Hiện nay, AI (Artificial intelligence) hay còn gọi là trí tuệ nhân tạo đang là một mảng rất “hot”. Có thể nói, lập trình AI bằng Python là một trong những lựa chọn tốt nhất tại thời điểm hiện tại. Cùng tìm hiểu lý do tại bài viết dưới đây nhé!
Mục lục
1. Hệ thống thư viện đa dạng
Nhờ có hệ thống thư viện hỗ trợ đa dạng, lập trình AI bằng Python đang là một lựa chọn tốt nhất hiện nay. Thư viện là một mô-đun hoặc một nhóm mô-đun được tạo ra bởi các nguồn khác nhau như PyPi, bao gồm một đoạn mã được viết sẵn cho phép người dùng tiếp cận một số chức năng hoặc thực hiện các hành động khác nhau. Thư viện Python cung cấp các mục cấp cơ sở để các lập trình viên không phải những dòng code cơ bản.
Machine Learning (ML) yêu cầu xử lý dữ liệu liên tục và các thư viện của Python cho phép bạn truy cập, xử lý và chuyển đổi dữ liệu. Đây là một số thư viện phổ biến nhất mà bạn có thể sử dụng cho ML và AI:
2. Lập trình AI bằng Python – một ngôn ngữ dễ học
Làm việc trong ngành ML và AI yêu cầu xử lý một loạt dữ liệu một cách cách thuận tiện và hiệu quả nhất. Python là một ngôn ngữ dễ học, giúp nhiều nhà khoa học dữ liệu nhanh chóng tiếp nhận một ngôn ngữ lập trình và bắt đầu sử dụng nó để phát triển AI mà không tốn quá nhiều công sức vào việc học.
Ngôn ngữ lập trình Python giống với ngôn ngữ tiếng Anh hàng ngày và điều đó giúp quá trình học dễ dàng hơn. Cú pháp đơn giản của nó cho phép bạn thoải mái làm việc với các hệ thống phức tạp, đảm bảo mối quan hệ rõ ràng giữa các phần tử hệ thống.
3. Python rất linh hoạt
Chọn lập trình AI bằng Python sẽ là một lựa chọn tốt bởi Python rất linh hoạt:
- Nó cung cấp một tùy chọn để chọn sử dụng OOP hoặc Scripting.
- Cũng không cần biên dịch lại mã nguồn, các nhà phát triển có thể thực hiện bất kỳ thay đổi nào và nhanh chóng nhận được kết quả.
- Các lập trình viên có thể kết hợp Python và các ngôn ngữ khác để đạt được mục tiêu của họ.
Hơn nữa, tính linh hoạt cho phép các nhà lập trình AI chọn phong cách lập trình mà họ cảm thấy thoải mái nhất hoặc thậm chí kết hợp các phong cách khác nhau.
Yếu tố linh hoạt của Python cũng làm giảm khả năng xảy ra lỗi, vì các lập trình viên có cơ hội kiểm soát tình hình và làm việc trong một môi trường thoải mái.
4. Nền tảng độc lập
Python không chỉ thoải mái khi sử dụng và dễ học mà còn rất linh hoạt. Ý của chúng tôi là Python để phát triển máy học có thể chạy trên bất kỳ nền tảng nào bao gồm Windows, MacOS, Linux, Unix và 21 nền tảng khác. Để chuyển quy trình từ nền tảng này sang nền tảng khác, các nhà phát triển cần thực hiện một số thay đổi quy mô nhỏ và sửa đổi một số dòng mã để tạo một dạng mã thực thi cho nền tảng đã chọn. Các nhà phát triển có thể sử dụng các gói như PyInstaller để chuẩn bị mã của họ để chạy trên các nền tảng khác nhau.
Nhìn chung, điều này giúp tiết kiệm thời gian và tiền bạc cho thử nghiệm trên các nền tảng khác nhau và làm cho quy trình tổng thể trở nên đơn giản và thuận tiện hơn.
5. Lập trình AI bằng Python – độ dễ hiểu cao
Python rất dễ hiểu nên mọi nhà phát triển Python có thể hiểu code của các đồng nghiệp và thay đổi, sao chép hoặc chia sẻ nó. Sẽ có rất ít sự khó hiểu, lỗi hoặc mô hình xung đột và điều này giúp việc trao đổi thuật toán, ý tưởng và công cụ hiệu quả hơn giữa các chuyên gia AI và ML.
Ngoài ra, các công cụ như IPython cũng cung cấp các tính năng bổ sung như kiểm tra, gỡ lỗi, hoàn thành tab, v.v. và tạo điều kiện thuận lợi cho quá trình làm việc.
6. Dễ dàng trực quan hoá
Python cung cấp nhiều loại thư viện và một số trong số chúng là công cụ trực quan hóa tuyệt vời. Tuy nhiên, đối với các nhà phát triển AI, cần phải nhấn mạnh rằng trong trí tuệ nhân tạo, học sâu và học máy, điều quan trọng là có thể trình bày dữ liệu ở định dạng mà con người có thể đọc được.
Các thư viện như Matplotlib cho phép các nhà khoa học dữ liệu xây dựng biểu đồ để hiểu dữ liệu tốt hơn và trực quan hóa hơn.
7. Hỗ trợ cộng đồng
Sẽ luôn rất hữu ích khi có sự hỗ trợ mạnh mẽ của cộng đồng được xây dựng dựa trên ngôn ngữ lập trình. Python là một ngôn ngữ mã nguồn mở, có nghĩa là có rất nhiều tài nguyên mở cho các lập trình viên, từ người mới bắt đầu và kể cả những người chuyên nghiệp, có nhiều kinh nghiệm.
Rất nhiều tài liệu Python có sẵn trực tuyến cũng như trong các cộng đồng và diễn đàn Python, nơi các lập trình viên và nhà phát triển máy học thảo luận về lỗi, cách giải quyết vấn đề và giúp đỡ lẫn nhau.
Hy vọng bài viết này có thể giúp bạn hiểu tại sao lập trình AI bằng Python đã trở thành một xu hướng trong ngành khoa học máy tính. Hãy theo dõi Got It để đọc những bài viết công nghệ mới nhé!
