https://fit-hau.edu.vn/Khoa Công Nghệ Thông Tin - Đại Học Kiến Trúc Hà Nội

Các thư viện core

1. NumPy (Commits: 15980, Contributors: 522)

Khi bắt đầu giải quyết task về khoa học bằng Python, tập hợp phần mềm được thiết kế riêng cho scientific computing trong Python sẽ không thể không hỗ trợ SciPy Stack của Python (đừng nhầm lẫn với thư viện SciPy – là 1 phần của stack này, và cộng đồng của stack này). Tuy nhiên, stack này khá rộng, có hơn cả tá thư viện trong nó và chúng ta thì lại muốn tập trung vào các core packages (đặc biệt là những packages quan trọng nhất).

Package cơ bản nhất, khi computation stack về khoa học được xây dựng là NumPy (viết tắt của Numerical Python), cung cấp rất nhiều tính năng hữu ích cho các phần operations trong n-arrays & matrics trong Python. Thư viện này cung cấp khả năng vector hóa các vận hành về toán trong type array NumPy, giúp cải thiện hiệu suất và theo đó là tốc độ execution.

2. SciPy (Commits: 17213, Contributors: 489)

SciPy là 1 thư viện phần mềm cho engineering và khoa học. Một lần nữa bạn cần phải hiểu sự khác biệt giữa SciPy Stack và thư viện SciPy. SciPy gồm các modules cho đại số tuyến tính, optimization, tích hợp và thống kế. Chức năng chính của thư viện SciPy được xây dựng trên NumPy, và arrays của nó sẽ tận dụng tối đa NumPy. Nó mang đến rất nhiều hoạt động hữu ích liên quan đến số như tích hợp số, optimization… qua các submodules chuyên biệt. Các hàm trong tất cả các submodules của SciPy đều được document tốt.

3. Pandas (Commits: 15089, Contributors: 762)

Pandas là 1 package Python được thiết kế để làm việc với dữ liệu đơn giản, trực quan, được “gắn nhãn” và có liên hệ với nhau. Pandas là công cụ hoàn hảo để tinh chỉnh và làm sạch dữ liệu. Pandas được thiết kế hỗ trợ cho các thao tác, tập hợp và visualize dữ liệu.

4. TensorFlow. (Commits: 16785, Contributors: 795)

Do các developer của Google phát triển, TensorFlow là thư viện nguồn mở của graphs computations thuộc luồng dữ liệu, thích hợp với Machine Learning. TensorFlow đáp ứng các requirement cao cấp trong môi trường Google để train Neural Networks và thư viện kế nhiệm của DistBelief – 1 hệ thống Machine Learning dựa trên Neural Networks. Tuy nhiên, TensorFlow không chỉ sử dụng cho mục đích khoa học trong Google mà có thể áp dụng trong các dự án thực tế.

Tính năng quan trọng của TensorFlow is hệ thống nút đa layer, cho phép huấn luyện các neural networks trên datasets lớn 1 cách nhanh chóng, hỗ trợ khả năng nhận diện giọng nói và định vị vật thể trong ảnh của Google.

5. Keras. (Commits: 3519, Contributors: 428)

Keras là thư viện nguồn mở được viết bằng Python dùng để build các Neural Networks ở cấp độ cao cấp của interface. Thư viện này đơn giản và có khả năng mở rộng cao. Keras sử dụng backend là Theano hoặc TensorFlow nhưng gần đây, Microsoft đã cố gắng tích hợp CNTK (Cognitive Toolkit của Microsoft) thành back-end mới.

Cách tiếp cận đơn giản về thiết kế nhắm đến quy trình experimentation dễ dàng, nhanh chóng từ việc build các compact systems.

Bắt đầu dùng Keras rất đơn giản, tiếp theo là prototyping nhanh. Keras được viết bằng Python, theo mô-đun và mở rộng được. Không chỉ đơn giản và có tính định hướng cao, Keras vẫn hỗ trợ modeling rất mạnh mẽ.

Ý tưởng chung về Keras là dựa trên các layers và mọi thứ khác cũng đều được xây dựng xung quanh các layer này. Data được chuẩn bị trong các tensors, layer đầu tiên chịu trách nhiệm về input của các tensors, layer cuối cùng chịu trách nhiệm output và model được build ở giữa.