8 công cụ xây dựng mô hình học máy được ưa chuộng nhất hiện nay

Trong thế giới ngày càng số hóa, máy học (Machine Learning) đã trở thành một lĩnh vực không thể thiếu, giúp máy tính có khả năng "học" và phát triển thông qua kinh nghiệm mà không cần được lập trình một cách cụ thể. Để đạt được điều này, các nhà phát triển và nhà nghiên cứu đã tạo ra một loạt công cụ mạnh mẽ.

Trong bài viết này, chúng tôi sẽ đưa ra một danh sách gồm 8 công cụ hàng đầu được sử dụng rộng rãi trong cộng đồng học máy. Từ các thư viện lập trình như TensorFlow và PyTorch, đến các nền tảng tích hợp như Azure ML, chúng ta sẽ đi qua từng công cụ để hiểu rõ hơn về tính năng và ứng dụng của chúng trong việc xây dựng mô hình học máy.

‍

1. Microsoft Azure Machine Learning

‍

‍

‍

Microsoft Azure Machine Learning là một dịch vụ của Microsoft dành cho việc xây dựng, huấn luyện và triển khai mô hình máy học trên nền tảng đám mây Azure. Với sự linh hoạt của nền tảng đám mây Azure và khả năng tính toán mạnh mẽ, Azure Machine Learning là một công cụ hiệu quả để giúp tổ chức tận dụng sức mạnh của máy học và trí tuệ nhân tạo.

‍

Các tính năng chính

‍

• Chuẩn bị dữ liệu: Cho phép các nhà phát triển nhanh chóng lặp lại việc chuẩn bị dữ liệu quy mô lớn trên các cụm Apache Spark và nó cũng có thể tương thích với Azure Databricks.
• Sổ ghi chép: Nhà phát triển có thể cộng tác bằng Jupyter Notebooks hoặc Visual Studio Code
• Kéo thả: Người dùng có thể sử dụng Designer, một giao diện người dùng kéo và thả, để xây dựng machine learning pipeline
• AI có trách nhiệm: Các nhà phát triển có thể thực hiện các cuộc điều tra chuyên sâu vào các mô hình của họ và giám sát chúng trong sản xuất để đảm bảo tối ưu cho người dùng cuối
• Quản lý endpoint: Cho phép các nhà phát triển tách giao diện giữa công việc sản xuất và triển khai phục vụ

‍

Ưu điểm

‍

• Quản trị tích hợp: Có thể được thực thi từ mọi nơi với khả năng quản trị, bảo mật và tuân thủ tích hợp sẵn.
• Hỗ trợ đa khung: Cung cấp các giao diện trừu tượng cao cho các framework nổi tiếng, chẳng hạn như XGBoost, Scikit-learn, PyTorch, TensorFlow và ONNX.

‍

Nhược điểm

‍

• Giới hạn tài nguyên: Hạn chế về số lượng endpoint, triển khai, compute instance, v.v.). Lưu ý rằng các giới hạn này khác nhau tùy theo khu vực.
• Ít khả năng kiểm soát: Nhiều chi tiết phức tạp của học máy được trừu tượng hóa, có nghĩa là bạn phải tuân theo quy trình do Microsoft cung cấp.

‍

2. Amazon SageMaker

‍

‍

Các tính năng chính:

‍

• Canvas: Giao diện người dùng no-code có thể tạo các mô hình học máy một cách dễ dàng. Theo trang web giới thiệu tính năng, người dùng không cần kinh nghiệm về học máy hoặc lập trình để xây dựng các mô hình của họ với Canvas.
• Sắp xếp dữ liệu: Cho phép người dùng tổng hợp và chuẩn bị dữ liệu bảng hoặc hình ảnh một cách nhanh chóng cho việc học máy.
• Clarify: Người dùng có thể tận dụng Clarify để có cái nhìn sâu sắc hơn vào các mô hình học máy và dữ liệu của họ dựa trên các chỉ số như độ chính xác, tính ổn định, độc hại và thiên vị. Mục đích là giảm thiểu thiên vị trong các mô hình học máy để cải thiện chất lượng của chúng trong khi hỗ trợ sáng kiến trách nhiệm AI.
• Trải nghiệm: Một dịch vụ quản lý cho phép người dùng theo dõi và phân tích các thử nghiệm học máy của họ quy mô lớn

