10 Phần mềm học máy tốt nhất (tháng 2026 năm XNUMX)

1. Học máy Azure 

Microsoft Azure cung cấp một nền tảng toàn diện cho việc học máy có tên là Azure Machine Learning. Nó cung cấp giải pháp toàn diện cho vòng đời máy học, cho phép các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư ML và nhà phát triển xây dựng, đào tạo, triển khai và quản lý các mô hình máy học trên quy mô lớn. Azure Machine Learning tích hợp với các dịch vụ Azure khác và hỗ trợ các khung nguồn mở phổ biến, khiến nó trở thành một công cụ linh hoạt và mạnh mẽ cho các dự án ML.

Với Azure Machine Learning, người dùng có thể truy cập nhiều khả năng và tính năng để hợp lý hóa quy trình làm việc của họ. Nó cung cấp một môi trường cộng tác để các nhóm làm việc cùng nhau trong các dự án ML, với các công cụ như sổ ghi chép dùng chung và theo dõi thử nghiệm. Nền tảng này cũng cung cấp chức năng học máy tự động để nhanh chóng tạo ra các mô hình chính xác, khả năng MLOps để quản lý và triển khai mô hình cũng như các tính năng AI có trách nhiệm để đảm bảo các mô hình công bằng và minh bạch.

Các tính năng chính của Azure Machine Learning bao gồm:

• Hỗ trợ mở rộng cho các khung nguồn mở như PyTorch, TensorFlow và scikit-learn
• Học máy tự động để nhanh chóng xây dựng các mô hình chất lượng cao mà không cần phải có chuyên môn sâu rộng về khoa học dữ liệu
• Các công cụ MLOps để cộng tác, tái tạo cũng như triển khai và giám sát mô hình hiệu quả
• Tích hợp với các tính năng bảo mật của Azure như mạng ảo, Azure Key Vault và cơ quan đăng ký vùng chứa để bảo mật cấp doanh nghiệp
• Các tùy chọn điện toán linh hoạt, bao gồm cụm CPU và GPU, dành cho khối lượng công việc đào tạo và suy luận

Truy cập Microsoft Azure →

2. Trí tuệ nhân tạo trên nền tảng đám mây của Google

Google Cloud Vertex AI là một nền tảng toàn diện để xây dựng và triển khai các mô hình học máy. Nền tảng này hợp nhất các dịch vụ AI của Google thành một môi trường hợp lý, toàn diện, giúp đơn giản hóa quy trình làm việc của máy học. Vertex AI tận dụng các công nghệ tiên tiến của Google, chẳng hạn như TPU và kiến ​​trúc biến áp, vốn đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển các mô hình ngôn ngữ lớn như Gemini.

Một trong những điểm mạnh cốt lõi của Vertex AI là khả năng đa phương thức nội tại, được minh họa bằng mô hình Gemini. Gemini có thể xử lý và suy luận đồng thời trên văn bản, hình ảnh, âm thanh và video, cho phép thực hiện các chức năng nâng cao như xác định các khoảnh khắc cụ thể trong video dựa trên lời nhắc văn bản hoặc hiểu các lời nhắc đa phương thức phức tạp kết hợp văn bản và hình ảnh. Phương pháp tiếp cận đa phương thức này mở ra một loạt các ứng dụng thực tế, từ chatbot dịch vụ khách hàng đến nhận dạng điểm nổi bật trong thể thao, và thậm chí cả các tác vụ phức tạp như chuyển đổi mã và phân tích tài liệu tài chính.

Các tính năng chính của Google Cloud Vertex AI bao gồm:

• Gemini, một mô hình đa phương thức hiện đại có khả năng xử lý văn bản, hình ảnh, âm thanh và video
• AutoML dành cho người mới bắt đầu, cho phép người dùng tạo các mô hình chất lượng cao với trải nghiệm mã hóa tối thiểu
• Đào tạo mô hình tùy chỉnh cho các chuyên gia, hỗ trợ các framework phổ biến như PyTorch, TensorFlow và XGBoost
• Triển khai liền mạch các mô hình được đào tạo dưới dạng API thời gian thực hoặc để dự đoán hàng loạt
• Tích hợp với các dịch vụ của Google Cloud như Cloud Storage để quản lý dữ liệu và Công cụ tính toán để đào tạo sử dụng nhiều tài nguyên

Ghé thăm Cloud Vertex →

3. Amazon SageMaker

Amazon SageMaker là một nền tảng máy học được quản lý toàn phần cho phép các nhà khoa học và nhà phát triển dữ liệu xây dựng, đào tạo và triển khai các mô hình máy học ở mọi quy mô một cách nhanh chóng và dễ dàng. Nó cung cấp phiên bản sổ ghi chép tác giả Jupyter tích hợp để dễ dàng truy cập vào nguồn dữ liệu của bạn để khám phá và phân tích, do đó, bạn có thể xây dựng các mô hình học máy bằng cách sử dụng các khung phổ biến như PyTorch, TensorFlow và scikit-learn.

