5 công cụ AI tốt nhất cho khoa học dữ liệu năm 2026

Các công cụ AI tốt nhất cho khoa học dữ liệu

Việc điều hướng trong bức tranh công cụ AI rộng lớn đã thâm nhập vào lĩnh vực khoa học dữ liệu có thể khiến bạn choáng ngợp. Với những khả năng và ứng dụng riêng, các công cụ này đã biến đổi các thực hành truyền thống, đưa tự động hóa, độ chính xác và sức mạnh dự đoán nâng cao vào quy trình phân tích dữ liệu.

AI có thay thế lập trình viên không? Như chúng tôi phân tích trong một bài viết riêng, điều này có vẻ khó xảy ra. Tuy nhiên, nó có thể đồng nghĩa với sự thay đổi trong cách làm việc, nơi các công cụ như vậy trở thành một phần của quy trình tối ưu hóa. 

Dưới đây là một số công cụ AI hàng đầu hiện nay: 

1. ChatGPT

Được phát triển bởi OpenAI và Microsoft, và phát hành công khai lần đầu vào cuối năm 2022, ChatGPT khiến thế giới bất ngờ với khả năng độc đáo tạo ra văn bản giống con người ở mọi thể loại: mã nguồn, thơ, bài luận cấp đại học, tóm tắt tài liệu và câu chuyện cười. Danh sách những gì ChatGPT có thể làm là vô tận, đó là lý do vì sao nó trở thành ứng dụng web tăng trưởng nhanh nhất từ trước đến nay, đạt 100 triệu người dùng chỉ trong hai tháng. 

GPT-4, phiên bản mới hơn, an toàn hơn và mạnh mẽ hơn của ChatGPT, đã đạt những cột mốc đáng kinh ngạc, thể hiện hiệu suất ở mức con người trên nhiều tiêu chuẩn chuyên môn và học thuật. Đồng thời, nó cho phép nhà phát triển xây dựng ứng dụng và dịch vụ thông qua API GPT4 và gói đăng ký có tên ChatGPT Plus.

Trong lĩnh vực khoa học dữ liệu, khả năng của ChatGPT là vô hạn, từ lập kế hoạch dự án, phân tích và tiền xử lý dữ liệu, đến lựa chọn mô hình, tinh chỉnh siêu tham số và phát triển ứng dụng web. ChatGPT có thể giúp chuyên gia dữ liệu rút ngắn thời gian viết mã, cho phép họ tập trung vào các vấn đề phức tạp và giàu tính sáng tạo hơn. 

Nếu bạn muốn biết thêm về tiềm năng của ChatGPT, chúng tôi đã chuẩn bị một hướng dẫn về cách sử dụng ChatGPT cho các dự án khoa học dữ liệu. Đồng thời, nếu bạn muốn trực tiếp trải nghiệm công cụ AI này, chúng tôi rất khuyến khích bạn tham khảo khóa học Giới thiệu về ChatGPT và Bảng tham khảo nhanh các lời nhắc ChatGPT cho khoa học dữ liệu toàn diện của chúng tôi, với hơn 60 ví dụ về cách dùng ChatGPT trong thế giới thực dành cho khoa học dữ liệu.

2. Google Gemini

Sau khi ChatGPT ra mắt, nhiều người bắt đầu tự hỏi Google sẽ làm gì để đối phó với mối đe dọa sinh tồn được cho là từ phía Microsoft. Microsoft đã tích hợp ChatGPT vào Bing, công cụ tìm kiếm của riêng họ.

Google cũng không chậm trễ. Vào tháng 2 năm 2023, hãng công bố phát hành một công cụ AI tạo sinh mới mang tên Bard AI, được hỗ trợ bởi mô hình ngôn ngữ LaMDA của Google. Bard được kỳ vọng sẽ cạnh tranh với ChatGPT, tuy nhiên, khác biệt giữa hai công cụ AI này ban đầu khá rõ rệt.

