8 Công Cụ Machine Learning Phổ Biến Nhất

Ai cũng cần dụng cụ. Thợ xây, thợ sửa ống nước, thợ điện – bạn cứ kể tên. Dụng cụ là phần không thể thiếu trong bộ đồ nghề của mọi người thợ, bao gồm cả những người làm machine learning. Người làm machine learning cần công cụ để giúp họ xây dựng, huấn luyện và triển khai mô hình nhanh chóng.

Mỗi năm lại xuất hiện một loạt công cụ machine learning mới nhằm đơn giản hóa quy trình này và thúc đẩy lĩnh vực phát triển. Để luôn ở tuyến đầu, điều tối quan trọng là bạn phải biết các công cụ đó là gì, cách chúng hỗ trợ, các tính năng chính, điểm mạnh, điểm yếu, cũng như những trường hợp sử dụng phù hợp.

Trong bài viết này, chúng tôi sẽ đề cập đến những chủ đề đó rồi so sánh từng công cụ, để bạn biết cách chọn ra những công cụ tốt nhất cho dự án của mình.

Tầm Quan Trọng của Các Công Cụ Machine Learning

Hãy tưởng tượng một thế giới mà mỗi lần muốn dùng một thuật toán machine learning, bạn phải tự viết mã từ đầu. Một ví dụ khác: hãy tưởng tượng sau mỗi thí nghiệm, bạn phải ghi kết quả ra giấy, và khi triển khai mô hình, mua máy chủ mới là cách duy nhất để mở rộng ứng dụng.

Thành thật mà nói, nhiều điều kể trên không khó tin với những người đã làm lâu năm, bởi đó từng là thực tế. Nhiều người không thể bước vào lĩnh vực này vì không chuyển được công thức toán học thành mã — có thể vì họ không xuất thân từ toán học. Sự ra đời của nhiều công cụ đã hạ thấp rào cản gia nhập.

Ngày nay, bạn có thể triển khai một thuật toán machine learning mà không cần hiểu tường tận cơ chế bên trong hay các công thức toán học chi phối nó. Lưu ý điều này không có nghĩa là bạn không cần biết (bạn vẫn cần); chỉ là bạn không cần phải biết để có thể triển khai thuật toán.

Một lý do khác khiến công cụ trong machine learning quan trọng là vì chúng giúp tăng tốc quy trình. Ví dụ, vì không còn cần viết toàn bộ thuật toán từ đầu, bạn có thể thực hiện nhiều thí nghiệm hơn trong thời gian ngắn hơn, đồng nghĩa với việc bạn có khả năng tìm ra mô hình vô địch để đưa vào sản xuất nhanh hơn.

Sau cùng, các công cụ machine learning giúp đơn giản hóa những nhiệm vụ phức tạp và rút ngắn quá trình đưa mô hình từ môi trường nghiên cứu vào sản xuất.

Những Công Cụ Machine Learning Bạn Phải Biết

1. Microsoft Azure Machine Learning

Microsoft Azure Machine Learning là dịch vụ đám mây được quản lý hoàn toàn, được tạo ra để hỗ trợ nhà khoa học dữ liệu và nhà phát triển xây dựng, triển khai và quản lý vòng đời dự án machine learning nhanh hơn và tự tin hơn. Cụ thể, nền tảng hướng đến việc rút ngắn thời gian tạo giá trị với MLOps, khả năng tương tác với mã nguồn mở và các công cụ tích hợp. Nền tảng cũng được thiết kế với tiêu chí AI có trách nhiệm và nhấn mạnh mạnh mẽ vào bảo mật.

