Với nhiều tổ chức đang phát triển các ứng dụng dựa trên AI, điều cần thiết là sử dụng ngôn ngữ lập trình giúp giảm độ phức tạp của mã và cho phép triển khai dễ dàng. Ngày nay, người ta chú trọng nhiều vào trí tuệ nhân tạo [AI], khoa học dữ liệu và học máy [ML] với Python. Tại sao?
Bài viết này sẽ xem xét lý do tại sao Python là lựa chọn tốt nhất cho AI và ML cũng như cách nó so sánh với các ngôn ngữ phổ biến khác
Mức độ phổ biến của Python trong AI/ML
Có nhiều lý do tại sao Python là ngôn ngữ ưa thích trong trí tuệ nhân tạo và học máy như được gạch dưới dưới đây
Số lượng lớn thư viện và framework
Xây dựng các ứng dụng AI/ML rất phức tạp và tốn thời gian. Tuy nhiên, có rất nhiều thư viện tương thích với Python. Đây là lý do chính khiến các nhà phát triển thích nó hơn các ngôn ngữ khác
Ghi chú. Thư viện là những đoạn mã được viết sẵn có thể được sử dụng lại bằng cách nhập chúng vào trình chỉnh sửa và gọi hàm
Ví dụ: thư viện Scikit-learning cung cấp một số triển khai thuật toán ML như hồi quy tuyến tính, hồi quy logistic, máy vectơ hỗ trợ, v.v. Các thư viện khác bao gồm spaCy, Natural Language Toolkit [NLTK], v.v. Trong khi đó, các thư viện TensorFlow, PyTorch và Keras phổ biến trong cộng đồng AI. Một số khác như NumPy, Pandas và Seaborn cho phép thao tác dữ liệu dễ dàng. Các thư viện này, chỉ có sẵn trong Python, giúp giảm thời gian và độ phức tạp của việc viết mã
Cú pháp dễ dàng và giống với ngôn ngữ tiếng Anh
Cú pháp của Python đơn giản và giống với tiếng Anh hàng ngày. Điều này làm giảm thời gian các nhà phát triển dành để tìm hiểu và hiểu cú pháp cũng như triển khai nó. Hơn nữa, Python không liên quan đến việc sử dụng dấu ngoặc vì nó sử dụng thụt đầu dòng, điều này một lần nữa làm giảm độ phức tạp
Không cần biên dịch lại mã nguồn
Các nhà phát triển không cần phải biên dịch lại mã nguồn mọi lúc. Thay vào đó, họ có thể nhanh chóng thực hiện các thay đổi và xem kết quả. Tính linh hoạt này là một trong những lợi thế lớn nhất của việc sử dụng Python
Nền tảng độc lập
Mã Python có khả năng chạy trên các nền tảng khác nhau như Windows, Mac, UNIX và Linux
Là ngôn ngữ lập trình mã nguồn mở phổ biến, Python có một cộng đồng toàn cầu rộng lớn. Cơ sở người dùng sẵn sàng giúp đỡ và hoan nghênh sự tham gia của tất cả các cấp. Điều này cũng hữu ích khi gỡ lỗi mã
khả năng đọc
Python cung cấp khả năng đọc mã tốt vì nó sử dụng thụt đầu dòng để cấu trúc đúng mã
Triết học Python
Triết lý cốt lõi của Python được tóm tắt trong tài liệu The Zen of Python của Tim Peters như được nêu dưới đây
- Đẹp thì tốt hơn là xấu
- Rõ ràng là tốt hơn ngầm
- Đơn giản là tốt hơn phức tạp
- Phức tạp tốt hơn phức tạp
- Căn hộ tốt hơn lồng nhau
- Thưa thớt tốt hơn dày đặc
- số lượng khả năng đọc
- Trường hợp đặc biệt không đủ đặc biệt để phá vỡ các quy tắc
- Mặc dù tính thực tế đánh bại sự tinh khiết
- Lỗi không bao giờ nên âm thầm trôi qua
- Trừ khi im lặng rõ ràng
