Top 8 công cụ Python hỗ trợ Machine Learning tốt nhất hiện nay

Vinh Phạm

1715

31-03-2022

Python đang dần trở thành công cụ phổ biến và thay thế cho nhiều ngôn ngữ khác trong ngành công nghệ thông tin hiện nay. Sự đơn giản trong cú pháp và bộ sưu tập lớn các thư viện là những điểm chính, thu hút nhiều developer ứng dụng vào Machine Learning và Data Science. Trong bài viết này, hãy cùng Bizfly Cloud tìm hiểu khái quát về 8 công cụ Python hỗ trợ Machine Learning.

Tensorflow 

Đây là công cụ phổ biến với bất cứ ai khi tham gia vào các dự án Machine Learning có sử dụng Python. Tensorflow được Brain Team phát triển tại Google và ứng dụng cho toàn bộ ứng dụng của Google khi triển khai Machine Learning. Tìm kiếm bằng giọng nói, sử dụng ảnh là các ví dụ về việc sử dụng gián tiếp các mô hình được phát triển từ Tensorflow.

Nhìn chung, Tensorflow chỉ đơn giản là một khung tính toán để thể hiện các thuật toán liên quan tới số lượng lớn các hoạt động Tensor. Bởi mạng Neural thường được biểu diễn dưới dạng đồ thị tính toán và có thể sử dụng Tensorflow như một chuỗi hoạt động trên Tensor. Nó là ma trận N đại diện cho data của người dùng với một cấu trúc linh hoạt.

Tensorflow cho phép nhà phát triển Python triển khai tính toán cho một hay nhiều CPU, GPU trong thiết bị di động, desktop hoặc máy chủ. Ưu điểm của Tensorflow là tính song song của đồ thị tính toán nên bạn hoàn toàn có thể kiểm soát việc thực thi và lên lịch các hoạt động khác trên CPU, GPU.

Mã Python của bạn sẽ được biên dịch và chạy trên công cụ thực thi phân tán Tensorflow phát triển bằng C và C++. Tensorflow được tối ưu hoá về tốc độ với các kỹ thuật như XLA. Người dùng có thể sử dụng pip để lấy Tensorflow hoặc truy cập tới trang web https://www.tensorflow.org//?nav=true. Các quá trình thực hiện của Tensorflow được trực quan hoá nên bạn có thể sử dụng dễ dàng hơn so với các thư viện Python về Data Science khác.

Numpy

Numpy cũng là một công cụ Python hỗ trợ Machine Learning cơ bản dành cho Data Science. Thư viện Python này hỗ trợ cho một đối tượng ở mảng N, các chức năng phát sóng và chiều mạnh mẽ. Mặt khác, nó còn cung cấp các phép biến đổi Fourier, những công cụ tích hợp mã C/ C++ và Fortran cùng khả năng số ngẫu nhiên. Muốn tham gia vào các dự án Python sử dụng Python, khả năng làm việc với Numpy là yêu cầu đầu tiên đối với các Developer Full Stack.

Điểm thú vị là Numpy được Tensorflow cùng với một số thư viện Python khác sử dụng bên trong để xử lý các hoạt động liên quan tới Tensors. Điểm nổi bật của Numpy chính là giao diện mảng, dễ ứng dụng, tương tác. Nó đóng góp mã nguồn mở, hỗ trợ cộng đồng phong phú và đơn giản hoá các quá trình triển khai toán học phức tạp. Numpy cũng là một trong số thư viện toán và khoa học lớn nhất của Python. Numpy cũng được ứng dụng nhiều vào thể hiện hình ảnh, sóng âm thanh hoặc các luồng nhị phân thô dưới dạng mảng số thực với N kích thước.

Keras

Keras là một trong những thư viện Machine Learning tốt nhất hiện nay dành cho người mới bắt đầu. Mạng Neural được thể hiện dễ dàng cùng một số tiện ích để xử lý bộ dữ liệu. Ngoài ra còn có các ứng dụng khác như đánh giá kết quả, biên dịch mô hình, trực quan hoá đồ thị cùng các tiện ích khác. Ở nội bộ, Keras sử dụng Tensorflow Theano làm phụ trợ hoặc có một số khung công tác mạng nơ ron mô đệm khác như CNTK.

Mặc dù vậy, khi so sánh với các thư viện khác, Keras thường chậm hơn. Bởi nó sử dụng cơ sở hạ tầng phụ trợ để xây dựng một đồ thị tính toán và sau đó thực hiện các hoạt động trên thư viện. Mô hình HDF5 của Keras có tính di động, cung cấp nhiều dữ liệu được xử lý trước và sau mô hình đào tạo như ResNet, Mnist, SqueezeNet, VGG,...

Điểm nổi bật của Keras:

• Dựa hoàn toàn vào Python gỡ lỗi và khám phá dễ dàng hơn.
• Có thể kết hợp các mô hình mạng Nơron để phát triển mô hình phức tạp hơn.
• Keras chạy mượt mà cả trên CPU và GPU.
• Keras hỗ trợ cho hầu hết tác vụ của mô hình mạng nơron như nhúng, tích hợp, kết nối đầy đủ, tổng hợp và lặp lại.

