post-image

TẠI SAO lại sử dụng PYTHON cho AI và Machine Learning?

1. Tổng quan

Học máy (Machine Learning – ML) và các dự án dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI) rõ ràng 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” tốt hơn, đề xuất thông minh hơn và tìm kiếm chính xác hơn.

Đó là thành quả mà trí tuệ nhân tạo (AI) sẽ mang lại nhằm nâng cao trải nghiệm người dùng và tạo ra giá trị trong nhiều ngành công nghiệp.

Lợi ích của trí tuệ nhân tạo là không phải bàn cãi.

Nhưng, bây giờ có thể bạn sẽ thắc mắc: Làm thế nào để có thể mang những trải nghiệm này vào cuộc sống? Ngôn ngữ lập trình nào được sử dụng cho AI, ML?

… và nếu bạn cũng đang cân nhắc sử dụng Python cho AI và Học máy? thì đây sẽ là một số lý do giúp bạn quyết định:

Lý do tại sao lại sử dụng Python cho các dự án về AI và Machine Learing?

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.

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 được sử dụng phổ biến nhất trong các dự án Học máy và dự án AI bao gồm:

  • Tính đơn giản và nhất quán
  • Cho phép truy cập vào các thư viện và framework tuyệt vời cho AI và học máy (ML)
  • Tính linh hoạt
  • Độc lập nền tảng
  • Và cộng đồng rộng lớn.

Những điều này càng làm cho Python ngày càng phổ biến hơn.

Lý do #1: Python là ĐƠN GIẢN và NHẤT QUÁN

Python cho phép các lập trình viên viết code NGẮN GỌN và DỄ ĐỌC.

Trong khi các thuật toán phức tạp và quy trình làm việc linh hoạt của Học máy và AI dễ làm hệ thống trở nên phức tạp thì, tính đơn giản của Python là giải pháp cho phép các lập trình viên viết ra các hệ thống đáng tin cậy hơn.

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.

Ngoài ra, Python thu hút nhiều lập trình viên vì nó THỰC SỰ DỄ HỌC

Code Python mang âm hưởng toán học và giống với lối đọc / hiểu của con người thế nên nó giúp đơn giản hóa các vấn đề để bạn tập trung vào AI, ML hơn so với các ngôn ngữ khác.

Python là ngôn ngữ tốt nhất cho người mới bắt đầu học lập trình nên dễ dàng tiếp cận với hàng triệu tài năng đam mê lập trình từ lúc còn nhỏ. Vì lý do này mà Python tạo ra một vòng tuần hoàn có lợi là: Chưa biết gì về lập trình -> Chọn học Python -> Quen với ngôn ngữ (Không muốn mất công học ngôn ngữ khác nữa) -> Tiếp tục nghiên cứu và phát triển sâu theo Python -> Python càng phát triển.

Nhiều lập trình viên nói rằng Python trực quan hơn các ngôn ngữ lập trình khác. Những người khác nói là Python có nhiều Framework, Thư viện và phần mở rộng giúp đơn giản hóa việc thực hiện các chức năng khác nhau.

Hay Python phù hợp để làm việc cộng tác (dự án có sự tham gia của nhiều lập trình viên).

Và vì Python là ngôn ngữ có mục đích chung, nó có thể thực hiện một tập hợp các tác vụ Học máy phức tạp và cho phép bạn xây dựng các nguyên mẫu nhanh chóng, kiểm thử sản phẩm của mình cho mục đích học máy tốt hơn.

Lý do #2: Python có nhiều lựa chọn về Thư viện và Framework

Việc thực hiện các thuật toán AI và ML có thể rất khó và mất nhiều thời gian nên có một môi trường được cấu trúc tốt và được thử nghiệm tốt là rât quan trọng các lập trình viên đưa ra các giải pháp tốt hơn.

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)

Ví dụ như, Scikit-learn có các hỗ trợ như thuật toán regression, clustering, vector machine, random forest, gradient boosting, k-means và DBSCAN và được thiết kế để làm việc với các thư viện khoa học và số của Python là NumPy và SciPy.

Với những giải pháp này, các lập trình viên có thể phát triển sản phẩm của mình nhanh hơn. Quan trọng là kết quả mang lại giúp ích gì cho việc phát triển kinh doanh, còn bạn làm thế nào cũng được.

Dưới đây là một bảng các trường hợp sử dụng Python cho AI và công nghệ phù hợp nhất với chúng. Mình khuyên bạn nên sử dụng:

Data analysis and visualization NumPy, SciPy, Pandas, Seaborn
Machine learning TensorFlow, Keras, Scikit-learn
Computer vision OpenCV
Natural language processing NLTK, spaCy

Lý do #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).

Độc lập với nền tảng cũng là một lý do chính khiến Python trở nên phổ biến.

Python được hỗ trợ bởi nhiều nền tảng bao gồm Linux, Windows và macOS. Code Python có thể được sử dụng để tạo các chương trình thực thi độc lập cho hầu hết các hệ điều hành phổ biến, điều này có nghĩa là phần mềm Python có thể dễ dàng phân phối và sử dụng trên các hệ điều hành đó mà không cần trình thông dịch Python.

Hơn nữa, các lập trình viên thường sử dụng các dịch vụ như Google hoặc Amazon cho nhu cầu điện toán của họ.

Tuy nhiên, bạn vẫn thường có thể tìm thấy các công ty và nhà khoa học dữ liệu sử dụng máy của riêng họ với Bộ xử lý đồ họa (GPU) mạnh mẽ để đào tạo các mô hình ML của họ. Và thực tế là Python là nền tảng độc lập làm cho việc đào tạo này rẻ hơn và dễ dàng hơn rất nhiều.

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *