February 16, 2022 Yen Lily

Hướng dẫn bắt đầu Machine Learning với Python

Đối với một người bình thường, trí tuệ nhân tạo hay học máy là cái gì đó rất viển vông. Họ có thể nghĩ rằng nó cũng giống như trong các bộ phim khoa học viễn tưởng, với những cỗ máy điên cuồng thống trị hoặc thậm chí săn lùng loài người. Mặc dù những ý tưởng điên khùng là điều kiện tiên quyết của tiến bộ khoa học thực sự, nhưng nó không nghiêm trọng đến như vậy. Trong thực tế, nó lại rất đơn giản.

Nó xảy ra trong cuộc sống hàng ngày của bạn. Nếu bạn đã sử dụng công cụ tìm kiếm, đã gắn thẻ một người bạn trong những bức ảnh trên Facebook hoặc nhận thấy thư rác mình nhận ít đi, thì bạn đã sử dụng công nghệ tận dụng được học máy rồi đó. Lĩnh vực này đang ngày càng phát triển và gần như bất kỳ ngành nào cũng có thể sử dụng nó.

Trong bài viết này, hãy cùng chúng tôi khám phá một số hướng dẫn cơ bản cho người mới bắt đầu với học máy bằng Python.

Học máy với Python

Python là một trong những ngôn ngữ mã hóa phổ biến nhất được sử dụng ngày nay và đặc biệt phổ biến với các nhà phát triển web, cùng với C++ và R. Trong khi C++ và R phù hợp hơn với các vấn đề học máy quy mô lớn, thì Python thường được mô tả là “ngôn ngữ dành cho người mới bắt đầu” vì nó có cú pháp dễ dàng.

Nó thực sự là một thế mạnh của Python, giúp cho bất kỳ người nào thuộc bất kỳ kỹ năng nào cũng có thể truy cập được. Nó cũng có hàng trăm thư viện có sẵn với một bản tải xuống đơn giản, mỗi thư viện cho phép các nhà phát triển điều chỉnh mã của họ cho gần như bất kỳ vấn đề gì.

Tuy nhiên, nó cũng có sự đánh đổi. Trong nhiều trường hợp, Python không phải là công cụ lý tưởng cho công việc. Thường thì dữ liệu được sử dụng cho học máy là rất lớn. Tốc độ thấp của Python đồng nghĩa với việc nó không thể xử lý khối lượng lớn dữ liệu đủ nhanh cho một setting chuyên nghiệp.

Vì vậy, đối với người mới bắt đầu, hãy bắt đầu với Python ngay bây giờ. Nó là một ngôn ngữ lý tưởng để học các khái niệm mới. Nhưng một khi bạn đã hiểu học máy như một lĩnh vực lớn hơn, bạn có thể chuyển sang các ngôn ngữ khác mạnh mẽ hơn.

Bắt đầu với học máy Python

Bước đầu tiên bạn nên làm quen với Python. Có rất nhiều khóa học trên internet hoặc Youtube, bạn có thể tham gia khóa học nào phù hợp.

Hoặc lựa chọn tốt nhất là truy cập Python.org, nơi bạn có thể tìm thấy vô số hướng dẫn, những thứ cần tải xuống, tài nguyên tài liệu và một cộng đồng rất lớn cho cả người dùng mới bắt đầu và người dùng nâng cao.

Khi bạn đã quen thuộc với Python, bước tiếp theo là quyết định thư viện nào bạn muốn sử dụng cho mô hình học máy của mình.

Như đã nói ở trên, Python có hàng trăm thư viện, điều này có thể khiến bạn bối rối và để rồi lại sử dụng nhiều hơn những gì bạn cần. Bạn nên tập trung vào danh sách dưới đây là danh sách thư viện tốt nhất cho Python. Có nhiều thư viện là dành cho học máy, trong khi những thư viện khác thiên về các khía cạnh cụ thể của học máy, chẳng hạn như phân tích dữ liệu hoặc trực quan hóa.

