Machine Learning là gì? Top 20 công cụ học máy tốt nhất thế giới

Machine Learning là gì? Bạn đã bao giờ thắc mắc làm sao mà Netflix có thể gợi ý những bộ phim mà bạn chắc chắn sẽ thích không? Hay làm thế nào để điện thoại nhận diện được khuôn mặt của bạn và mở khóa. Đó chính là nhờ vào công nghệ học máy, hay còn gọi là Machine Learning. Sử dụng AI có công nghệ máy học giúp cho doanh nghiệp tiết kiệm ngân sách và tối ưu quy trình hoạt động của họ. Hãy cùng tìm hiểu rõ hơn về Machine Learning trong bài viết này.

Hiện nay, AI chatbot Preny với khả năng máy học thông minh nhất hiện nay, có khả năng nói chuyện tiếng Việt thành thạo và theo ngữ cảnh linh hoạt. Đây là chatbot được tích hợp trên website và Facebook để tự động hóa hệ thống bán hàng, chăm sóc khách hàng với hiệu suất gấp 5 lần nhân viên bình thường. Bạn có thể trải nghiệm Preny miễn phí ngay tại LINK NÀY!

Machine Learning là gì? Hoạt động như thế nào?

Machine Learning (ML - Máy Học) là một nhánh của mảng AI, tập trung vào việc phát triển các thuật toán dựa trên mô hình toán học và thống kê để phân tích dữ liệu mà không cần sự hướng dẫn cụ thể. Các thuật toán này có khả năng xử lý lượng dữ liệu lịch sử lớn, từ đó xác định các mô hình và xu hướng. Dựa trên những mô hình đó, chúng có thể dự đoán các mối quan hệ mới từ dữ liệu chưa biết trước.

Ví dụ, các nhà khoa học dữ liệu có thể huấn luyện một mô hình học máy để chẩn đoán ung thư từ hình ảnh X-quang bằng cách sử dụng hàng triệu hình ảnh và chẩn đoán tương ứng. Các thuật toán machine learning có thể xử lý dữ liệu dưới dạng văn bản, số liệu, hoặc hình ảnh để thực hiện các nhiệm vụ phân loại và dự đoán.

Trường Đại học UC Berkeley đã chia cách hoạt động của một thuật toán máy học (machine learning algorithms) thành 3 phần chính:

• Quy trình ra quyết định: Dựa trên dữ liệu đầu vào, có thể đã được gán nhãn hoặc chưa, thuật toán sẽ đưa ra dự đoán về một mẫu trong dữ liệu.
• Quy trình hàm lỗi: Đánh giá mức độ chính xác của dự đoán. Nếu có dữ liệu đầu vào với nhãn đã biết, hàm lỗi sẽ so sánh kết quả dự đoán với thực tế để đo lường sai số.
• Quy trình tối ưu hóa mô hình: Nếu mô hình có thể khớp tốt hơn với dữ liệu huấn luyện, các trọng số của mô hình sẽ được điều chỉnh để giảm sai số giữa dữ liệu thực và dự đoán. Thuật toán sẽ lặp lại quá trình "đánh giá và tối ưu hóa" này, tự động cập nhật các trọng số cho đến khi đạt được độ chính xác mong muốn.

Các hình thức Machine Learning phổ biến

Công nghệ máy học cổ điển thường được phân loại dựa trên cách mà thuật toán học để trở nên chính xác hơn trong dự đoán của nó. Bốn loại hình Machine Learning cơ bản là:

• Supervised learning: học có giám sát
• Unsupervised learning: học không giám sát
• Semi-supervised learning: học có giám sát bán phần
• Reinforcement learning: học tăng cường.

Việc lựa chọn hình thức nào sẽ phụ thuộc vào tính chất của dữ liệu. Nhiều thuật toán và kỹ thuật không bị giới hạn trong một loại Machine Learning duy nhất; chúng có thể được điều chỉnh để phù hợp với nhiều loại khác nhau tùy thuộc vào vấn đề và tập dữ liệu.

Ứng dụng của Machine Learning là gì?

Dưới đây là một vài ví dụ về Machine Learning mà bạn có thể gặp trong cuộc sống hàng ngày:

Tích hợp cho voicebot/chatbot: Đây là công nghệ nhận dạng và chuyển giọng nói thành văn bản, sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để dịch giọng nói của con người sang dạng văn bản. Nhiều thiết bị di động tích hợp tính năng này để hỗ trợ tìm kiếm bằng giọng nói, như Siri, hoặc giúp người dùng nhắn tin thuận tiện hơn. Một sản phẩm chatbot Machine learning nổi tiếng hiện nay là AI chatbot Google.

