Python có phải là ngôn ngữ Machine Learning tốt nhất không?

Machine Learning là xu hướng hot nhất thời hiện đại. Theo , Bằng sáng chế về máy học đã tăng với tốc độ 34% từ năm 2013 đến năm 2017 và con số này sẽ chỉ tăng trong tương lai. Và Python là ngôn ngữ lập trình chính được sử dụng cho phần lớn nghiên cứu và phát triển trong Machine Learning. Nhiều đến mức Python là ngôn ngữ lập trình hàng đầu cho Machine Learning theo Github. Tuy nhiên, mặc dù rõ ràng Python là ngôn ngữ phổ biến nhất, nhưng bài viết này tập trung vào câu hỏi cực kỳ quan trọng là “Tại sao Python lại là ngôn ngữ lập trình phù hợp nhất cho Machine Learning?”

Lý do tại sao Python phù hợp nhất cho Machine Learning?

Python hiện là ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất để nghiên cứu và phát triển trong Machine Learning. Nhưng bạn không cần phải tin lời tôi. Theo Google Trends, sự quan tâm đến Python dành 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. tụt hậu xa

Vì vậy, bây giờ chúng tôi đã xác định rằng Python cho đến nay là ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất cho Machine Learning, TẠI SAO vẫn còn. Vì vậy, bây giờ chúng ta hãy hiểu tại sao Python lại phổ biến như vậy và do đó tại sao nó phù hợp nhất với ML. Một số lý do cho điều này được đưa ra như sau

1. Python rất dễ sử dụng

Không ai thích những thứ quá phức tạp và do đó, Python dễ sử dụng là một trong những lý do chính khiến nó trở nên phổ biến cho Machine Learning. Nó đơn giản với cú pháp dễ đọc và điều đó làm cho nó được cả các nhà phát triển dày dạn kinh nghiệm và sinh viên thực nghiệm yêu thích. Sự đơn giản của Python có nghĩa là các nhà phát triển có thể tập trung vào việc thực sự giải quyết vấn đề Học máy thay vì dành toàn bộ thời gian [và sức lực]. ] chỉ hiểu các sắc thái kỹ thuật của ngôn ngữ

Ngoài ra, Python cũng cực kỳ hiệu quả. Nó cho phép các nhà phát triển hoàn thành nhiều công việc hơn bằng cách sử dụng ít dòng mã hơn. Mã Python cũng dễ hiểu đối với con người, điều này khiến nó trở nên lý tưởng để tạo các mô hình Machine Learning. Với tất cả những lợi thế này, những gì không yêu?

2. Python có nhiều Thư viện và Khung

Python đã khá phổ biến và do đó, nó có hàng trăm thư viện và framework khác nhau mà các nhà phát triển có thể sử dụng. Các thư viện và framework này thực sự hữu ích trong việc tiết kiệm thời gian, từ đó làm cho Python trở nên phổ biến hơn [Đó là một chu kỳ 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 nguồn mở đặc biệt tập trung vào thử nghiệm với các mạng lưới thần kinh sâu
• TensorFlow là một thư viện phần mềm miễn phí được sử dụng cho nhiều ứng dụng máy học như mạng thần kinh. [Họ dường như khá phổ biến. ]
• Scikit-learning là một thư viện phần mềm miễn phí dành cho Machine Learning có nhiều thuật toán phân loại, hồi quy và phân cụm liên quan đến điều này. Ngoài ra, Scikit-learning có thể được sử dụng kết hợp với NumPy và SciPy

3. Python có hỗ trợ cộng đồng và doanh nghiệp

Python đã xuất hiện từ năm 1990 và đó là thời điểm thích hợp để tạo ra một cộng đồng hỗ trợ. Nhờ sự hỗ trợ này, những người học Python có thể dễ dàng nâng cao kiến ​​thức Machine Learning của họ, điều này chỉ dẫn đến sự phổ biến ngày càng tăng. Và đó không phải là tất cả. Có rất nhiều tài nguyên có sẵn trực tuyến để quảng bá ML trong Python, từ các hướng dẫn về Học máy của GeekforGeek đến các hướng dẫn trên YouTube, đây là một trợ giúp lớn cho người học

Ngoài ra, hỗ trợ Doanh nghiệp là một phần rất quan trọng trong sự thành công của Python cho ML. Nhiều công ty hàng đầu như Google, Facebook, Instagram, Netflix, Quora, v.v. sử dụng Python cho các sản phẩm của họ. Trên thực tế, Google chịu trách nhiệm một tay trong việc tạo ra nhiều thư viện Python cho Machine Learning như Keras, TensorFlow, v.v.

