Lập trình AI bằng Python có thật sự hiệu quả như những ngôn ngữ khác

Nếu đang muốn xây dựng những dự án về AI, lập trình AI bằng Python là một lựa chọn bạn nên cân nhắc. Và chắc chắn bạn sẽ không thể bỏ qua danh sách những thư viện Python được sử dụng trong 3 ngành (Machine Learning, NLP và Neural Networks) dưới đây.

4 lý do nên sử dụng Python khi lập trình AI trí tuệ nhân tạo

Lập trình AI bằng python

Luận điểm 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, lập trình AI với 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.

Nhiều lập trình viên nói rằng Python trực quan hơn các ngôn ngữ lập trình khác. Những người khác nói là lập trình AI với 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.

Tại sao lập trình ai bằng Python

Luận điểm 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 lập trình AI với Python, sử dụng 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”

>> Hướng dẫn cách học lập trình AI cho người mới bắt đầu

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)

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:

Luận điểm 3: Python có thể sử dụng đa nền tảng, đa hệ điều hành

Luận điểm 4: Đông đảo người sử dụng

Trong Khảo sát Lập trình viên năm 2019 của Stack Overflow, Python đứng thứ 4 trong top 10 ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất, điều này có nghĩa là bạn có thể tìm thấy các tài liệu học Python, cộng đồng hỗ trợ dễ dàng.

Nếu bạn nhìn kỹ vào hình ảnh bên dưới, bạn sẽ thấy Python là ngôn ngữ lập trình được học nhiều nhất trong vòng 12 tháng qua (Theo báo cáo của Jetbrain)

Hiện nay, trên các kho lưu trữ trực tuyến cũng chứa hơn 140.000 package python. Các package Python dành cho khoa học như Numpy, Scipy và Matplotlib phục vụ cho Học máy và giúp các lập trình viên phát hiện các mẫu trong các tập dữ liệu lớn, rất phù hợp để lập trình AI với Python.

Python đáng tin cậy đến mức Google sử dụng nó để thu thập dữ liệu các trang web, Pixar sử dụng nó để sản xuất phim và Spotify sử dụng nó để đề xuất các bài hát.

Đối với bất kỳ nhiệm vụ nào bạn cần giải quyết, tỷ lệ khá cao là đã có người nào đó trên cộng đồng đã xử lý thành công. Việc tìm và hỏi trên cộng đồng sẽ tối ưu hơn nhiều ngồi vắt óc nghĩ ra giải pháp đấy.

Chắc chắn bạn sẽ tìm ra giải pháp tốt nhất cho nhu cầu cụ thể của mình nếu tham gia cộng đồng Python.

Top thư viện Python sử dụng để lập trình AI

Tại sao lập trình ai bằng Python

Machine Learning (Học máy)

Được coi là lĩnh vực lập trình trí tuệ nhân tạo phổ biến nhất hiện nay (và thường bị nhầm tưởng chính là tất cả của AI), Machine Learning cho phép các chương trình máy tính tự học. Thông thường, các chương trình sẽ được con người thiết lập một tập hợp đầu vào đến một tập hợp đầu ra cụ thể. Trong khi đó, các thuật toán Machine Learning có thể học cách thực hiện điều này thông qua kinh nghiệm của chính chúng.

Quá trình tự học này có thể tạo ra nhiều ứng dụng khác nhau như xây dựng các bot cờ vua có thể tự dạy cách chơi cờ vua, hoặc tinh chỉnh các thuật toán đề xuất cho video và nội dung.

Scikit-learn

scikit-learn.org/stable

Được xây dựng bằng cách sử dụng các thư viện phổ biến như NumPy, SciPy và Matplotlib, Scikit-learn là một thư viện lập trình AI bằng Python giúp triển khai các thuật toán máy học dễ dàng hơn. Nó có các thuật toán có sẵn để phân loại đối tượng, xây dựng hồi quy, nhóm các đối tượng tương tự thành tập hợp (phân cụm), giảm số lượng biến ngẫu nhiên, xử lý trước dữ liệu và thậm chí so sánh, chọn mô hình cuối cùng cho bạn.

TensorFlow

tensorflow.org

TensorFlow là một framework do Google tạo ra để làm cho các thuật toán Machine Learning (ML) và Deep Learning (DL) phức tạp có thể được tiếp cận với số đông. Để xây dựng các mô hình ML và DL, các lập trình viên cần sử dụng đồ thị luồng dữ liệu (data-flow graphs), trong đó mỗi node (hoặc nơ-ron) đại diện cho một phép tính cụ thể được chỉ định bởi lập trình viên đó. 