NUMPY

Tổng quan: Python không chuyên về tính toán khoa học, nhưng có tồn tại một số thư viện nhất định để giúp thay đổi điều đó. Trong số các thư viện đó, NumPy (hoặc Numerical Python) cho đến nay vẫn phổ biến nhất và có ảnh hưởng nhất.

Kiến thức về NumPy là điều cần thiết nếu bạn muốn khám phá khoa học dữ liệu bằng Python. Nó hữu ích đến mức nhiều thư viện khác trong bài viết này cũng sử dụng NumPy bên trong.

Cách hoạt động: Tính năng quan trọng nhất của NumPy là NdArray object cho phép người dùng tạo một mảng N dimensions.

Những đối tượng này hiệu quả hơn nhiều lần so với cấu trúc dữ liệu tích hợp sẵn của Python và cực kỳ linh hoạt. Nếu bạn cần thể hiện hình ảnh, sóng âm thanh hoặc các cấu trúc nhị phân khác dưới dạng một mảng số thực, hãy sử dụng NdArray.

Cấu trúc dữ liệu của NumPy có thể bù đắp cho điểm yếu về tốc độ của Python, đó là lý do tại sao rất nhiều thư viện máy tính khác sử dụng nó.

Làm quen: Vì nó là nền tảng cho rất nhiều thư viện khác nên bạn cần có kiến thức cơ bản về nó. Nó có nhiều hướng dẫn trực tuyến và đều được ghi chép rất đầy đủ. Thậm chí còn có một bảng cheat sheet khá hữu ích mà bạn có thể tham khảo tại đây.

SCIPY

Tổng quan: SciPy là một trong nhiều thư viện được xây dựng trên NumPy, và thường được coi là một phần của cùng một stack.

Cách hoạt động: Sử dụng các mảng N-dimension tiện dụng đó, mọi thứ sẽ tiến thêm một bước nữa bằng cách giới thiệu các thuật toán nâng cao để xử lý và hiển thị dữ liệu.

SciPy là một công cụ cực kỳ mạnh mẽ cho tính toán khoa học nâng cao. Họ mô tả, “với SciPy, một phiên Python tương tác trở thành một môi trường xử lý dữ liệu và tạo mẫu hệ thống, có thể là đối thủ của các hệ thống như MATLAB, IDL, Octave, R-Lab và SciLab.”

Làm quen: Tìm hiểu các thông tin chi tiết của SciPy sẽ giúp việc lập trình máy học của bạn dễ dàng hơn nhiều, vì nó có thể xử lý hầu hết các thao tác dữ liệu phức tạp cho bạn.

Việc tìm hiểu các thuật toán và khi nào sử dụng chúng có thể là điều đáng lo ngại đối với các nhà phát triển mới, nhưng SciPy, giống như NumPy, có nhiều tài liệu và hỗ trợ cực kỳ tốt. So với một số thư viện khoa học dữ liệu khác, nó thực sự khá trực quan.

MATPLOTLIB

Tổng quan: Cùng với SciPy và NumPy, Matplotlib giúp tạo nên bộ ba thần thánh của khoa học máy tính Python.

Cách hoạt động: NumPy cung cấp cấu trúc dữ liệu nền tảng và SciPy cung cấp các thuật toán để thao tác dữ liệu, còn Matplotlib chuyên về trực quan hóa dữ liệu.

Trực quan hóa là một phần thiết yếu của bất kỳ doanh nghiệp học máy nào. Xét cho cùng, việc đào tạo các thuật toán học máy của bạn nhận dạng các mẫu sẽ không quá hữu ích nếu bạn không thể đọc được kết quả.

Làm quen: Lĩnh vực thư viện trực quan hóa dữ liệu rất đông đúc, nhưng Matplotlib vẫn đứng đầu nhờ tính linh hoạt của nó. Hầu như không có loại biểu đồ hoặc plot nào mà nó không thể tạo ra và bạn có thể tùy chỉnh từng chi tiết đến từng nhãn.

Matplotlib cũng được hỗ trợ bởi gần như mọi IDE Python phổ biến. Tính linh hoạt đó đi kèm với việc nó sẽ dễ sử dụng; tuy nhiên, nó lại không hoàn toàn thân thiện với người dùng như các thư viện trực quan hóa dữ liệu đối thủ.