‍

Ưu điểm:

‍

• Lựa chọn công cụ học máy: Người dùng có thể quyết định giữa IDEs (lý tưởng cho các nhà khoa học dữ liệu) hoặcmột giao diện no-code (lý tưởng cho những người không có kỹ năng lập trình)
• Hỗ trợ multi-framework: Có thể triển khai các mô hình được huấn luyện bằng các framework của bên thứ ba như TensorFlow, PyTorch, XGBoost, Scikit-learn, ONNX và nhiều framework khác.

‍

Nhược điểm:

‍

Giá cả: Chi phí có thể tăng vọt rất nhanh - đặc biệt nếu sử dụng nhiều mô hình sử dụng lưu lượng đáng kể.

‍

3. BigML

‍

BigML là một nền tảng học máy dựa trên đám mây, có thể tiêu thụ, có thể lập trình và có thể mở rộng. Nó được tạo ra vào năm 2011 - 2012 để đơn giản hóa việc phát triển, triển khai và quản lý các nhiệm vụ học máy, 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 một loạt các dịch vụ từ chuẩn bị dữ liệu đến trực quan hóa dữ liệu, tạo mô hình và các dịch vụ khác làm việc cùng nhau, cho phép doanh nghiệp và tổ chức xây dựng và triển khai các mô hình học máy mà không cần kiến thức kỹ thuật chuyên sâu.

‍

Các tính năng chính

‍

• Nền tảng học máy toàn diện: Có thể giải quyết các vấn đề khác nhau, từ học máy giám sát đến học máy không giám sát.
• Có thể giải thích: Tất cả các mô hình dự đoán đi kèm với tính năng trực quan hóa tương tác và giải thích
• Tính năng xuất: Tất cả các mô hình có thể được xuất và sử dụng để phục vụ dự đoán cục bộ, ngoại tuyến trên bất kỳ thiết bị nào, hoặc chúng có thể được triển khai ngay lập tức như một phần của ứng dụng sản xuất phân tán theo thời gian thực

‍

Ưu điểm

‍

Dễ sử dụng: Có thể tự động hóa các quy trình học máy phức tạp và tiết kiệm chi phí bằng cách kết nối với REST API của BigML; Tự động hóa quy trình với BigML chỉ yêu cầu một dòng code

‍

Nhược điểm

‍

Chậm xử lý các bộ dữ liệu lớn: Có thể xử lý các bộ dữ liệu có đến 100 triệu hàng x 1000 cột, nhưng các bộ dữ liệu lớn hơn sẽ xử lý lâu hơn.

‍

4. TensorFlow

‍

TensorFlow là một nền tảng học máy mã nguồn mở toàn diện được phát triển bởi nhóm Google Brain tại Google. Mặc dù TensorFlow chủ yếu liên quan đến việc huấn luyện và suy luận của các mạng nơ-ron sâu, nhưng có một loạt các công cụ, thư viện như TensorFlow serving, có thể được kết nối để cho phép người dùng xây dựng, huấn luyện và triển khai các mô hình học máy. Những tài nguyên này cũng bao gồm các công cụ để triển khai giải pháp cho các nhiệm vụ như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, computer vision, học tăng cường và học máy dự đoán.

‍

Các tính năng chính:

‍

• Tính toán phân tán: TensorFlow hỗ trợ tính toán phân tán, cho phép các nhà phát triển huấn luyện mô hình bằng cách sử dụng nhiều máy tính.
• Hỗ trợ GPU và TPU: Huấn luyện có thể được tăng tốc bằng cách sử dụng GPU hoặc TPU.
• TensorBoard: Một công cụ trực quan hóa cho phép người dùng trực quan hóa các mô hình của họ.
• Mô hình có sẵn: Cung cấp các mô hình có sẵn cho các trường hợp sử dụng khác nhau ngay từ đầu.
• ‍

Ưu điểm:

‍

• Tính di động: Các mô hình TensorFlow có thể được xuất và triển khai trên các nền tảng khác nhau, như thiết bị di động và trình duyệt web.
• Cộng đồng: TensorFlow được ủng hộ bởi một cộng đồng lớn và tích cực của các nhà phát triển đóng góp vào việc phát triển framework và cung cấp hỗ trợ.
• Khả năng mở rộng: hỗ trợ tính toán phân tán.

