Theo nghiên cứu, Python là ngôn ngữ lập trình hàng đầu năm 2019. Nó là cơ sở người dùng chỉ phát triển do sự phổ biến của nó trong lĩnh vực học máy
Nguồn. https. // miro. trung bình. com/max/1400/0*agN3x-Al2UXuuZgx
Guido Van Rossum đã phát hành Python vào năm 1991 để cung cấp cho các lập trình viên một giải pháp thay thế đơn giản hơn cho các ngôn ngữ phức tạp. Anh ta ít biết rằng chính sự đơn giản này sẽ đưa Python lên tầm cao như ngày nay
“Python là một thử nghiệm về mức độ tự do mà các lập trình viên cần. Quá nhiều tự do và không ai có thể đọc mã của người khác; . ” – Guido van Rossum
Theo cách nói của mình, cha đẻ của Python đã mô tả lý do khiến nó trở nên phổ biến
- Đủ đơn giản để được mã hóa bởi người mới bắt đầu
- Đủ linh hoạt để thực hiện các chương trình phức tạp
- Đủ rõ ràng để một và tất cả có thể đọc được
Python là ngôn ngữ được sử dụng rộng rãi nhất cho trí tuệ nhân tạo. Ngay cả Github cũng có một hồ sơ theo dõi đã được chứng minh rằng Python là dự án máy học được ưa thích nhất
Trong bài viết này, chúng tôi khám phá nhiều lý do khiến nó trở nên phổ biến và phù hợp tại sao Python lại là lựa chọn tốt nhất cho Machine Learning
Nguồn. https. //tôi. ytimg. com/vi/-rBhTuryfKE/maxresdefault. jpg
Tại sao dùng Python cho Machine Learning
PYTHON LÀ ĐƠN GIẢN, VÀ ĐÓ LÀ SỨC MẠNH CỦA NÓ
Học máy hay trí tuệ nhân tạo không chỉ là viết mã và thực thi kịp thời. Đây là một nghiên cứu giao thoa thống kê, phân tích và lập trình trong một potpourri
Các vấn đề về máy học liên quan đến dữ liệu phức tạp, ứng dụng các thuật toán tinh vi và đạt được kết quả khả thi. Python đơn giản để viết mã và ngôn ngữ dễ đọc
Những phẩm chất này giúp các chuyên gia bằng cách cho phép họ tập trung vào các vấn đề học máy thực tế hơn là giải quyết các vấn đề kỹ thuật của mã hóa phức tạp.
Hơn nữa, nó có cú pháp đơn giản và hiệu quả hơn. Người ta có thể thực hiện một tác vụ với số lượng dòng mã ít hơn so với bất kỳ ngôn ngữ nào khác
Trong một nghiên cứu vốn đã phức tạp như học máy, tốt hơn hết là có một khía cạnh chính cực kỳ đơn giản. Python thực hiện công việc này cho máy học
PYTHON CÓ THƯ VIỆN LỚN HƠN HOGWARTS [KHÔNG ĐẠT ĐƯỢC]
Sự phát triển của hệ sinh thái phần mềm liên quan đến khoa học dữ liệu và máy học của chúng tôi bắt đầu với Google. Và, Python cũng lâu đời như Google
Nó tự hào có nhiều thư viện hơn bất kỳ khuôn khổ nào khác cho máy học và trí tuệ nhân tạo. Đối với mọi vấn đề có thể xảy ra liên quan đến học máy, có một thư viện
Là một nhà phát triển, người ta không cần phải dành thời gian để tìm ra vấn đề vì đã có sẵn các trường hợp tương tự trong các thư viện khác nhau
Một số thư viện Python nổi tiếng dành cho máy học là –
- Scikit-learning, Keras, TensorFlow được sử dụng cho máy học
- NumPy liên quan đến phân tích dữ liệu và các vấn đề liên quan đến tính toán khoa học hiệu năng cao
- SciPy giúp nâng cao tính toán
- Phân tích dữ liệu mục đích chung được thực hiện bởi Pandas
- Trực quan hóa dữ liệu được chăm sóc bởi Seaborn
CÁC NHÀ PHÁT TRIỂN PYTHON LÀ MỘT GIA ĐÌNH HẠNH PHÚC LỚN;
Như đã đề cập trước đây, Python ra đời vào năm 1991. Kể từ đó, nó liên tục đứng đầu bảng xếp hạng ngôn ngữ lập trình được sử dụng nhiều nhất.