Một trong những điểm mạnh chính của SageMaker là khả năng hỗ trợ toàn bộ quy trình học máy, từ chuẩn bị dữ liệu đến xây dựng mô hình, đào tạo, điều chỉnh và triển khai. Nó cung cấp các công cụ được thiết kế riêng cho từng bước, chẳng hạn như SageMaker Data Wrangler để chuẩn bị dữ liệu, SageMaker Experiments để theo dõi các lần lặp lại mô hình, SageMaker Debugger để xác định các vấn đề đào tạo và SageMaker Model Monitor để phát hiện sự trôi dạt của khái niệm. SageMaker cũng cung cấp các tính năng nâng cao như Autopilot để xây dựng mô hình tự động và SageMaker Clarify để giải thích mô hình và phát hiện sai lệch.

Các tính năng chính của Amazon SageMaker bao gồm:

• Bộ công cụ ML đa dạng bao gồm toàn bộ quy trình làm việc ML, từ ghi nhãn và chuẩn bị dữ liệu đến xây dựng mô hình, đào tạo, điều chỉnh, triển khai và giám sát
• Cơ sở hạ tầng được quản lý hoàn toàn có quy mô liền mạch để xử lý khối lượng công việc đào tạo và suy luận ở mọi quy mô
• Hỗ trợ các khung nguồn mở phổ biến như PyTorch, TensorFlow, scikit-learn và các khung khác
• Học máy tự động với SageMaker Autopilot để nhanh chóng xây dựng các mô hình chất lượng cao mà không cần chuyên môn sâu rộng về khoa học dữ liệu
• Tích hợp với Amazon DataZone để hợp lý hóa việc quản trị ML trên cơ sở hạ tầng, tài sản dữ liệu và dự án ML

Ghé thăm SageMaker →

4. Kim tự tháp

PyTorch là một nền tảng học máy mã nguồn mở được phát triển bởi phòng nghiên cứu AI của Facebook (nay là Meta). Nền tảng này nổi tiếng với đồ thị tính toán động, cho phép phát triển linh hoạt và hiệu quả các mạng nơ-ron và các mô hình học máy khác. PyTorch cung cấp giao diện cấp cao để xây dựng và huấn luyện các mô hình, tập trung vào khả năng sử dụng và tốc độ.

Một trong những điểm mạnh chính của PyTorch là phong cách lập trình mệnh lệnh, cho phép các nhà phát triển viết mã một cách tự nhiên và trực quan hơn. Điều này giúp việc gỡ lỗi, sửa đổi và thử nghiệm các mô hình dễ dàng hơn so với các nền tảng sử dụng đồ thị tính toán tĩnh. PyTorch cũng hỗ trợ mạnh mẽ cho việc tăng tốc GPU, đào tạo phân tán và triển khai trên thiết bị di động.

Các tính năng chính của PyTorch bao gồm:

• Đồ thị tính toán động để phát triển mô hình linh hoạt và hiệu quả
• Phong cách lập trình bắt buộc cho phép dễ dàng gỡ lỗi và thử nghiệm
• Thư viện mở rộng gồm các mô-đun và chức năng dựng sẵn cho các hoạt động và lớp mạng thần kinh phổ biến
• Tự động phân biệt để tính toán độ dốc trong quá trình lan truyền ngược
• Hỗ trợ đào tạo phân tán trên nhiều GPU và máy bằng cách sử dụng mô-đun torch.distributed

Ghé thăm PyTorch →

5. dữ liệu

Dataiku là nền tảng AI và máy học hàng đầu cho phép các tổ chức xây dựng và cung cấp các dự án khoa học dữ liệu và AI trên quy mô lớn. Nó cung cấp một môi trường hợp tác từ đầu đến cuối để các chuyên gia dữ liệu thiết kế, triển khai, quản trị và quản lý các ứng dụng AI và phân tích.