Scikit- Learn

Công cụ Python này được ứng dụng khi làm việc với các dữ liệu phức tạp. Scikit-Learn được phát triển từ các thư viện Matplotlib, SciPy và Numpy. Thư viện Machine Learning này có một loạt công cụ đơn giản, hiệu quả để hoàn thành các tác vụ khai thác và phân tích data.

Hiện nay, Scikit Learn là một trong những thư viện Python phát triển nhanh nhất. Với một số phương pháp đào tạo, phiên bản mới nhất của Scikit-Learn lad tính năng xác thực chéo. Nó cho phép sử dụng nhiều hơn một chỉ số và cung cấp các thuật toán để phục vụ cho Machine Learning và các vụ khai thác data.

Điểm mạnh của Scikit Learn:

• Trích xuất các tính năng từ văn bản và hình ảnh dễ dàng, nhanh chóng.
• Tái sử dụng được trong một số trường hợp cụ thể.
• Cung cấp các phương pháp để kiểm tra độ chính xác của các mô hình được giám sát trên dữ liệu không quan sát được.
• Mang đến một loạt thuật toán, thao tác bao gồm phân cụm, phân tích nhân tố, thành phần chính cho các mạng nơron không được giám sát.

Seaborn 

Seaborn là công cụ Python hỗ trợ Machine Learning được phát triển dựa trên thư viện Matplotlib và được tích hợp chặt chẽ với cấu trúc dữ liệu Pandas. Seaborn cung cấp một giao diện cấp cao để cho ra các biểu đồ thống kê. Mục đích chính là trực quan hóa bằng hình ảnh việc khám phá và hiểu dữ liệu. Toàn bộ chức năng vẽ đồ thị theo hướng tập dữ liệu hoạt động trên các mảng, toàn bộ tập dữ liệu được chứa trong khung dữ liệu.

Việc lập bản đồ ngữ nghĩa quan trọng, tổng hợp thống kê các lô thông tin đều được Seaborn thực hiện nội bộ. 

Điểm nổi bật của Seaborn hỗ trợ cho Machine Learning:

• Vẽ biểu đồ và ước tính tự động các mô hình hồi quy tuyến tính.
• Góc nhìn thoải mái với cấu trúc các bộ dữ liệu phức tạp với tổng thể cân bằng.
• Xây dựng hình ảnh trực quan một cách đơn giản với cấu trúc lưới ô.
• Tuỳ chọn trực quan hoá phân phối song biến/đơn biến, hỗ trợ sử dụng các biến phân loại.

Gensim

Gensim thường sử dụng hệ thống Machine Learning thống kê hiện đại để hoàn thành các nhiệm vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên, lập mô hình mà không có giám sát. Bên cạnh Python, NLP cũng có thể được triển khai trong Cython để nâng cao hiệu suất và mở rộng khả năng. 

Các điểm mạnh của Gensim:

• Các thuật ngữ doc2vẽ, fastText và word2vec được truyền phát song song.
• Phân bổ Dirichlet tiềm ẩn, ngữ nghĩa và các nhân tử ma trận không âm, dự báo ngẫu nhiên.

SciPy

Công cụ Python hỗ trợ Machine Learning SciPy đi kèm với một số Module để tích hợp, đại số tuyến tính, thống kê và tối ưu hoá. Các lập trình viên có thể biến đổi Fourier, bộ giải ODE, xử lý tín hiệu và hình ảnh. Toàn bộ chức năng được cung cấp bởi module con đều được ghi chép đầy đủ nên bạn rất dễ dàng để học ngôn ngữ này. 

Điểm thú vị của SciPy:

• Xử lý các phép toán đơn giản, tín hiệu.
• Quy trình số hiệu quả, tích hợp và tối ưu hoá và được sử dụng module con.

Theano

Theano là công cụ Python dành cho Machine Learning, xây dựng và phát triển mô hình Deep Learning. Nó cung cấp các cấu trúc và phương pháp điều chỉnh mô hình thuận lợi khi sử dụng tại các hàm của Numpy để tính toán. Điểm đặc biệt từ Theano:

• Là thư viện đầu tiên được phát triển mô hình học theo mạng Nơron nhân tạo và là chuẩn công nghệ cho Deep Learning.
• Tạo code C linh hoạt.
• Thử nghiệm công việc, địa vị rộng rãi và tự xác minh.
• Tốc độ được tối ưu hoá và ổn định khi vận hành.

Sự phát triển của Data Science và Machine Learning đã mở đường cho những công cụ hỗ trợ Python hỗ trợ Machine Learning. Các công cụ này thường xuyên được cập nhật và có sự cải tiến nhất định. Do đó bạn nên cập nhật các thông tin kiến thức thường xuyên để lựa chọn công cụ phù hợp.