Khám phá ngay 8 Công cụ Machine Learning phổ biến nhất hiện nay
Nhiều công cụ machine learning mà cộng đồng sử dụng để triển khai mô hình như: Microsoft Azure, Amazon SageMaker và BigML…Bạn không nên bỏ lỡ tính năng của những công cụ qua bài viết này
Hiện nay, Machine Learning đã trở thành cốt lõi của nhiều ứng dụng đột phá. Được định nghĩa rộng rãi như một phần của trí tuệ nhân tạo (AI), Machine Learning đóng vai trò quan trọng trong việc tự động hóa và tối ưu hóa các quy trình như sản xuất, kiểm tra, và quản lý..
Với sự xuất hiện liên tục của các công cụ Machine Learning, việc tìm hiểu và áp dụng chúng trở nên cần thiết hơn bao giờ hết. Hiểu được những lo lắng đó, NativeX đã nhanh chóng tổng hợp và chia sẻ đến các bạn 8 công cụ phổ biến nhất hiện nay ngay sau đây.
Vai trò quan trọng của các công cụ “Machine learning”
Công cụ machine learning đã đem lại sự thuận tiện trong việc triển khai thuật toán mà không yêu cầu sâu rộng kiến thức về cơ chế và toán học đằng sau. Dù không cần hiểu sâu về mọi chi tiết, nhưng việc hiểu cơ bản để áp dụng chính xác là cần thiết và quan trọng.
Một ưu điểm khác của machine learning là nó tăng cường hiệu suất xử lý. Thay vì mất thời gian viết mã đầy đủ cho mỗi thuật toán, người dùng có khả năng thử nghiệm và phát triển mô hình nhanh chóng và tăng cơ hội tìm ra giải pháp hiệu quả.
Đồng thời, sự linh hoạt của công cụ này cũng giúp đơn giản hóa quá trình chuyển đổi từ môi trường nghiên cứu sang ứng dụng thực tế, giúp tối ưu hóa quy trình và hiệu quả làm việc.
NativeX – Học tiếng Anh online toàn diện “4 kỹ năng ngôn ngữ” cho người đi làm.
Với mô hình “Lớp Học Nén” độc quyền:
- Tăng hơn 20 lần chạm “điểm kiến thức”, giúp hiểu sâu và nhớ lâu hơn gấp 5 lần.
- Tăng khả năng tiếp thu và tập trung qua các bài học cô đọng 3 – 5 phút.
- Rút ngắn gần 400 giờ học lý thuyết, tăng hơn 200 giờ thực hành.
- Hơn 10.000 hoạt động cải thiện 4 kỹ năng ngoại ngữ theo giáo trình chuẩn Quốc tế từ National Geographic Learning và Macmillan Education.
Những công cụ “Machine learning” phải biết
Machine Learning đóng vai trò quan trọng trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Nó cung cấp giải pháp thông minh cho việc xử lý dữ liệu lớn và dự đoán. Để hiểu rõ hơn về máy học, bạn hãy cùng NativeX khám phá chi tiết trong nội dung dưới đây.
Microsoft Azure Machine Learning
Dịch vụ Đám Mây Microsoft Azure Machine Learning là một nền tảng quản lý toàn diện, được tạo ra để trang bị cho những chuyên gia về dữ liệu và nhà phát triển, giúp họ xây dựng, triển khai và quản lý dự án machine learning của mình một cách nhanh chóng và tự tin.
Đặc biệt, nền tảng này tập trung vào việc tối ưu hóa quá trình với Machine Learning Operations (MLOps), khả năng tương thích với mã nguồn mở và các công cụ tích hợp. Nó cũng được thiết kế với trách nhiệm AI và đặc biệt chú trọng vào an ninh.
Các tính năng chính
- ✓ Chuẩn bị dữ liệu: Cho phép nhà phát triển nhanh chóng lặp lại quá trình chuẩn bị dữ liệu quy mô lớn trên các cụm Apache Spark và tương thích với Azure Databricks.
- ✓ Notebooks: Nhà phát triển có thể hợp tác sử dụng Jupyter Notebooks hoặc Visual Studio Code.
- ✓ Kéo và thả Machine Learning: Người dùng có thể sử dụng Designer, một giao diện người dùng kéo và thả, để xây dựng các đường ống machine learning.