Nhóm thư viện Python tiếp theo là các gói hoàn chỉnh hơn. Thay vì được sử dụng cho các mục đích khoa học chung, các thư viện này chuyên về học sâu và học máy.

Các gói này là nơi bắt đầu tuyệt vời nếu bạn muốn xây dựng chương trình học máy của mình thành một ứng dụng hoạt động, và thực hiện rất nhiều để khiến toàn bộ quá trình dễ dàng hơn.

THEANO

Tổng quan: Theano là một thư viện chuyên tạo mảng nhiều chiều và thực hiện các phép toán nâng cao hiệu quả hơn. Điều này nghe rất giống NumPy, vì nó được tích hợp chặt chẽ với NumPy và sử dụng nó ở mức thấp nhất.

Cách hoạt động: nhìn chung, Theano có thể được coi là dạng chuyên biệt và nâng cao hơn của NumPy, một dạng có thể làm cho Python hiệu quả gần như C hoặc R.

Vì Theano được phát triển đặc biệt cho học máy tại Đại học Montréal, nên nó là một công cụ tuyệt vời cho ứng dụng đó, ngay cả khi nó không tự xử lý các thuật toán học máy.

Làm quen: Xem trang Theano để tham khảo hướng dẫn, tài liệu, các câu hỏi thường gặp và thông tin về cách cài đặt.

TENSORFLOW

Tổng quan: TensorFlow gần như chắc chắn là thư viện học máy mã nguồn mở nổi tiếng nhất hiện có cho Python. Nó được phát triển bởi Google và được sử dụng trong hầu hết các ứng dụng của Google sử dụng học máy.

Cách hoạt động: Nếu bạn đã sử dụng Google Photos hoặc tìm kiếm bằng giọng nói, thì bạn đang sử dụng TensorFlow.

TensorFlow có nhiều tài liệu và hỗ trợ cực kỳ tốt, đồng thời được tối ưu hóa cho tốc độ. Tuy nhiên, nó khó học hơn vì nó thực sự là một Python front-end được mã hóa trên C hoặc C++.

Làm quen: Trang web của TensorFlow chứa nhiều hướng dẫn về cách sử dụng thư viện cho bất kỳ ứng dụng học máy nào.

KERAS

Tổng quan: Keras được xây dựng trên Theano và TensorFlow, một thư viện cấp cao để làm việc với các tập dữ liệu.

Cách thức hoạt động: Keras được biết đến nhiều nhất như là một trong những thư viện máy học dễ nhất hiện có vì nó được mã hóa hoàn toàn bằng Python, trong khi sử dụng Theano hoặc TensorFlow làm back-end.

Đây là thư viện cho học máy thân thiện với người mới bắt đầu nhất, và bao gồm các chức năng để tạo tập dữ liệu đào tạo và hơn thế nữa.

API mạng nơ-ron của Keras được phát triển để thử nghiệm nhanh và là một lựa chọn tốt cho bất kỳ dự án học sâu nào yêu cầu tạo mẫu nhanh.

Làm quen: Trang chủ Keras có các hướng dẫn để sử dụng cả mô hình tuần tự và API chức năng.

Bạn nên hiểu rằng đây không phải là danh sách đầy đủ các thư viện học máy. Như chúng tôi đã nói ở trên, Python có nhiều thư viện có sẵn cho bất kỳ tùy chọn nào.

Những thư viện trong bài viết này là một nơi tuyệt vời để bắt đầu cuộc hành trình của bạn trước khi đi sâu vào những vấn đề lớn hơn và phức tạp hơn.

iRender - GPU cloud tốt nhất cho Python

Tại iRender, chúng tôi cung cấp nhiều GPU cho thuê với RTX3090 hiện đại. Máy chủ từ xa của chúng tôi được Tối ưu hóa cho Tính toán Khoa học, Học máy, Học sâu.

