Học máy (Machine Learning - ML) và các dự án dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI) rõ ràng công nghệ cốt lõi của tương lai.

Chúng ta muốn các ứng dụng của chúng ta sẽ có thể nhìn, nghe và phản hồi để "Cá nhân hóa" tốt hơn, đề xuất thông minh hơn và tìm kiếm chính xác hơn.

Đó là thành quả mà trí tuệ nhân tạo (AI) sẽ mang lại nhằm nâng cao trải nghiệm người dùng và tạo ra giá trị trong nhiều ngành công nghiệp.

Lợi ích của trí tuệ nhân tạo là không phải bàn cãi.

Nhưng, bây giờ có thể bạn sẽ thắc mắc: Làm thế nào để có thể mang những trải nghiệm này vào cuộc sống? Ngôn ngữ lập trình nào được sử dụng cho AI, ML?

... và nếu bạn cũng đang cân nhắc sử dụng Python cho AI và Học máy? thì đây sẽ là một số lý do giúp bạn quyết định:
 

Lý do tại sao lại sử dụng Python cho các dự án về AI và Machine Learing?

Tại sao sử dụng  Python  cho AI và ML?

Điều đầu tiên bạn nên ghi nhớ là các dự án về AI khác với các dự án phần mềm truyền thống.

Sự khác biệt nằm ở Tech Stack, các kỹ năng cần thiết cho một dự án AI và sự cần thiết của những nghiên cứu chuyên sâu không phải ai cũng có đủ thời gian thể nắm giữ tất cả.

Tech Stack được định nghĩa là tập hợp các công nghệ mà một tổ chức sử dụng để xây dựng một ứng dụng web hoặc thiết bị di động. Nó là sự kết hợp của các ngôn ngữ lập trình, ...

Do đó, để thực hiện tham vọng với dự án AI, bạn nên sử dụng ngôn ngữ lập trình ổn định, linh hoạt và có sẵn các công cụ / thư viện hỗ trợ.

May mắn là  Python  cung cấp tất cả những thứ này, đây cũng chính là lý do tại sao ngày nay chúng ta thấy RẤT NHIỀU dự án AI làm bằng Python.

Từ giai đoạn phát triển đến triển khai và bảo trì,  Python  giúp các lập trình viên làm việc hiệu quả và tự tin về phần mềm mà họ làm ra.

Bởi vì phần mềm của họ làm ra có sự đóng góp của hàng trăm bộ não thiên tài trong đó (thông qua các công cụ, thư viện, framework họ sử dụng)

Những Lý do giúp  Python  được sử dụng phổ biến nhất trong các dự án Học máy và dự án AI bao gồm:

Tính đơn giản và nhất quán

• Cho phép truy cập vào các thư viện và framework tuyệt vời cho AI và học máy (ML)
• Tính linh hoạt

• Độc lập nền tảng

• Và cộng đồng rộng lớn.

Những điều này càng làm cho  Python  ngày càng phổ biến hơn.
 

Lý do #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,  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.

 Python  là ngôn ngữ tốt nhất cho người mới bắt đầu học lập trình nên dễ dàng tiếp cận với hàng triệu tài năng đam mê lập trình từ lúc còn nhỏ. Vì lý do này mà Python tạo ra một vòng tuần hoàn có lợi là: Chưa biết gì về lập trình -> Chọn học Python -> Quen với ngôn ngữ (Không muốn mất công học ngôn ngữ khác nữa) -> Tiếp tục nghiên cứu và phát triển sâu theo Python -> Python càng phát triển.

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

Lý do #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 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"

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)

Ví dụ như, Scikit-learn có các hỗ trợ như thuật toán regression, clustering, vector machine, random forest, gradient boosting, k-means và DBSCAN và được thiết kế để làm việc với các thư viện khoa học và số của Python là NumPy và SciPy.

Với những giải pháp này, các lập trình viên có thể phát triển sản phẩm của mình nhanh hơn. Quan trọng là kết quả mang lại giúp ích gì cho việc phát triển kinh doanh, còn bạn làm thế nào cũng được.