- ✓ Trách nhiệm AI: Với trách nhiệm AI, nhà phát triển có thể đi sâu vào mô hình của họ và theo dõi chúng trong quá trình sản xuất để đảm bảo luôn có một hiệu suất tối ưu được cung cấp cho người dùng cuối.
- ✓ Quản lý các điểm cuối: Cho phép nhà phát triển tách rời giao diện của công việc sản xuất từ quá trình triển khai.
Ưu điểm
- ✓ Quản lý tích hợp sẵn: Công việc machine learning có thể được thực hiện từ bất kỳ đâu với tích hợp sẵn, bảo mật và tuân thủ.
- ✓ Hỗ trợ đa nền tảng: Cung cấp giao diện trừu tượng cao cho các framework machine learning nổi tiếng như: XGBoost, Scikit-learn, PyTorch, TensorFlow và ONNX.
Nhược điểm
- ✓ Giới hạn tài nguyên: Có các giới hạn tài nguyên có thể ảnh hưởng đến các công việc machine learning cơ bản (ví dụ: số điểm cuối, triển khai, các trường hợp tính toán, v.v.). Lưu ý rằng các giới hạn này thay đổi tùy theo khu vực.
- ✓ Kiểm soát ít hơn: Nhiều chi tiết và phức tạp của machine learning được trừu tượng hóa đi, có nghĩa là bạn phải tuân theo quy trình được Microsoft đưa ra.
Amazon SageMaker
Dịch vụ Amazon SageMaker là một giải pháp quản lý toàn diện, được thiết kế để xây dựng và triển khai mô hình máy học cũng như tạo ra dự đoán. Nhà phát triển có thể tận dụng nền tảng này để xây dựng, huấn luyện, và triển khai mô hình máy học của họ trong một môi trường phát triển tích hợp duy nhất (IDE).
Họ sử dụng một loạt công cụ đa dạng bao gồm: sổ tay, bộ gỡ lỗi, bộ phân tích hiệu suất, đường ống công việc, MLOps, và nhiều công cụ khác. SageMaker cũng hỗ trợ quản lý dự án thông qua kiểm soát truy cập đơn giản và minh bạch.
Các tính năng chính
- ✓ Canvas: một giao diện không cần mã nguồn mà người dùng có thể tận dụng để tạo ra mô hình máy học. Theo trang chức năng, người dùng không cần kinh nghiệm máy học hoặc lập trình để xây dựng mô hình của họ với Canvas.
- ✓ Data Wrangler: cho phép người dùng nhanh chóng tổng hợp và chuẩn bị dữ liệu bảng hoặc hình ảnh cho máy học.
- ✓ Clarify: Cung cấp cái nhìn sâu sắc hơn vào mô hình máy học và dữ liệu dựa trên các chỉ số như độ chính xác, tính ổn định, độ độc hại và độ chệch, giúp giảm thiểu độ chệch trong mô hình và tăng cường trách nhiệm của AI.
- ✓ Experiments: Dịch vụ quản lý cho phép theo dõi và phân tích các thí nghiệm máy học ở quy mô lớn.
Ưu điểm
- ✓ Lựa chọn công cụ máy học: Người dùng có thể lựa chọn giữa IDE cho nhà khoa học dữ liệu và giao diện không cần mã nguồn cho những người không có kỹ năng lập trình.
- ✓ Hỗ trợ đa framework: Triển khai mô hình với nhiều framework bên thứ ba như TensorFlow, PyTorch, XGBoost, Scikit-learn, ONNX, và nhiều hơn nữa.
Nhược điểm
- ✓ Chi phí: Mức phí có thể tăng nhanh chóng, đặc biệt là khi sử dụng nhiều mô hình và có lượng truy cập đáng kể.
BigML
BigML là một nền tảng máy học linh hoạt, có thể sử dụng trên đám mây, lập trình được và có khả năng mở rộng. Được tạo ra vào năm 2011/12, BigML nhằm đơn giản hóa quá trình phát triển, triển khai và quản lý các nhiệm vụ máy học như: phân loại, hồi quy, dự báo chuỗi thời gian, phân tích cụm, mô hình chủ đề, và nhiều nhiệm vụ khác.
