Trong bối cảnh ngành khoa học dữ liệu đang phát triển nhanh chóng, sự kế thừa và sẵn có của các khung (Frameworks) khoa học và thư viện tiên tiến là điều rất quan trọng để các chuyên gia phân tích, lập mô hình và đưa ra các đánh giá một cách chính xác thông qua các bộ dữ liệu phức tạp. Bước sang năm 2024, nhu cầu về các công cụ tinh vi có thể xử lý dữ liệu quy mô lớn, nghiên cứu sâu và lập mô hình xác suất ngày càng tăng cao. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ tập trung đi sâu vào 10 thư viện dữ liệu hàng đầu có khả năng tạo ra tác động đáng kể trong năm 2024. Từ những công ty có uy tín như TensorFlow và PyTorch cho đến những đối thủ mới nổi như TensorFlow Probability và Dask, mỗi khung đều cung cấp các khả năng và các tính năng hỗ trợ các nhà khoa học dữ liệu giải quyết các thách thức đa dạng và mở ra những cơ hội mới trong lĩnh vực khoa học dữ liệu và mô hình học máy.
1. TensorFlow:
TensorFlow vẫn là một trong những thư viện tính toán số và biểu diễn dữ liệu phổ biến, được sử dụng rộng rãi nhất để nghiên cứu sâu và phát triển mạng lưới thần kinh. Được phát triển bởi Google Brain, TensorFlow cung cấp một hệ sinh thái toàn diện gồm các công cụ và tài nguyên để xây dựng, đào tạo và triển khai các mô hình học máy trên quy mô lớn. Với sự hỗ trợ cho cả thuật toán học máy truyền thống và kỹ thuật nghiên cứu sâu tiên tiến, TensorFlow cho phép các nhà khoa học dữ liệu giải quyết nhiều nhiệm vụ, từ nhận dạng hình ảnh và xử lý ngôn ngữ tự nhiên đến dự báo chuỗi thời gian và khả năng tăng cường.
Các tính năng chính:
– Kiến trúc linh hoạt để xây dựng các mô hình tùy chỉnh
– Tính toán hiệu suất cao với sự hỗ trợ tăng tốc GPU
– Bộ sưu tập mở rộng các mô hình và API được đào tạo trước để phát triển nhanh
– Tích hợp liền mạch với các ngôn ngữ lập trình phổ biến như Python và C++
2. PyTorch:
PyTorch đã nổi lên như một giải pháp thay thế hàng đầu cho TensorFlow, đặc biệt được ưa chuộng nhờ biểu đồ tính toán động và giao diện trực quan. Được phát triển bởi Facebook AI Research, PyTorch cung cấp một khuôn khổ linh hoạt và thân thiện của nhà phát triển để xây dựng và đào tạo các mô hình chuyên sâu…
3. Scikit- learn:
Scikit-learn vẫn là nền tảng của hệ sinh thái khoa học dữ liệu Python, cung cấp nhiều thuật toán và công cụ học máy để xử lý trước dữ liệu, đánh giá mô hình và lựa chọn mô hình. Được thiết kế với mục tiêu đơn giản và dễ sử dụng, Scikit-learn cung cấp API nhất quán và trực quan để xây dựng và triển khai các mô hình học máy trên nhiều miền và ứng dụng.
4. XGBoost:
XGBoost (viết tắt: eXtreme gradient Boosting) là một ý tưởng táo bạo và hiệu quả của thuật toán tăng cường độ dốc, được biết đến với khả năng mở rộng, tốc độ và độ chính xác. Được phát triển ban đầu bởi Tianqi Chen, XGBoost đã trở thành một công cụ phù hợp để giải quyết nhiều vấn đề về học máy, bao gồm các nhiệm vụ phân loại, hồi quy và xếp hạng.
5. Pandas:
Pandas là một thư viện cơ bản để thao tác và phân tích dữ liệu bằng Python, cung cấp các công cụ và cấu trúc dữ liệu hiệu suất cao, dễ sử dụng để làm việc với dữ liệu có cấu trúc. Được phát triển bởi Wes McKinney, Pandas cung cấp một giao diện mạnh và biểu cảm để làm sạch, chuyển đổi và phân tích dữ liệu dạng bảng, giúp nó trở thành một công cụ thiết yếu cho các nhà khoa học và phân tích dữ liệu.
6. NumPy:
NumPy là một thư viện cơ bản để tính toán số trong Python, cung cấp hỗ trợ cho mảng đa chiều, các phép toán đại số tuyến tính và các hàm toán học. Được phát triển bởi Travis Oliphant, NumPy đóng vai trò là nền tảng cho nhiều thư viện và khung máy tính khoa học khác, bao gồm Pandas và SciPy.
7. Matplotlib:
Matplotlib là một thư viện linh hoạt và mạnh nhằm tạo trực quan hóa tĩnh, tương tác và hoạt hình trong Python. Được phát triển bởi John D. Hunter, Matplotlib cung cấp giao diện linh hoạt và trực quan để tạo các sơ đồ và biểu đồ chất lượng xuất bản, khiến nó trở thành lựa chọn phổ biến cho các tác vụ trực quan hóa dữ liệu.
8. TensorFlow Probability:
TensorFlow Probability là một phần mở rộng của TensorFlow cung cấp hỗ trợ cho mô hình xác suất và suy luận. Được phát triển bởi nhóm nghiên cứu của Google, TensorFlow Probability cung cấp một bộ công cụ và kỹ thuật phong phú để xây dựng và đào tạo các mô hình xác suất, bao gồm mạng thần kinh Bayesian, mô hình đồ họa xác suất và lập trình xác suất.
9. LightGBM:
LightGBM là khung tăng cường độ dốc hiệu suất cao do Microsoft phát triển, nổi tiếng với tốc độ, hiệu quả và khả năng mở rộng. Dựa trên thuật toán tăng cường độ dốc, LightGBM cung cấp triển khai phân tán và hiệu quả, có thể xử lý các bộ dữ liệu quy mô lớn với hàng triệu mẫu và tính năng.
10. Dask:
Dask là một thư viện linh hoạt và có thể mở rộng để tính toán song song trong Python, được thiết kế để xử lý các tập dữ liệu quy mô lớn không vừa với bộ nhớ. Được phát triển bởi nhóm phát triển Dask, Dask cung cấp các phiên bản tích hợp với các hàm NumPy, Pandas và Scikit-learn quen thuộc, cho phép các nhà khoa học dữ liệu làm việc với các bộ dữ liệu vượt quá bộ nhớ hoặc tài nguyên máy tính có sẵn.
.png "Operating mini app Zalo: New efforts in digital transformation of Ba Ria - Vung Tau")