Một trong những điểm mạnh cốt lõi của Dataiku là khả năng dân chủ hóa AI trong toàn bộ tổ chức. Nền tảng này cung cấp giao diện thân thiện với người dùng, cho phép mọi người ở mọi trình độ kỹ thuật đều có thể tham gia vào các dự án dữ liệu. Các nhà phân tích kinh doanh có thể tận dụng các công cụ trực quan và các thành phần được xây dựng sẵn để chuẩn bị dữ liệu, xây dựng mô hình và tạo ra thông tin chi tiết, trong khi các nhà khoa học dữ liệu tiên tiến có thể sử dụng mã và tích hợp với các thư viện và khung công tác yêu thích của họ.

Các tính năng chính của Dataiku bao gồm:

• Nền tảng tập trung, cộng tác cho toàn bộ đường truyền dữ liệu từ chuẩn bị dữ liệu đến triển khai và giám sát mô hình
• Giao diện trực quan để chuẩn bị dữ liệu, xây dựng mô hình và phân tích với các thành phần kéo và thả cũng như công thức nấu ăn được tạo sẵn
• Hỗ trợ mã hóa bằng SQL, Python, R và Scala cho người dùng nâng cao và các trường hợp sử dụng phức tạp
• Khả năng AutoML để tăng tốc xây dựng và tối ưu hóa mô hình
• Các tính năng MLOps để triển khai, giám sát và quản lý mô hình hợp lý trong môi trường sản xuất

Ghé thăm Dataiku →

6. Nhà thiết kế thần kinh

Neural Designer là một công cụ phần mềm học máy toàn diện, tận dụng sức mạnh của mạng nơ-ron để thực hiện các tác vụ phân tích dữ liệu nâng cao. Được phát triển bởi Artelnics, Neural Designer cung cấp giao diện đồ họa thân thiện với người dùng giúp đơn giản hóa quá trình nhập dữ liệu, xây dựng mô hình và giải thích kết quả. Nó được thiết kế để xử lý nhiều ứng dụng, bao gồm hồi quy hàm, nhận dạng mẫu, dự báo chuỗi thời gian và tự động mã hóa.

Một trong những điểm mạnh chính của Neural Designer là khả năng triển khai các kiến ​​trúc sâu với nhiều lớp phi tuyến tính, cho phép nó khám phá các mẫu và mối quan hệ phức tạp trong dữ liệu. Phần mềm lấy tập dữ liệu làm đầu vào và tạo mô hình dự đoán làm đầu ra, mô hình này có thể được biểu thị dưới dạng biểu thức toán học rõ ràng. Mô hình này sau đó có thể dễ dàng được xuất sang nhiều ngôn ngữ hoặc hệ thống máy tính khác nhau để tích hợp vào các ứng dụng khác.

Các tính năng chính của Neural Designer bao gồm:

• Giao diện người dùng đồ họa trực quan để nhập dữ liệu và giải thích kết quả một cách hợp lý
• Hỗ trợ kiến ​​trúc mạng lưới thần kinh sâu với các lớp không giới hạn và các chức năng kích hoạt khác nhau
• Một loạt các thuật toán tối ưu hóa cho các mô hình đào tạo trên các tập dữ liệu có kích thước khác nhau
• Các công cụ lựa chọn mô hình tự động, chẳng hạn như thứ tự tăng dần để tìm kiến ​​trúc mạng tối ưu và các thuật toán lựa chọn đầu vào cho tầm quan trọng của tính năng
• Khả năng kiểm tra và phân tích toàn diện, bao gồm ma trận nhầm lẫn, đường cong ROC, biểu đồ mức tăng và mức tăng tích lũy, v.v.

Ghé thăm Nhà thiết kế thần kinh →

7. Loại rắn lớn ở mỹ

Anaconda là một bản phân phối mã nguồn mở phổ biến của các ngôn ngữ lập trình Python và R dành cho khoa học dữ liệu, học máy và xử lý dữ liệu quy mô lớn. Nó nhằm mục đích đơn giản hóa việc quản lý và triển khai gói bằng cách cung cấp bộ sưu tập toàn diện gồm hơn 7,500 gói, bao gồm các thư viện phổ biến như NumPy, pandas, scikit-learn và TensorFlow.

