20 thư viện Python các Data Scientist cần trong năm 2024 (Phần 2)

Trong phần trước, chúng ta đã điểm qua 10 thư viện Python dành cho lĩnh vực khoa học dữ liệu trong năm 2024. Các thư viện còn lại trong danh sách sẽ tiếp tục được cập nhật ngay dưới đây. Để không bỏ lỡ bất kỳ kiến thức quan trọng nào, bạn có thể xem lại phần đầu tiên của bài viết trước khi tiếp tục.

Tham khảo: 20 thư viện Python các Data Scientist cần trong năm 2024 (Phần 1)

1. LightGBM

LightGBM là một công cụ phổ biến để triển khai các thuật toán tăng cường độ dốc trong các dự án khoa học dữ liệu. Thư viện này cũng cung cấp một triển khai tăng cường độ dốc hiệu suất cao có thể xử lý các tập dữ liệu lớn và không gian đặc điểm có chiều cao.

LightGBM ban đầu được phát triển bởi Microsoft

• Tính năng:
  • LightGBM dễ dàng tích hợp với các thư viện Python khác như Pandas, Scikit-Learn và XGBoost.
  • LightGBM được thiết kế để nhanh và tiết kiệm bộ nhớ, phù hợp với các tập dữ liệu quy mô lớn và không gian đặc điểm có chiều cao.
  • LightGBM cung cấp nhiều siêu tham số có thể tùy chỉnh để tối ưu hóa hiệu suất mô hình cho các tập dữ liệu và trường hợp sử dụng cụ thể.
• Ứng dụng:
  • Phát hiện dị thường
  • Phân tích chuỗi thời gian
  • Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
  • Phân loại

2. ELI5

ELI5 là thư viện Python dùng để gỡ lỗi và trực quan hóa các mô hình học máy. Nó giúp các nhà khoa học dữ liệu và người thực hành học máy hiểu cách các mô hình của họ hoạt động và chẩn đoán các vấn đề tiềm ẩn.

• Tính năng:
  • ELI5 cung cấp nhiều kỹ thuật để diễn giải các mô hình học máy như tầm quan trọng của tính năng, tầm quan trọng của hoán vị và giá trị SHAP.
  • ELI5 mang lại các công cụ để gỡ lỗi các mô hình học máy như trực quan hóa các ví dụ phân loại sai, kiểm tra trọng số và độ lệch của mô hình.
  • ELI5 có thể tạo ra các giải thích dễ đọc đối với con người về cách một mô hình đưa ra dự đoán. Từ đó, các bên liên quan không phải là chuyên gia trong lĩnh vực kỹ thuật vẫn có thể giao tiếp một cách hiệu quả.
• Ứng dụng:
  • Diễn giải mô hình
  • Gỡ lỗi mô hình
  • So sánh mô hình
  • Kỹ thuật tính năng

3. Theano

Theano là thư viện Python được sử dụng để tính toán số được thiết kế cho các ứng dụng học sâu và học máy. Nhờ có thư viện này, người dùng sẽ xác định, tối ưu hóa và đánh giá các biểu thức toán học, bao gồm các mảng đa chiều, các khối xây dựng cơ bản của nhiều thuật toán học máy.

• Tính năng:
  • Theano được thiết kế để thực hiện hiệu quả các phép tính số trên cả CPU và GPU. Nhờ đó, các mô hình học máy có thể tăng đáng kể quá trình đào tạo và thử nghiệm. Ngoài ra, Theano còn cung cấp chức năng phân biệt tự động, giúp dễ dàng tính toán độ dốc và tối ưu hóa các tham số trong khi đào tạo các mô hình học máy.
  • Theano giúp tối ưu hóa các biểu thức để tăng tốc độ, sử dụng bộ nhớ hoặc tính ổn định số, tùy thuộc vào yêu cầu của tác vụ học máy.
• Ứng dụng:
  • Tính toán khoa học
  • Mô phỏng
  • Tối ưu hóa
  • Học sâu

4. NuPIC

NuPIC (Numenta Platform for Intelligent Computing) là một thư viện Python nguồn mở để xây dựng các hệ thống thông minh dựa trên các nguyên tắc của lý thuyết tân vỏ não. Nó được thiết kế để mô phỏng hành vi của tân vỏ não, phần não chịu trách nhiệm về nhận thức giác quan, lý luận không gian và ngôn ngữ.