Nền tảng cung cấp đa dạng dịch vụ từ chuẩn bị dữ liệu đến trực quan hóa dữ liệu, tạo mô hình, và nhiều tính năng khác, hỗ trợ doanh nghiệp và tổ chức xây dựng cũng như triển khai mô hình máy học mà không cần kiến thức kỹ thuật chuyên sâu.
Các tính năng chính
- ✓ Nền tảng máy học toàn diện: Có thể giải quyết nhiều vấn đề, từ có giám sát đến không giám sát.
- ✓ Dễ hiểu: Mọi mô hình dự đoán đều đi kèm với các tính năng tương tác hình ảnh và khả năng giải thích, giúp chúng trở nên dễ hiểu.
- ✓ Mô hình có thể xuất: Tất cả mô hình có thể được xuất và sử dụng để phục vụ dự đoán cục bộ, offline trên bất kỳ thiết bị nào hoặc triển khai ngay lập tức như một phần của ứng dụng sản xuất thời gian thực phân tán.
Ưu điểm
- ✓ Dễ sử dụng: Có thể tự động hóa các quy trình máy học phức tạp và tiết kiệm chi phí bằng cách kết nối vào API REST của BigML; tự động hóa các quy trình chỉ đòi hỏi một dòng mã.
Nhược điểm
- ✓ Xử lý chậm đối với dữ liệu lớn: Có thể xử lý tập dữ liệu với tối đa 100 triệu hàng x 1000 cột, nhưng dữ liệu lớn hơn mất thời gian xử lý lâu hơn.
TensorFlow
TensorFlow – Một nền tảng máy học mã nguồn mở từ đội ngũ Google Brain. Mặc dù chủ yếu tập trung vào việc huấn luyện và dự đoán các mô hình nơron sâu, TensorFlow cung cấp một loạt các công cụ và thư viện như TensorFlow Serving.
Những công cụ này giúp kết nối và triển khai mô hình máy học một cách dễ dàng. Ngoài ra, TensorFlow còn hỗ trợ giải quyết các vấn đề trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính, học tăng cường và dự đoán máy học.
Các tính năng chính
- ✓ Tích hợp tính toán phân tán: TensorFlow hỗ trợ tính toán phân tán, cho phép nhà phát triển huấn luyện mô hình trên nhiều máy.
- ✓ Hỗ trợ GPU và TPU: Tăng tốc quá trình huấn luyện thông qua việc sử dụng GPU hoặc TPU.
- ✓ TensorBoard: Công cụ hình ảnh giúp người dùng hiển thị mô hình của họ một cách rõ ràng.
- ✓ Mô hình được xây dựng trước: Cung cấp các mô hình đã xây sẵn cho nhiều trường hợp sử dụng.
Ưu điểm
- ✓ Khả năng chuyển giao: Mô hình TensorFlow có thể xuất và triển khai trên nhiều nền tảng, từ thiết bị di động đến trình duyệt web.
- ✓ Cộng đồng lớn: TensorFlow được hỗ trợ bởi cộng đồng đông đảo và tích cực, đóng góp vào sự phát triển của nền tảng và cung cấp hỗ trợ.
Nhược điểm
- ✓ Độ khó cao: Cú pháp phức tạp của TensorFlow có thể làm tăng độ khó khăn khi học.
PyTorch
PyTorch – Thư viện Tensors mã nguồn mở được tối ưu hóa để hỗ trợ xây dựng mô hình học sâu sử dụng cả CPU và GPU.
Các tính năng chính
- ✓ Huấn luyện phân tán: Các nhà phát triển có khả năng tối ưu hóa hiệu suất trong quá trình nghiên cứu và sản xuất bằng cách linh hoạt thực hiện các hoạt động tập hợp không đồng bộ và truyền thông ngang của PyTorch.
- ✓ Torch Script: Tạo ra các mô hình có khả năng được chuẩn hóa và tối ưu hóa từ mã nguồn PyTorch, đảm bảo sẵn sàng cho quá trình sản xuất liên tục.
- ✓ TechServe: Đơn giản hóa quá trình triển khai mô hình PyTorch, đặc biệt là khi đối mặt với quy mô lớn.
- ✓ Hỗ trợ ONNX tự nhiên: Người dùng có thể xuất mô hình trong định dạng ONNX tiêu chuẩn, giúp trực tiếp tích hợp vào các nền tảng, biểu đồ và thời gian chạy tương thích với ONNX, mang lại tính linh hoạt trong quá trình sử dụng.