Một trong những điểm mạnh chính của Anaconda là khả năng tạo môi trường riêng biệt cho các dự án khác nhau, đảm bảo mỗi dự án có bộ phụ thuộc và gói riêng. Tính năng này giúp tránh xung đột giữa các phiên bản thư viện khác nhau và tạo điều kiện cho việc tái tạo. Anaconda cũng bao gồm một giao diện đồ họa thân thiện với người dùng có tên là Anaconda Navigator, cho phép người dùng khởi chạy ứng dụng và quản lý các gói và môi trường mà không cần sử dụng lệnh dòng lệnh.

Các tính năng chính của Anaconda bao gồm:

• Bộ sưu tập toàn diện hơn 7,500 gói nguồn mở cho khoa học dữ liệu, học máy và trực quan hóa dữ liệu
• Trình quản lý môi trường và gói Conda để dễ dàng cài đặt, quản lý và triển khai các gói và phần phụ thuộc
• Khả năng tạo môi trường biệt lập cho các dự án khác nhau để tránh xung đột gói và đảm bảo khả năng tái tạo
• Giao diện người dùng đồ họa Anaconda Navigator để quản lý các gói và môi trường mà không cần tương tác dòng lệnh
• Hỗ trợ nhiều nền tảng, bao gồm Windows, macOS và Linux

Thăm Anaconda →

8. H2O

H2O.ai cung cấp một nền tảng toàn diện để tự động hóa các quy trình học máy quan trọng, cho phép người dùng nhanh chóng xây dựng các mô hình và ứng dụng AI đẳng cấp thế giới mà không cần phải có kiến ​​thức chuyên môn sâu rộng về khoa học dữ liệu.

H2O AI Cloud hợp nhất các dịch vụ khoa học dữ liệu và AI của công ty thành một nền tảng thống nhất, đồng nhất. Nền tảng này bao gồm H2O-3 cho học máy phân tán, H2O Driverless AI cho học máy tự động, H2O Hydrogen Torch cho học sâu không cần mã, H2O Document AI cho xử lý tài liệu thông minh, H2O Wave cho phát triển ứng dụng AI mã thấp, cùng các tính năng bổ sung cho kho tính năng và MLOps.

Các tính năng chính của H2O.ai bao gồm:

• H2O-3: Một nền tảng máy học phân tán, mã nguồn mở cung cấp nhiều thuật toán để phân loại, hồi quy, phân cụm, v.v.
• AI không cần trình điều khiển H2O: Nền tảng AutoML từng đoạt giải thưởng giúp tự động hóa các tác vụ học máy quan trọng như kỹ thuật tính năng, điều chỉnh mô hình và lựa chọn mô hình để nhanh chóng xây dựng các mô hình có độ chính xác cao
• Sóng H2O: Khung mã ngắn để phát triển nhanh chóng các ứng dụng AI phong phú và bảng điều khiển tương tác
• Tích hợp với Snowflake để đơn giản hóa việc truy cập và xử lý dữ liệu, tận dụng Ứng dụng gốc Snowflake và Dịch vụ vùng chứa Snowpark
• Các tùy chọn triển khai linh hoạt bao gồm môi trường đám mây và đám mây lai được quản lý hoàn toàn

Thăm H2O →

9. TensorFlow

TensorFlow là thư viện phần mềm nguồn mở được Google phát triển để cung cấp luồng dữ liệu và lập trình khác biệt cho nhiều tác vụ. Nó là một thư viện toán học tượng trưng và được sử dụng rộng rãi cho các ứng dụng học máy như mạng lưới thần kinh. TensorFlow cung cấp một hệ sinh thái linh hoạt gồm các công cụ, thư viện và tài nguyên cộng đồng cho phép các nhà nghiên cứu thúc đẩy công nghệ tiên tiến nhất trong ML và các nhà phát triển xây dựng và triển khai các ứng dụng hỗ trợ ML.

Một trong những điểm mạnh chính của TensorFlow là khả năng thực hiện đào tạo phân tán trên nhiều CPU, GPU hoặc TPU, cho phép phát triển các mô hình học máy quy mô lớn. Nó cũng cung cấp một bộ công cụ phong phú để trực quan hóa, gỡ lỗi và tối ưu hóa mô hình. TensorFlow 2.0, được phát hành năm 2019, đã giới thiệu tính năng thực thi nhanh (egage execution) mặc định, đơn giản hóa quy trình phát triển mô hình và giúp nó trực quan hơn, đặc biệt là đối với người mới bắt đầu.

