5 Framework và công cụ Machine Learning tốt nhất năm 2022

Các công cụ học máy đang nhận được sự chú ý lớn do ứng dụng rộng rãi của chúng trong các ngành để phân tích dự đoán chính xác và tốc độ cao. Nếu bạn nghĩ mọi việc đang trở nên khó khăn, đừng căng thẳng; bài viết này sẽ xóa tan mọi nghi ngờ của bạn để biết thêm về học máy và các ứng dụng của nó. Học máy (ML) tạo điều kiện cho các ứng dụng phần mềm dự đoán các hành vi với độ chính xác cao hơn.

Công cụ học máy hiện đại

Các thuật toán tiên tiến nhất của ML sử dụng dữ liệu hiện có (còn được gọi là dữ liệu lịch sử) để dự đoán các giá trị kết quả trong tương lai. Theo Báo cáo SEMrush, sẽ cần khoảng 97 triệu chuyên gia máy học và AI cũng như nhà phân tích dữ liệu vào năm 2025. Bài viết này sẽ giúp bạn lựa chọn các công cụ tốt nhất cho doanh nghiệp của mình. 

Dưới đây là ví dụ về 5 công cụ và ứng dụng máy học tốt nhất có thể truy cập trên thị trường.

Máy học trên Microsoft Azure

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang nhanh chóng chiếm lĩnh thị trường trong mọi lĩnh vực. Các nhà phân tích kinh doanh, nhà phát triển, nhà khoa học dữ liệu và chuyên gia học máy, cùng nhiều lĩnh vực khác, đang nhanh chóng áp dụng AI vào các doanh nghiệp ngày nay. Toàn bộ nhóm khoa học dữ liệu của bạn có thể được hưởng lợi từ giao diện kéo-thả trực quan của Azure Machine Learning Designer, giúp đẩy nhanh quá trình tạo và triển khai các mô hình học máy. Đây là một công cụ chuyên dụng cho:

• Các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực khoa học dữ liệu cảm thấy thoải mái hơn với các công cụ trực quan hơn là mã.
• Người dùng không có kinh nghiệm với máy học tìm kiếm phần giới thiệu hợp lý hơn về chủ đề này.
• Các chuyên gia về học máy, những người cũng tò mò về tạo nguyên mẫu nhanh.
• Các kỹ sư làm việc trong lĩnh vực máy học yêu cầu một quy trình đồ họa để kiểm soát quá trình đào tạo và triển khai mô hình.

Bạn có thể phát triển và huấn luyện các mô hình machine learning trong Azure Machine Learning Designer bằng cách sử dụng các kỹ thuật machine learning và deep learning tiên tiến, chẳng hạn như các kỹ thuật dành cho machine learning cổ điển, thị giác máy tính, phân tích văn bản, đề xuất và phát hiện bất thường. Bạn cũng có thể tạo mô hình của mình bằng mã Python và R tùy chỉnh. 

Mỗi mô-đun có thể được tùy chỉnh để hoạt động trên Azure Machine Learning riêng biệt. Bạn có thể tính toán các cụm. Ngoài ra, các nhà khoa học dữ liệu có thể tập trung vào đào tạo hơn là các vấn đề về khả năng mở rộng.

Watson của IBM

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là kỹ thuật giải mã ý nghĩa và ngữ pháp lời nói của con người; IBM Watson là bộ xử lý phân tích dữ liệu sử dụng NLP. 

IBM Watson phân tích các tập dữ liệu quan trọng và diễn giải chúng để đưa ra câu trả lời cho các câu hỏi do con người đưa ra chỉ trong vài giây. Ngoài ra, IBM Watson là một siêu máy tính nhận thức. Nó có thể hiểu và đáp ứng với ngôn ngữ tự nhiên. Nó cũng có thể phân tích lượng dữ liệu khổng lồ và trả lời các thách thức kinh doanh.

Hệ thống Watson được vận hành nội bộ bởi các tập đoàn. Nó rất tốn kém, vì bạn sẽ cần ngân sách hơn một triệu đô la. May mắn thay, Watson có thể được truy cập thông qua đám mây IBM cho một số ngành. Điều này làm cho nó trở thành một lựa chọn thiết thực cho nhiều doanh nghiệp vừa và nhỏ.

