Ngành khoa học máy tính Machine Learning đã và đang tiếp tục phát triển nhanh chóng. Hãy học về Python và học Machine Learning với PyCharm trên tài khoản JetBrains Academy của bạn.
Machine Learning (máy học) là gì và tại sao nó lại quan trọng?
Máy học (ML) là một lĩnh vực con của trí tuệ nhân tạo nghiên cứu khả năng của máy móc để bắt chước hành vi thông minh của con người. Hệ thống trí tuệ nhân tạo được sử dụng để thực hiện các nhiệm vụ phức tạp theo cách tương tự như cách con người giải quyết vấn đề.
Bạn có thể không nhận thấy sự hiện diện của nó, nhưng máy học ở xung quanh chúng ta: từ văn bản tiên đoán trên điện thoại thông minh của bạn và các chatbot trong ứng dụng nhắn tin yêu thích của bạn đến các bài đăng được đề xuất trong nguồn cấp dữ liệu truyền thông xã hội của bạn và hiển thị đề xuất về các dịch vụ phát trực tuyến của bạn.
ML là một trong những ngành thú vị và phát triển năng động nhất của Khoa học Máy tính, cũng như một sự lựa chọn nghề nghiệp hấp dẫn. Tất cả các dấu hiệu chỉ ra rằng ngành Khoa học Máy tính này sẽ chỉ tiếp tục phát triển nhanh chóng trong tương lai. Vì vậy, tại sao không bắt đầu nghiên cứu lĩnh vực này ngay từ bây giờ?
Vì sao Python lại rất tốt cho Machine Learning?
Cho dù bạn mới bắt đầu học Python ngày hôm qua hay đã là một người dùng Python thành thạo, chúng tôi có một số tin tốt cho bạn: Python là một trong những ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất cho machine learning.
Dưới đây là một vài lý do tại sao Python lại rất tốt cho machine learning
- Đầu tiên và quan trọng nhất là tính đơn giản của nó. Cú pháp tương đối đơn giản của nó làm cho nó dễ đọc, ngay cả đối với người mới bắt đầu Python, điều này có lợi cho các dự án máy học.
- Nó được biết đến với tính độc lập về nền tảng, nghĩa là bạn có thể chạy các dự án máy học của mình bằng Python trên Windows, macOS, Linux và vô số các nền tảng được hỗ trợ khác.
- Là một ngôn ngữ lập trình mã nguồn mở, Python cũng nổi tiếng với khả năng hỗ trợ cộng đồng và tài liệu toàn diện. Bạn có thể tìm thấy nhiều trang web, diễn đàn và blog về học máy và Python.
- Python đạt được tính linh hoạt bằng cách tích hợp với các hệ thống được lập trình bằng các ngôn ngữ khác, cho phép bạn xây dựng các dự án học máy phức tạp hơn.
- Python có nhiều lựa chọn thư viện và khuôn khổ cho trí tuệ nhân tạo và máy học, chẳng hạn như Keras, TensorFlow, Scikit-learning, NumPy, pandas, v.v.
Hãy cùng xem xét kỹ hơn một số công cụ giúp chúng tôi xây dựng các dự án máy học.
Những công cụ nào được sử dụng trong các dự án máy học?
Khi nói đến làm việc trên các dự án máy học bằng Python, PyCharm là một trong những lựa chọn phổ biến nhất. PyCharm Professional cung cấp tuyển chọn tuyệt vời các công cụ khoa học tích hợp sẵn, chẳng hạn như bảng điều khiển Python REPL, tích hợp Conda và Jupyter Notebook. PyCharm Professional cũng cho phép tạo các dự án khoa học và có một chế độ khoa học cung cấp hỗ trợ cho tính toán khoa học tương tác và trực quan hóa dữ liệu.
Mặc dù các công cụ tích hợp ở trên là đủ cho một số dự án, nhưng có một số thư viện ngăn xếp khoa học bổ sung mà bạn có thể thêm vào PyCharm Professional để nhân rộng khả năng học máy của mình.
- NumPy (viết tắt của Numerical Python) là một thư viện Python mã nguồn mở cơ bản cho tính toán khoa học. Nó hỗ trợ nhiều hàm toán học cấp cao và được sử dụng rộng rãi trong khoa học dữ liệu, máy học và các ứng dụng dữ liệu lớn. Với NumPy, bạn sẽ có thể thực hiện hiệu quả các phép toán đại số tuyến tính, thống kê, lôgic và các phép toán khác bằng cách sử dụng nhiều hàm tích hợp sẵn.