Tính năng chính

• Chuẩn bị dữ liệu: cho phép nhà phát triển lặp nhanh quy trình chuẩn bị dữ liệu ở quy mô lớn trên các cụm Apache Spark, và tương tác được với Azure Databricks.
• Notebooks: nhà phát triển có thể cộng tác bằng Jupyter Notebook hoặc Visual Studio Code
• Machine learning kéo-thả: người dùng có thể dùng Designer, giao diện kéo-thả, để xây dựng pipeline machine learning.
• AI có trách nhiệm: với responsible AI, nhà phát triển có thể điều tra chuyên sâu các mô hình và giám sát chúng trong sản xuất để đảm bảo luôn cung cấp phiên bản tối ưu cho người dùng cuối.
• Managed endpoints: cho phép tách rời giao diện tải công việc sản xuất khỏi phần triển khai phục vụ nó.

Ưu điểm

• Quản trị tích hợp sẵn: khối lượng công việc machine learning có thể chạy ở bất cứ đâu với khả năng quản trị, bảo mật và tuân thủ tích hợp sẵn.
• Hỗ trợ đa framework: cung cấp các giao diện trừu tượng cao cho những framework machine learning phổ biến 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 khối lượng công việc ML (ví dụ: số lượng endpoint, deployment, phiên bản tính toán, v.v.). Lưu ý các giới hạn này khác nhau theo khu vực.
• Ít quyền kiểm soát hơn: nhiều chi tiết và độ phức tạp của ML được trừu tượng hóa, nghĩa là bạn phải tuân theo quy trình do Microsoft đưa ra.

Tìm hiểu thêm về Microsoft Azure Machine Learning:

• Giới thiệu về Azure
• Tìm hiểu Điện toán Đám mây (Microsoft Azure)
• AI có Trách nhiệm: Đánh giá Mô hình Machine Learning bằng Python

Được tạo bằng DALL-E 3

2. Amazon SageMaker

Amazon SageMaker là dịch vụ được quản lý hoàn toàn, được thiết kế để xây dựng mô hình machine learning và tạo dự đoán. Nhà phát triển có thể tận dụng nền tảng để xây dựng, huấn luyện và triển khai mô hình ở quy mô lớn trong một môi trường phát triển tích hợp (IDE) duy nhất, sử dụng bộ công cụ phong phú như notebook, debugger, profiler, pipeline, MLOps và nhiều hơn nữa. SageMaker cũng đáp ứng yêu cầu quản trị thông qua kiểm soát truy cập đơn giản và minh bạch đối với dự án ML của bạn.

Tính năng chính

• Canvas: giao diện không cần viết mã mà người dùng có thể tận dụng để tạo mô hình ML. Theo trang tính năng, người dùng không cần kinh nghiệm về ML hay lập trình để xây dựng mô hình với Canvas.
• Data wrangler: cho phép người dùng nhanh chóng tổng hợp và chuẩn bị dữ liệu bảng hoặc hình ảnh cho ML.
• Clarify: người dùng có thể tận dụng Clarify để hiểu sâu hơn về mô hình và dữ liệu của mình dựa trên các chỉ số như độ chính xác, độ vững, độc hại và thiên lệch. Mục tiêu là giảm thiên lệch trong mô hình ML nhằm cải thiện chất lượng, đồng thời ủng hộ sáng kiến AI có trách nhiệm.
• Experiments: dịch vụ quản lý cho phép người dùng theo dõi và phân tích thí nghiệm ML ở quy mô lớn.

Ưu điểm

• Lựa chọn công cụ ML: người dùng có thể chọn giữa IDE – lý tưởng cho nhà khoa học dữ liệu – và giao diện không cần mã – phù hợp với người có kỹ năng lập trình hạn chế.
• Hỗ trợ đa framework: có thể triển khai các mô hình huấn luyện bằng framework bên thứ ba như TensorFlow, PyTorch, XGBoost, Scikit-learn, ONNX và hơn nữa.

Nhược điểm

• Giá thành: chi phí có thể tăng rất nhanh – đặc biệt nếu sử dụng nhiều mô hình có lưu lượng đáng kể.

