Python là một trong những ngôn ngữ lập trình phổ biến và được sử dụng rộng rãi nhất trên thế giới – và có lý do chính đáng. Nó vượt trội trong nhiều lĩnh vực, bao gồm tạo trò chơi điện tử, phát triển di động và thậm chí cả lập trình nhúng. Một lĩnh vực khác mà Python tỏa sáng là Trí tuệ nhân tạo [AI] và máy học [ML]
Python cho trí tuệ nhân tạo và máy học
Bạn có thể tự hỏi tại sao rất nhiều công ty dựa vào Python cho AI thay vì ngôn ngữ tương tự, chẳng hạn như Perl, C# hoặc thậm chí C. Một phần lý do, như bạn có thể nghi ngờ nếu bạn đã quen thuộc với Python, liên quan đến khả năng mạnh mẽ của nó khi nói đến nhận dạng mẫu và phân tích dự đoán. Tuy nhiên, chỉ điều đó thôi là chưa đủ để biện minh cho vị trí dẫn đầu của Python khi nói đến AI
Để thực sự trả lời câu hỏi này, các nhà phát triển phải nghiên cứu sâu hơn một chút. Đối với người mới bắt đầu, hầu hết các khung AI phổ biến đều thích khả năng phát triển của Python hơn, mặc dù thực tế là AI được hỗ trợ bởi nhiều ngôn ngữ khác, bao gồm C++, C#, R, Go, Scala và các ngôn ngữ khác. Tuy nhiên, Python có phần lớn về tài liệu AI, thư viện và hỗ trợ cộng đồng
Đọc. Giới thiệu về Học máy trong Python
Tính năng AI của Python
Dưới đây là danh sách các tính năng Python dành cho AI có thể giải thích lý do tại sao nó được sử dụng rộng rãi cho các chức năng học máy và trí tuệ nhân tạo. Chúng ta sẽ khám phá ngắn gọn từng tính năng này và cách chúng liên quan đến các nhà phát triển trong các phần sau
Thư viện AI của Python
Ngôn ngữ lập trình Python có rất nhiều thư viện và mô-đun tích hợp sẵn – có lẽ nhiều hơn các ngôn ngữ dành cho nhà phát triển khác. Trên thực tế, đó là một trong những lý do phổ biến nhất khiến các lập trình viên chọn viết mã bằng ngôn ngữ này. Như bạn có thể nghi ngờ, nhiều thư viện trong số đó [cả tích hợp sẵn và bên thứ ba hoặc cộng đồng hỗ trợ] xoay quanh cả AI và máy học
Một số thư viện và khung Python AI phổ biến bao gồm
- TenorFlow. Mạng thần kinh cấp cao dựa trên Python và thư viện học sâu
- Scikit-học. Thư viện dựa trên Python để học máy, khai thác dữ liệu và phân tích dữ liệu
- pylearn2. Thư viện dựa trên Python linh hoạt hơn scikit-learning
- NumPy. Thư viện dựa trên Python cho khoa học dữ liệu, tính toán khoa học và các đối tượng mảng đa chiều
- khoa học viễn tưởng. một thư viện dựa trên Python được coi là lựa chọn đầu tiên cho toán học và kỹ thuật
Cộng đồng nhà phát triển biết rằng các khung học sâu được sử dụng rộng rãi nhất đang được lập trình bằng Python và C/C++. Tuy nhiên, Python, do tính chất biên dịch lại của nó, có thể cho phép đưa ra kết quả ngay lập tức và cho phép các tính năng Lập trình hướng đối tượng [OOP], nguyên mẫu mã và lập trình dựa trên tập lệnh, giúp nó có nhiều lợi thế hơn so với họ ngôn ngữ C
Đọc. Học máy vs Học sâu. Sự khác biệt là gì?