Tiếp đến, bạn có thể chọn một trong nhiều thuật toán ML/DL đã được triển khai trong thư viện TensorFlow để thực thi. Vì các phép tính được viết bằng Python nhưng thực thi bằng C ++ (nhanh hơn nhiều so với Python), TensorFlow sẽ giúp bạn tiết kiệm thời gian và tăng tốc độ chương trình.

XGBoost

xgboost.readthedocs.io

XGBoost là viết tắt của cụm từ “Extreme Gradient Boosting”. Thư viện lập trình AI bằng Python này tập trung vào việc giúp các lập trình viên phân loại dữ liệu và xây dựng hồi quy bằng cách sử dụng các thuật toán cây quyết định (decision-tree). Những cây này được cấu thành từ con của các mô hình hồi quy yếu hơn (đại diện cho các nhiệm vụ tính toán khác nhau). 

Khi mô hình được huấn luyện, các mô hình hồi quy mới yếu hơn được thêm vào để “lấp đầy khoảng trống” cho đến khi không thể thực hiện được thêm cải tiến nào. Bằng cách làm này, XGBoost tăng đáng kể khả năng mở rộng và hiệu suất, giúp bạn theo kịp sự phát triển của chương trình.

Matplotlib

matplotlib.org

Matplotlib cho phép các lập trình viên trực quan hóa các tập dữ liệu với nhiều loại biểu đồ khác nhau. Nó được sử dụng phù hợp nhất cho việc khám phá và trình bày thông tin chi tiết về dữ liệu đã xử lý. Cho dù đó là biểu đồ tĩnh, động hay biểu đồ tương tác, khi Lập trình AI bằng Python, Matplotlib đều giúp dữ liệu của bạn trở nên sống động. Điều này rất quan trọng với lập trình viên khi họ phải giao tiếp với các đối tượng không chuyên về kỹ thuật.

Natural Language Processing (Xử lý ngôn ngữ tự nhiên)

Natural Language Processing (NLP) đưa tất cả các khía cạnh của ngôn ngữ học vào một chương trình máy tính. Mục tiêu lớn nhất của NLP là giúp máy tính hiểu và giao tiếp với con người cũng như các máy móc khác. Điều đó không hề đơn giản, vì có rất nhiều quy tắc và thông tin ẩn cần được dạy rõ ràng cho máy móc. Để thu hẹp khoảng cách giữa con người và máy móc, NLP sử dụng mô hình phân tích cú pháp và ngữ nghĩa để tạo các câu chính xác và rút ra ý nghĩa từ chúng.

Một số ví dụ cho ứng dụng của NLP là chatbots, công cụ phân tích viết (chẳng hạn như Grammarly) và trợ lý thông minh trong điện thoại hay nhà của bạn.

NLTK

nltk.org

NLTK là viết tắt của “Natural Language Toolkit”. Đây là một thư viện AI của Python giúp cho ngôn ngữ học thông thường trở nên đơn giản qua nhiều chức năng và giao diện được xác định. Từ mã hóa và gắn thẻ văn bản, đến xác định các thực thể được đặt tên và thậm chí hiển thị các cây phân tích cú pháp, NLTK là một thư viện NLP có thể được sử dụng chung cho bất kỳ dự án liên quan đến ngôn ngữ nào. 

spaCy

spacy.io

Thông qua API cực kỳ đơn giản, spaCy giúp xử lý một lượng lớn văn bản nhanh chóng và hiệu quả. Thư viện này cung cấp và tích hợp trình mã hóa, trình gắn thẻ, trình phân tích cú pháp, các vectors từ ngữ được đào tạo trước và các phương tiện nhận dạng thực thể được đặt tên vào một thư viện. Điều này giúp chương trình của bạn hiểu tất cả các khía cạnh của văn bản hoặc đơn giản là xử lý nó trước cho một trong các thư viện AI khác giải quyết sau.