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:
 

Data analysis and visualization	NumPy, SciPy, Pandas, Seaborn
Machine learning	TensorFlow, Keras, Scikit-learn
Computer vision	OpenCV
Natural language processing	NLTK, spaCy

 

Lý do #3: Python độc lập với nền tảng

Độc lập với nền tảng tức là một ngôn ngữ lập trình hoặc framework cho phép các lập trình viên triển khai mọi thứ trên một máy và sử dụng chúng trên một máy khác mà không có bất kỳ thay đổi nào (hoặc chỉ thay đổi tối thiểu).

Độc lập với nền tảng cũng là một lý do chính khiến Python trở nên phổ biến.

Python được hỗ trợ bởi nhiều nền tảng bao gồm Linux, Windows và macOS. Code Python có thể được sử dụng để tạo các chương trình thực thi độc lập cho hầu hết các hệ điều hành phổ biến, điều này có nghĩa là phần mềm Python có thể dễ dàng phân phối và sử dụng trên các hệ điều hành đó mà không cần trình thông dịch Python.

Hơn nữa, các lập trình viên thường sử dụng các dịch vụ như Google hoặc Amazon cho nhu cầu điện toán của họ.

Tuy nhiên, bạn vẫn thường có thể tìm thấy các công ty và nhà khoa học dữ liệu sử dụng máy của riêng họ với Bộ xử lý đồ họa (GPU) mạnh mẽ để đào tạo các mô hình ML của họ. Và thực tế là Python là nền tảng độc lập làm cho việc đào tạo này rẻ hơn và dễ dàng hơn rất nhiều.
 

Lý do #4: Cộng đồng Python rất lớn

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.

 

Mức độ phổ biến của các ngôn ngữ lập trình theo Stack Overflow

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)
 

Python là ngôn ngữ được học nhiều nhất trong 12 tháng qua

 

 

Và nếu xem báo cáo khảo sát về việc Python được sử dụng phổ biến nhất cho việc gì (theo Jetbrain) thì bạn có thể thấy Python được sử dụng cho Web với 27%. Nhưng nếu bạn cộng Data Science và Machine Learning lại thì nó sẽ chiếm 28% (Rất đẹp phải không?)
 

Python được sử dụng phổ biến ở lĩnh vực nào?

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.


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.

Qua nhiều năm phát triển (Từ lúc Python được sinh ra năm 1994) cộng đồng Python AI đã phát triển trên toàn thế giới, kể cả Việt Nam. Có nhiều diễn đàn, group tích cực trao đổi về kinh nghiệm và giải pháp liên quan đến Học máy.

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.
 

Các ngôn ngữ lập trình khác dành cho AI, ML là gì?

Có rất nhiều ngôn ngữ hỗ trợ phát triển AI, ML. Ở đây chúng ta có một danh sách các ngôn ngữ lập trình cung cấp hệ sinh thái cho các dự án như vậy.

1. Ngôn ngữ lập trình R

R thường được sử dụng khi bạn cần phân tích và thao tác dữ liệu cho mục đích thống kê. R có các package như Gmodels, Class, Tm và RODBC thường được sử dụng để xây dựng các dự án Học máy.

Các gói này cho phép các lập trình viên thực hiện các thuật toán học máy mà không gặp thêm các rắc rối và cho phép họ nhanh chóng thực hiện các business logic.

Ngôn ngữ R được tạo ra bởi các nhà thống kê để đáp ứng nhu cầu của họ. Ngôn ngữ này có thể cung cấp cho bạn khả năng phân tích thống kê chuyên sâu cho dù bạn xử lý dữ liệu từ thiết bị IoT hay phân tích các mô hình tài chính.

Hơn nữa, nếu nhiệm vụ của bạn yêu cầu biểu đồ và biểu đồ chất lượng cao, bạn có thể muốn sử dụng R. Với ggplot2, ggvis, googleVis, Shiny, rCharts và các package khác, khả năng của R được mở rộng đáng kể, giúp bạn biến hình ảnh thành ứng dụng web tương tác .