Các tính năng chính của TensorFlow bao gồm:

• Tích hợp Keras cho API mạng thần kinh cấp cao, cho phép tạo mẫu nhanh và xây dựng mô hình dễ dàng
• Háo hức thực hiện để lặp lại ngay lập tức và gỡ lỗi trực quan
• Hỗ trợ đào tạo phân tán trên nhiều CPU, GPU hoặc TPU
• TensorBoard để kiểm tra và hiểu mô hình trực quan thông qua trực quan hóa tương tác
• TensorFlow Lite để triển khai các mô hình trên thiết bị di động và thiết bị nhúng

Ghé thăm TensorFlow →

10. Apache mahout

Apache Mahout là một thư viện máy học mã nguồn mở được phát triển bởi Quỹ phần mềm Apache. Nó cung cấp nhiều thuật toán học máy được thiết kế để có khả năng mở rộng và có khả năng chạy trên các tập dữ liệu lớn bằng cách sử dụng các khung điện toán phân tán như Apache Hadoop và Apache Spark.

Mahout bắt đầu như một dự án con của Apache Lucene, tập trung vào các nhiệm vụ học máy như phân cụm, phân loại và lọc cộng tác. Theo thời gian, nó đã phát triển để hỗ trợ một bộ thuật toán rộng hơn và đã chuyển trọng tâm từ Hadoop MapReduce sang các công cụ điện toán phân tán hiệu quả hơn như Spark.

Các tính năng chính của Apache Mahout bao gồm:

• Khung đại số tuyến tính phân tán và Scala DSL biểu đạt về mặt toán học để viết các thuật toán học máy hiệu quả và có thể mở rộng
• Tích hợp với Apache Spark, Apache Flink và H2O để xử lý phân tán các bộ dữ liệu lớn
• Các thuật toán lọc cộng tác để xây dựng hệ thống đề xuất, bao gồm các phương pháp tiếp cận dựa trên người dùng và dựa trên mục, hệ số hóa ma trận, v.v.
• Các thuật toán phân cụm như k-Means, k-Means mờ, truyền k-Means và phân cụm quang phổ
• Các thuật toán phân loại như hồi quy logistic, Naive Bayes, rừng ngẫu nhiên và mô hình Markov ẩn

Ghé thăm Apache Mahout →

Tại sao bạn nên xem xét một phần mềm ML

Sự phát triển của học máy phần mềm đã cách mạng hóa cách các tổ chức tiếp cận gần như tất cả các khía cạnh kinh doanh của họ. Những công cụ này trao quyền cho các nhà khoa học và nhà phát triển dữ liệu tạo ra các mô hình học máy phức tạp có thể giải quyết các vấn đề phức tạp trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính và nhiều lĩnh vực khác. Từ học có giám sát đến học máy không giám sát, phạm vi thuật toán và kỹ thuật có sẵn thông qua các nền tảng này là rất lớn và không ngừng mở rộng.

Các công cụ học máy đã dân chủ hóa quyền truy cập vào các công nghệ tiên tiến như mạng lưới thần kinh và học sâu. Chúng đơn giản hóa việc tạo biểu đồ luồng dữ liệu, hợp lý hóa việc phát triển các dự án học máy và cung cấp môi trường mạnh mẽ để đào tạo và triển khai các mô hình học máy. Cho dù tổ chức đang triển khai một thuật toán học máy đơn lẻ hay xây dựng toàn bộ hệ thống học máy, thì các giải pháp phần mềm này đều mang lại sự linh hoạt và sức mạnh cần thiết để thúc đẩy đổi mới.

Khi công nghệ máy học tiếp tục phát triển, chúng ta có thể kỳ vọng những công cụ này sẽ ngày càng trở nên tinh vi và thân thiện hơn với người dùng. Họ có thể sẽ kết hợp nhiều tính năng tự động hơn để hỗ trợ các nhà khoa học dữ liệu trong việc lựa chọn và tối ưu hóa các thuật toán học máy, hạ thấp hơn nữa rào cản gia nhập đối với các tổ chức đang tìm cách tận dụng sức mạnh của học máy. Tương lai của trí tuệ kinh doanh và việc ra quyết định dựa trên dữ liệu về bản chất có liên quan đến sự phát triển và áp dụng liên tục các nền tảng phần mềm học máy mạnh mẽ này.