Máy học Amazon

Amazon Machine Learning là một dịch vụ được quản lý để phát triển các mô hình Machine Learning và tạo ra các phân tích dự đoán. Amazon Machine Learning đơn giản hóa quy trình machine learning cho người dùng thông qua công cụ chuyển đổi dữ liệu tự động. AWS ưu tiên bảo mật đám mây hơn bất kỳ thứ gì khác. Là khách hàng của AWS, bạn có quyền truy cập vào trung tâm dữ liệu và kiến ​​trúc mạng được thiết kế để đáp ứng nhu cầu của các doanh nghiệp có ý thức bảo mật cao nhất.

Hơn nữa, Amazon SageMaker là một giải pháp dựa trên đám mây mạnh mẽ giúp các nhà phát triển ở mọi cấp độ kỹ năng có thể tiếp cận với máy học. SageMaker cho phép các nhà khoa học và nhà phát triển dữ liệu tạo, đào tạo nhanh chóng và triển khai các mô hình máy học vào một cài đặt sẵn sàng sản xuất được lưu trữ trên máy chủ. Với Kubeflow trên AWS, Amazon Web Services (AWS) đóng góp cho cộng đồng Kubeflow mã nguồn mở bằng cách cung cấp bản phân phối Kubeflow, giúp các công ty như sức khỏe vô thần xây dựng quy trình làm việc ML có độ tin cậy cao, an toàn, di động và có khả năng mở rộng trong khi chỉ cần chi phí vận hành tối thiểu nhờ tích hợp liền mạch với các dịch vụ được quản lý của AWS.

TensorFlow

TensorFlow của Google đã giúp việc thu thập dữ liệu, đào tạo mô hình, đưa ra dự đoán và tinh chỉnh kết quả trong tương lai trở nên đơn giản hơn nhiều.

TensorFlow là một thư viện mã nguồn mở miễn phí do nhóm Brain của Google phát triển để sử dụng trong tính toán số và học máy thông lượng cao.

TensorFlow cung cấp quyền truy cập dễ dàng vào các mô hình và thuật toán học máy và học sâu khác nhau thông qua các ẩn dụ lập trình quen thuộc. Các ứng dụng được viết bằng Python hoặc JavaScript để có API mặt trước thân thiện với người dùng và sau đó chạy bằng C++ nhanh, hiệu quả.

TensorFlow là một giải pháp thay thế phổ biến cho các khung khác như PyTorch và Apache MXNet, đồng thời, nó có thể được sử dụng để huấn luyện và chạy các mạng nơ-ron sâu cho các tác vụ như phân loại chữ số viết tay, NLP và mô phỏng dựa trên PDE. Phần tốt nhất là các mô hình tương tự có thể được sử dụng để đào tạo và dự đoán sản xuất trong TensorFlow.

TensorFlow cũng bao gồm một bộ sưu tập lớn các mô hình được đào tạo sẵn để sử dụng cho các sáng kiến ​​của bạn. Nếu bạn đang đào tạo mô hình trong TensorFlow, bạn có thể sử dụng các ví dụ mã được cung cấp trong TensorFlow Model Garden làm hướng dẫn.

Kim tự tháp

Máy học (ML) được thực hiện dễ dàng hơn khi sử dụng PyTorch, một khung mã nguồn mở và miễn phí được viết bằng Python và sử dụng thư viện Torch.

Torch, một thư viện máy học (ML) được tạo bằng ngôn ngữ kịch bản Lua, được sử dụng để phát triển mạng lưới thần kinh sâu. Hơn hai trăm phép toán riêng biệt có sẵn trong khung PyTorch. Vì PyTorch giúp việc tạo mô hình cho mạng lưới thần kinh nhân tạo trở nên dễ dàng hơn nên nó ngày càng trở nên phổ biến. PyTorch được sử dụng trong nhiều lĩnh vực, chẳng hạn như Thị giác máy tính, để phát triển khả năng phân loại hình ảnh, phát hiện đối tượng, v.v. Nó cũng có thể được sử dụng để tạo chatbot và mô hình hóa ngôn ngữ. 

• Rất dễ học và thậm chí còn dễ thực hành hơn.
• Một bộ API đầy đủ và mạnh mẽ để mở rộng Thư viện PyTorch.
• Nó cung cấp hỗ trợ đồ thị tính toán thời gian chạy.
• Nó có khả năng thích ứng, nhanh chóng và có các tính năng tối ưu hóa.
• Pytorch hỗ trợ xử lý GPU và CPU.
• Môi trường phát triển tích hợp (IDE) và các công cụ gỡ lỗi của Python giúp đơn giản hóa việc sửa lỗi.