Kể từ khi ra đời vào tháng 2 năm 1991, Python đã dần dần trở thành ngôn ngữ lập trình được yêu thích hàng đầu. Thành công này phần lớn là nhờ vào tính hiệu quả cao của nó so với các ngôn ngữ khác nhờ vào cú pháp dễ học và dễ sử dụng (giống với cú pháp giống tiếng Anh) và sự hỗ trợ mạnh mẽ từ các thư viện Python.
Một trong những điểm nổi bật nhất phải kể đến là Python sở hữu rất nhiều thư viện mã nguồn mở. Chúng có thể được sử dụng trong mọi thứ từ khoa học dữ liệu đến phân tích và xử lý hình ảnh. Tuy nhiên, trong những năm gần đây, một số thư viện Python đã góp phần tạo nên sự phổ biến của chính nó trong thế giới Máy học (ML) và Học sâu (DL).
Tại sao Python lại được ưa chuộng trong lĩnh vực Học máy?
Là ngôn ngữ lập trình dễ tiếp cận với nhiều các thư viện mã chuyên biệt, Python còn vô cùng đa năng và linh hoạt, cho phép nó được sử dụng cùng với các ngôn ngữ lập trình khác khi cần thiết. Ngoài ra, nó có thể hoạt động trên hầu hết mọi hệ điều hành và nền tảng hiện có.
Python có thư viện giúp cắt giảm đáng kể công việc để phát triển các mạng Học sâu – Deep Neural Networks và các thuật toán Học máy – Machine Learning Algorithms. Ngoài ra, Nó còn là một ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng (OOP) mạnh mẽ, rất cần thiết để sử dụng và phân loại dữ liệu hiệu quả trong mọi quy trình của Máy học.
Các thư viện Python tốt nhất cho Máy học và Học sâu
Khi nói đến Học máy và các dự án Học sâu được viết bằng Python, có hàng ngàn thư viện để bạn lựa chọn. Tuy nhiên, không phải tất cả chúng đều được đánh giá cao khi xem xét về chất lượng mã nguồn, tính đa dạng hoặc quy mô. Để giúp bạn lựa chọn, dưới đây là các thư viện Python tốt nhất cho Học máy và Học sâu.
1. NumPy
NumPy là một thư viện Python số học mã nguồn mở và phổ biến. Nó có thể được sử dụng để thực hiện nhiều các phép toán khác nhau trên mảng và ma trận. Đây là một trong những thư viện máy tính khoa học được sử dụng nhiều nhất và thường được các nhà khoa học sử dụng để phân tích dữ liệu. Ngoài ra, khả năng xử lý mảng đa chiều — xử lý đại số tuyến tính và phép biến đổi Fourier — khiến nó trở nên lý tưởng cho các dự án Máy học và Trí tuệ nhân tạo (AI) .
So với Python list thông thường, NumPy array yêu cầu ít không gian lưu trữ hơn đáng kể. Chúng cũng nhanh hơn và thuận tiện hơn nhiều so với Python list. NumPy cho phép bạn thao tác dữ liệu trên ma trận và chuyển vị (transpose) và định hình (reshape) lại nó. Nhìn chung, Numpy sẽ giúp bạn cải thiện hiệu suất của mô hình học máy của mình mà không gặp nhiều rắc rối.
2. SciPy
SciPy là một thư viện mã nguồn mở và miễn phí dựa trên NumPy. Nó có thể được sử dụng để thực hiện tính toán khoa học và kỹ thuật trên các bộ dữ liệu lớn. Tương tự như NumPy, SciPy đi kèm với các mô-đun nhúng để tối ưu hóa mảng (array) và đại số tuyến tính. Nó được coi là một thư viện Python nền tảng do vai trò quan trọng của nó trong phân tích khoa học và kỹ thuật.
SciPy phụ thuộc rất nhiều vào NumPy vì các chương trình con (subroutines) thao tác và xử lý mảng của nó bao gồm tất cả các chức năng của NumPy. Tuy nhiên, nó bổ sung thêm các tính năng để nó trở thành những công cụ khoa học hoàn chỉnh mà vẫn thân thiện với người dùng.
SciPy lý tưởng cho xử lý hình ảnh và tính năng xử lý cơ bản về các hàm toán phi khoa học (non-scientific) cấp cao. Nó dễ sử dụng và có tốc độ thực thi nhanh. Nó cũng có các lệnh nâng cao liên quan đến trực quan hóa và xử lý dữ liệu.
