Chỉ trong vài năm, AutoML đã trở thành một lĩnh vực thú vị mới cho nghiên cứu và phát triển cũng như cho ứng dụng trong doanh nghiệp. Cụ thể, AutoML là một quá trình cho phép thêm vào nhiều quá trình ML tự động mà vẫn đảm bảo tính chính xác.

Với AutoML, các nhà khoa học dữ liệu sẽ được tổng hợp các giải pháp ML mà không phải tìm qua hàng loạt cách thức chuẩn bị và sàng lọc dữ liệu, lựa chọn mô hình, siêu tham số mô hình, tổng hợp thế hệ tham số, hay so sánh các tham số nén của mô hình.

Đây là một cách thức “ăn gian” nhanh chóng để đạt độ chính xác cao cho các tác vụ Machine Learning mà không phải thực hiện quá nhiều. Với AutoML, ML trở nên dễ tiếp cận hơn, không còn yêu cầu cao về chuyên môn, và cải thiện kết quả hoạt động chung của các mô hình.

2 lĩnh vực chủ yếu của AutoML là thu thập và dự đoán dữ liệu. Trong đó, các công cụ này chủ yếu hỗ trợ việc chỉnh sửa siêu tham số, mô hình hóa lặp lại, lựa chọn thuật toán, đánh giá mô hình, cũng như nhiều tác vụ khác.

Sau đây là 11 công cụ AutoML giúp bạn loại bỏ những bước nhàm chán trong các dự án ML.

1. Amazon Lex

Amazon Lex chính là công nghệ Deep Learning được sử dụng trong Amazon Alexa. Đây là một dịch vụ hiệu quả cho việc xây dựng các giao diện hội thoại trong ứng dụng với giọng nói và văn bản.

Các nhà phát triển có thể sử dụng Amazon Lex để xây dựng các chatbot tương tác cao, thu hút người dùng một cách nhanh chóng và dễ dàng.

Công cụ này cung cấp các tính năng Deep Learning nâng cao, trong đó bao gồm công nghệ nhận diện giọng nói tự động (ASR) sử dụng trong chuyển đổi giọng nói thành văn bản, và công nghệ hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLU) để nhận biết ý định trong văn bản.

Được xây dựng gần gũi với AWS, Amazon Lex cũng cung cấp những tích hợp có sẵn với AWS Lambda, AWS MobileHub, và Amazon CloudWatch.

Ngoài ra, người dùng cũng có thể dễ dàng tích hợp các dịch vụ của AWS như Amazon Cognito và Amazon DynamoDB.

2. AutoFolio

AutoFolio là một công cụ lựa chọn thuật toán, giúp hỗ trợ lựa chọn thuật toán có kết quả tốt nhất cho từng trường hợp, qua đó tiết kiệm rất nhiều thời gian và năng lượng cho các nhà phát triển.

Công cụ này sử dụng một cấu hình thuật toán để tối ưu hóa hiệu quả hoạt động cho các hệ thống lựa chọn thuật toán, thông qua việc chọn phương thức tiếp cận tốt nhất và các siêu thông số tương ứng.

Công cụ cấu hình thuật toán nêu trên có tên gọi là SMAC – một phương thức tiếp cận việc lựa chọn thuật toán có hiệu quả cao, với các siêu thông số trên dữ liệu lựa chọn rất đáng kinh ngạc.

Để phân tích ra những lựa chọn tốt nhất, AutoFolio sử dụng 2 phương thức bổ khuyết trong việc đánh giá tầm quan trọng của thông số đối với mỗi cấu hình thuật toán. Đồng thời, nó cũng sử dụng ANOVA làm chuẩn quốc tế, và phân tích mài mòn làm chuẩn địa phương cho việc đánh giá trên.

Như vậy, AutoFolio sẽ giúp trả lời 2 câu hỏi quan trọng nhất cho việc lựa chọn thuật toán, đó là: “Nên lựa chọn cách tiếp cận nào?” và “Làm thế nào để cài đặt thông số có hiệu quả?

Các cấu hình thuật toán của AutoFolio có khả năng cấu hình hóa tự động khung thuật toán linh hoạt của clasp folio 2, qua đó cho phép đa dạng các cách tiệp cận AS với khả năng thông số hóa cao.

Như vậy, AutoFolio là một công cụ chắc chắn, đảm bảo hiệu quả hoạt động xuyên suốt nhiều lựa chọn thuật toán khác nhau.