Ưu điểm
- ✓ Cộng đồng mạnh mẽ: PyTorch thừa hưởng một cộng đồng đông đảo và năng động, đồng thời hỗ trợ bởi tài liệu chi tiết và đáng tin cậy.
- ✓ Linh hoạt và kiểm soát: PyTorch nổi bật với đồ thị tính toán động, mang lại khả năng tạo và điều chỉnh mô hình một cách tức thì và tự nhiên.
- ✓ Ngôn ngữ lập trình Pythonic: Tuân theo nguyên tắc lập trình của Python, điều này giúp tăng cường khả năng đọc hiểu mã nguồn.
Nhược điểm
- ✓ Hiển thị: Đòi hỏi sử dụng công cụ bên ngoài để có khả năng hiển thị đồ thị và biểu đồ của mô hình.
Apache Mahout
Apache Mahout là một framework mã nguồn mở sử dụng ngôn ngữ Scala đặc biệt cho việc thực hiện các phép toán đại số tuyến tính phân tán. Phát triển bởi Apache Software Foundation, Mahout được triển khai trên Apache Hadoop và được thiết kế để giúp các nhà thống kê, nhà toán học và nhà khoa học dữ liệu xây dựng triển khai machine learning cơ bản một cách mở rộng và hiệu quả hơn.
Các tính năng chính
- ✓ Thuật toán được chứng minh: Mahout sử dụng những thuật toán đã được kiểm chứng để giải quyết các vấn đề phổ biến trong nhiều ngành công nghiệp.
- ✓ Mở rộng với dữ liệu lớn: Framework được thiết kế để phân tán trên các cụm trung tâm dữ liệu lớn chạy trên Apache Hadoop.
Ưu điểm
- ✓ Mở rộng: Cung cấp một framework tính toán mở rộng và phân tán có khả năng xử lý lượng lớn dữ liệu.
Nhược điểm
- ✓ Độ khó cao: Đòi hỏi người dùng có kiến thức sâu rộng về machine learning để tận dụng đầy đủ.
Weka
Weka, xuất phát từ nghiên cứu tại Đại học Waikato ở New Zealand, là một bộ công cụ đa dạng chứa đựng những thuật toán học máy đa nhiệm, tối ưu cho việc khám phá dữ liệu. Với các tính năng bao gồm: chuẩn bị dữ liệu, hiển thị, phân loại, hồi quy, phân cụm và khai thác luật liên kết, Weka là nguồn lực quý giá cho các chuyên gia. Điều đặc biệt, nền tảng này đồng thời hỗ trợ tổ chức, xử lý và quản lý dữ liệu một cách hiệu quả trên đám mây và on-premises.
Các tính năng chính
- ✓ Đa nền tảng: Weka được viết bằng Java, giúp nó có thể hoạt động trên đa nền tảng máy tính hiện đại.
- ✓ Giao diện người dùng đơn giản: Với giao diện người dùng đồ họa, việc sử dụng và thao tác trở nên dễ dàng hơn.
Ưu điểm
- ✓ Khả năng di động: Được triển khai hoàn toàn bằng Java, điều này có nghĩa là nó có thể chạy trên gần như bất kỳ nền tảng máy tính hiện đại nào.
- ✓ Dễ sử dụng: Weka sử dụng giao diện người dùng đồ họa, giúp người dùng tương tác một cách trực quan.
Nhược điểm
- ✓ Hạn chế về dữ liệu lớn: Weka không thích hợp cho việc xử lý dữ liệu lớn và tính toán phân tán.
- ✓ Thiếu các kỹ thuật mới: Không tích hợp các phương pháp tiên tiến như học sâu hay học tăng cường.
Vertex AI
Verex AI được phát triển bởi Google, mang lại khả năng huấn luyện và triển khai mô hình machine learning một cách toàn diện và dễ dàng hơn. Công cụ này chuyên giúp người dùng tùy chỉnh các mô hình ngôn ngữ lớn và tích hợp chúng vào ứng dụng AI của họ. Sự kết hợp mượt mà các quy trình làm việc của kỹ sư dữ liệu, nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư machine learning cơ bản, tạo điều kiện cho sự hợp tác thông qua một bộ công cụ chung.