NuPIC giúp mô phỏng cách bộ não làm việc

• Tính năng:
  • NuPIC triển khai thuật toán HTM lấy cảm hứng từ sinh học để tìm hiểu các mẫu thời gian trong dữ liệu và đưa ra dự đoán dựa trên các mẫu đó.
  • NuPIC được thiết kế để xử lý dữ liệu phát trực tuyến theo thời gian thực, khiến nó phù hợp với các ứng dụng phát hiện, dự đoán và phân loại dị thường.
  • NuPIC cung cấp API mạng linh hoạt và có thể mở rộng, có thể được sử dụng để xây dựng các mạng HTM tùy chỉnh cho các ứng dụng cụ thể.
• Ứng dụng:
  • Phát hiện dị thường
  • Dự đoán
  • Giảm chiều
  • Nhận dạng mẫu

5. Ramp

Ramp là một thư viện Python nguồn mở giúp xây dựng và đánh giá các mô hình dự đoán. Ramp cung cấp một khuôn khổ linh hoạt và dễ sử dụng cho các nhà khoa học dữ liệu và các học viên học máy để đào tạo và thử nghiệm các mô hình học máy và so sánh hiệu suất của các mô hình khác nhau trên nhiều tập dữ liệu và tác vụ khác nhau.

• Tính năng:
  • Ramp được thiết kế theo dạng mô-đun và có thể mở rộng. Người dùng dễ dàng xây dựng và thử nghiệm các thành phần mô hình dự đoán khác nhau.
  • Ramp hỗ trợ nhiều định dạng dữ liệu đầu vào như cơ sở dữ liệu CSV, Excel và SQL.
  • Ramp cung cấp môi trường cộng tác cho các nhà khoa học dữ liệu và các học viên học máy để cùng nhau xây dựng và đánh giá các mô hình dự đoán.
• Ứng dụng:
  • Xây dựng các mô hình dự đoán
  • Đánh giá hiệu suất mô hình
  • Cộng tác trong các dự án học máy
  • Triển khai mô hình trong nhiều môi trường khác nhau

6. Pipenv

Pipenv là công cụ phổ biến dùng để quản lý các phụ thuộc Python và môi trường ảo. Công cụ này giúp các nhà phát triển xử lý các phụ thuộc cho các dự án Python đơn giản và hiệu quả hơn. Pipenv đặc biệt hữu ích cho các dự án khoa học dữ liệu, khi phải làm việc với nhiều thư viện khác nhau.

• Tính năng:
  • Pipenv quản lý các phụ thuộc cho các dự án Python gồm các gói từ PyPI và các gói được cài đặt từ các nguồn khác như GitHub.
  • Pipenv tạo một môi trường ảo cho dự án và cài đặt các gói cần thiết bên trong môi trường đó.
  • Pipenv tạo tệp Pipfile.lock ghi lại các phiên bản chính xác của từng gói được cài đặt trong môi trường ảo của dự án.
• Ứng dụng:
  • Quản lý các phụ thuộc
  • Hợp lý hóa quá trình phát triển
  • Đảm bảo kết quả có thể tái tạo
  • Đơn giản hóa quá trình triển khai

7. Bob

Bob là tập hợp các thư viện khoa học dữ liệu python với nhiều công cụ và thuật toán học máy, thị giác máy tính và xử lý tín hiệu. Bob được thiết kế để trở thành một nền tảng có thể mở rộng và theo mô-đun. Công cụ này giúp các nhà nghiên cứu và nhà phát triển xây dựng cũng như dễ dàng đánh giá các thuật toán mới cho nhiều tác vụ khác nhau.