Đến năm 2026, Bard đã được đổi tên thành Gemini và có những cập nhật đáng kể, cải thiện khả năng sinh mã, tích hợp với các dịch vụ Google và truy cập dữ liệu thời gian thực. Dù ban đầu Bard tụt hậu so với ChatGPT, Gemini đã nhanh chóng bắt kịp, trở thành lựa chọn mạnh mẽ cho các tác vụ khoa học dữ liệu. Khả năng của Bard trong việc truy xuất dữ liệu thời gian thực từ web đặc biệt hữu ích cho các phân tích nhạy thời gian.

3. Hugging Face

Một trong những mảng sôi động nhất của khoa học dữ liệu là học sâu. Các công cụ AI như ChatGPT và Bard được vận hành bởi những mô hình phức tạp gọi là mạng nơ-ron nhân tạo, cụ thể hơn là kiến trúc nơ-ron thế hệ mới mang tên transformers. 

Huấn luyện transformers là một nhiệm vụ thách thức, bao gồm việc tìm kiếm và lưu trữ đủ dữ liệu, cũng như tìm nguồn tài nguyên tính toán cần thiết để huấn luyện và vận hành mô hình. Điều này tốn kém và mất thời gian, do đó ngoài tầm với của hầu hết mọi người. Đây chính là lúc Hugging Face xuất hiện. 

Hugging Face là một cộng đồng và nền tảng AI nhằm dân chủ hóa AI bằng cách cung cấp cho người làm dữ liệu quyền truy cập hơn 170.000 mô hình tiền huấn luyện dựa trên kiến trúc transformer tối tân. Đồng thời, Hugging Face còn cung cấp gần 30.000 bộ dữ liệu và các API phân lớp (còn gọi là pipelines), cho phép chuyên gia dữ liệu tương tác với mô hình và thực hiện suy luận bằng các thư viện AI hàng đầu như PyTorch và TensorFlow. Tất cả mà không phải bận tâm về chi phí lưu trữ hay huấn luyện.

Các mô hình tiền huấn luyện của Hugging Face được sử dụng rộng rãi cho các nhiệm vụ như phân tích cảm xúc, nhận dạng thực thể có tên và phân loại văn bản. Ngoài ra, Hugging Face cung cấp AutoTrain, cho phép người dùng tự động hóa quy trình huấn luyện mô hình trên bộ dữ liệu tùy chỉnh mà không cần chuyên môn kỹ thuật sâu, tiết kiệm thời gian và nguồn lực.

Muốn tìm hiểu về transformers và Hugging Face? Chúng tôi rất khuyến khích bạn xem hướng dẫn Giới thiệu về cách sử dụng Transformers và Hugging Face.

4. GitHub Copilot

Một trong những tính năng tuyệt vời của các mô hình AI thế hệ mới là bạn có thể fine-tune chúng trên dữ liệu cụ thể và xây dựng ứng dụng dựa trên chúng bằng API. Một ví dụ điển hình, với những hệ quả khó lường cho khoa học dữ liệu và ngành CNTT nói chung, là GitHub Copilot. 

GitHub Copilot là một trợ lý lập trình cung cấp gợi ý tự động hoàn thành cho lập trình viên. Được xây dựng trên mô hình Codex của OpenAI, nhà phát triển có thể dùng Copilot khi đang viết mã, hoặc thông qua các lời nhắc ngôn ngữ tự nhiên cơ bản để yêu cầu Copilot viết mã theo ý muốn. 

Có khả năng thực hiện vô vàn tác vụ lập trình, và thông thạo hàng chục ngôn ngữ phổ biến như Python, Go và JavaScript, GitHub Copilot mở ra cánh cửa cho một cách lập trình mới, mang tính dân chủ hơn, nơi, trớ trêu thay, biết viết mã không còn là điều kiện tiên quyết bắt buộc. 

Ở chiều ngược lại, và có thể là rào cản cho việc phổ biến rộng rãi, đến nay chưa có phiên bản miễn phí của GitHub Copilot.  