3. Scikit-Learn
Được xây dựng dựa trên NumPy và SciPy, scikit-learning là một thư viện Python miễn phí thường được coi là phần mở rộng trực tiếp của SciPy. Nó được thiết kế đặc biệt để triển khai các mô hình dữ liệu và phát triển các thuật toán Học máy, cả có giám sát và không giám sát.
Nhờ giao diện đơn giản, trực quan và tính nhất quán, scikit-learning khá thân thiện với người dùng, đặc biệt là những người mới. Mặc dù việc sử dụng scikit-learning bị hạn chế vì nó chỉ nổi bật trong việc lập mô hình dữ liệu nhưng nó thực hiện một công việc xuất sắc trong việc cho phép người dùng thao tác và chia sẻ dữ liệu theo cách họ cần.
4. Theano
Theano là một thư viện Python tính toán số được tạo riêng cho Học máy. Nó cho phép định nghĩa, tối ưu hóa và đánh giá hiệu quả các biểu thức toán học và tính toán ma trận để sử dụng các mảng đa chiều nhằm tạo ra các mô hình học sâu. Đó là một thư viện rất chuyên biệt và hầu như chỉ được sử dụng bởi các nhà phát triển và lập trình viên ML và DL.
Theano hỗ trợ tích hợp với NumPy và khi được sử dụng với nền tảng xử lý đồ họa (GPU) thay vì (CPU), nó có khả năng thực hiện các phép tính chuyên sâu về dữ liệu nhanh hơn 140 lần. Ngoài ra, Theano có các công cụ kiểm tra đơn vị và xác thực tích hợp để tránh các lỗi và lỗi phát sinh về sau trong mã nguồn.
5. TensorFlow
TensorFlow là một thư viện Python mã nguồn mở và miễn phí chuyên về lập trình Differentiable (Vi phân, tích phân). Thư viện cung cấp một bộ sưu tập các công cụ và tài nguyên giúp xây dựng các mô hình DL và ML và mạng nơ-ron đơn giản cho người mới bắt đầu và các chuyên gia. Kiến trúc và khuôn khổ của TensorFlow rất linh hoạt và cho phép nó chạy trên một số nền tảng tính toán như CPU và GPU. Tuy nhiên, nó hoạt động tốt nhất khi làm việc trên bộ xử lý tensor (TPU).
TensorFlow có thể được sử dụng để triển khai Học tăng cường trong các mô hình ML và DL và cho phép bạn trực quan hóa các mô hình học máy của mình bằng các công cụ tích hợp của nó. TensorFlow không giới hạn phạm vi hoạt động trên các thiết bị máy tính để bàn. Nó cho phép bạn tạo và đào tạo các mô hình thông minh trên máy chủ và ngay cả trên điện thoại thông minh.
6. Keras
Keras là một thư viện Python mã nguồn mở được thiết kế để phát triển và đánh giá các nơ-ron trong các mô hình Học sâu và Học máy. Nó có thể chạy trên Theano và TensorFlow, giúp bạn có thể bắt đầu đào tạo mạng nơ-ron mà không đòi hỏi quá nhiều mã code. Thư viện Keras có tính mô-đun, linh hoạt và có thể mở rộng, giúp nó trở nên thân thiện với người mới bắt đầu và người dùng. Nó cũng cung cấp một mô hình hoạt động đầy đủ để tạo mạng nơ-ron vì nó tích hợp các objective, layer, optimizer và activation function.
Keras framework linh hoạt và di động, cho phép nó hoạt động trong nhiều môi trường và hoạt động trên cả CPU và GPU. Nó cho phép tạo mẫu, nghiên cứu, mô hình hóa dữ liệu và trực quan hóa nhanh chóng và hiệu quả. Keras cũng có khả năng làm việc với các kiểu dữ liệu đa dạng như hình ảnh, văn bản để đào tạo mô hình.