• Tính năng:
  • Bob hỗ trợ đọc và ghi dữ liệu ở nhiều định dạng khác nhau như âm thanh, hình ảnh và video.
  • Bob gồm các thuật toán và mô hình nhận dạng khuôn mặt, xác minh người nói và nhận diện cảm xúc được triển khai sẵn.
  • Bob được thiết kế để có thể mở rộng và theo mô-đun, dễ dàng thêm các thuật toán và mô hình mới.
• Ứng dụng:
  • Nhận dạng khuôn mặt
  • Xác minh người nói
  • Nhận dạng cảm xúc
  • Xác thực sinh trắc học

8. PyBrain

PyBrain là một thư viện khoa học dữ liệu python để xây dựng và đào tạo mạng nơ-ron. Nó cung cấp nhiều công cụ và thuật toán cho các tác vụ học máy và trí tuệ nhân tạo như học có giám sát, không giám sát, tăng cường và học sâu.

• Tính năng:

PyBrain cung cấp một kiến ​​trúc linh hoạt và có thể mở rộng để xây dựng và tùy chỉnh các mô hình mạng nơ-ron

PyBrain gồm nhiều thuật toán cho các tác vụ học máy gồm mạng nơ-ron truyền thẳng, mạng nơ-ron hồi quy, máy vectơ hỗ trợ và học tăng cường

PyBrain gồm các công cụ trực quan hóa hiệu suất và cấu trúc của mạng nơ-ron

• Ứng dụng:
  • Nhận dạng mẫu
  • Dự đoán chuỗi thời gian
  • Học tăng cường
  • Xử lý ngôn ngữ tự nhiên

9. Caffe2

Caffe2 là thư viện Python dành cho học sâu được thiết kế có tốc độ nhanh cùng khả năng mở rộng và di động. Nó được phát triển bởi Facebook và được nhiều công ty và tổ chức nghiên cứu sử dụng cho các tác vụ học máy.

Caffe2 là thư viện nguồn mở cho phép tạo các mô hình học sâu

• Tính năng:
  • Caffe2 được thiết kế để nhanh và có khả năng mở rộng nhằm đào tạo các mạng nơ-ron sâu quy mô lớn.
  • Caffe2 cung cấp một kiến ​​trúc linh hoạt cho phép người dùng tùy chỉnh và mở rộng các mạng nơ-ron sâu một cách dễ dàng.
  • Caffe2 hỗ trợ nhiều nền tảng, bao gồm CPU, GPU và thiết bị di động
• Ứng dụng:
  • Nhận dạng đối tượng và hình ảnh
  • Hệ thống đề xuất
  • Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
  • Phân tích video

10. Chainer

Chainer là một thư viện Python dùng để xây dựng và đào tạo mạng nơ-ron sâu. Đây là thư viện được phát triển Preferred Networks của Nhật Bản và được thiết kế với tiêu chí vừa mạnh mẽ vừa linh hoạt.

• Tính năng:
  • Chainer sử dụng đồ thị tính toán động, cho phép đào tạo mạng nơ-ron sâu linh hoạt và hiệu quả hơn.
  • Chainer hỗ trợ nhiều kiến ​​trúc mạng nơ-ron, bao gồm mạng nơ-ron truyền thẳng, mạng nơ-ron tích chập và mạng nơ-ron hồi quy.
  • Chainer gồm các thuật toán tối ưu hóa tích hợp như giảm dần độ dốc ngẫu nhiên và Adam, có thể được dùng để đào tạo mạng nơ-ron.
• Ứng dụng:
  • Phân tích video
  • Robot
  • Nghiên cứu và phát triển
  • Xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Như vậy là qua hai phần của bài viết chúng ta đã điểm qua 20 thư viện Python dành cho khoa học dữ liệu trong năm 2024. Hy vọng những kiến thức được tổng hợp trong bài sẽ hữu ích với bạn đọc. Đừng quên đón xem những nội dung mới nhất sẽ được cập nhật tại BAC's Blog.

Nguồn tham khảo:
https://www.simplilearn.com/

Nhu cầu đào tạo doanh nghiệp