Automated Machine Learning (AutoML) là một công nghệ đột phá trong lĩnh vực học máy, giúp tự động hóa quá trình xây dựng, lựa chọn và tối ưu hóa mô hình học máy. Với mục tiêu giảm thiểu sự can thiệp của con người, AutoML làm cho việc phát triển mô hình học máy trở nên dễ dàng hơn, không yêu cầu người dùng phải có chuyên môn kỹ thuật sâu.
Bài viết này, InterData sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn Automated Machine Learning là gì, khám phá quy trình hoạt động của nó cũng như những lợi ích và hạn chế khi sử dụng AutoML. Đọc ngay nhé!
Automated Machine Learning là gì?
AutoML, viết tắt của Automated Machine Learning (Học Máy Tự Động), là một lĩnh vực thuộc Machine Learning (Học Máy) tập trung vào việc tự động hóa quy trình xây dựng, lựa chọn và tối ưu hóa mô hình.
Mục tiêu cốt lõi của máy học tự động AutoML là giảm thiểu sự can thiệp thủ công của con người trong quá trình thiết kế và triển khai các mô hình Machine Learning, thông qua việc sử dụng các công cụ và kỹ thuật tự động.
Quy trình hoạt động của AutoML
AutoML hoạt động dựa trên một quy trình tổng quát, thường bao gồm các bước chính sau:
Tiền xử lý dữ liệu (Data Preprocessing):
Bước này bao gồm các thao tác làm sạch và biến đổi dữ liệu thô, chuẩn bị dữ liệu cho quá trình xây dựng mô hình. Đây thường được coi là bước quan trọng bậc nhất trong quy trình của máy học tự động AutoML.
Tạo đặc trưng (Feature Engineering):
Automated Machine Learning thường sử dụng các thuật toán để tự động tạo ra các đặc trưng (feature) mới, hoặc lựa chọn các đặc trưng tối ưu nhất từ tập dữ liệu ban đầu.
Lựa chọn mô hình (Model Selection):
Hệ thống AutoML sẽ thử nghiệm nhiều mô hình Machine Learning khác nhau, và đánh giá hiệu suất của chúng dựa trên các tiêu chí như độ chính xác (accuracy), F1-score, AUC (Area Under the ROC Curve), v.v.
Tối ưu hóa tham số (Hyperparameter Optimization):
Sau khi lựa chọn được mô hình phù hợp, AutoML sẽ tiến hành tối ưu hóa các siêu tham số (hyperparameter) của mô hình đó để đạt được hiệu suất cao nhất.
Đánh giá và xử lý sau (Evaluation and Post-processing):
Cuối cùng, mô hình đã được tối ưu sẽ được đánh giá trên tập dữ liệu kiểm tra (test set) để xác định độ chính xác và khả năng tổng quát hóa trên dữ liệu thực tế. Các bước xử lý sau có thể được thêm vào để cải thiện hoặc diễn giải kết quả mô hình.
Tại sao Automated Machine Learning lại quan trọng?
Automated Machine Learning đại diện cho một cột mốc quan trọng trong học máy và trí tuệ nhân tạo (AI).
AI và ML đã phải đối mặt với sự chỉ trích “hộp đen” vì các thuật toán học máy có thể gặp khó khăn trong việc đảo ngược quy trình. Mặc dù chúng cải thiện hiệu quả và sức mạnh xử lý của AI, nhưng đôi khi rất khó để theo dõi cách mà thuật toán đưa ra một kết quả cụ thể. Điều này khiến việc lựa chọn mô hình phù hợp cho một vấn đề trở nên khó khăn và đôi khi không thể dự đoán kết quả nếu mô hình là một “hộp đen” bí ẩn.
Tuy nhiên, AutoML giúp việc học máy trở nên ít giống một “hộp đen” hơn bằng cách cải thiện khả năng tiếp cận và làm cho việc phát triển mô hình học máy AI trở nên dễ dàng hơn đối với những người không phải chuyên gia, đồng thời tinh chỉnh toàn bộ quy trình qua học meta.