7. PyTorch
PyTorch là một thư viện Python máy học mã nguồn mở dựa trên khung ngôn ngữ lập trình C, Torch. PyTorch đủ điều kiện là một thư viện khoa học dữ liệu và có thể tích hợp với các thư viện Python tương tự khác như NumPy. Nó có thể tạo các đồ thị tính toán có thể thay đổi bất cứ lúc nào trong khi chương trình Python đang chạy. Nó chủ yếu được sử dụng trong các ứng dụng ML và DL như thị giác máy tính và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
PyTorch được biết đến với tốc độ thực thi cao ngay cả khi xử lý các đồ thị nặng và lớn. Nó cũng rất linh hoạt, có thể hoạt động trên các bộ xử lý đơn giản ngoài CPU và GPU. PyTorch đi kèm với một bộ sưu tập các API mạnh mẽ cho phép bạn mở rộng trên thư viện PyTorch, cũng như bộ công cụ ngôn ngữ tự nhiên để xử lý mượt mà hơn. Nó tương thích với các công cụ IDE của Python, giúp tạo ra quá trình gỡ lỗi dễ dàng.
8. Pandas
Pandas là một thư viện Python phân tích và khoa học dữ liệu cho phép các nhà phát triển xây dựng các cấu trúc dữ liệu nâng cao một cách trực quan và liền mạch. Được xây dựng dựa trên NumPy, Pandas chịu trách nhiệm chuẩn bị các tập dữ liệu và điểm để huấn luyện máy. Pandas sử dụng hai loại cấu trúc dữ liệu, một chiều (Series) và hai chiều (DataFrame) cùng với nhau, cho phép Pandas được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, từ khoa học và thống kê đến tài chính và kỹ thuật.
Thư viện Pandas rất linh hoạt và có thể được sử dụng song song với các thư viện số và khoa học khác. Cấu trúc dữ liệu của nó rất dễ sử dụng vì chúng mang tính mô tả cao, nhanh chóng và chặt chẽ. Với Pandas, bạn có thể thao tác chức năng dữ liệu bằng cách nhóm, tích hợp và lập chỉ mục lại nó bằng các lệnh đơn giản.
9. Matplotlib
Matplotlib là một thư viện trực quan hóa dữ liệu được sử dụng để tạo các biểu đồ và đồ thị. Đó là một phần mở rộng của SciPy và có thể xử lý các cấu trúc dữ liệu NumPy cũng như các mô hình dữ liệu phức tạp do Pandas tạo ra. Mặc dù chuyên môn của nó chỉ giới hạn ở vẽ đồ thị 2D, Matplotlib có thể tạo ra các biểu đồ, đồ thị, plots, histogram, error chart, scatter plot và bar chart chất lượng cao.
Matplotlib trực quan và dễ sử dụng, làm cho nó trở thành một lựa chọn tuyệt vời cho người mới bắt đầu. Nó thậm chí còn dễ sử dụng hơn đối với những người có kiến thức sẵn có về nhiều công cụ vẽ đồ thị khác. Nó còn hỗ trợ các bộ công cụ GUI, bao gồm wxPython, Tkinter và Qt.
10. Beautiful Soup
Beautiful Soup là một gói Python được sử dụng để quét web và thu thập dữ liệu, phân tích cú pháp các tài liệu XML và HTML và chuẩn bị để xử lý. Nó tạo một cây phân tích cú pháp cho tất cả các trang được phân tích cú pháp của một trang web mà sau đó có thể được sử dụng để trích xuất dữ liệu của nội dung web từ HTML một cách liền mạch. Nhờ tính linh hoạt và loại dữ liệu mà nó có thể thu thập, Beautiful Soup được sử dụng bởi các nhà khoa học và phân tích dữ liệu cũng như các nhà phát triển ML và DL đang tìm kiếm dữ liệu để đào tạo các chương trình của họ.
Beautiful Soup thực hiện công việc cực kỳ nhanh chóng và hiệu quả và không yêu cầu tài nguyên phần cứng lớn để hoạt động. Nó rất dễ sử dụng và hoạt động với nhiều loại trang web và loại dữ liệu được mã hóa. Beautiful Soup dễ sử dụng ngay cả đối với những người mới bắt đầu Python nhờ mã đơn giản, tài liệu đầy đủ và cộng đồng hỗ trợ mạnh mẽ.
11. Scrapy
Scrapy là một thư viện Python quét web mã nguồn mở và miễn phí. Nó được thiết kế để tìm kiếm web quy mô lớn . Nó đi kèm với tất cả các công cụ cần thiết để trích xuất dữ liệu từ các trang web và xử lý chúng để sẵn sàng cho việc sử dụng. Ngoài việc tìm kiếm và thu thập dữ liệu web, Scrapy cũng cho phép bạn sử dụng các API để trích xuất dữ liệu trực tiếp từ các trang web được cung cấp.