Dù GitHub Copilot là một công cụ mạnh mẽ, các lựa chọn thay thế như Tabnine và Codeium cũng đang tạo dấu ấn trong mảng lập trình hỗ trợ bởi AI. Những công cụ này hỗ trợ tự động hoàn thành và sinh mã ở nhiều ngôn ngữ, đem lại cho nhà phát triển thêm lựa chọn tùy theo nhu cầu cụ thể hoặc hạn chế ngân sách.

5. DataLab AI Assistant

DataCamp gần đây đã giới thiệu Trợ lý AI cho sổ tay khoa học dữ liệu phổ biến của mình, DataLab. Được thiết kế với mục tiêu dân chủ hóa dữ liệu, DataLab ban đầu thu hút người học xây dựng hồ sơ dự án cho sự nghiệp khoa học dữ liệu. Khi phát triển, nó trở thành công cụ giá trị cho hợp tác nhóm và học tập trong tổ chức trên nhiều ngành.

Với Trợ lý AI mới, DataLab hướng tới việc khiến khoa học dữ liệu trở nên dễ tiếp cận và hiệu quả hơn cho người dùng. Các tính năng chính của Trợ lý AI bao gồm nút "Sửa lỗi" không chỉ sửa lỗi mã mà còn giải thích, giúp người dùng học và tránh lặp lại sai lầm. Tính năng “Tạo mã” cho phép bạn sinh mã dựa trên truy vấn ngôn ngữ tự nhiên và trả lời các câu hỏi chính về một bộ dữ liệu. Bên cạnh đó, Trợ lý AI cung cấp gợi ý thông minh dựa trên mã hiện có và ngữ cảnh, giúp việc viết mã thông minh và hiệu quả hơn.

Trợ lý AI có sẵn trên cả gói DataLab miễn phí và trả phí, hứa hẹn tích hợp liền mạch hơn vào bộ công cụ của nhà khoa học dữ liệu hiện đại, giúp bất kỳ ai làm việc với dữ liệu cũng có thể đưa ra quyết định sáng suốt. Bạn có thể dùng thử tại đây!  

Kết luận

Hy vọng bạn thấy bài viết hữu ích. Chúng ta đang sống trong thời điểm đáng phấn khích để trở thành chuyên gia dữ liệu. Ngành này đang đứng trước làn sóng đột phá theo sau việc ứng dụng rộng rãi các công cụ AI tạo sinh. Còn quá sớm để biết khoa học dữ liệu sẽ trông như thế nào trong những năm tới. Điều chắc chắn duy nhất là nên luôn cập nhật và bắt nhịp kịp thời. 

Khi các công cụ AI tiếp tục phát triển, bức tranh khoa học dữ liệu sẽ chứng kiến nhiều xu hướng đột phá hơn nữa, bao gồm tiến bộ về autoML và LLMOps. Những xu hướng này hứa hẹn sẽ tự động hóa không chỉ tiền xử lý dữ liệu và lựa chọn mô hình mà còn cả việc quản lý và tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ lớn, tiếp tục giảm gánh nặng kỹ thuật cho nhà khoa học dữ liệu.

Chúng tôi tại DataCamp đang nỗ lực cung cấp thông tin và tài liệu hữu ích để cùng bạn điều hướng giai đoạn chưa từng có này. Hãy xem các tài liệu sau và sẵn sàng cho tương lai:

• Bắt đầu với ChatGPT trong khóa học Giới thiệu về ChatGPT của chúng tôi.
• Tải về bảng tham khảo nhanh các lời nhắc ChatGPT cho khoa học dữ liệu hữu ích này.
• Nghe tập podcast về Cách ChatGPT và GPT-3 tăng cường quy trình làm việc để hiểu ChatGPT có thể mang lại lợi ích cho doanh nghiệp của bạn như thế nào.
• Hướng dẫn về Whisper API 
• Bắt đầu học AI với DataCamp