Tìm hiểu thêm về AWS Sagemaker:

• Các Khái niệm về AWS Cloud
• Tìm hiểu Điện toán Đám mây (Amazon Web Services)

3. BigML

BigML là nền tảng machine learning trên đám mây, có thể tiêu thụ, lập trình và mở rộng. Nền tảng ra đời vào năm 2011/12 nhằm đơn giản hóa việc phát triển, triển khai và quản lý các tác vụ ML như phân loại, hồi quy, dự báo chuỗi thời gian, phân cụm, mô hình chủ đề và hơn thế nữa. Nền tảng cung cấp nhiều dịch vụ từ chuẩn bị dữ liệu đến trực quan hóa dữ liệu, tạo mô hình và các dịch vụ khác phối hợp với nhau để giúp doanh nghiệp và tổ chức xây dựng, triển khai mô hình ML mà không cần chuyên môn kỹ thuật sâu rộng.

Tính năng chính

• Nền tảng ML toàn diện: có thể giải quyết nhiều bài toán, từ học có giám sát đến không giám sát.
• Dễ diễn giải: mọi mô hình dự đoán đều có trực quan hóa tương tác và tính năng giải thích giúp chúng dễ hiểu.
• Mô hình có thể xuất: mọi mô hình có thể được xuất ra để phục vụ dự đoán cục bộ, ngoại tuyến trên bất kỳ thiết bị biên nào, hoặc có thể được triển khai tức thì 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 ML phức tạp và tiết kiệm chi phí bằng cách kết nối với REST API của BigML; tự động hóa với BigML chỉ cần một dòng mã.

Nhược điểm

• Chậm với bộ dữ liệu lớn: có thể xử lý bộ dữ liệu tới 100M hàng x 1000 cột, nhưng các bộ lớn hơn sẽ mất nhiều thời gian xử lý.

4. TensorFlow

TensorFlow là nền tảng ML mã nguồn mở đầu-cuối do nhóm Google Brain phát triển tại Google. Mặc dù TensorFlow chủ yếu tập trung vào huấn luyện và suy luận mạng nơ-ron sâu, có nhiều công cụ, thư viện như TensorFlow Serving có thể kết nối để giúp người dùng xây dựng, huấn luyện và triển khai mô hình ML. Các tài nguyên này cũng bao gồm công cụ để triển khai lời giải cho các tác vụ như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính, học tăng cường và ML dự đoán.

Tính năng chính

• Tính toán phân tán: TensorFlow hỗ trợ tính toán phân tán, cho phép huấn luyện mô hình trên nhiều máy
• Hỗ trợ GPU và TPU: có thể tăng tốc huấn luyện bằng GPU hoặc TPU.
• TensorBoard: công cụ trực quan hóa giúp người dùng quan sát mô hình.
• Mô hình dựng sẵn: cung cấp sẵn các mô hình cho nhiều trường hợp sử dụng.

Ưu điểm

• Tính di động: mô hình TensorFlow có thể xuất và triển khai trên nhiều nền tảng như thiết bị di động và trình duyệt web.
• Cộng đồng: TensorFlow được hậu thuẫn bởi cộng đồng nhà phát triển lớn và năng động, đóng góp cho sự phát triển của framework và cung cấp hỗ trợ.
• Khả năng mở rộng: hỗ trợ tính toán phân tán.

Nhược điểm

• Đường cong học tập dốc: TensorFlow có thể khó học do cú pháp phức tạp.

Tìm hiểu thêm về TensorFlow:

• Giới thiệu về TensorFlow bằng Python
• Hướng dẫn TensorFlow cho Người mới bắt đầu

5. PyTorch

PyTorch là thư viện tensor tối ưu hóa mã nguồn mở, được xây dựng để hỗ trợ phát triển mô hình học sâu trên CPU và GPU.

Tính năng chính

• Huấn luyện phân tán: nhà phát triển có thể tối ưu hiệu năng trong nghiên cứu lẫn sản xuất bằng cách tận dụng hỗ trợ của PyTorch cho thực thi bất đồng bộ các phép toán tập thể và giao tiếp ngang hàng.
• TorchScript: tạo các mô hình có thể tuần tự hóa và tối ưu trực tiếp từ mã PyTorch, đồng nghĩa luôn sẵn sàng cho sản xuất.
• TorchServe: đơn giản hóa việc triển khai mô hình PyTorch ở quy mô lớn.
• Hỗ trợ ONNX gốc: người dùng có thể xuất mô hình theo định dạng chuẩn ONNX để truy cập trực tiếp các nền tảng, trình trực quan hóa, runtime tương thích ONNX, v.v.