So với Python, R nổi tiếng là chậm và tụt hậu khi nói đến các sản phẩm dữ liệu quy mô lớn. Lúc này, tốt hơn là sử dụng Python hoặc Java để phát triển sản phẩm thực tế.
 

2. Ngôn ngữ lập trình Scala

Scala là vô giá khi nói đến dữ liệu lớn (Big Data). Scala cung cấp cho các nhà khoa học dữ liệu một loạt các công cụ như Saddle, Scalalab và Breeze. Scala có hỗ trợ concurrency rất tốt, nó giúp xử lý lượng lớn dữ liệu ngon lành.

Do Scala chạy trên JVM, sức mạnh của nó sẽ vượt xa mọi giới hạn cùng với Hadoop (Framework xử lý phân tán nguồn mở quản lý việc xử lý và lưu trữ dữ liệu cho các ứng dụng dữ liệu lớn chạy trong các hệ thống cụm). Mặc dù có ít công cụ Học máy hơn so với Python và R, Scala vẫn có khả năng bảo trì cao.

3. Ngôn ngữ lập trình Julia

Nếu bạn cần để xây dựng một giải pháp cho tính toán hiệu suất cao và phân tích, có thể bạn nên xem xét đến Julia.

Julia có một cú pháp tương tự Python và được thiết kế để xử lý nhiệm vụ tính toán số học. Julia, hỗ trợ cho Deep Learning qua TensorFlow.jl wrapper và các Mocha framework.

Tuy nhiên, ngôn ngữ này không có nhiều thư viện hỗ trợ và không được có một cộng đồng mạnh mẽ như Python bởi vì nó còn tương đối mới.
 

4. Ngôn ngữ lập trình JAVA

Một ngôn ngữ khác đáng được đề cập khi nói đến AI và ML là Java. Java là ngôn ngữ hướng đối tượng, di động, có thể bảo trì và rõ ràng. Nó hỗ trợ bởi nhiều thư viện như WEKA và Rapidminer.

Java phổ biến khi nói đến xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thuật toán tìm kiếm và mạng lưới thần kinh (Neural network). Nó cho phép bạn nhanh chóng xây dựng các hệ thống quy mô lớn với hiệu suất cao. (Tham gia lĩnh vực này với Java cần đảm bảo bạn nắm thật vững ngôn ngữ)

Khóa học Lập trình Java tại Aptech Đà Nẵng sẽ giúp bạn có nền móng vững chắc nhất để phát triển sang các mảng liên quan.

Nhưng nếu bạn muốn thực hiện mô hình hóa và trực quan hóa thống kê, thì Java nên là ngôn ngữ cuối cùng bạn lựa chọn. Mặc dù có một số package của Java hỗ trợ mô hình hóa và trực quan hóa thống kê, nhưng nó là không đủ.

Ở điểm này, Python có các công cụ tiên tiến được cộng đồng hỗ trợ tốt.

Mình nghĩ rằng hệ sinh thái Python rất phù hợp cho các dự án dựa trên AI. Với sự đơn giản, cộng đồng lớn và các công cụ cho phép các lập trình viên xây dựng các kiến ​​trúc gần như hoàn hảo trong khi vẫn tập trung vào các nhiệm vụ phục vụ kinh doanh.

 

Python là ngôn ngữ lập trình tốt nhất cho AI và Machine Learning

Python có một năng lực tổng thể cao nhất giúp nó tiếp tục được sử dụng cho các dự án Ai và Machine Learning.

Cho dù có những điểm so sánh trực tiếp có thể sẽ không phải là số 1. Nhưng Python vẫn là lựa chọn đảm bảo mang lại kết quả tốt hơn, hạn chế các vấn đề rắc rối hơn so với nhiều ngôn ngữ khác.

 Và nếu bạn vẫn tự hỏi liệu Python có tốt cho AI không? Hãy Học Python ngay để biết rằng mình không nói dối bạn. (Dù rằng số liệu trong bài mình đưa ra đã chứng minh tất cả)