Mục lục

Python cung cấp nhiều công cụ và thư viện AI mạnh mẽ hỗ trợ mã hóa các giải pháp trí tuệ nhân tạo

Phần 1. Xử lý Dữ liệu

• NumPy: Xử lý các mảng số liệu và tính toán đại số tuyến tính.

• Pandas: Xử lý và phân tích dữ liệu dưới dạng bảng.

• Matplotlib & Seaborn: Vẽ biểu đồ, trực quan hóa dữ liệu.

• Scikit-learn: Dùng để tiền xử lý dữ liệu (chuẩn hóa, mã hóa, chia tách dữ liệu).

Phần 2. Học Máy (Machine Learning)

• Scikit-learn: Một thư viện toàn diện cho các thuật toán học máy cơ bản (phân loại, hồi quy, cụm).

• XGBoost & LightGBM: Tối ưu cho các bài toán về cây quyết định gradient boosting.

• CatBoost: Một thư viện boosting hiệu quả do Yandex phát triển, tốt cho dữ liệu chứa các đặc trưng phân loại.

Phần 3. Học Sâu (Deep Learning)

• TensorFlow: Một framework mạnh mẽ, phổ biến để xây dựng và huấn luyện mô hình học sâu.

• PyTorch: Được sử dụng rộng rãi cho nghiên cứu học sâu với cú pháp linh hoạt, dễ sử dụng.

• Keras: API cấp cao chạy trên TensorFlow, hỗ trợ xây dựng mô hình nhanh chóng.

Phần 4. Xử Lý Ngôn Ngữ Tự Nhiên (NLP)

• Natural Language Toolkit (NLTK): Thư viện cơ bản để tiền xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

• spaCy: Thư viện NLP nhanh và mạnh mẽ, hỗ trợ nhiều ngôn ngữ.

• Hugging Face Transformers: Để xây dựng các mô hình NLP hiện đại như BERT, GPT.

Phần 5. Thị Giác Máy Tính (Computer Vision)

• OpenCV: Thư viện xử lý hình ảnh và thị giác máy tính.

• PyTorch/TensorFlow (CV): Hỗ trợ phát triển các mô hình thị giác như YOLO, ResNet.

• Detectron2: Framework mạnh mẽ cho các bài toán phân đoạn ảnh và phát hiện vật thể.

Phần 6. Tự Động Hóa và Phân Tích Dữ Liệu

• Automl Libraries: H2O.ai, Auto-sklearn, TPOT.

• Mlflow: Theo dõi và quản lý dự án học máy.

• Dask: Xử lý dữ liệu lớn trên cluster.

Phần 7. Xây Dựng Hệ Thống AI

• Flask & FastAPI: Triển khai các mô hình AI thành RESTful API.

• Streamlit: Dễ dàng xây dựng giao diện web cho mô hình học máy.

• Gradio: Một thư viện xây dựng giao diện AI nhanh chóng, tương tác cao.

Phần 8. Tăng tốc và Tối Ưu

• Numba: Biên dịch mã Python sang mã máy nhanh hơn cho tính toán học máy.

• CuPy: Tăng tốc bằng GPU tương tự NumPy.

• Ray: Tăng tốc tính toán học máy và học sâu trên cluster.