Ưu điểm

• Cộng đồng: PyTorch có cộng đồng lớn và sôi động, cùng với tài liệu cực kỳ chi tiết
• Linh hoạt và kiểm soát: PyTorch có đồ thị tính toán động, nghĩa là mô hình có thể được tạo và chỉnh sửa tức thời, và thực thi eager.
• Phong cách Pythonic: tuân theo phong cách mã Python, giúp dễ đọc.

Nhược điểm

• Trực quan hóa: cần công cụ bên thứ ba.

Tìm hiểu thêm về PyTorch:

• Giới thiệu Học sâu với PyTorch
• Học sâu với PyTorch
• Hướng dẫn PyTorch: Xây dựng Mạng Nơ-ron Đơn giản từ Con số 0

Tờ phao PyTorch của chúng tôi có thể giúp bạn làm chủ công cụ machine learning này

6. Apache Mahout

Apache Mahout là framework đại số tuyến tính phân tán mã nguồn mở và ngôn ngữ miền đặc thù (DSL) Scala có tính diễn đạt toán học, do Apache Software Foundation phát triển. Framework được triển khai trên Apache Hadoop và được thiết kế để giúp nhà thống kê, nhà toán học và nhà khoa học dữ liệu nhanh chóng xây dựng các hiện thực thuật toán ML có khả năng mở rộng và hiệu quả.

Tính năng chính

• Thuật toán đã được kiểm chứng: Mahout tận dụng các thuật toán đã được chứng minh để giải quyết những vấn đề phổ biến trong nhiều ngành.
• Mở rộng tới bộ dữ liệu lớn: framework được thiết kế để phân tán trên các cụm trung tâm dữ liệu lớn chạy Apache Hadoop.

Ưu điểm

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

Nhược điểm

• Đường cong học tập dốc: yêu cầu người dùng có kiến thức sâu về ML để khai thác tối đa.

7. Weka

Được phát triển bởi Đại học Waikato ở New Zealand, Weka là tập hợp các thuật toán ML cho các tác vụ khai phá dữ liệu. Nó bao gồm công cụ chuẩn bị dữ liệu, trực quan hóa, phân loại, hồi quy, phân cụm và khai phá luật kết hợp. Cụ thể, nền tảng Weka hỗ trợ tổ chức lưu trữ, xử lý và quản lý dữ liệu trên đám mây và tại chỗ.

Tính năng chính

• Hỗ trợ đa giao thức: hỗ trợ Native NVIDIA GPUDirect Storage, POSIX, NFS, SMB và truy cập S3 tới dữ liệu đồng thời.
• Thuần đám mây, sẵn sàng cho trung tâm dữ liệu: chuyển đổi giữa chạy tại chỗ, trên đám mây và burst giữa các địa điểm.

Ưu điểm

• Tính di động: được triển khai hoàn toàn bằng Java, nghĩa là có thể chạy trên hầu hết mọi nền tảng tính toán hiện đại
• Dễ sử dụng: Weka sử dụng giao diện đồ họa, giúp điều hướng nền tảng đơn giản.

Nhược điểm

• Tính toán phân tán & xử lý dữ liệu lớn: Không có hỗ trợ tích hợp sẵn cho tính toán phân tán hoặc xử lý big data.
• Kỹ thuật nâng cao: không bao gồm những tiến bộ gần đây như học sâu và học tăng cường.

8. Vertex AI

Vertex AI là nền tảng machine learning đầu-cuối, toàn diện, được quản lý hoàn toàn bởi Google. Nền tảng cho phép người dùng huấn luyện và triển khai mô hình, ứng dụng ML và tùy biến các mô hình ngôn ngữ lớn để dùng trong ứng dụng tích hợp AI. Nền tảng kết hợp liền mạch quy trình làm việc của kỹ sư dữ liệu, nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư ML, giúp các nhóm cộng tác bằng bộ công cụ chung.