Chăm sóc khách hàng: Chatbot đang dần thay thế nhân viên chăm sóc khách hàng, thay đổi cách chúng ta tương tác với khách hàng trên các trang web và mạng xã hội. Chúng có thể trả lời các câu hỏi thường gặp (FAQs) như thông tin vận chuyển, cung cấp tư vấn cá nhân hóa, hoặc gợi ý sản phẩm và kích cỡ phù hợp. Ví dụ bao gồm các trợ lý ảo trên trang thương mại điện tử, chatbot trên ứng dụng nhắn tin như Slack và Messenger, cũng như các trợ lý ảo trên điện thoại.

Công cụ đề xuất: Dựa trên dữ liệu về hành vi tiêu dùng trong quá khứ, các thuật toán AI có thể xác định xu hướng và phát triển chiến lược bán chéo hiệu quả hơn. Công cụ đề xuất thường được các nhà bán lẻ trực tuyến sử dụng để gợi ý sản phẩm phù hợp cho khách hàng trong quá trình mua sắm.

Giao dịch chứng khoán tự động: Các nền tảng giao dịch tần suất cao dựa trên AI được thiết kế để tối ưu hóa danh mục đầu tư, thực hiện hàng nghìn, thậm chí hàng triệu giao dịch mỗi ngày mà không cần sự can thiệp của con người.

Phát hiện lừa đảo: Ngân hàng và các tổ chức tài chính sử dụng hệ thống máy học để phát hiện các giao dịch đáng ngờ. Mô hình học có giám sát được huấn luyện dựa trên dữ liệu về các giao dịch gian lận đã biết. Ngoài ra, hệ thống phát hiện bất thường có thể xác định các giao dịch bất thường cần được điều tra thêm.

Ưu nhược điểm của công nghệ máy học

Khi được triển khai hiệu quả, Machine Learning mang lại lợi thế cạnh tranh cho doanh nghiệp bằng cách xác định xu hướng và dự đoán kết quả với độ chính xác cao hơn so với thống kê truyền thống hoặc trí tuệ con người. ML có thể mang lại lợi ích cho doanh nghiệp theo nhiều cách:

• Phân tích dữ liệu lịch sử để giữ chân khách hàng tiềm năng.
• Triển khai hệ thống gợi ý sản phẩm để tăng doanh thu.
• Cải thiện việc lập kế hoạch và dự báo.
• Đánh giá các mẫu để phát hiện gian lận.
• Tăng hiệu quả và giảm chi phí.

Tuy nhiên, Machine Learning cũng mang lại nhiều thách thức cho doanh nghiệp. Trước hết, chi phí triển khai có thể rất cao. Công đòi hỏi phần mềm, phần cứng và hạ tầng quản lý dữ liệu đắt đỏ, đồng thời các dự án này thường được dẫn dắt bởi các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư trí tuệ nhân tạo với mức lương cao.

Một thách thức lớn khác là vấn đề thiên lệch trong Machine Learning. Nếu các thuật toán được huấn luyện trên bộ dữ liệu không đại diện đầy đủ cho tất cả các nhóm dân số hoặc chứa sai sót, mô hình có thể đưa ra kết quả không chính xác. Những mô hình này có thể thất bại, thậm chí tệ hơn là tạo ra kết quả phân biệt đối xử. Dựa vào các mô hình thiên lệch trong hoạt động cốt lõi của doanh nghiệp có thể gây ra hậu quả pháp lý và làm tổn hại uy tín của doanh nghiệp.

Top 20 Machine Learning Tools xu hướng năm 2024

Khi khối lượng dữ liệu ngày càng tăng, các doanh nghiệp cần nền tảng học máy (Machine Learning) phù hợp để chuyển đổi dữ liệu thành thông tin hữu ích. Dưới đây là một số nền tảng hàng đầu giúp các công ty dự đoán kết quả và giữ vững lợi thế cạnh tranh.

Microsoft Azure Machine Learning

Microsoft Azure là một môi trường dựa trên đám mây để huấn luyện, triển khai, tự động hóa, quản lý và theo dõi các mô hình học máy (ML). Nó được thiết kế để giúp các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư ML có thể tận dụng các kỹ năng xử lý dữ liệu và phát triển mô hình hiện có.

