Python là ngôn ngữ được dùng nhiều nhất để làm Machine Learning vì tính đơn giản gọn nhẹ của nó. Nhưng để đưa vào Production thì tôi nghĩ Javascript cũng là một lựa chọn không tồi. Tôi sẽ chia sẻ về Machine Learning với Javascript trong các phần tiếp theo.
-
a. Cài đặt Python và các thư viện cần thiết:
-
b. Tính chất đặc điểm
Python là ngôn ngữ thông dịch có:
- Điểm mạnh:
- Dễ viết/ Dễ đọc
- Quy trình phát triển phần mềm nhanh vì dòng lệnh được thông dịch thành mã máy và thực thi ngay lập tức
- Có nhiều thư viện mạnh để tính toán cũng như làm Machine Learning như Numpy, Sympy, Scipy, Matplotlib, Pandas, TensorFlow, Keras, vv.
- Điểm yếu:
- Mang đầy đủ điểm yếu của các ngôn ngữ thông dịch như tốc độ chậm, tiềm tàng lỗi trong quá trình thông dịch, source code dễ dàng bị dịch ngược.
- Ngôn ngữ có tính linh hoạt cao nên thiếu tính chặt chẽ.
- Điểm mạnh:
-
c. Các hàm dựng sẵn và kiểu dữ liệu trên Python
-
Các hàm dựng sẵn trong Python
-
Các kiểu dữ liệu trong Python
Phần này được thiết kế dựa trên khóa Data Structures & Algorithms in Python - Udacity nhưng tôi sẽ đi sâu hơn vào các ví dụ thực tế hơn là chỉ dừng lại ở lý thuyết. Bên cạnh đó tôi sẽ giúp các bạn nắm rõ một số Data Structure quan trọng trong Machine Learning như Graph và Tree.
- Integer, Float và Boolean
- String
- List-Based Collection
- Dictionary
- Set
- Graph
- Binary Tree
-
Cấu trúc dữ liệu nâng cao
-
-
d. Vòng lặp
-
e. Hàm
-
f. Thuật toán
- Dijkstra: thuật toán tìm đường đi ngắn nhất từ một điểm bất kỳ đến các điểm còn lại
- Linear + Binary Search
- Backtracking