‍

Nhược điểm:

‍

Khó học: TensorFlow có thể khó học do cú pháp phức tạp của nó.

‍

5. PyTorch

‍

‍

‍

PyTorch là một thư viện tensor mã nguồn mở tối ưu hóa được xây dựng để hỗ trợ việc phát triển các mô hình deep learning sử dụng CPUs và GPUs.

‍

Các tính năng chính

‍

• Huấn luyện phân tán: Các nhà phát triển có thể tối ưu hiệu suất trong cả nghiên cứu và sản xuất bằng cách tận dụng sự hỗ trợ của PyTorch cho việc thực hiện bất đồng bộ của các hoạt động tập trung và giao tiếp ngang hàng.
• TorchScript: Tạo các mô hình có thể tuần tự hóa và tối ưu hóa từ code PyTorch, luôn sẵn sàng cho sản xuất.
• TorchServe: Đơn giản hóa việc triển khai các mô hình PyTorch theo quy mô.
• Hỗ trợ ONNX tự nhiên: Người dùng có thể xuất các mô hình theo định dạng chuẩn ONNX để truy cập trực tiếp vào các nền tảng, trình diễn, thời gian chạy tương thích với ONNX, v.v.

‍

Ưu điểm:

‍

• Cộng đồng: PyTorch có một cộng đồng lớn và sôi động bên cạnh tài liệu cực kỳ chi tiết của nó.
• Linh hoạt và kiểm soát: PyTorch có một biểu đồ tính toán linh hoạt, có nghĩa là các mô hình có thể được tạo và sửa đổi ngay lập tức và được thực hiện một cách nhanh chóng.
• Theo phong cách Python: Tuân theo phong cách lập trình Python, giúp mã nguồn dễ đọc

‍

Nhược điểm

‍

• Trực quan hóa: Yêu cầu một công cụ bên thứ ba.

‍

6. Apache Mahout

‍

Apache Mahout là một framework đại số tuyến tính phân tán mã nguồn mở và ngôn ngữ miền chuyên biệt Scala (DSL) biểu đạt bằng toán học được phát triển bởi Tổ chức Phần mềm Apache. Framework này được triển khai trên Apache Hadoop và được thiết kế để cho phép các nhà thống kê, nhà toán học và nhà khoa học dữ liệu xây dựng triển khai có khả năng mở rộng và hiệu quả của các thuật toán học máy một cách nhanh chóng.

‍

Các tính năng chính:

‍

• Các thuật toán đã được chứng minh: Mahout tận dụng các thuật toán đã được chứng minh để giải quyết các vấn đề phổ biến gặp phải trong các ngành công nghiệp khác nhau.
• Khả năng mở rộng đến các bộ dữ liệu lớn: Framework được thiết kế để phân tán trên các cụm trung tâm dữ liệu lớn chạy trên Apache Hadoop.

‍

Ưu điểm:

‍

Khả năng mở rộng: cung cấp một framework tính toán có khả năng phân tán và mở rộng có thể xử lý lượng dữ liệu lớn.

‍

Nhược điểm:

‍

Đòi hỏi sự hiểu biết sâu rộng về học máy từ người dùng để tận dụng hết tiềm năng của nó.

‍

7. Weka

‍

Weka là một bộ sưu tập các thuật toán học máy cho các nhiệm vụ khai thác dữ liệu, được phát triển bởi Đại học Waikato ở New Zealand. Nó chứa các công cụ cho chuẩn bị dữ liệu, trực quan hóa, phân loại, hồi quy, phân cụm và khai thác luật kết hợp. Cụ thể, nền tảng Weka hỗ trợ các tổ chức lưu trữ, xử lý và quản lý dữ liệu của họ trên đám mây và on-premise.