4. Python là Portable và có thể mở rộng

Đây là một lý do quan trọng tại sao Python rất phổ biến trong Machine Learning. Rất nhiều hoạt động đa ngôn ngữ có thể được thực hiện dễ dàng trên Python do 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 chính 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 bản chất có thể mở rộng của nó

Trước khi đi sâu vào nhiều ngôn ngữ học máy, điều quan trọng là phải hiểu rằng không có ngôn ngữ nào là “tốt nhất”. Mỗi người đều có những ưu điểm và nhược điểm riêng, cũng như các khả năng riêng. Nó chủ yếu được xác định bởi những gì bạn đang cố gắng xây dựng và nền tảng của bạn

Như đã nói, Python chắc chắn là ngôn ngữ học máy được sử dụng rộng rãi nhất. Python được 57% nhà khoa học dữ liệu và chuyên gia máy học sử dụng và 33% ưu tiên phát triển nó

Các khung Python đã phát triển đáng kể trong những năm gần đây, tăng khả năng của chúng bằng cách học sâu. Các thư viện hàng đầu, chẳng hạn như TensorFlow và các thư viện khác, đã được phát hành

Python được sử dụng bởi hơn 8. 2 triệu nhà phát triển trên toàn thế giới để viết mã và với lý do chính đáng. Nó là một lựa chọn phổ biến cho phân tích dữ liệu, khoa học dữ liệu, học máy và trí tuệ nhân tạo. Môi trường thư viện rộng lớn của nó cho phép các học viên máy học dễ dàng truy cập, xử lý, thay đổi và xử lý dữ liệu. Nó cũng cung cấp nền tảng độc lập, giảm độ phức tạp và cải thiện khả năng đọc

Do các thư viện và mô-đun tích hợp sẵn cung cấp chức năng cấp cơ sở nên các kỹ sư máy học không phải bắt đầu lại từ đầu. Và, bởi vì học máy đòi hỏi phải xử lý dữ liệu liên tục, các công cụ và gói tích hợp sẵn của Python có thể trợ giúp thực tế cho mọi tác vụ. Tất cả những điều này dẫn đến thời gian phát triển ít hơn và năng suất cao hơn khi làm việc với các ứng dụng học máy tinh vi

Python là ngôn ngữ lập trình được nhiều công ty công nghệ lớn nhất thế giới lựa chọn, bao gồm Google, Instagram, Netflix, Walt Disney, Facebook, Dropbox, YouTube, Uber và Amazon

Mặc dù Python chắc chắn là ngôn ngữ phổ biến nhất, vẫn có một số lựa chọn thay thế để xem xét. Python, R, C/C++, Java và JavaScript là top 5 hiện tại. C/C++ thường được coi là thứ hai xa hơn Python. Java không thua xa, và trong khi Python đôi khi được so sánh với R, thì cả hai không cạnh tranh về mức độ phổ biến. Trong các cuộc thăm dò của nhà khoa học dữ liệu, R luôn có tỷ lệ ưu tiên trên mức sử dụng thấp nhất trong số các ngôn ngữ khác nhau. Javascript thường được đặt ở cuối danh sách

Mặc dù không nổi tiếng bằng năm ngôn ngữ hàng đầu, nhưng các ngôn ngữ khác được các học viên máy học sử dụng và đáng xem xét bao gồm Julia, Scala, Octave, Ruby, MATLAB và SAS

Khía cạnh quan trọng nhất cần xem xét khi chọn ngôn ngữ lý tưởng cho máy học là loại dự án mà bạn sẽ tập trung vào hoặc các ứng dụng chuyên biệt của bạn

Nếu bạn muốn phân tích tình cảm, Python hoặc R là lựa chọn tốt nhất của bạn, trong khi Java phù hợp hơn cho bảo mật mạng và phát hiện gian lận. Một lý do cho điều này là các công ty lớn thường xuyên sử dụng các kỹ thuật phát hiện gian lận và an ninh mạng, và đây thường là những kỹ thuật mà Java được chọn cho các bộ phận phát triển nội bộ.

Python, với bộ thư viện chuyên ngành khổng lồ, cung cấp giải pháp thay thế dễ dàng và nhanh hơn để xây dựng thuật toán trong các lĩnh vực ít tập trung vào doanh nghiệp hơn như xử lý ngôn ngữ tự nhiên [NLP] và phân tích tình cảm

Mặt khác, C/C++ thường được sử dụng cho trí tuệ nhân tạo trong trò chơi và chuyển động của robot. Do có các thư viện AI rất tiên tiến, ngôn ngữ học máy mang lại mức độ kiểm soát, hiệu quả và năng suất cao

R đã bắt đầu đạt được sức hút trong kỹ thuật sinh học và tin sinh học, và từ lâu nó đã được sử dụng trong thống kê y tế cả trong và ngoài giới học thuật. Tuy nhiên, đối với các nhà phát triển mới làm quen với khoa học dữ liệu và máy học, JavaScript thường được chọn

từ chối trách nhiệm. Thông tin được cung cấp trong bài viết này chỉ là quan điểm của tác giả và không phải là lời khuyên đầu tư – nó chỉ được cung cấp cho mục đích giáo dục. Bằng cách sử dụng điều này, bạn đồng ý rằng thông tin không cấu thành bất kỳ hướng dẫn đầu tư hoặc tài chính nào. Tiến hành nghiên cứu của riêng bạn và liên hệ với các cố vấn tài chính trước khi đưa ra bất kỳ quyết định đầu tư nào

Python có phải là tốt nhất cho máy học không?

Ngôn ngữ tốt nhất để học máy học là gì?

Python có phải là ngôn ngữ tốt nhất cho AI không?

Python có đủ cho học máy không?