Sử dụng Python cho AI – Deep Learning?

Được phát hành lần đầu tiên vào năm 1991, trong 20 năm qua, Python đã hỗ trợ từ việc phát triển web đến cơ giới hóa quy trình và kịch bản. Ngày nay, nó cũng trở thành một trong những ngôn ngữ lập trình được các kỹ sư sử dụng nhiều nhất cho AI, Machine Learning, Deep Learning.

AI có nhiều ứng dụng trong cuộc sống thực, chẳng hạn như Chatbots, Trí tuệ nhân tạo trong thương mại điện tử, AI để cải thiện giao tiếp tại nơi làm việc, Quản lý nguồn nhân lực, AI trong chăm sóc sức khỏe, An ninh mạng thông minh, Trí tuệ nhân tạo trong Logistics và Chuỗi cung ứng, cá cược thể thao, v.v. Và để sử dụng AI cho mong muốn của riêng bạn, Python là một lựa chọn ổn định, dễ thích ứng và có các công cụ có thể dễ dàng truy cập được.

Chúng tôi sẽ chỉ ra một số lợi thế khi sử dụng Python cho bạn, để bạn biết được lý do tại sao nó là lựa chọn hàng đầu khi nói đến AI.

Nguồn: python.org

Machine Leanring (Học máy) chỉ đơn giản là việc nhận diện các mẫu trong dữ liệu của bạn để có thể tự mình đưa ra các cải tiến và quyết định thông minh.

Python là một trong những ngôn ngữ lập trình phù hợp nhất và được các nhà phát triển và lập trình viên trên khắp thế giới ưa chuộng vì nó dễ hiểu, không phức tạp và khả năng tạo mẫu nhanh.

Điều khiến Python trở thành ngôn ngữ lập trình chính thống được sử dụng nhiều nhất cho AI là do nó có nhiều sự lựa chọn thư viện. Học máy yêu cầu chuẩn bị thông tin liên tục và các thư viện của Python cho phép bạn truy cập, xử lý và thay đổi thông tin.

Một số thư viện bạn có thể sử dụng cho AI và Học máy là:

• • • • scikit-learning để khai thác, phân tích dữ liệu và Học máy;
      • pylearn2 cũng lý tưởng cho khai thác dữ liệu và Học máy, nhưng linh hoạt hơn scikit-learning.
      • Pandas dành cho cấu trúc thông tin cấp cao và điều tra. Nó cho phép kết hợp và chọn lọc thông tin, chẳng hạn như thông tin xã hội từ các nguồn bên ngoài khác như Excel.
      • Keras để học sâu. Nó cho phép đếm và tạo mẫu nhanh chóng, vì nó sử dụng GPU bất kể CPU của PC là gì.
      • TensorFlow để làm việc với học sâu bằng cách thiết lập, chuẩn bị và sử dụng các hệ thống thần kinh nhân tạo với bộ dữ liệu lớn.
      • Matplotlib để tạo đồ thị 2D, biểu đồ, đồ thị và các phép biểu diễn khác nhau.
      • NLTK để làm việc với từ nguyên tính toán, xác nhận ngôn ngữ phổ quát và xử lý.
      • Scikit-picture để xử lý hình ảnh.
      • PyBrain dành cho hệ thống thần kinh, học solo và hỗ trợ.
      • Caffe dành cho khám phá sâu sắc cho phép trao đổi giữa CPU và GPU và xử lý hơn 60 triệu hình ảnh mỗi ngày bằng việc tận dụng duy nhất một GPU NVIDIA K40.
      • Các mô hình thống kê cho những phép tính toán có thể đo lường và điều tra thông tin.
      • Trong kho lưu trữ PyPI, bạn có thể tìm và xem thêm các thư viện Python.

Nguồn: pythonbaiscs.org

Việc triển khai dễ dàng và mạnh mẽ là một trong những lý do chính khiến Python là một trong những lựa chọn hàng đầu cho Học máy.

Với các ngôn ngữ lập trình khác, người mới bắt đầu lập trình hoặc sinh viên cần phải tự làm quen với ngôn ngữ trước khi có thể sử dụng nó cho Học máy hoặc AI.

Với Python, bạn không cần phải làm như thế. Do các thư viện, tài nguyên và công cụ khổng lồ của Python cung cấp mọi thứ ở cấp cơ sở, nên các nhà thiết kế không cần phải viết mã từ điểm xuất phát sớm nhất và có thể bắt đầu sử dụng Python cho Học máy ngay cả khi họ chỉ có kiến thức cơ bản về ngôn ngữ của nó.

Ngoài ra, bạn sẽ tốn ít thời gian hơn để viết mã và gỡ lỗi trên Python so với Java hoặc C ++. Nói chung, các lập trình viên Học máy và AI sẽ có nhiều thời gian hơn để xây dựng các thuật toán và kinh nghiệm của họ.

Python là một ngôn ngữ lập trình hướng tới đối tượng sử dụng kịch bản hiện đại và cú pháp thân thiện.

Coders và lập trình viên có thể kiểm tra giả thuyết và chạy các thuật toán của họ nhanh chóng với kịch bản có bản chất mà ai cũng đọc được của Python. Đây là lý do tại sao các ngôn ngữ lập trình cấu trúc như Java, Perl và C++ yêu cầu mã hóa cứng thường không được ưa chuộng cho Học máy.

Tóm lại, cho dù bạn là một lập trình viên có kinh nghiệm hay một người mới bắt đầu viết mã, bạn đều có thể làm được nhiều việc với Python, điều này rất lý tưởng để thực hiện một loạt các nhiệm vụ Học máy phức tạp.

Tất cả những lý do nêu trên khiến Python trở thành một kỹ năng ngôn ngữ được ưa thích và phổ biến trong thế giới CNTT.

Nguồn: pythonbasics.org

Cuối cùng, Python cung cấp sự hỗ trợ rất rộng. Với người dùng khác nhau, từ lập trình viên cho đến người bình thường mới bắt đầu, cộng đồng hỗ trợ của nó rất lớn, làm tăng mức độ phổ biến của Python hơn nữa.

Không nghi ngờ gì nữa, những lợi thế khác nhau của Python khiến nó trở thành ngôn ngữ lập trình được các nhà thiết kế lựa chọn. Sự lựa chọn đa dạng về thư viện, ngữ pháp cơ bản và sự dễ hiểu, cùng với sự hỗ trợ mạnh mẽ từ cộng đồng chắc chắn sẽ giúp các kỹ sư và ngay cả những người không phải là nhà phát triển đều có thể làm việc dễ dàng.

iRender hiện đang cung cấp GPU Cloud cho dịch vụ AI/Deep Learning để người dùng có thể đào tạo các mô hình của mình. Với máy chủ cấu hình và hiệu suất cao của iRender, bạn có thể cài đặt bất kỳ phần mềm nào bạn cần cho dự án của mình. Chỉ cần một vài cú nhấp chuột, bạn có thể truy cập vào máy chủ của chúng tôi và toàn quyền kiểm soát nó. Việc đào tạo mô hình của bạn sẽ tăng tốc độ nhanh hơn gấp 10 lần hoặc thậm chí 50 lần.

Để biết thêm thông tin, vui lòng đăng ký tại đây và thử sử dụng dịch vụ của chúng tôi! Hoặc liên hệ với chúng tôi qua Zalo 0962 868 890 để được tư vấn và hỗ trợ.

Nguồn: pythonbasics.org, technative.io