Gensim

radimrehurek.com/gensim

Gensim hướng tới mục đích làm cho quá trình xác định chủ đề cơ bản của một đoạn văn bản (được gọi là topic modelling – mô hình chủ đề) trở nên dễ dàng hơn. Khi Lập trình AI bằng Python Nó xử lý toàn bộ quy trình mô hình hóa, từ xử lý văn bản (thành dictionary of tokens – từ điển mã thông báo) đến xây dựng mô hình chủ đề mà không cần phải tải toàn bộ văn bản vào bộ nhớ.

Neural Networks (Mạng nơ-ron)

Mạng nơ-ron cho phép các chương trình sử dụng “bộ não” của chúng theo đúng nghĩa đen. Chúng sử dụng hệ thống các nodes (được mô phỏng theo các tế bào thần kinh trong não người), trong đó mỗi node đại diện cho một biến hoặc phép tính cụ thể. Một công việc cụ thể (khi chúng ta cần map một đầu vào đến một đầu ra cụ thể) bắt đầu từ một đầu vào nơ-ron trong hệ thống và có thể đi đến cuối. Kết quả được xử lý bằng cách lấy bất kỳ số lượng đường dẫn nào (các phép tính toán). 

Các con đường dẫn đến một mapping gần hơn với đầu ra được củng cố và giữ lại; trong khi các con đường thất bại, không chính xác dần suy yếu và bị loại bỏ. Đây cũng chính là cách bộ não của con người hoạt động. Mạng nơ-ron có thể cho phép chúng ta triển khai các thuật toán nhận dạng khuôn mặt, dự đoán thời tiết hiệu quả hơn hoặc thậm chí mô phỏng các chiến dịch tiếp thị cho doanh nghiệp.

FANN

github.com/libfann/fann

Fast Artificial Neural Network Library, hay FANN, triển khai các mạng thần kinh nhân tạo trong C (đây là thứ làm cho nó nhanh hơn 150 lần so với các thư viện khác). Đồng thời, nó có thể được truy cập bằng một số ngôn ngữ khác nhau, bao gồm cả Python. Lập trình AI bằng Python – FANN cực kỳ dễ sử dụng, cho phép tạo, huấn luyện và chạy mạng nơ-ron nhân tạo chỉ trong ba lệnh gọi hàm. Với tài liệu đáng tuyệt vời, khung đào tạo toàn diện và tính linh hoạt của tham số, FANN có thể được coi là một thư viện cần có trong mọi dự án sử dụng mạng nơ-ron.

Ffnet

github.com/mrkwjc/ffnet

Ffnet là một thư viện  lập trình AI bằng Python để triển khai mạng Feed-forward (Mạng nơron truyền thẳng nhiều lớp). Nó sử dụng giao diện đồ hoạ người dùng để trực quan hóa tập dữ liệu đào tạo. Một lợi ích mạnh mẽ khác là tính năng chuẩn hóa dữ liệu tự động, giúp tiết kiệm rất nhiều thời gian trong giai đoạn xử lý trước quy trình làm việc của bạn. Ffnet triển khai các hàm cốt lõi của nó trong Fortran, dẫn đến tốc độ chương trình được cải thiện đáng kể (so với các giải pháp gốc của Python).

PyTorch

pytorch.org

PyTorch được xây dựng cho các tác vụ tính toán tensor (sử dụng tăng tốc GPU) và xây dựng mạng nơ-ron bền vững hơn trên hệ thống autograd dựa trên tape. Mạng nơ-ron mà PyTorch xây dựng không cần phải tạo lại mỗi khi trường hợp sử dụng thay đổi, do đó cải thiện tốc độ và khả năng mở rộng. Các trường hợp sử dụng chính của PyTorch nằm ở việc thay thế NumPy để sử dụng sức mạnh của GPU (so với CPU), giúp nó trở thành một nền tảng nghiên cứu học tập sâu có khả năng tùy chỉnh cao và nhanh chóng.

Lập trình AI bằng Python giúp cho việc phát triển AI trở nên dễ dàng và dễ tiếp cận đối với tất cả mọi người. Các thư viện Python giúp giảm khối lượng công việc của bạn và tăng tốc độ phát triển của chương trình một cách tối đa. Nếu muốn lập trình trí tuệ nhân tạo để tạo nên các dự án hiệu quả, bạn hãy ghi nhớ và học cách sử dụng thành thạo các thư viện kể trên trong thực tế. Tham gia khóa học 40h chinh phục Machine Learning/Deep Learning của trường CNTT&TT Đại học Bách khoa để nắm bắt ngay công nghệ AI này.