Vì việc phát triển mô hình học máy yêu cầu kỹ năng kỹ thuật và kiến thức sâu về học sâu, điều này có thể là rào cản đối với những người có kiến thức chuyên môn để nhận diện các vấn đề có thể giải quyết bằng học máy, nhưng thiếu kỹ năng kỹ thuật để tự xây dựng mô hình AI.
AutoML giúp dân chủ hóa học máy bằng cách làm cho nó dễ tiếp cận hơn, hứa hẹn mang lại những lợi ích như thúc đẩy sự đổi mới trong AI và giải quyết các vấn đề phức tạp.
Trên một quy mô lớn hơn, Automated Machine Learning cũng đại diện cho một bước tiến hướng tới trí tuệ nhân tạo tổng quát, loại AI giả thuyết của máy móc có khả năng hiểu hoặc học bất kỳ nhiệm vụ trí tuệ nào mà con người có thể làm.
Các phương pháp AutoML cho các loại dữ liệu
Các phương pháp AutoML có thể được sử dụng để thực hiện nhiều tác vụ học máy khác nhau, bao gồm phân loại, hồi quy, phân cụm, học sâu và thậm chí dự báo, thị giác máy tính.
Chúng có thể thực hiện các tác vụ từ phân tích dữ liệu bảng đơn giản cho đến nhận diện hình ảnh phức tạp hoặc xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
Dữ liệu bảng: Phân loại và Hồi quy
Các hệ thống Automated Machine Learning được trang bị để khám phá nhiều mô hình học máy phù hợp với dữ liệu bảng. Chúng có thể bao gồm decision trees, random forests, máy hỗ trợ vectơ… Quy trình này bao gồm việc tự động chọn mô hình kiến trúc phù hợp nhất dựa trên đặc điểm của dữ liệu.
Phân loại
Trong các tác vụ phân loại, AutoML tinh giản quy trình làm việc bằng cách tự động nhận diện các mẫu trong dữ liệu. Nó xem xét các thuật toán phân loại khác nhau, điều chỉnh các siêu tham số và đánh giá hiệu suất của chúng để chọn mô hình hiệu quả nhất.
Mục tiêu là tạo ra một mô hình có khả năng phân loại chính xác các đối tượng mới vào các lớp đã được định nghĩa sẵn dựa trên các mẫu học được từ dữ liệu có nhãn. Đây là công cụ hữu ích khi bạn có ít kiến thức chuyên môn về học máy, giúp triển khai mô hình nhanh chóng và chính xác hơn.
Hồi quy
Đối với các tác vụ hồi quy, nơi mục tiêu là dự đoán các giá trị số, AutoML áp dụng một cách tiếp cận tương tự, tự động chọn mô hình và điều chỉnh siêu tham số, tiết kiệm thời gian và nguồn lực.
Mục tiêu là tối ưu hóa hiệu suất của mô hình trong việc dự đoán các giá trị trong một phạm vi nhất định, phù hợp cho các tác vụ như dự báo doanh thu, dự đoán giá cả hoặc bất kỳ tình huống nào liên quan đến dự đoán số liệu. Việc tự động hóa chọn lựa mô hình và điều chỉnh siêu tham số giúp đẩy nhanh quá trình phân tích các mối quan hệ định lượng trong dữ liệu bảng.
Máy học tự động AutoML cũng có thể được sử dụng cho Dự báo chuỗi thời gian, tự động khám phá và đánh giá nhiều thuật toán dự báo chuỗi thời gian bao gồm các phương pháp truyền thống như ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average).
Dữ liệu hình ảnh: Thị giác máy tính
AutoML mở rộng phạm vi của nó để bao gồm dữ liệu hình ảnh, dân chủ hóa việc ứng dụng học máy trong các tác vụ thị giác máy tính. AutoML tự động hóa quy trình chọn lựa kiến trúc mô hình phù hợp nhất cho các tác vụ nhận diện hình ảnh.
Thay vì định nghĩa các tính năng thủ công, các thuật toán Automated Machine Learning có thể tự động nhận diện và trích xuất các mẫu, kết cấu và cấu trúc quan trọng từ hình ảnh.