‍

Các tính năng chính

‍

• Hỗ trợ đa giao thức: Hỗ trợ truy cập đồng thời vào dữ liệu từ Native NVIDIA GPUDirect Storage, POSIX, NFS, SMB và S3.
• Cloud-native, sẵn sàng cho trung tâm dữ liệu: Chuyển đổi giữa việc chạy on-premise, trên đám mây và linh hoạt giữa các vị trí.

‍

Ưu điểm:

‍

• Tính di động: Được triển khai hoàn toàn bằng Java, nó có thể chạy trên gần như mọi nền tảng máy tính hiện đại.
• Dễ sử dụng: Weka tận dụng giao diện đồ họa, giúp việc di chuyển trên nền tảng trở nên đơn giản.

‍

Nhược điểm:

‍

• Tính toán phân tán và xử lý dữ liệu lớn: Không hỗ trợ tích hợp tính toán phân tán hoặc xử lý dữ liệu lớn.
• Công nghệ tiên tiến: Không bao gồm các tiến bộ gần đây như deep learning và học tăng cường.

‍

8. Vertex AI

‍

Verex AI là một nền tảng học máy toàn diện, quản lý hoàn toàn từ đầu đến cuối được phát triển bởi Google. Nó cho phép người dùng huấn luyện và triển khai các mô hình và ứng dụng học máy, và tùy chỉnh các mô hình ngôn ngữ lớn mà người dùng có thể tận dụng trong các ứng dụng AI của họ. Nền tảng này kết hợp mượt mà các quy trình làm việc của kỹ sư dữ liệu, nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư học máy, để cho phép các đội nhóm cộng tác sử dụng một bộ công cụ chung.

‍

Các tính năng chính:

‍

• AutoML: Huấn luyện các thuật toán học máy trên dữ liệu bảng, hình ảnh hoặc video mà không cần code hoặc chuẩn bị phân chia dữ liệu.
• Mô hình và công cụ Generative AI: Nhanh chóng tạo prototype, tùy chỉnh, tích hợp và triển khai các mô hình AI tạo sinh trong các ứng dụng AI của bạn.
• Công cụ MLOps: Công cụ MLOps được xây dựng riêng cho nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư học máy để tự động hóa, chuẩn hóa và quản lý các dự án học máy.

‍

Ưu điểm:

‍

• Khả năng mở rộng và hiệu suất: Tận dụng cơ sở hạ tầng của Google Cloud để cung cấp khả năng mở rộng và hiệu suất cao.
• Hỗ trợ multi-frame: Tích hợp với các framework học máy phổ biến như TensorFlow, PyTorch và Scikit-learn - cũng có hỗ trợ cho các framework ML thông qua các container tùy chỉnh cho huấn luyện và dự đoán.

‍

Nhược điểm

‍

Giá cả: Cấu trúc giá khá phức tạp và có thể đắt đối với các doanh nghiệp hoặc startups với ngân sách hạn chế.

‍

Chọn công cụ học máy phù hợp

‍

Câu trả lời cho câu hỏi "Tôi nên sử dụng công cụ học máy nào?" là "Tùy thuộc vào hoàn cảnh." Khi chọn một công cụ, điều quan trọng nhất cần xem xét là nhu cầu của bạn, chẳng hạn như:

• Tôi đang cố gắng làm gì?
• Những ràng buộc là gì?
• Mức độ tùy chỉnh tôi cần là bao nhiêu?

Không phải tất cả công cụ đều giống nhau. Ví dụ, TensorFlow được các nhà nghiên cứu Google Brain phát triển nhằm nâng cao các lĩnh vực chính của học máy và thúc đẩy sự hiểu biết lý thuyết tốt hơn về học sâu. Ngược lại, PyTorch được tạo ra để cung cấp sự linh hoạt và tốc độ trong quá trình phát triển các mô hình học sâu.

Mặc dù họ cố gắng giải quyết cùng một vấn đề (làm đơn giản hóa quá trình xây dựng các mô hình học sâu), nhưng cách họ tiếp cận vấn đề là khác nhau.

Đây là một chủ đề phổ biến trong học máy; do đó, tốt nhất là bạn nên hiểu bạn đang cố gắng đạt được điều gì và sau đó chọn những công cụ học máy làm cho quá trình trở nên đơn giản nhất có thể.