- pandas (viết tắt của panel data) là một thư viện Python phân tích và thao tác dữ liệu mã nguồn mở, hiệu suất cao được xây dựng trên NumPy. pandas tập trung vào làm việc với Dataframe, trong khi NumPy được định hướng làm việc hiệu quả với các mảng. Thư viện này sẽ hữu ích nếu bạn đang làm việc với dữ liệu dạng bảng, chẳng hạn như dữ liệu được lưu trữ trong bảng tính hoặc cơ sở dữ liệu. Ngoài ra, pandas cung cấp hỗ trợ tuyệt vời cho chuỗi thời gian và cung cấp chức năng mở rộng để làm việc với ngày, giờ và dữ liệu được lập chỉ mục thời gian.
- Matplotlib là một thư viện Python toàn diện để tạo hình ảnh trực quan tĩnh, động và tương tác được xây dựng trên mảng NumPy. Nó cho phép bạn tạo tất cả các loại biểu đồ và tùy chỉnh chúng khi bạn thấy phù hợp.
- scikit-learning (còn được gọi là sklearn) là một thư viện Python phân tích dữ liệu mã nguồn mở được xây dựng trên NumPy, SciPy và Matplotlib. scikit-learning tập trung vào học máy và các công cụ mô hình thống kê, bao gồm phân loại, hồi quy, phân cụm và giảm kích thước, tạo cơ sở cho nhiều công nghệ học máy. Sklearn có lẽ là thư viện hữu ích và mạnh mẽ nhất cho việc học máy bằng Python.
Các thư viện này không có trong thư viện Python tiêu chuẩn, nhưng bạn có thể dễ dàng cài đặt chúng bằng cách sử dụng pip, một trình cài đặt package cho Python.
Sau khi thêm các công cụ này vào PyCharm Professional, bạn sẽ được trang bị đầy đủ để bắt đầu xây dựng các dự án máy học cấp độ nâng cao của riêng mình.
Cách tạo mạng nơ-ron của riêng bạn
Nếu bạn cảm thấy chưa sẵn sàng để bắt đầu xây dựng các dự án máy học từ đầu trong IDE của mình, hãy xem xét bài học Introductory Machine Learning in Python trên JetBrains Academy, một nền tảng thực hành để học lập trình. Tập trung vào học tập dựa trên dự án và được tích hợp với các IDE JetBrains được chọn, bao gồm cả PyCharm, JetBrains Academy cung cấp cho bạn trải nghiệm lập trình thực tế khi bạn học một ngôn ngữ hoặc công nghệ mới.
Trong phần Introductory Machine Learning in Python, người học có thể có cái nhìn tổng quan về máy học, làm quen với các tác vụ ML điển hình và có kinh nghiệm thực hành với một số thuật toán ML cổ điển bằng cách hoàn thành các dự án thân thiện với người mới bắt đầu.
Cho dù bạn quyết định bắt đầu với việc phát triển các thuật toán lọc thư rác, đi bộ trong đôi giày của nhà vật lý thiên văn bằng cách nghiên cứu các đặc tính của các nhóm thiên hà nhỏ gọn, hoặc thậm chí tìm và đào tạo mô hình tốt nhất có thể để phân loại các chữ số viết tay, JetBrains Academy sẽ hỗ trợ bạn như bạn, thực hiện các bước đầu tiên của bạn trong học máy.
Sau khi bạn đã nắm được những kiến thức cơ bản, hãy tiếp tục và chuyển sang Neural Network từ dự án Scratch. Trong dự án này, bạn sẽ đào tạo một mạng nơ-ron rất đơn giản nhưng được kết nối đầy đủ. Bạn sẽ tạo các hàm số liệu cần thiết và cung cấp các phương pháp và chức năng chuyển tiếp và nhân giống ngược nguồn cấp dữ liệu tùy chỉnh – tất cả đều được thực hiện bằng tay. Thoạt nghe có vẻ khó khăn, nhưng đừng sợ – chương trình học có tất cả thông tin bạn cần để hoàn thành dự án.
Với việc tích hợp JetBrains Academy trong PyCharm, bạn có thể làm việc trên Neural Network từ dự án Scratch ngay trong IDE, cho phép bạn sử dụng tối đa tất cả các chức năng của IDE. Các tính năng như tô sáng cú pháp, tự động hoàn thành, định dạng mã tự động và gỡ lỗi chắc chắn sẽ hữu ích trong khi xây dựng các dự án máy học của bạn.
ViHoth Corporation
JetBrains Reseller in Viet Nam