tại sao danh mục máy học của Python là tương lai của lập trình

ngày càng phổ biến

Python đang trở thành ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất thế giới. Nó là sự lựa chọn của nhiều thương hiệu nổi tiếng (như Google, Amazon, Quora, Facebook và Netflix) vì tính đơn giản, linh hoạt và dễ bảo trì của nó. Chúng thường được sử dụng cho một số công nghệ thú vị và sáng tạo nhất, chẳng hạn như trí tuệ nhân tạo, máy học và người máy

Python đang có nhu cầu cao trong các trường đại học và nó đã trở thành ngôn ngữ nhập môn phổ biến nhất. Nó được học bởi các nhà phát triển lành nghề, những người muốn mở rộng bộ kỹ năng của họ. Ngày càng có nhiều công ty và mọi người đang sử dụng Python. Nhiều tài nguyên hơn đã được tạo xung quanh nó để giúp các nhà phát triển hoàn thành các tác vụ phức tạp mà không gặp phải sự cố mã hóa

Python hay C++ tốt hơn cho máy học?

Python có cần thiết cho máy học không?

Python hay C# tốt hơn cho máy học?