Học máy (Machine Learning – ML) và các dự án dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI) chính là công nghệ cốt lõi của tương lai.
Chúng ta muốn các ứng dụng của chúng ta sẽ có thể nhìn, nghe và phản hồi để “Cá nhân hóa” , đề xuất thông minh hơn và tìm kiếm chính xác hơn.
Điều đầu tiên bạn nên ghi nhớ là các dự án về AI khác với các dự án phần mềm truyền thống.
Sự khác biệt nằm ở Tech Stack, các kỹ năng cần thiết cho một dự án AI và sự cần thiết của những nghiên cứu chuyên sâu không phải ai cũng có đủ thời gian thể nắm giữ tất cả.
Tech Stack được định nghĩa là tập hợp các công nghệ mà một tổ chức sử dụng để xây dựng một ứng dụng web hoặc thiết bị di động. Nó là sự kết hợp của các ngôn ngữ lập trình, …
Do đó, để thực hiện tham vọng với dự án AI, bạn nên sử dụng ngôn ngữ lập trình ổn định, linh hoạt và có sẵn các công cụ / thư viện hỗ trợ.
Python
May mắn là Python cung cấp tất cả những thứ này, đây cũng chính là lý do tại sao ngày nay chúng ta thấy RẤT NHIỀU dự án AI làm bằng Python.
Từ giai đoạn phát triển đến triển khai và bảo trì, Python giúp các lập trình viên làm việc hiệu quả và tự tin về phần mềm mà họ làm ra.
Bởi vì phần mềm của họ làm ra có sự đóng góp của hàng trăm bộ não thiên tài trong đó (thông qua các công cụ, thư viện, framework họ sử dụng)
Những Lý do giúp Python https://www.python.org/được sử dụng phổ biến nhất trong các dự án Học máy và dự án AI bao gồm:
- Python là ĐƠN GIẢN và NHẤT QUÁN
- Python cho phép các lập trình viên viết code NGẮN GỌN và DỄ ĐỌC.
– Các lập trình viên sẽ tập trung được thời gian, trí lực vào giải quyết bài toán của Học máy thay vì gặp rắc rối với kỹ thuật của ngôn ngữ.
Python có nhiều lựa chọn về Thư viện và Framework
Dự án AI và ML nói chung là rất phức tạo, bạn không có nhiều cái 3 năm, 5 năm hay 10 năm để hoàn thành dự án.
Cũng có những dự án AI / ML yêu cầu thời gian hoàn thành rất nhanh để đạt được ưu thế.
Vì thế, để giảm thời gian phát triển dự án, các lập trình viên chuyển sang một số Framework và Thư viện của Python.
Một Framework / Thư viện có thể được hiểu và các code được viết sẵn mà các lập trình viên có thể sử dụng ngay để giải quyết các tác vụ lập trình phổ biến. Quan điểm là “KHÔNG PHÁT MINH LẠI BÁNH XE”
Python có một kho công nghệ phong phú bao gồm rất nhiều thư viện cho trí tuệ nhân tạo và học máy. Dưới đây là một số thư viện, framework phổ biến:
Keras, TensorFlow, and Scikit-learn cho học máy.
- NumPy cho phân tích dữ liệu và tính toán khoa học hiệu năng cao
- SciPy cho advanced computing
- Pandas để phân tích dữ liệu mục đích chung
- Seaborn cho trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization)
Dưới đây là một bảng các trường hợp sử dụng Python cho AI và công nghệ phù hợp nhất với chúng.
[ Data analysis and visualization I NumPy, SciPy, Pandas, Seaborn
Machine learning https://machinelearningcoban.com/2016/12/26/introduce/ I TensorFlow, Keras, Scikit-learn
Computer vision I OpenCV
Natural language processingI NLTK, spaCy
3. Python độc lập với nền tảng
Độc lập với nền tảng tức là một ngôn ngữ lập trình hoặc framework cho phép các lập trình viên triển khai mọi thứ trên một máy và sử dụng chúng trên một máy khác mà không có bất kỳ thay đổi nào (hoặc chỉ thay đổi tối thiểu).
4. Cộng đồng Python rất lớn
PYTHON LÀ NGÔN NGỮ LẬP TRÌNH TỐT NHẤT CHO AI VÀ MACHINE LEARNING
Python có một năng lực tổng thể cao nhất giúp nó tiếp tục được sử dụng cho các dự án Ai và Machine Learning.
Cho dù có những điểm so sánh trực tiếp có thể sẽ không phải là số 1. Nhưng Python vẫn là lựa chọn đảm bảo mang lại kết quả tốt hơn, hạn chế các vấn đề rắc rối hơn so với nhiều ngôn ngữ khác.
Người thực hiện
Trần Thanh