Thực hiện dễ dàng
Việc triển khai Python dễ dàng và ngay lập tức đủ điều kiện cho OpenCV. Cũng không cần phải có kiến thức chuyên sâu về Python để bắt đầu sử dụng nó cho ML và AI. Một số kiến thức cơ bản về Python sẽ giúp các nhà phát triển dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu mới bắt đầu làm việc với AI. Ngoài ra, các nhà phát triển cần ít thời gian hơn để viết và gỡ lỗi mã Python của họ, điều này rất có giá trị đối với những sinh viên AI mới, những người muốn tập trung nhiều hơn vào các thuật toán AI hơn là xử lý các lỗi mã hoặc cú pháp
Python rất đơn giản để học và viết mã, đó là một lý do khiến các chuyên gia CNTT – và những người bên ngoài lĩnh vực CNTT – chọn nó làm ngôn ngữ đầu tiên của họ. Nhiều người từ nhiều nghề nghiệp khác nhau [chẳng hạn như nhà toán học, nhà vật lý và chuyên gia thống kê] không thể học C++. Nhưng họ có thể học Python vì cú pháp giống tiếng Anh của nó. Điều này cho phép những người không phải là lập trình viên tạo ra các mô hình đơn giản hơn nhiều và tập trung vào đại số và thống kê thuần túy so với các chi tiết bên trong và bên ngoài của một ngôn ngữ lập trình
khả năng đọc
Như đã nêu ở trên, mã Python rất giống với tiếng Anh thuần túy. Nó có thể dễ dàng đọc được ngay cả đối với những người không lập trình. Điều này cũng đơn giản hóa việc viết mã và học nó. Cú pháp của nó không phức tạp và thậm chí còn dễ dàng hơn nhiều cho mục đích phát triển máy học và AI
Hướng dẫn và tài nguyên có sẵn
Python đã phát triển phần lớn nhờ vào vô số tài nguyên và hướng dẫn miễn phí dành cho các nhà phát triển mới bắt đầu [và kỳ cựu]. Khá đơn giản để tìm các hướng dẫn dành cho người mới bắt đầu dành cho các lập trình viên mới và có lẽ cũng dễ dàng tìm thấy các tài nguyên khi bạn gặp phải các vấn đề phức tạp mà bạn không thể tự mình giải quyết hoặc gỡ lỗi
Đọc. Nhận dạng hình ảnh đơn giản và AI với Python
Công cụ dữ liệu Python
Python cũng thu hút các nhà khoa học dữ liệu vì nó có đầy đủ các công cụ dữ liệu. Tất nhiên, ai cũng biết rằng dữ liệu là xương sống cho AI và nuôi dưỡng máy học. So sánh Python với ngôn ngữ R đầu vào cho thấy một sự khác biệt rất lớn, mặc dù R là một lựa chọn phổ biến khác cho lập trình AI. R dường như là ngôn ngữ dành riêng cho miền trong thế giới AI, trong khi với Python, bạn có các công cụ phong phú, đầy đủ tính năng để có được hình ảnh trực quan và xác định các mẫu trong một ngôn ngữ
Cộng đồng nhà phát triển lớn
Khi nói đến cộng đồng, không có ngôn ngữ nào khác có thể đánh bại sự phổ biến của mã nguồn mở Python. Ở cấp độ cá nhân hoặc tổ chức, có rất nhiều gói và mức độ hỗ trợ cho các hoạt động phát triển của bạn. Cộng đồng và hệ sinh thái lớn xung quanh Python là kết quả của tính dễ sử dụng và sức mạnh của nó; . Cộng đồng là một nơi tuyệt vời để tìm những cá nhân có cùng chí hướng, công việc, cố vấn, thảo luận diễn đàn, trợ giúp khắc phục sự cố và tài liệu
Độc lập nền tảng hệ điều hành
Ngoài tính linh hoạt của nó, Python là một ngôn ngữ đa nền tảng, có nghĩa là nó có thể chạy trên thực tế mọi nền tảng. Điều này đã góp phần giúp nó trở thành ứng cử viên tốt nhất cho việc học máy và phát triển AI. Các công ty cần chạy AI trên tất cả các nền tảng; . Không cần thực hiện các thay đổi lớn để chuyển mã Python từ nền tảng này sang nền tảng khác. Ngoài ra, cũng có một số gói tự động hóa, chẳng hạn như PyInstaller, để giúp mã chạy trơn tru hơn trên nền tảng đích
Phần kết luận
Python có khả năng tuyệt vời để phát triển AI và máy học. Nó có nhiều tính năng độc đáo hiếm thấy trong các ngôn ngữ lập trình khác. Từ cú pháp trực quan và quy trình kiểm soát cơ bản cho đến các thư viện và hỗ trợ cấu trúc dữ liệu, Python là ngôn ngữ tốt nhất để tạo nguyên mẫu các thuật toán AI
Hơn nữa, Python bao gồm mọi thứ mà các kỹ sư AI có thể tưởng tượng. tạo mẫu nhanh, thư viện tiêu chuẩn đa dạng, đa mô hình, thư viện số hiệu quả, thư viện học máy mã nguồn mở, v.v. Điều này đặt nó ở vị trí hàng đầu trong các công cụ học máy, tính toán thống kê, tính toán mềm, lập trình NLP và thậm chí cả kịch bản web thông minh