Chúng tôi không chỉ hỗ trợ Python mà còn hỗ trợ tất cả các IDE & Thư viện AI như: TensorFlow, Jupyter, Anaconda, MXNet, PyTorch, Keras, CNTK, Caffe, v.v.

Bạn có thể tham khảo các gói bên dưới được chúng tôi thiết kế riêng cho AI/ Học sâu:

Ngoài ra, tại iRender, chúng tôi còn cung cấp cho bạn nhiều hỗ trợ khác, không chỉ những cấu hình trên.

NVLink khiến nâng cao hiệu suất

Nếu 24GB VRam không đủ cho dự án của bạn, chúng tôi luôn có NVLink để giúp bạn tiếp cận nhiều hơn thế. Bạn có thể đọc bài viết này để biết cách set up NVLink tren máy của chúng tôi.

Công cụ truyền tải miễn phí và tiện lợi

iRender cung cấp một công cụ truyền tệp miễn phí và mạnh mẽ: Gpuhub Sync. Với tốc độ truyền file nhanh chóng, dung lượng dữ liệu lớn và hoàn toàn miễn phí. Bạn có thể chuyển tất cả dữ liệu cần thiết vào công cụ Gpuhub Sync của chúng tôi bất kỳ lúc nào mà không cần kết nối với server. Dữ liệu sẽ được đồng bộ tự động trong ổ Z bên trong server, sẵn sàng cho bạn sử dụng.

Giá cả linh hoạt

Ngoài giá thuê theo giờ, bạn có thể tiết kiệm từ 10% đến 20% với tính năng tự động thuê dài hạn (fixed rental) của chúng tôi. Đối với những ai cần thuê server nhiều hơn một ngày, hoặc có dự án cực lớn, chúng tôi khuyên bạn nên chọn gói thuê theo ngày/ tuần/ tháng. Mức chiết khấu rất hấp dẫn (lên đến 10% đối với gói hàng ngày, 20% đối với gói hàng tuần và tháng) và bạn không phải lo lắng về việc bị tính phí quá mức nếu bạn quên shutdown server.

Dịch vụ chăm sóc hỗ trợ khách hàng 24/7

Người dùng có thể truy cập vào nền tảng trực tuyến dựa trên web của chúng tôi và sử dụng nhiều nodes để kết xuất cùng một lúc. Do đó, với chúng tôi, không quan trọng bạn hiện diện ở đâu – miễn là bạn có kết nối với Internet, bạn có thể truy cập và tận hưởng các dịch vụ kết xuất 24/7 mà chúng tôi cung cấp và nếu bạn gặp bất kỳ vấn đề nào, đội ngũ support của chúng tôi luôn hiện diện 24/7 để hỗ trợ bạn..

Với những lợi thế như trên cùng với việc không hề có chi phí ẩn khi sử dụng máy, chúng tôi tin rằng đây là một dịch vụ đáng để bạn thử. Bạn có thể đăng ký tài khoản ngay hôm nay thông qua link này để trải nghiệm dịch vụ của chúng tôi. Hoặc liên hệ với chúng tôi qua Zalo 0916806116 để được tư vấn và hỗ trợ.

 

Cảm ơn bạn & Happy Training!

Nguồn: builtin.com
, , , , , , , , , , , , , , , , , , ,

Yen Lily

Hi everyone. Being a Customer Support from iRender, I always hope to share and learn new things with 3D artists, data scientists from all over the world.
Contact

INTEGRATIONS

Autodesk Maya
Autodesk 3DS Max
Blender
Cinema 4D
Houdini
Maxwell
Nvidia Iray
Lumion
KeyShot
UE4
Twinmotion
Redshift
Octane
And many more…

iRENDER TEAM

MONDAY – SUNDAY
9:00 AM – 8:00 PM
Hotline: 0916 806 116
Zalo: 0916 806 116
Skype: iRender Support
Email: support@irender.net
CÔNG TY CỔ PHẦN CÔNG NGHỆ IRENDER VIỆT NAM
MST: 0108787752
Office: 22 Thành Công, Ba Đình, Hà Nội.

Contact
0916806116 support@irender.net