AutoML tối ưu hóa các mô hình để phân loại hình ảnh vào các lớp hoặc nhãn đã được định nghĩa sẵn. Các ứng dụng bao gồm gắn nhãn hình ảnh, kiểm duyệt nội dung và tự động phân loại dựa trên nội dung hình ảnh được tự động hóa.
AutoML hỗ trợ trong việc tự động hóa các tác vụ phát hiện đối tượng, nơi mục tiêu là nhận diện và xác định vị trí các đối tượng cụ thể trong hình ảnh. Hệ thống có thể chọn hoặc tinh chỉnh các mô hình có khả năng phát hiện và xác định đối tượng, đóng góp vào các ứng dụng như phương tiện tự lái, giám sát và robot, tối ưu hóa các siêu tham số đặc biệt cho các tác vụ nhận diện hình ảnh, chẳng hạn như tỷ lệ học, kích thước lô, và tỷ lệ bỏ qua.
Dữ liệu văn bản: Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)
AutoML tự động hóa quy trình trích xuất thông tin có ý nghĩa từ dữ liệu văn bản, loại bỏ sự cần thiết phải thao tác tính năng thủ công phân tích các mẫu ngôn ngữ, mối quan hệ và cấu trúc trong văn bản, giúp trích xuất thông tin có liên quan.
Một trong những ứng dụng chính của máy học tự động AutoML trong NLP là phân tích cảm xúc, nơi hệ thống đánh giá và phân loại cảm xúc được thể hiện trong nội dung văn bản.
AutoML tối ưu hóa các mô hình để phân loại cảm xúc, phân biệt giữa cảm xúc tích cực, tiêu cực hoặc trung lập trong văn bản và tóm tắt các đoạn văn bản dài thành các bản tóm tắt ngắn gọn và đầy đủ thông tin. Với sự trợ giúp của AutoML, các tác vụ NLP như dịch ngôn ngữ được tinh giản.
AutoML cũng hỗ trợ tự động hóa Nhận dạng thực thể có tên, nhận diện và phân loại các thực thể (như tên, địa điểm và tổ chức) trong văn bản. Điều này rất có giá trị trong việc trích xuất thông tin có cấu trúc từ văn bản không có cấu trúc, hỗ trợ các tác vụ như trích xuất thông tin và tóm tắt tài liệu.
Mô hình AutoML có thể được tối ưu hóa để làm việc mượt mà với nhiều ngôn ngữ, cung cấp một giải pháp linh hoạt cho các doanh nghiệp và ứng dụng có đối tượng người dùng toàn cầu.
Những lợi ích và hạn chế của Automated Machine Learning
Dưới đây, InterData sẽ nêu chi tiết một số lợi ích và hạn chế của AutoML và có thể giúp bạn quyết định liệu AutoML có phù hợp với dự án của bạn không.
Lợi ích
Một số lý do phổ biến để bạn chọn sử dụng AutoML bao gồm:
- Tiết kiệm thời gian: Nhiều người chọn AutoML để tiết kiệm thời gian bằng cách tránh thử nghiệm thủ công tốn thời gian để tìm mô hình tốt nhất.
- Cải thiện chất lượng mô hình ML: Các công cụ AutoML có thể tìm kiếm một cách toàn diện mô hình có chất lượng cao nhất.
- Xây dựng mô hình ML mà không cần kỹ năng chuyên môn: Một hiệu ứng phụ của việc tự động hóa các nhiệm vụ ML là nó giúp dân chủ hóa học máy. Người dùng không cần phải hiểu sâu về thuật toán học máy hoặc lập trình để phát triển một mô hình ML.
- Kiểm tra nhanh dữ liệu: Ngay cả khi bạn là chuyên gia trong việc xây dựng mô hình, AutoML có thể nhanh chóng cung cấp cho bạn một ước lượng cơ bản về việc liệu dữ liệu có đủ tín hiệu giữa tất cả các tạp âm của nó không. Nếu công cụ AutoML không thể tạo ra một mô hình tạm chấp nhận, có thể không đáng để bạn mất thời gian tạo ra mô hình tốt bằng tay.