3. AUTO-SCKLEARN

Scikit-learn vốn đã là một công cụ ML tuyệt vời, và sự xuất hiện của Auto-Scklearn – một thành quả của các nhà nghiên cứu tại Đại học Freiburg lại càng làm nó tuyệt vời hơn nữa.

Được xây dựng trên thư việc Machine Learning scikit-learn, auto-sklearn có khả năng tìm kiếm thuật toán học tập tự động cho các bộ dữ liệu Machine Learning mới, cũng như tối ưu hóa các thông số của chúng.

Auto-scklearn sẽ cung cấp các Machine Learning được giám sát nhưng lại vô cùng sáng tạo, trong đó quá trình tiền xử lý được chia ra làm tiền xử lý dữ liệu và tiền xử lý tính năng.

Thay vì tập trung vào việc tìm kiếm các kiến trúc nơ-ron cho các hệ nơ-ron sâu, Auto-Scklearn sử dụng tối ưu hóa Bayesian cho siêu tham số, nhằm tương thích với các thuật toán machine learning “truyền thống” trong scikit-learn.

4. Auto-Keras

Không thể không kể tới sự tuyệt vời của Auto-Keras khi nhắc tới các công cự AutoML. Cụ thể, đây là một gói python nguồn mở được viết vô cùng dễ hiểu, sử dụng thư viện Deep Learning Keras.

Công cụ này chủ yếu tập trung vào việc làm cho thực hiện Machine Learning và Deep Learning trở nên dễ tiếp cận hơn, thông qua việc sử dụng các thuật toán Tìm kiếm Kiến trúc Nơ-ron (NAS).

Auto-Keras cung cấp tính năng tự động tìm kiếm các kiến trúc và siêu tham số cho những mô hình Deep Learning với công nghệ ENAS – phiên bản NAS mới nhất, với hiệu quả cao nhất.

Điểm đặc biệt của Auto-Keras nằm ở việc ứng dụng “thay đổi hình thái mạng”, giữ tính năng trong khi đổi cấu trúc trong NAS, song song với đó là sử dụng tối ưu hóa Bayesian nhằm đạt được hiệu quả tìm kiếm mạng nơ-ron tốt hơn.

Và với Auto-Keras, kể cả một nhà lập trình không chuyên về Machine Learning cũng có thể sử dụng những thuật toán này, đạt được những kết quả tối ưu, mà không cần phải tốn quá nhiều công sức.

4. TPOT

TPOT là một công cụ tự động hóa khoa học dữ liệu Python với mã nguồn mở, hoạt động trên cơ chế tối ưu hóa các bộ tiền xử lý và mô hình tính năng, qua đó tăng độ chính xác sau đối chiếu chéo của các bộ dữ liệu.

TPOT được xây dựng trên thư viện học tập scikit, và tuân thủ chặt chẽ API của thư viện này. Nó cũng có thể được sử dụng trong các tác vụ hồi quy và phân loại, đồng thời có những ứng dụng đặc biệt trong nghiên cứu y học.

Các nhà phát triển công cụ này gọi nó là một thuật toán tìm kiếm di truyền, với khả năng tìm ra các thông số và mô hình tốt nhất, thậm chí có thể được coi là thuật toán “chọn lọc tự nhiên” hay “tiến hóa”.

Trong đó, TPOT sẽ thử từng đường ống, đánh giá hiệu quả, và ngẫu nhiên đổi hướng để tìm ra các thuật toán tốt hơn.

6. Flexfolio

Flexfolio là một công cụ được xây dựng trên bộ giải ASP – một “chiến mã” từng chiến thắng hàng loạt giải thưởng về công nghệ. Đây là một kiến trúc theo mô hình với bộ giải mở, được tích hợp một số phương thức và kỹ thuật lựa chọn thuật toán dựa trên những dữ liệu sẵn có.

Khung Flexfolio cũng hỗ trợ đa dạng các bộ tổng hợp tính năng, phương thức lựa chọn bộ giải, hồ sơ giải, và kỹ thuật tiền giải quyết.

Chính vì vậy, đây là một công cụ đặc biệt cho việc so sánh, kết hợp các phương thức và kỹ thuật lựa chọn thuật toán dựa trên dữ liệu sẵn có, tích hợp tất cả chúng thành một khung đồng nhất,

7. H20.ai

H2O.ai là một nền tảng Machine Learning với mã nguồn mở, cho phép các nhà phát triển sử dụng thuật toán Machine Learning để xây dựng mô hình dự đoán.