- Khi đối mặt với sự mơ hồ, hãy từ chối sự cám dỗ để đoán
- Nên có một - và tốt nhất là chỉ có một - cách rõ ràng để làm điều đó
- Mặc dù ban đầu cách đó có thể không rõ ràng trừ khi bạn là người Hà Lan
- Bây giờ tốt hơn là không bao giờ
- Mặc dù không bao giờ thường tốt hơn bây giờ
- Nếu việc triển khai khó giải thích, thì đó là một ý tưởng tồi
- Nếu việc triển khai dễ giải thích, đó có thể là một ý kiến hay
- Không gian tên là một ý tưởng tuyệt vời - hãy làm nhiều hơn nữa
Python so với. những ngôn ngữ khác
Không còn nghi ngờ gì về mức độ phổ biến của Python để phát triển các ứng dụng trí tuệ nhân tạo và máy học. Phiên bản thứ tư của Khảo sát dành cho nhà phát triển Python hàng năm do JetBrains và Python Software Foundation thực hiện đã phát hiện ra rằng 85% nhà phát triển Python đã sử dụng Python làm ngôn ngữ chính của họ, trong khi 15% còn lại sử dụng nó làm ngôn ngữ phụ. Hơn 28.000 nhà phát triển Python đã tham gia khảo sát
JavaScript được phát hiện là ngôn ngữ phổ biến nhất mà các nhà phát triển kết hợp với Python. Cuộc khảo sát cũng cho thấy hơn 50% nhà phát triển ưa thích Python cho khoa học dữ liệu. Một điểm thú vị cần lưu ý là chỉ 3% nhà phát triển web chỉ sử dụng Python trong khi 73% sử dụng Python và JavaScript
Java
Mặc dù Java được coi là nhanh hơn Python trong thời gian chạy, nhưng việc phát triển chương trình Python mất ít thời gian hơn do giảm dòng mã. Mã Python thường ngắn hơn 3-5 lần so với Java. Sự khác biệt này là đáng kể vì các lập trình viên Python không lãng phí thời gian khai báo các loại đối số hoặc biến
Chẳng hạn, trong khi đánh giá a+b trong Python, trước tiên trình thông dịch xác định loại biến - không bắt buộc trong Java. Thay vào đó, trong Java, trình biên dịch đã biết loại biến và do đó, biên dịch nhanh hơn Python. Trong khi đó, Python cho phép nạp chồng toán tử trong các trường hợp do người dùng định nghĩa, điều không thể thực hiện được trong Java. Vì những lý do này, Python được coi là ngôn ngữ "keo" tốt hơn
JavaScript
Giống như JavaScript, Python triển khai phong cách lập trình sử dụng các hàm và biến đơn giản. Tuy nhiên, có một bất lợi khi sử dụng JavaScript khi có sự hỗ trợ của cộng đồng vì người dùng có thể không tìm thấy đủ tài liệu để xây dựng các ứng dụng trí tuệ nhân tạo và máy học. Python cũng hỗ trợ lập trình hướng đối tượng cho phép sử dụng lại các lớp mã và kế thừa. Điều này không áp dụng cho JavaScript
C++
Những gì được viết cho Java cũng có thể áp dụng cho C++. Tuy nhiên, code của Python ngắn hơn 5-10 lần so với C++. Là một ngôn ngữ kết dính, nó kết hợp các thành phần trong C++
Trong bài viết này, chúng ta đã khám phá nhiều lợi ích của việc sử dụng Python cho AI và ML. Chúng tôi cũng đã thấy cách nó xếp chồng lên nhau so với các ngôn ngữ phổ biến khác. Rõ ràng là vô số lợi thế mà Python mang lại đã khiến nó trở thành một trong những ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất để xây dựng các ứng dụng dựa trên AI quy mô lớn.