5 Công Cụ và Khung Máy Học Tốt Nhất vào Năm 2022

Các công cụ máy học đang nhận được sự chú ý lớn do ứng dụng rộng rãi của chúng trên nhiều ngành công nghiệp để phân tích dự đoán chính xác và tốc độ cao. Nếu bạn nghĩ rằng nó đang trở nên khó khăn, đừng lo lắng; bài viết này sẽ giúp làm rõ mọi thắc mắc của bạn về máy học và ứng dụng của nó. Máy học (ML) cho phép các ứng dụng phần mềm dự đoán hành vi với độ chính xác cao hơn.

Công Cụ Máy Học Hiện Đại

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

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

Máy Học Trên Microsoft Azure

Trong mọi lĩnh vực, trí tuệ nhân tạo (AI) đang nhanh chóng chiếm lĩnh. Các nhà phân tích kinh doanh, nhà phát triển, nhà khoa học dữ liệu và chuyên gia máy học, trong số những người khác, đang nhanh chóng áp dụng AI trong các doanh nghiệp hiện nay. Toàn bộ đội ngũ khoa học dữ liệu của bạn có thể được hưởng lợi từ giao diện kéo-thả trực quan của Azure Machine Learning designer, giúp tạo và triển khai mô hình máy học nhanh chóng. Đây là một công cụ chuyên dụng cho:

• Các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực khoa học dữ liệu thoải mái hơn với các công cụ trực quan hóa hơn là mã code.
• Người dùng không có kinh nghiệm với máy học tìm kiếm một cách giới thiệu chủ đề suôn sẻ hơn.
• Các chuyên gia máy học cũng tò mò về việc tạo mẫu nhanh.
• Các kỹ sư làm việc trong máy học cần một quá trình đồ họa để kiểm soát việc đào tạo và triển khai mô hình.

Bạn có thể phát triển và đào tạo mô hình máy học trong Azure Machine Learning Designer bằng cách sử dụng các kỹ thuật máy học và học sâu tiên tiến, chẳng hạn như những kỹ thuật cho máy học cổ điển, thị giác máy tính, phân tích văn bản, khuyến nghị và phát hiện bất thường. Bạn cũng có thể tạo mô hình của mình bằng cách sử dụng mã Python và R tùy chỉnh.

Mỗi mô-đun có thể được tùy chỉnh để hoạt động trên các cụm máy tính Azure Machine Learning riêng biệt. Các nhà khoa học dữ liệu cũng có thể tập trung vào việc đào tạo thay vì các vấn đề về khả năng mở rộng.

IBM’s Watson

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

IBM Watson phân tích các tập dữ liệu lớn và giải thích chúng để cung cấp câu trả lời cho các câu hỏi được con người đặt ra trong vài giây. Ngoài ra, IBM Watson là một siêu máy tính nhận thức. Nó có thể hiểu và phản hồi ngôn ngữ tự nhiên. Nó cũng có thể phân tích lượng lớn dữ liệu và trả lời các thách thức kinh doanh.

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

Amazon ML

Amazon (AMZN ) Machine Learning là một dịch vụ được quản lý để phát triển mô hình Máy học và tạo phân tích dự đoán. Amazon Machine Learning đơn giản hóa quá trình máy học cho người dùng thông qua công cụ chuyển đổi dữ liệu tự động của nó. AWS ưu tiên bảo mật đám mây hơn hết. Là khách hàng của AWS, bạn có quyền truy cập vào kiến trúc trung tâm dữ liệu và mạng được thiết kế để đáp ứng nhu cầu của các doanh nghiệp quan tâm đến bảo mật nhất.

Hơn nữa, Amazon SageMaker là một giải pháp đám mây mạnh mẽ giúp máy học trở nên dễ tiếp cận với các nhà phát triển ở mọi cấp độ kỹ năng. SageMaker cho phép các nhà khoa học dữ liệu và nhà phát triển tạo, đào tạo nhanh chóng và triển khai mô hình máy học vào một môi trường sản xuất sẵn sàng. Với Kubeflow trên AWS, Amazon Web Services (AWS) đóng góp vào cộng đồng Kubeflow mã nguồn mở bằng cách cung cấp phân phối Kubeflow của mình, giúp các công ty như athenahealth xây dựng các luồng công việc ML đáng tin cậy, bảo mật, di động và có thể mở rộng với chi phí vận hành tối thiểu nhờ tích hợp liền mạch với các dịch vụ được quản lý của AWS.

TensorFlow

Google’s (GOOGL ) TensorFlow đã làm cho việc thu thập dữ liệu, đào tạo mô hình, nhận dự đoán và tinh chỉnh kết quả trong tương lai trở nên dễ dàng hơn.

TensorFlow là một thư viện mã nguồn mở và miễn phí được phát triển bởi đội ngũ Brain của Google để sử dụng trong tính toán số và máy học hiệu suất cao.

TensorFlow cung cấp quyền truy cập dễ dàng vào các mô hình và thuật toán máy học cũng như học sâu thông qua các ẩn dụ lập trình quen thuộc. Các ứng dụng được viết bằng Python hoặc JavaScript cho API giao diện người dùng thân thiện và sau đó chạy trong C++ nhanh chóng và hiệu quả.

TensorFlow là một lựa chọn thay thế phổ biến cho các khung khác như PyTorch và Apache MXNet, và nó có thể được sử dụng để đào tạo và chạy mạng nơ-ron sâu cho các nhiệm vụ như phân loại chữ viết tay, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và mô phỏng dựa trên PDE. Điều tốt nhất là cùng một mô hình có thể được sử dụng cho đào tạo và dự đoán sản xuất trong TensorFlow.

TensorFlow cũng bao gồm một bộ sưu tập lớn các mô hình được đào tạo trước để sử dụng trong các dự án của bạn. Nếu bạn đang đào tạo mô hình của mình trong TensorFlow, bạn có thể sử dụng các ví dụ mã trong Vườn Mô hình TensorFlow làm hướng dẫn.

PyTorch

Máy học (ML) trở nên dễ dàng hơn với 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 được tạo ra trong ngôn ngữ lập trình Lua, được sử dụng để phát triển mạng nơ-ron sâu. Hơn hai trăm phép toán toán học khác nhau có sẵn trong khuôn khổ PyTorch. Vì PyTorch làm cho việc tạo mô hình cho mạng nơ-ron nhân tạo trở nên dễ dàng hơn, nên nó đang trở nên phổ biến. PyTorch được sử dụng trong nhiều lĩnh vực, chẳng hạn như Thị giác máy tính, để phát triển phân loại hình ảnh, phát hiện đối tượng và nhiều hơn nữa. Nó cũng có thể được sử dụng để tạo bot trò chuyện và mô hình ngôn ngữ.

• Nó rất dễ học và thậm chí còn ít phức tạp hơn khi thực hiện.
• Một tập hợp đầy đủ và mạnh mẽ các API để mở rộng Thư viện PyTorch.
• Nó cung cấp hỗ trợ đồ thị tính toán thời gian chạy.
• Nó linh hoạt, 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 công cụ gỡ lỗi của Python giúp việc sửa lỗi trở nên dễ dàng hơn.