Một trong những lợi thế lớn nhất của Scrapy là tốc độ quét dữ liệu đáng kinh ngạc với việc sử dụng CPU và bộ nhớ hiệu quả. Các trình thu thập thông tin của Scrapy đưa ra các yêu cầu song song với trang web và không phải chờ đợi lâu. Ngoài việc dễ dàng mở rộng, Scrapy cực kỳ thân thiện với người mới bắt đầu và người dùng nhờ vào cộng đồng các nhà phát triển mạnh mẽ và tài liệu đầy đủ.
12. Seaborn
Seaborn là một thư viện Python trực quan hóa và vẽ dữ liệu mã nguồn mở. Nó dựa trên thư viện vẽ đồ thị Matplotlib và bao gồm các cấu trúc dữ liệu phong phú của Pandas. Nó hỗ trợ giao diện và nhiều tính năng nâng cao để vẽ các biểu đồ thống kê chính xác với nhiều thông tin. Nó được sử dụng trong các dự án ML và DL vì khả năng tạo ra các lô dữ liệu học tập và thực thi hợp lý.
Seaborn tạo ra các biểu đồ và đồ thị hấp dẫn và trực quan nhất để sử dụng trong các ấn phẩm và tiếp thị. Ngoài ra, nó còn cho phép bạn tạo các biểu đồ mở rộng với ít mã và lệnh đơn giản. Do đó, nó có thể giúp bạn tiết kiệm thời gian và công sức.
13. PyCaret
PyCaret là một thư viện máy học Python mã nguồn mở dựa trên thư viện máy học Caret được viết bằng R. PyCaret cung cấp các tính năng tự động hóa và đơn giản hóa các phương pháp thực hành tiêu chuẩn và các chương trình ML. Nó cho phép các nhà phát triển ML kiểm tra tại chỗ vô số các thuật toán ML và DL tiêu chuẩn trên một tập dữ liệu phân loại hoặc hồi quy chỉ với một lệnh duy nhất.
PyCaret vừa phải dễ sử dụng mặc dù có một đường cong học tập. Điều quan trọng cần lưu ý là PyCaret là mã thấp , điều này làm cho nó trở thành một thư viện tiết kiệm năng lượng và hiệu quả để sử dụng. Ngoài khả năng so sánh các mô hình học máy khác nhau cho bạn, PyCaret có các lệnh đơn giản hoặc xử lý dữ liệu cơ bản và kỹ thuật tính năng.
14. OpenCV
OpenCV là một thư viện bao gồm các chức năng lập trình khác nhau, giúp các chương trình thị giác máy tính xử lý theo thời gian thực. Nó có thể xử lý nhiều loại dữ đầu vào liệu trực quan từ hình ảnh đến video, đồng thời xác định các đối tượng, nhận diện khuôn mặt và chữ viết tay.
OpenCV được thiết kế chú trọng rất nhiều đến hiệu quả tính toán. Thư viện tận dụng tối đa khả năng xử lý đa lõi của nó để cho phép tập trung mạnh mẽ vào xử lý dữ liệu thời gian thực trong các ứng dụng. Nó cũng có một cộng đồng hỗ trợ trực tuyến mạnh mẽ giúp nó tiếp tục phát triển.
15. Caffe
Caffe là một thư viện và framework học sâu mã nguồn mở được viết bằng C ++ với giao diện Python. Caffe là từ viết tắt của Convolutions Architecture for Fast Feature Embedding. Nó có giá trị ứng dụng cao trong nghiên cứu học thuật và tạo mẫu ban đầu và các ứng dụng công nghiệp quy mô lớn trong AI, thị giác máy tính và đa phương tiện.
Caffe có kiến trúc với tính biểu đạt cao, cho phép bạn xác định và tối ưu hóa các mô hình của mình mà không cần dựa vào mã phức tạp. Nó cũng cho phép chuyển đổi mượt mà giữa CPU và GPU, đào tạo máy trên GPU, sau đó triển khai chúng trên nhiều thiết bị và môi trường khác nhau. Caffe có khả năng xử lý hơn 60 triệu hình ảnh mỗi ngày, giúp nó trở nên hoàn hảo cho các thử nghiệm chưa được xác định và triển khai quy mô toàn ngành.