Gần ba thập kỷ trong ngành đã biến Python trở thành một ngôn ngữ trưởng thành. Nó có một cộng đồng mạnh mẽ trên toàn thế giới, nơi cung cấp sự hỗ trợ to lớn cho các nhà phát triển vừa chớm nở
Có hàng trăm hướng dẫn trên YouTube, các khóa học trực tuyến và cộng đồng trực tuyến có thể giúp một người giải quyết vấn đề hoặc tìm hiểu một chủ đề mới một cách dễ dàng
Sự sẵn có của các nguồn tài nguyên quý giá như vậy giúp ích rất nhiều trong việc tìm kiếm các giải pháp phù hợp và hỗ trợ trong toàn bộ quá trình
PYTHON ĐÃ ĐƯỢC SỰ ĐỒNG Ý CỦA CÁC CÔ TÓC LỚN
Python là ứng dụng yêu thích của tất cả các công ty hàng đầu trên thế giới. Các trang web yêu thích của bạn như Google, Facebook, Netflix và thậm chí Instagram sử dụng Python trong các ứng dụng của họ
Trên thực tế, Python gần như là ngôn ngữ chính thức tại Google. Hầu hết các thuật toán tìm kiếm cốt lõi của nó được viết bằng Python. Tất cả các dự án liên quan đến trí tuệ nhân tạo và máy học tại Google đều được thực hiện bằng Python
Google cũng chịu trách nhiệm tạo nhiều thư viện máy học của Python
Sự hỗ trợ và xác nhận của các công ty này cung cấp hỗ trợ đầy đủ, nguồn phong phú và bằng chứng về độ tin cậy của nó
PYTHON CHẠY TRÊN NHIỀU NỀN TẢNG
Python có tính di động cao và có thể chạy trên mọi nền tảng từ Mac, Windows, Linux, Unix và nhiều nền tảng khác
Điều này giúp các nhà khoa học dữ liệu thích sử dụng GPU của họ đào tạo mô hình ML trên hệ thống của riêng họ
Nhà phát triển chỉ cần thực hiện một số thay đổi như sửa đổi một vài dòng mã để chuẩn bị mã riêng cho một nền tảng khác. Các gói như PyInstaller giúp viết mã chạy trên các nền tảng khác nhau
Điều này làm tăng sự dễ dàng và thuận tiện cho các nhà phát triển
PYTHON DỄ ĐỌC
“Python là “ngôn ngữ mạnh mẽ nhất mà bạn vẫn có thể đọc được”. - Paul Dubois
Trí tuệ nhân tạo và công nghệ máy học là kết quả của nỗ lực nhóm hướng tới một mục tiêu. Ngay cả một thuật toán đơn giản cũng cần cả một nhóm
Như đã nêu ở trên, Python rất dễ đọc. Nó khá giống với ngôn ngữ tiếng Anh hàng ngày của bạn. Nếu một dòng mã được viết bởi một thành viên trong nhóm, nó có thể được hiểu, sửa chữa và phát triển bởi một thành viên khác trong nhóm
Điều này làm giảm sự nhầm lẫn và giúp chia sẻ ý tưởng, công cụ và trách nhiệm công việc hiệu quả hơn
Các công cụ như IPython cũng cung cấp các tính năng như thử nghiệm, gỡ lỗi, v.v. giúp cải thiện hơn nữa hiệu quả của quy trình
PYTHON GIÚP VIỆC HÌNH ẢNH HÓA TỐT HƠN
Mục đích của học máy là đi đến một kết luận có ý nghĩa bằng cách trích xuất dữ liệu thô. Sắc thái của nó nằm ở việc xử lý và chuyển đổi dữ liệu thô ở định dạng cực kỳ dễ đọc
Python có một số thư viện cung cấp các công cụ trực quan tuyệt vời để trình bày dữ liệu theo cách dễ hiểu với thuật ngữ giáo dân
Có các thư viện như Matplotlib giúp tạo báo cáo bằng biểu đồ, biểu đồ và sơ đồ để nâng cao khả năng hiểu, trực quan hóa và trình bày
NHƯNG, PYTHON CÓ ĐỦ ĐỂ HỌC MÁY KHÔNG?