H2O AutoML giúp đỡ công cuộc tự động hóa Machine Learning trên rất nhiều mặt, từ việc huấn luyện tới hoàn thiện các siêu tham số trong mô hình.

Trong H2O, quá trình AutoML có thể được kiểm soát qua việc đặt một giới hạn thời gian hoặc hiệu quả hoạt động cụ thể, mà qua đó, AutoML sẽ trả lại một bảng tổng hợp các mô hình tốt nhất.

Mã chính của H2O được viết bằng Java cho phép khung thực hiện các tác vụ đa luồng. Ngoài ra, để nâng cao hiệu quả, H2O cũng tích hợp các giao diện phù hợp cho R, Python, và một số ngôn ngữ lập trình khác.

AutoML cung cấp các API dưới dạng Python và R, được tích hợp sẵn trong thư viện H2O.

Kiến trúc của H2O có thể được chia thành nhiều lớp, với lớp trên cùng là các API khác nhau, còn lớp dưới cùng là H2O JVM.

Với H2O, các nền tảng tự động sẽ tự cung cấp thử nghiện, và người dùng sẽ không còn phải biết mọi thông tin nhỏ nhặt trong việc xây dựng mô hình từ đầu.

8. Auto-Pytorch

Pytorch là một thư viện được quản lý bởi Facebook, với nhiều tính năng quan trọng cho Machine Learning và Deep Learning. Trong đó, Auto Pytorch là một tính năng giúp tự động hóa rất nhiều quá trình phức tạp của ML.

Việc chọn được đúng cấu trúc và cài đặt siêu tham số là vô cùng quan trọng để đạt được kết quả tốt trong huấn luyện các hệ nơ-ron sâu.

Và với Auto-PyTorch, cả hai tác vụ trên sẽ được tự động hóa, sử dụng 2 phương thức tối ưu hóa là đa chân thực và Bayesian (BOHB) để có được những cài đặt tốt nhất.

Tuy nhiên, phiên bản Auto-PyTorch hiện tại vẫn ở những bước đầu, và chỉ hỗ trợ các dữ liệu tính năng. Dự kiến, các phiên bản trong tương lai sẽ hỗ trợ thêm những dữ liệu hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, giọng nói, cũng như video.

9. Auto-Weka

Gói WEKA mở bao gồm rất nhiều thuật toán ML, luôn sẵn sàng cho việc sử dụng.

Tuy nhiên, mỗi thuật toán này lại có những siêu thông số riêng, ảnh hưởng mạnh mẽ tới kết quả hoạt động, và giữa hàng loạt phương thức phối hợp, việc lựa chọn chính xác cách phối hợp là vô cùng mất thời gian.

Chính vì vậy, Auto-WEKA đã ra đời với khả năng lựa chọn đồng thời các thuật toán học tập và cài đặt tham số, đạt hiệu quả cao hơn nhiều so với các mô hình lựa chọn độc lập trước đó.

Và Auto-WEKA cũng hoàn toàn tự động, thúc đẩy các sáng chế mới trong tối ưu hóa Bayesian. Như vậy, với công cụ này, những người dùng nghiệp dư sẽ có thể lựa chọn các thuật toán và siêu tham số dễ dàng hơn, phù hợp hơn cho các ứng dụng của họ, qua đó đạt kết quả tốt hơn.

10. SMAC

SMAC (cấu hình thuật toán dựa trên mô hình tuần tự – Sequential Model-based Algorithm Configuration), là một công cụ linh hoạt trong tối ưu hóa các thông số thuật toán. Công cụ này đặc biệt hiệu quả trong việc tối ưu hóa các siêu thuật toán học máy, giúp chúng trở nên phù hợp hơn với các kích thước lớn và kích thước đầu vào kín.

11. ROBO

RoBO – Robust Bayesian Optimization là một khung tối ưu hóa Bayesian chắc chắn được viết bằng python. Cốt lõi của RoBO là một khung mô hình, cho phép dễ dàng thêm và thay đổi các thành phần tối ưu hóa Bayesian như các tính năng thu hồi và mô hình hồi quy.

RoBO cũng bao gồm đa dạng các mô hình hồi quy như Gaussian, Random Forests hay các mạng nơ-ron Bayesian. Đồng thời, công cụ này cũng hỗ trợ các tính năng thu hồi như dự đoán độ cải thiện, tính khả thi của độ cải thiện, khoảng tự tin thấp, hay độ thu thập thông tin.

Theo Techgrabyte

Tin liên quan: