Machine Learning và các Framework ML phổ biến để phát triển hệ thống Business Intelligence

Với sự phát triển không ngừng của công nghệ và sự lan rộng của dữ liệu, việc áp dụng Machine Learning vào lĩnh vực Business Intelligence không chỉ là một sự cần thiết mà còn là một cơ hội để các doanh nghiệp tạo ra sự khác biệt và thành công bền vững.
 

Cùng IZISolution tìm hiểu chi tiết về Machine Learning và các Framework ML phổ biến để phát triển hệ thống Business Intelligence.  

I. Giới thiệu tổng quan về Machine Learning Framework

1. Machine Learning là gì?

Machine Learning (Học máy) là một lĩnh vực trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence - AI) tập trung vào việc phát triển các hệ thống máy tính có khả năng tự học và cải thiện từ dữ liệu mà không cần được lập trình một cách cụ thể. Mục tiêu chính của Machine Learning là phát triển các thuật toán và mô hình có khả năng nhận biết mẫu, dự đoán, và thực hiện các nhiệm vụ mà máy tính truyền thống khó có thể thực hiện.

Bài toán của machine learning thường được chia làm hai loại là dự đoán (prediction) và phân loại (classification). Các bài toán dự đoán thường là giá nhà, giá xe, v.v, còn các bài toán phân loại thường là nhận diện chữ viết tay, đồ vật, v.v.

2. Machine Learning Framework là gì?

Machine Learning Framework (khung học máy) là một tập hợp các thư viện, công cụ, và các tài liệu hướng dẫn giúp các nhà phát triển và nhà nghiên cứu dễ dàng xây dựng, huấn luyện, và triển khai các mô hình học máy. Khung làm việc này cung cấp một cơ sở cơ bản cho việc phát triển các ứng dụng và dự án liên quan đến học máy.

Có nhiều khung học máy khác nhau, hướng tới các mục đích khác nhau. Hầu hết tất cả các khung ML (Framework ML) phổ biến đều được viết bằng Python. Python là ngôn ngữ lập trình máy học chiếm ưu thế.

II. Các Machine Learning Framework phổ biến

Dưới đây là bảng phân tích nhanh về các Machine Learning Framework phổ biến này:

• TensorFlow và PyTorch là đối thủ cạnh tranh trực tiếp vì sự giống nhau của chúng. Cả hai đều cung cấp một bộ công cụ đại số tuyến tính phong phú và có thể chạy phân tích hồi quy.

• Scikit-learn đã có từ lâu và quen thuộc nhất với các lập trình viên R, nhưng nó đi kèm với một lưu ý lớn: nó không được xây dựng để chạy trên một cụm.

• Spark ML được xây dựng để chạy trên một cụm, vì đó chính là nội dung của Apache Spark.

1. TensorFlow

TensorFlow được phát triển tại Google Brain và sau đó được phát triển thành một dự án mã nguồn mở. TensorFlow có thể:

• Thực hiện hồi quy, phân loại, mạng lưới neural,….

• Chạy trên cả CPU và GPU

Với sự phát triển nổi bật của lĩnh vực Trí Tuệ Nhân Tạo (A.I.) trong thập kỷ gần đây, machine learning và deep learning cũng đã không ngừng phát triển. Trong ngữ cảnh hiện tại, TensorFlow đã nổi lên như một thư viện mã nguồn mở tiêu biểu cho machine learning, được phát triển bởi các nhà nghiên cứu tại Google. Thư viện này đã cung cấp sự hỗ trợ mạnh mẽ cho các phép toán toán học trong lĩnh vực machine learning và deep learning, giúp đơn giản hóa, tăng tốc quá trình tiếp cận và giải quyết các bài toán phức tạp.

TensorFlow tích hợp nhiều hàm tiện ích đã được xây dựng sẵn để hỗ trợ xây dựng các mạng neural network cho các bài toán khác nhau. Nó cũng cho phép tính toán song song trên nhiều máy tính, bao gồm CPU và GPU, và tạo ra các đồ thị luồng dữ liệu (dataflow graph) để xây dựng các mô hình. Hiểu rõ các khái niệm cơ bản của TensorFlow là quan trọng nếu bạn quyết định theo đuổi sự nghiệp trong lĩnh vực AI.

TensorFlow được viết bằng C++ và có giao diện thao tác bằng Python, điều này giúp nó đạt được hiệu suất rất cao. Sự đa dạng của người dùng TensorFlow là một điểm đáng chú ý, bao gồm các nhà nghiên cứu, nhà khoa học dữ liệu và đặc biệt là các lập trình viên.

2. Scikit-Learn

Scikit-Learn là một thư viện Python chuyên về học máy (machine learning) và khai thác dữ liệu (data mining). Được phát triển bởi cộng đồng các nhà nghiên cứu và phát triển, Scikit-Learn cung cấp một loạt các công cụ và thuật toán tiện ích để xây dựng, đào tạo, và đánh giá các mô hình học máy. Thư viện này được thiết kế để tối ưu hóa tính đơn giản và dễ sử dụng, giúp người dùng nhanh chóng áp dụng Machine Learning vào dự án của họ.

Scikit là một gói Python khác có thể thực hiện nhiều tác vụ học máy hữu ích:

• Hồi quy tuyến tính

• Hồi quy cây quyết định

• Hồi quy rừng ngẫu nhiên

• SVM

• Mô hình giảm dần độ dốc ngẫu nhiên

Scikit cung cấp các công cụ phân tích mô hình như ma trận hỗn loạn để đánh giá mô hình hoạt động tốt như thế nào. Nhiều khi, bạn có thể bắt đầu công việc ML trong scikit-learn và sau đó chuyển sang một khung khác. Ví dụ: scikit-learn có các công cụ xử lý trước dữ liệu tuyệt vời cho dữ liệu phân loại mã hóa một lần. Sau khi dữ liệu được xử lý trước thông qua Scikit, bạn có thể di chuyển dữ liệu đó vào TensorFlow hoặc PyTorch.

3. PyTorch

PyTorch là một framework  ML mã nguồn mở đặc biệt thiết kế để hỗ trợ Deep Learning và được phát triển bởi Facebook, đang nổi lên như một trong những công cụ phổ biến nhất trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, cùng với Tensorflow và Keras.

Với một cộng đồng người dùng đông đảo và sự phát triển mạnh mẽ, PyTorch đã đứng thứ hai về số lượng người dùng vào năm 2019, chỉ sau Tensorflow.

Trong các nghiên cứu và ứng dụng về trí tuệ nhân tạo, PyTorch thường được ưa chuộng bởi khả năng giúp triển khai các bài toán một cách thuận lợi. Đặc biệt, PyTorch cung cấp sự hỗ trợ mạnh mẽ cho việc gỡ lỗi (Debug) và trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization) thông qua cơ chế Dynamic Computation Graph.

Một số đặc điểm dáng chú ý của PyTorch:

• Mã nguồn mở giúp PyTorch xây dựng một cộng đồng lớn mạnh với nguồn tài nguyên chất lượng.

• Kiểm soát CPU & GPU rõ ràng nhờ khả năng xử lý đồ họa mạnh 

• Tập hợp nhiều Pythonic tự nhiên.

• Xử lý code dễ dàng khi khi gặp bug.

• Có TouchScript giúp triển khai các ứng dụng vào quy mô sản xuất để mở rộng quy mô.

• Các hàm, cú pháp cơ bản trong Pytorch giúp xử lý các bài toán về AI một cách nhanh chóng.

4. Spark MLlib

Spark MLlib là một thư viện học máy tích hợp trong Spark, được phát triển với mục tiêu đơn giản hóa việc thực hiện các nhiệm vụ máy học. Mặc dù không bằng phong cách Python với các thư viện như scikit-learn, TensorFlow và PyTorch, nhưng điều đặc biệt về MLlib là khả năng hỗ trợ chạy các chương trình phân tán trên cụm Spark đã được cấu hình trước đó.

Tại mức cao, Spark MLlib cung cấp một loạt các tài liệu và tiện ích, bao gồm:

• ML Algorithms: Đây là các thư viện chứa các thuật toán máy học đã được xây dựng trước, bao gồm các thuật toán cho phân loại, hồi quy, gom cụm và lọc cộng tác.

• Featurization: Spark MLlib cung cấp các công cụ để trích xuất tính năng từ dữ liệu, thực hiện các biến đổi, giảm kích thước và lựa chọn tính năng tối ưu.

• Persistence: Sau khi đã train các thuật toán, bạn có thể lưu chúng và sau này load chúng một cách dễ dàng để sử dụng trong các ứng dụng khác.

• Utilities: Spark MLlib cung cấp các tiện ích cho việc xử lý dữ liệu, phân tích dữ liệu và thực hiện thống kê.

Trên đây là chi tiết về Machine Learning và các Framework ML phổ biến để phát triển hệ thống Business Intelligence. Nếu bạn cần tư vấn về hệ thống báo cáo thông minh BI hãy liên hệ với IZISolution đề được chuyên gia tư vấn chi tiết nhất nhé!