Tính năng chính

• AutoML: huấn luyện thuật toán ML trên dữ liệu bảng, hình ảnh hoặc video mà không cần viết mã hay chuẩn bị tập chia dữ liệu.
• Mô hình và công cụ AI sinh sinh: nhanh chóng tạo mẫu, tùy biến, tích hợp và triển khai các mô hình AI sinh trong ứng dụng của bạn.
• Công cụ MLOps: bộ công cụ MLOps chuyên dụng cho nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư ML để tự động hóa, tiêu chuẩn hóa và quản lý dự án ML.

Ưu điểm

• Khả năng mở rộng và hiệu năng: tận dụng hạ tầng Google Cloud để mang lại khả năng mở rộng và hiệu năng cao.
• Hỗ trợ đa framework: tích hợp với các framework ML phổ biến như TensorFlow, PyTorch và Scikit-learn – cũng hỗ trợ framework ML qua container tùy chỉnh cho huấn luyện và dự đoán.

Nhược điểm

• Giá thành: cấu trúc giá khá phức tạp và có thể đắt đối với doanh nghiệp hoặc startup có ngân sách hạn chế.

Tìm hiểu thêm về Google Cloud:

• Tìm hiểu Điện toán Đám mây (Lý thuyết Google Cloud)
• Google Cloud dành cho Nhà khoa học Dữ liệu

Chọn Công Cụ Machine Learning Phù Hợp

Như hầu hết vấn đề trong công nghệ, câu trả lời cho câu hỏi “Tôi nên dùng công cụ ML nào cho [chèn tình huống]?” là “Còn tùy.”

Khi chọn công cụ, điều quan trọng nhất là xem xét nhu cầu của bạn, chẳng hạn như:

• Tôi đang cố gắng làm gì?
• Những ràng buộc là gì?
• Tôi cần mức độ tùy biến nào?

Không phải công cụ nào cũng giống nhau. Ví dụ, TensorFlow được các nhà nghiên cứu Google Brain phát triển để thúc đẩy các hướng mũi nhọn của ML và nâng cao hiểu biết lý thuyết về học sâu. Ngược lại, PyTorch được tạo ra để mang lại sự linh hoạt và tốc độ trong quá trình phát triển mô hình học sâu.

Mặc dù đều hướng tới giải quyết cùng một vấn đề (đơn giản hóa việc xây dựng mô hình học sâu), cách tiếp cận của chúng lại khác nhau.

Đây là một mô-típ phổ biến trong ML; vì thế, tốt nhất là hiểu rõ bạn muốn đạt được điều gì rồi chọn những công cụ ML giúp quy trình trở nên đơn giản nhất.

Kết luận

Dụng cụ là cần thiết với mọi người thợ, bao gồm cả người làm machine learning. Các chuyên gia ML thường tận dụng chúng để nhanh chóng xây dựng, huấn luyện và triển khai mô hình. Trong bài viết này, tôi đã giới thiệu 8 công cụ machine learning phổ biến nhất.

Đó là:

1. Microsoft Azure Machine Learning
2. Amazon SageMaker
3. BigML
4. TensorFlow
5. PyTorch
6. Apache Mahout
7. Weka
8. Vertex AI

Mục đích chính của các công cụ này là tăng tốc quá trình phát triển mô hình ML và đưa chúng từ nghiên cứu vào môi trường sản xuất.

Tiếp tục học với các tài nguyên hay của chúng tôi:

• Machine Learning Scientist with Python (Khóa học)
• Machine Learning Fundamentals with Python (Khóa học)
• Machine Learning là gì? Định nghĩa, Phân loại, Công cụ & hơn thế nữa (Blog)
• 25 Dự án Machine Learning cho Mọi Cấp độ (Blog)