- Đánh giá dữ liệu: Nhiều hệ thống AutoML giúp bạn đánh giá không chỉ các mô hình mà họ tạo ra mà còn giúp đánh giá các tính năng đi vào huấn luyện các mô hình đó. Ngay cả khi bạn không sử dụng mô hình kết quả, các công cụ AutoML có thể giúp bạn xác định các tính năng nào có thể không đáng để thu thập và đưa vào dữ liệu cuối cùng của bạn.
- Áp dụng các phương pháp tốt nhất: Tự động hóa bao gồm hỗ trợ tích hợp để áp dụng các phương pháp tốt nhất của ML cho mỗi tìm kiếm mô hình.
Hạn chế
Sau khi tìm hiểu những ưu điểm của Automated Machine Learning là gì, nhưng trước khi chọn máy học tự động AutoML, có một số hạn chế bạn nên cân nhắc:
- Chất lượng mô hình có thể không tốt bằng đào tạo thủ công: Việc sử dụng thuật toán tối ưu hóa tổng quát để tìm ra sự kết hợp tốt nhất của kiến trúc, siêu tham số và kỹ thuật đặc trưng cho bất kỳ dữ liệu ngẫu nhiên nào thường có nghĩa là một chuyên gia có động lực và đủ thời gian có thể tạo ra một mô hình có chất lượng dự đoán tốt hơn.
- Tìm kiếm mô hình và độ phức tạp có thể mờ mịt: Với AutoML, rất khó để có cái nhìn sâu sắc về cách công cụ đã tìm ra mô hình tốt nhất. Thực tế, các mô hình đầu ra có thể được tạo ra từ các kiến trúc khác nhau, các siêu tham số và chiến lược kỹ thuật đặc trưng khác nhau. Mô hình tạo ra từ AutoML khó có thể tái tạo thủ công.
- Nhiều lần chạy AutoML có thể cho thấy sự biến thiên lớn hơn: Vì cách thức mà thuật toán tối ưu hóa tìm kiếm các giá trị tốt nhất để xây dựng mô hình, các lần chạy AutoML khác nhau có thể tìm kiếm các phần khác nhau của không gian và kết thúc ở các kết quả khá (hoặc thậm chí có thể là rất khác biệt). Việc điều chỉnh lại với AutoML để tạo ra một kiến trúc mô hình mới có thể cho thấy sự biến thiên nhiều hơn là chỉ đơn giản là huấn luyện lại kiến trúc mô hình đầu ra trước đó.
- Mô hình không thể tùy chỉnh trong quá trình huấn luyện: Nếu trường hợp sử dụng của bạn yêu cầu tùy chỉnh hoặc điều chỉnh trong quá trình huấn luyện, AutoML có thể không phải là sự lựa chọn phù hợp.
Trường hợp ứng dụng Automated Machine Learning
AutoML chia sẻ các trường hợp sử dụng với học máy truyền thống, và các cách phổ biến mà nó được sử dụng bao gồm:
- Cải thiện độ chính xác của các mô hình phát hiện gian lận tài chính.
- Phân tích bộ dữ liệu cho nghiên cứu và phát triển y tế.
- Phát triển nhận dạng hình ảnh cho công nghệ nhận diện khuôn mặt.
- Gán nhãn dữ liệu, nơi bạn có thể tự động hóa việc gán nhãn dữ liệu để tạo ra mô hình hình ảnh.
- Tối ưu hóa hiệu suất mô hình bằng cách xác định các thuật toán mô hình và điều chỉnh siêu tham số.
- Triển khai dịch vụ web.
- Triển khai quy mô lớn, ví dụ như sử dụng các khả năng Azure Machine Learning MLOps và ML Pipelines.
- Đánh giá rủi ro trong ngân hàng và bảo hiểm.
- Đánh giá và giám sát rủi ro an ninh mạng.
- Hỗ trợ khách hàng, bao gồm các cách tự động hóa phân tích cảm xúc cho chatbot.
- Điều chỉnh với các mối đe dọa malware và spam.
- Cải thiện kiểm tra chất lượng trong nông nghiệp.
- Cải thiện tỷ lệ tương tác trong marketing.
- Điều khiển động cơ đề xuất trong giải trí.
- Giúp cải thiện lợi nhuận và giảm lãng phí trong bán lẻ.
