Học máy tự động (AutoML)
Hợp lý hóa các dự án học máy với AutoML! Tự động hóa việc chuẩn bị dữ liệu, lựa chọn mô hình và điều chỉnh để tiết kiệm thời gian và giúp mọi người có thể tiếp cận AI.
Học máy tự động (AutoML) là quá trình tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, tốn thời gian trong quá trình phát triển mô hình học máy (ML). Mục tiêu là giúp những người không chuyên cũng có thể tiếp cận các mô hình ML hiệu suất cao và tăng năng suất của các nhà khoa học dữ liệu bằng cách tự động hóa việc lựa chọn các đặc trưng, thuật toán và tham số. Bằng cách xử lý các tác vụ từ tiền xử lý dữ liệu đến triển khai mô hình, AutoML hợp lý hóa toàn bộ quy trình làm việc, cho phép thử nghiệm nhanh hơn và tạo ra các mô hình chính xác và hiệu quả hơn. Tự động hóa là một bước quan trọng để làm cho AI tiên tiến trở nên dễ tiếp cận và có khả năng mở rộng hơn.
Cách AutoML hoạt động
Các hệ thống AutoML tự động hóa các phần lặp đi lặp lại nhất của quy trình học máy. Một quy trình AutoML điển hình bao gồm một số giai đoạn chính:
- Chuẩn bị dữ liệu và kỹ thuật đặc trưng (Data Preparation and Feature Engineering): Tự động làm sạch dữ liệu thô và tạo ra các đặc trưng có ý nghĩa cho mô hình. Điều này có thể bao gồm xử lý các giá trị bị thiếu, chuẩn hóa (normalization) và tạo các biến dự đoán mới từ các biến hiện có.
- Lựa chọn mô hình: Chọn thuật toán phù hợp nhất (ví dụ: cây quyết định, máy vector hỗ trợ hoặc mạng nơ-ron) cho một vấn đề cụ thể từ một loạt các khả năng.
- Tối ưu hóa siêu tham số: Tự động tìm các siêu tham số tối ưu cho mô hình đã chọn. Điều này thường được thực hiện bằng cách sử dụng các chiến lược tìm kiếm phức tạp như tối ưu hóa Bayesian, tìm kiếm lưới hoặc thuật toán tiến hóa. Ultralytics tích hợp điều này vào các công cụ của mình cho các tác vụ như điều chỉnh siêu tham số.
- Đánh giá và lặp lại mô hình (Model Evaluation and Iteration): Đánh giá hiệu suất của mô hình bằng cách sử dụng các số liệu như độ chính xác (accuracy) hoặc F1-score và lặp lại quy trình để đạt được kết quả tốt hơn.
Các Ứng dụng Thực tế
AutoML đang được áp dụng trong nhiều ngành công nghiệp để đẩy nhanh quá trình phát triển và cải thiện kết quả.
- AI trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe: Trong phân tích hình ảnh y tế, AutoML có thể nhanh chóng kiểm tra các mô hình phân vùng ảnh (image segmentation) khác nhau để phát hiện khối u trong các bản quét. Một hệ thống có thể tự động huấn luyện và đánh giá các kiến trúc khác nhau trên một tập dữ liệu như tập dữ liệu Khối u não (Brain Tumor dataset), giảm đáng kể thời gian cần thiết để các nhà nghiên cứu phát triển một công cụ chẩn đoán có thể triển khai.
- Dịch vụ tài chính: Các ngân hàng sử dụng AutoML để xây dựng các mô hình phát hiện gian lận. Bằng cách đưa dữ liệu giao dịch lịch sử vào nền tảng AutoML, họ có thể tự động tạo và tối ưu hóa các mô hình xác định các mẫu gian lận với độ chính xác cao, một nhiệm vụ mà nếu không thì sẽ đòi hỏi nỗ lực thủ công lớn từ các nhà khoa học dữ liệu. Điều này được khám phá thêm trong thị giác máy tính cho tài chính.
AutoML so với các khái niệm liên quan
Sẽ rất hữu ích khi phân biệt AutoML với các lĩnh vực liên quan:
- AutoML so với MLOps: Trong khi AutoML đặc biệt nhắm mục tiêu vào việc tự động hóa việc xây dựng mô hình (lựa chọn, huấn luyện, điều chỉnh), Vận hành máy học (MLOps) bao gồm toàn bộ vòng đời ML. MLOps bao gồm triển khai, giám sát, quản lý và quản trị, đảm bảo các mô hình hoạt động đáng tin cậy trong sản xuất. AutoML thường là một thành phần trong một khuôn khổ MLOps lớn hơn, hợp lý hóa giai đoạn phát triển ban đầu trước khi triển khai mô hình và giám sát mô hình.
- AutoML so với NAS: Tìm kiếm kiến trúc nơ-ron (NAS) là một lĩnh vực con của AutoML tập trung đặc biệt vào việc tự động thiết kế kiến trúc của mạng nơ-ron. Trong khi NAS tự động hóa thiết kế mạng, các công cụ AutoML rộng hơn cũng có thể tự động hóa kỹ thuật đặc trưng và điều chỉnh siêu tham số cho các loại mô hình khác nhau, không chỉ NN.
Các công cụ và nền tảng AutoML
Nhiều công cụ và nền tảng tạo điều kiện cho AutoML:
