Tại sao Python là phù hợp nhất với Machine Learning?

0
209

Machine Learning là xu hướng nóng nhất trong thời hiện đại. Theo Forbes, bằng sáng chế về Machine learning đã tăng trưởng với tỷ lệ 29,3% từ năm 2013 đến 2018 và những bằng sáng chế này là thiết lập cơ sở cho tương lai của Machine Learning.

Python ngôn ngữ lập trình chính được sử dụng cho phần lớn nghiên cứuphát triển trong Machine Learning.

Theo đó, Python là ngôn ngữ lập trình hàng đầu cho Machine Learning theo Github.

Rõ ràng Python là phổ biến nhất trong Machine Learning.

Vì thế, bài viết này tập trung vào câu hỏi: Tại sao Python là ngôn ngữ lập trình phù hợp nhất cho học máy (Machine Learning)?

Tại sao Python phù hợp nhất với Machine Learning
Tại sao Python phù hợp nhất với Machine Learning

Lý do tại sao Python phù hợp nhất cho Machine Learning

Python hiện là ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất cho nghiên cứu và phát triển trong Machine Learning.

Nhưng bạn không cần phải tin lời tôi! Vì đã có số liệu của Google chứng minh.

Theo Google Trends, sự quan tâm đến Python cho Machine Learning đã tăng lên một mức cao hoàn toàn mới với các ngôn ngữ ML khác như R, Java, Scala, Julia, v.v.

Vì vậy, bây giờ chúng ta đã xác định rằng Python là ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất cho Machine Learning.

Vậy, câu hỏi là TẠI SAO?

Ngay bây giờ, để hiểu tại sao Python rất phổ biến và tại sao nó phù hợp nhất với ML. Đây là một số lý do lý giải cho việc này:

1. Python rất dễ học và dễ sử dụng

Không ai thích những thứ quá phức tạp và vì vậy việc dễ dàng sử dụng Python là một trong những lý do chính khiến Python trở nên phổ biến đối với Machine Learning.

Python rất đơn giản, nó có cú pháp dễ đọc và điều đó làm cho nó được yêu thích bởi cả các lập trình dày dạn và sinh viên công nghệ thông tin.

Sự đơn giản của Python có nghĩa là các lập trình viên có thể tập trung vào việc thực sự giải quyết vấn đề Machine Learning thay vì dành toàn bộ thời gian (và năng lượng của họ!) Chỉ để cố gắng nhớ cú pháp của ngôn ngữ.

Ngoài ra, Python cũng cực kỳ hiệu quả. Nó cho phép các Lập trình viên hoàn thành nhiều công việc hơn bằng cách sử dụng ít dòng mã hơn.

Mã Python cũng dễ hiểu đối với con người (nghĩa đen luôn), điều này khiến nó trở nên lý tưởng để tạo các mô hình Machine Learning.

Với tất cả những lợi thế này, còn lý do gì mà Python không phổ biến? !!

2. Python có nhiều thư viện và Framework

Python đã khá phổ biến và do đó, nó có hàng trăm thư viện và Framework khác nhau có có sẵn, miễn phí để các Lập trình viên có thể sử dụng ngay.

Các thư viện và Framework này thực sự hữu ích trong việc tiết kiệm thời gian làm việc, từ đó gián tiếp làm cho Python càng trở nên phổ biến hơn (Đây là một vòng tuần hoàn có lợi !!!).

Có nhiều thư viện Python đặc biệt hữu ích cho Trí tuệ nhân tạo và Học máy. Một số trong số này được đưa ra dưới đây:

  • Keras: Là một thư viện mã nguồn mở đặc biệt tập trung vào thử nghiệm với các mạng lưới thần kinh sâu (Deep Neural Networks).
  • TensorFlow: Là một thư viện phần mềm miễn phí được sử dụng cho nhiều ứng dụng học máy như neural network. (Chúng có vẻ khá phổ biến!)
  • Scikit-learn: Là một thư viện phần mềm miễn phí cho Machine Learning bao gồm các thuật toán phân loại, hồi quy và phân cụm khác nhau. Ngoài ra, Scikit-learn có thể được sử dụng kết hợp với NumPy và SciPy.

3. Python có cộng đồng và Doanh nghiệp hỗ trợ

Python đã được tạo ra từ năm 1990 và đó là thời gian đủ lâu để tạo ra một cộng đồng hỗ trợ đủ lớn.

Vì sự hỗ trợ này, người học Python có thể dễ dàng cải thiện kiến ​​thức về Machine Learning.

Và đó không phải là tất cả! Có rất nhiều tài nguyên có sẵn trực tuyến để gia tăng sự phổ biến cho ML bằng Python, từ các hướng dẫn về Học máy của GeekforGeek đến các hướng dẫn trên YouTube rất hữu ích cho người học.

Ngoài ra, hỗ trợ của doanh nghiệp là một phần rất quan trọng trong sự thành công của Python trong ML.

Nhiều công ty hàng đầu như Google, Facebook, Instagram, Netflix, Quora, v.v … cũng đang sử dụng Python cho các sản phẩm của họ.

Và trên thực tế, Google đang cùng chung tay tạo ra nhiều thư viện Python cho Machine Learning như Keras, TensorFlow, v.v.

Python di động và có thể mở rộng

Đây cũng là một lý do quan trọng trả lời tại sao Python rất phổ biến trong Machine Learning. Rất nhiều cross-languages có thể được thực hiện dễ dàng trên Python vì tính chất di động và có thể mở rộng của nó.

Có nhiều nhà khoa học dữ liệu thích sử dụng Bộ xử lý đồ họa (GPU) để đào tạo các mô hình ML trên máy của họ và bản chất di động của Python rất phù hợp cho việc này.

Ngoài ra, nhiều nền tảng khác nhau hỗ trợ Python như Windows, Macintosh, Linux, Solaris, v.v. Ngoài ra, Python cũng có thể được tích hợp với Java, .NET hoặc thư viện C / C ++ vì tính chất có thể mở rộng của nó.

Lời kết

Python thực sự đang nắm giữ đầu tàu của các lĩnh vực liên quan đến Machine Learning, AI.

Lý do tại sao Python lại rất phù hợp cho Machine Learning thì bạn đã biết rồi đó.

Vậy, còn chờ gì nữa mà không tự học lập trình Python cơ bản ngay hôm nay?

LEAVE A REPLY

Please enter your comment!
Please enter your name here