- Hỗ trợ các tác vụ thị giác máy tính cho phép bạn tự động hóa việc tạo mô hình huấn luyện trên dữ liệu hình ảnh cho các tình huống như:
- Phân loại hình ảnh đa lớp.
- Phân loại hình ảnh đa nhãn.
- Phát hiện đối tượng.
- Phân đoạn đối tượng.
Ứng dụng thực tế của Automated Machine Learning
Máy học tự động AutoML đã được ứng dụng rộng rãi trong nhiều ngành công nghiệp, thể hiện tính linh hoạt và tác động của nó:
- Y tế: AutoML có thể được sử dụng để phát triển các mô hình dự đoán cho chẩn đoán bệnh, đánh giá nguy cơ bệnh nhân và dự đoán kết quả điều trị. Ví dụ, một hệ thống AutoML có thể phân tích dữ liệu bệnh nhân để dự đoán khả năng tái nhập viện, giúp các bệnh viện phân bổ tài nguyên một cách hiệu quả hơn.
- Tài chính: Trong ngành tài chính, AutoML có thể tự động hóa việc đánh giá tín dụng, phát hiện gian lận và giao dịch thuật toán. Một công cụ AutoML có thể xử lý dữ liệu giao dịch để nhận diện các hoạt động có khả năng gian lận, từ đó nâng cao bảo mật cho các tổ chức tài chính.
- Bán lẻ: AutoML có thể tối ưu hóa quản lý tồn kho, cá nhân hóa các đề xuất cho khách hàng và dự báo doanh số. Ví dụ, một công ty bán lẻ có thể sử dụng AutoML để dự đoán nhu cầu đối với các sản phẩm khác nhau, đảm bảo mức tồn kho tối ưu và giảm thiểu lãng phí.
- Marketing: AutoML có thể được áp dụng vào phân đoạn khách hàng, dự đoán tỷ lệ khách hàng rời bỏ và quảng cáo mục tiêu. Một hệ thống AutoML có thể phân tích hành vi của khách hàng để xác định các phân khúc có khả năng phản hồi cao với các chiến dịch marketing cụ thể, giúp cải thiện ROI.
AutoML không chỉ giúp tiết kiệm thời gian và công sức mà còn mở ra cơ hội tiếp cận học máy cho những người không chuyên. Công nghệ này đang dần trở thành một công cụ quan trọng trong các ngành công nghiệp như y tế, tài chính, bán lẻ và marketing…
Tuy nhiên, như mọi công nghệ mới, AutoML cũng có một số hạn chế cần được xem xét kỹ lưỡng. Việc hiểu rõ những ưu điểm và nhược điểm của Automated Machine Learning là gì sẽ giúp bạn quyết định có nên ứng dụng nó vào dự án của mình hay không.
Nếu bạn đang tìm kiếm giải pháp máy chủ mạnh mẽ để triển khai các ứng dụng học máy, thuê VPS chất lượng giá rẻ tại InterData sẽ giúp bạn tối ưu hóa chi phí mà vẫn đảm bảo hiệu suất vượt trội. Với phần cứng thế hệ mới, bao gồm CPU AMD EPYC/Intel Xeon Platinum và SSD NVMe U.2, bạn có thể yên tâm về băng thông cao và tốc độ xử lý nhanh chóng.
Ngoài ra, thuê Cloud Server giá rẻ tốc độ cao tại InterData cung cấp cấu hình mạnh mẽ và ổn định, phù hợp cho việc triển khai các mô hình học máy hoặc lưu trữ dữ liệu lớn. Với dịch vụ uy tín và chất lượng, bạn có thể dễ dàng mở rộng và quản lý hạ tầng một cách linh hoạt, đáp ứng nhu cầu phát triển công nghệ trong tương lai.
INTERDATA
- Website: Interdata.vn
- Hotline: 1900-636822
- Email: [email protected]
- VPĐD: 240 Nguyễn Đình Chính, P.11. Q. Phú Nhuận, TP. Hồ Chí Minh
- VPGD: Số 211 Đường số 5, KĐT Lakeview City, P. An Phú, TP. Thủ Đức, TP. Hồ Chí Minh
