Python là ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất cho các dự án khoa học dữ liệu. Và ở khía cạnh khác, machine learning đang là một chủ đề thịnh hành trên toàn cầu những ngày này.
Thư viện Python machine learning đã trở thành ngôn ngữ thực hiện các thuật toán machine learning. Để nắm bắt được khoa học dữ liệu và machine learining, bạn cần học Python. Dưới đây là các thư viện Python machine learining hàng đầu để khám phá vào năm 2022.
TensorFlow
TensorFlow là một thư viện máy tính số mã nguồn mở cho machine learning dựa trên mạng nơ-ron nhân tạo. Nó được tạo ra bởi nhóm nghiên cứu Google Brain vào năm 2015 để sử dụng nội bộ trong các sản phẩm của Google. Sau đó, nó bắt đầu trở nên phổ biến đối với nhiều công ty và công ty khởi nghiệp như Airbnb, PayPal, Airbus, Twitter và VSCO bằng cách sử dụng nó trên hệ thống công nghệ của họ.
PyTorch
PyTorch là một trong những thư viện machine learning lớn nhất được thiết kế và phát triển bởi nhóm nghiên cứu AI của Facebook. Nó được sử dụng để xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính và các loại tác vụ tương tự khác. Nó được sử dụng bởi các công ty như Microsoft, Facebook, Walmart, Uber và những công ty khác.
Keras
Keras là một nền tảng thử nghiệm nhanh với các mạng nơ-ron sâu nhưng nó đã sớm có được một thư viện Python ML độc lập. Nó có một bộ công cụ ML toàn diện hỗ trợ các công ty như Square, Yelp, Uber và các công ty khác xử lý dữ liệu văn bản và hình ảnh một cách hiệu quả. Nó có giao diện thân thiện với người dùng và có hỗ trợ đa phụ trợ. Nó có một kiến trúc mô-đun có thể mở rộng.
Orage3
Orage3 là một gói phần mềm bao gồm các công cụ cho machine learining, khai thác dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu. Nó được phát triển vào năm 1996, các nhà khoa học tại Đại học Ljubljana đã tạo ra nó bằng C++. Các tính năng làm cho Orange3 đủ điều kiện vào danh sách này là mô hình dự đoán mạnh mẽ và thử nghiệm thuật toán, cấu trúc dựa trên tiện ích con và dễ học.
NumPy
Ban đầu, Python không được phát triển như một công cụ cho tính toán số. Sự ra đời của NumPy là chìa khóa để mở rộng khả năng của Python dưới dạng các hàm toán học, dựa trên đó các giải pháp machine learning sẽ được xây dựng. Sử dụng thư viện này có lợi vì khả năng tính toán mạnh mẽ, cộng đồng lập trình lớn và hiệu suất cao.
SciPy
Cùng với NumPy, thư viện này là một công cụ cốt lõi để hoàn thành các phép tính toán học, kỹ thuật và khoa học. Các lý do chính khiến các chuyên gia Python đánh giá cao SciPy là thư viện dễ sử dụng, khả năng tính toán nhanh và tính toán được cải thiện. SciPy được xây dựng dựa trên NumPy và có thể hoạt động trên các mảng của nó, đảm bảo chất lượng cao hơn và thực thi nhanh hơn các hoạt động tính toán.
Scikit-Learn
Scikit-learning đầu tiên được tạo ra như một phần mở rộng của bên thứ ba cho thư viện SciPy. Nó là một trong những thư viện hàng đầu trên GitHub. Thư viện là một phần không thể thiếu trong kho công nghệ của Booking.com, Spotify, OkCupid, và những nơi khác. Scikit-learning giành một vị trí trong danh sách vì nó rất tuyệt vời với các thuật toán machine learning cổ điển, dễ dàng tương tác với các công cụ SciPy khác.
Pandas
Pandas là một thư viện Python cấp thấp được xây dựng dựa trên NumPy. Mọi thứ bắt đầu với công ty tài chính AQR cần trợ giúp phân tích định lượng dữ liệu tài chính của mình. Wes McKinney là một lập trình viên tại công ty, người đã bắt đầu tạo ra Pandas. Pandas có khung dữ liệu mạnh mẽ và xử lý dữ liệu linh hoạt.
Matplotlib
Sự thống nhất của NumPy, Matplotlib và SciPy được cho là sẽ thay thế nhu cầu sử dụng ngôn ngữ thống kê MATLAB. Các gói Python được miễn phí và linh hoạt hơn có thể là lựa chọn của nhiều nhà khoa học dữ liệu. Lý do để liệt kê Matplotlib là vì bộ công cụ vẽ sơ đồ toàn diện của nó.
Theano
Vào năm 2007, “Viện Giải thuật Học tập Montreal” (“Montreal Institute of Learning Algorithms”) được thành lập bởi Theano để đánh giá và thao tác các biểu thức toán học khác nhau. Dựa trên các biểu thức này, thư viện Python ML cho phép xây dựng mạng nơ-ron nhân tạo sâu được tối ưu hóa. Nó có khả năng tính toán đồng thời ổn định, tốc độ thực thi nhanh và độ ổn định được tối ưu hóa.
Xem thêm
Khóa học Xử lý và trực quan hóa dữ liệu với Python