Câu hỏi này hay như hỏi biết tiếng Anh có đủ để viết luận văn không
Python là ngôn ngữ lập trình cho phép áp dụng các khái niệm và thuật toán học máy theo cách đơn giản và nhanh hơn. Nó cần thiết nhưng nó chắc chắn không phải là kỹ năng duy nhất cần có
Trước tiên chúng ta hãy hiểu Machine Learning là gì
Theo Wikipedia, học máy được định nghĩa là một tập hợp con của trí tuệ nhân tạo
Đó là “một nghiên cứu khoa học về các thuật toán và mô hình thống kê mà các hệ thống máy tính sử dụng để thực hiện một tác vụ cụ thể mà không sử dụng các hướng dẫn rõ ràng, thay vào đó dựa vào các mẫu và suy luận. ”
Để đơn giản hóa, bạn sẽ cần phải có một lệnh sau đây để phù hợp cho việc nghiên cứu và ứng dụng máy học
- CẤU TRÚC DỮ LIỆU. Về cơ bản, học máy chỉ là nghiên cứu kỹ lưỡng dữ liệu để tìm ra các mẫu. Do đó, việc học cấu trúc dữ liệu là bắt buộc đối với nó. Cấu trúc dữ liệu cung cấp một định dạng để lưu trữ, duy trì và truy xuất dữ liệu. Mảng, danh sách liên kết, cây, đồ thị là một số ví dụ của nó
- THUẬT TOÁN. Các thuật toán là một quy trình từng bước để đi đến một giải pháp hợp lý cho một vấn đề. Mọi chương trình máy tính đều dựa trên thuật toán này hay thuật toán kia. Nó có thể được mô tả như công thức của các đầu vào khác nhau để tạo ra một đầu ra nhất định. Trong học máy, thuật toán phân tích dữ liệu và dự đoán hành vi của dữ liệu dựa trên hiệu suất trong quá khứ. Chính nhờ các thuật toán như vậy mà Google dự đoán tìm kiếm của bạn, WhatsApp của bạn biết bạn sẽ gõ gì và Amazon biết bạn muốn mua gì
- SỐ LIỆU THỐNG KÊ. Học máy được phát triển như một lĩnh vực “thống kê ứng dụng” và thống kê được coi là điều kiện tiên quyết để nghiên cứu học máy. Thống kê giúp tóm tắt các khối dữ liệu lớn và cung cấp cho chúng một kết quả được định lượng. Nó giúp chứng minh các quan sát thành thông tin số, vững chắc. Thống kê giúp thu hẹp khoảng cách giữa giả định và độ chính xác
Học máy là một nghiên cứu phức tạp giúp đơn giản hóa hàng tỷ dữ liệu để dự đoán và cho phép máy móc thực hiện theo một cách nhất định. Bạn không thể thành thạo một giao dịch – bạn cần thành thạo nhiều giao dịch
Tuy nhiên, có thể nói rằng Python là một cách tốt để bạn bắt đầu hành trình bước vào thế giới machine learning. Nó là xương sống của nó và làm cho hành trình còn lại trở nên đơn giản đối với bạn
KẾT LUẬN
Python đã tự khẳng định mình là ngôn ngữ số 1 trong lĩnh vực lập trình
Trí tuệ nhân tạo và học máy đang làm cho thế giới trở nên đơn giản hơn với tự động hóa. Tuy nhiên, việc thực hiện chúng phụ thuộc vào quá trình xử lý, mã hóa và phân tích dữ liệu phức tạp
Python là lựa chọn hàng đầu cho những công nghệ tinh vi này chủ yếu là do tính đơn giản mà nó mang lại. Cú pháp đơn giản, khả năng đọc cao và kiểm tra dễ dàng giúp tăng hiệu quả và giảm thời gian xử lý
Hơn nữa, học python đảm bảo các gói công việc tuyệt vời và cấp độ đầu vào
Nếu bạn đang tìm cách bắt đầu sự nghiệp của mình trong lĩnh vực máy học, thì học Python là một quyết định thông minh
Và, nếu bạn đang tìm kiếm một cơ sở đào tạo để học hỏi từ những giảng viên giàu kinh nghiệm, hãy tham gia Khóa đào tạo Machine Learning với Python của Gyansetu