Các tính năng chính
- ✓ AutoML: Huấn luyện các thuật toán machine learning trên dữ liệu bảng, hình ảnh hoặc video mà không cần viết mã hoặc chuẩn bị dữ liệu trước.
- ✓ Mô hình và Công cụ Generative AI: Nhanh chóng tạo nguyên mẫu, tùy chỉnh, tích hợp và triển khai mô hình Generative AI trong ứng dụng AI của bạn.
- ✓ Công cụ MLOps: Cung cấp các công cụ MLOps chuyên dụng để tự động hóa, tiêu chuẩn hóa và quản lý dự án machine learning.
Ưu điểm
- ✓ Khả năng mở rộng và hiệu suất: Sử dụng cơ sở hạ tầng của Google Cloud để cung cấp khả năng mở rộng và hiệu suất cao.
- ✓ Hỗ trợ nhiều framework: Tích hợp với các framework machine learning phổ biến như TensorFlow, PyTorch và Scikit-learn, cũng như hỗ trợ framework ML thông qua các container tùy chỉnh cho quá trình huấn luyện và dự đoán.
Nhược điểm
- ✓ Chi phí: Cấu trúc giá phức tạp và có thể đắt đỏ đối với doanh nghiệp hoặc các startup có nguồn ngân sách hạn chế.
Làm thế nào để chọn được một công cụ phù hợp?
Khi quyết định chọn một công cụ machine learning, không phải lúc nào cũng có câu trả lời rõ ràng. Hãy xem xét các yếu tố sau:
- ✓ Mục tiêu chính của dự án: Bạn cần xác định rõ liệu bạn đang tìm kiếm sự linh hoạt trong phát triển mô hình hay bạn muốn khám phá sâu về lý thuyết deep learning. Tập trung vào yêu cầu cụ thể của dự án, bao gồm cả yêu cầu kỹ thuật như GPU hay xử lý lớn cũng như khả năng tương thích với các thư viện và ngôn ngữ khác.
- ✓ Những ràng buộc hiện có: Nguồn tài nguyên và mức độ tuỳ chỉnh mà dự án của bạn đang đòi hỏi.
- ✓ So sánh ưu nhược điểm giữa các công cụ: Việc khám phá các công cụ nổi tiếng như TensorFlow và PyTorch là quan trọng giúp bạn hiểu rõ về tính chất của từng công cụ và đánh giá sự phù hợp với nhu cầu cụ thể.
- ✓ Khả năng nắm bắt: Nắm vững về khả năng tương thích của chúng với ngôn ngữ lập trình và hệ điều hành bạn đang sử dụng là điều hết sức cần thiết.
Cuối cùng, công cụ cần được duy trì và cập nhật thường xuyên để đảm bảo tính ổn định và sự phát triển liên tục. Quyết định cuối cùng của bạn nên là sự kết hợp khéo léo giữa những yếu tố này, tạo nên một công cụ machine learning phù hợp với mục tiêu và yêu cầu đã đề ra.
Kết luận
Tổng hợp lại, sự phát triển không ngừng của machine learning đã mở ra một bộ lựa chọn đa dạng với nhiều công cụ tiện ích. Từ những ứng dụng cơ bản đến những dự án phức tạp, việc hiểu rõ về những công cụ hàng đầu sẽ giúp bạn tiếp cận một cách hiệu quả hơn. NativeX hy vọng qua bài viết này, bạn đã có cái nhìn tổng quan và sẽ đưa ra quyết định thông minh cho dự án của mình.
NativeX – Học tiếng Anh online toàn diện “4 kỹ năng ngôn ngữ” cho người đi làm.
Với mô hình “Lớp Học Nén” độc quyền:
- Tăng hơn 20 lần chạm “điểm kiến thức”, giúp hiểu sâu và nhớ lâu hơn gấp 5 lần.
- Tăng khả năng tiếp thu và tập trung qua các bài học cô đọng 3 – 5 phút.
- Rút ngắn gần 400 giờ học lý thuyết, tăng hơn 200 giờ thực hành.
- Hơn 10.000 hoạt động cải thiện 4 kỹ năng ngoại ngữ theo giáo trình chuẩn Quốc tế từ National Geographic Learning và Macmillan Education.
Tác giả: NativeX