Tính năng chính

• Giao diện kéo-thả trực quan (Azure ML Studio).
• Hỗ trợ các khung ML và ngôn ngữ phổ biến.
• Tài nguyên đám mây có thể mở rộng cho việc huấn luyện và triển khai.

IBM Watson

IBM Watson là một bộ dịch vụ AI, app và công cụ sẵn sàng cho doanh nghiệp. Nó cung cấp các công cụ phân tích dữ liệu, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và phát triển, triển khai mô hình học máy.

Tính năng chính

• Ứng dụng được xây dựng sẵn cho nhiều ngành khác nhau.
• Khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên mạnh mẽ.
• Bộ công cụ phong phú cho việc xây dựng, huấn luyện và triển khai mô hình.

TensorFlow

TensorFlow là một thư viện mã nguồn mở hỗ trợ tính toán số thông qua các biểu đồ luồng dữ liệu. Được phát triển bởi nhóm Google Brain, nó được sử dụng cho cả nghiên cứu và các hoạt động sản xuất tại Google.

Tính năng chính

• Thư viện phong phú cho học sâu và học máy.
• Hỗ trợ mạnh mẽ cho các dự án nghiên cứu và sản xuất.
• Chạy trên CPU, GPU và TPU.

Amazon Machine Learning

Amazon Machine Learning là một dịch vụ đám mây giúp các chuyên gia ở mọi trình độ sử dụng công nghệ học máy một cách dễ dàng. Nó cung cấp các công cụ trực quan và hướng dẫn để tạo mô hình học máy mà không cần phải học các thuật toán phức tạp.

Tính năng chính

• Dễ sử dụng để tạo mô hình ML.
• Tự động chuyển đổi dữ liệu và đánh giá mô hình.
• Tích hợp với Amazon S3, Redshift và RDS để lưu trữ dữ liệu.

OpenNN

OpenNN là một thư viện mạng nơ-ron mã nguồn mở được viết bằng C++. Nó được thiết kế để triển khai các mạng nơ-ron một cách linh hoạt và mạnh mẽ, tập trung vào phân tích tiên tiến.

Tính năng chính

• Hiệu suất cao và khả năng song song hóa.
• Tài liệu và ví dụ phong phú.
• Thiết kế cho nghiên cứu và phát triển học sâu.

PyTorch

PyTorch là một khung học máy mã nguồn mở được phát triển dựa trên thư viện Torch. Nó hỗ trợ nhiều ứng dụng như thị giác máy tính (computer vision) và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (natural language processing), nổi tiếng nhờ tính linh hoạt và khả năng quản lý động các biểu đồ tính toán.

Tính năng chính

• Biểu đồ tính toán động cho phép linh hoạt trong cấu trúc mô hình.
• Hỗ trợ mạnh mẽ cho học sâu và mạng nơ-ron.
• Hệ sinh thái phong phú của các công cụ và thư viện.

Vertex AI

Vertex AI là nền tảng AI của Google Cloud. Nó hợp nhất các công cụ ML của Google vào một API, thư viện khách hàng và giao diện người dùng, giúp các kỹ sư ML và nhà khoa học dữ liệu tăng tốc phát triển và duy trì các mô hình trí tuệ nhân tạo.

Tính năng chính

• Bộ công cụ và quy trình hợp nhất cho việc huấn luyện, lưu trữ và triển khai mô hình.
• Tính năng AutoML giúp huấn luyện các mô hình chất lượng cao với ít nỗ lực.
• Tích hợp với các dịch vụ của Google Cloud để lưu trữ và phân tích dữ liệu.

BigML

BigML là một nền tảng học máy giúp người dùng tạo, triển khai và duy trì các mô hình học máy. Nó cung cấp một môi trường toàn diện cho các nhiệm vụ tiền xử lý (preprocessing), học máy và đánh giá mô hình.

Tính năng chính

• Trực quan hóa tương tác cho phân tích dữ liệu.
• Tự động tinh chỉnh và lựa chọn mô hình.
• API REST để tích hợp và triển khai mô hình.

Apache Mahout

Apache Mahout là một khung đại số tuyến tính có khả năng mở rộng và cung cấp một ngôn ngữ miền cụ thể (DSL) dựa trên Scala, được thiết kế để giúp các nhà toán học, nhà thống kê và nhà khoa học dữ liệu phát triển nhanh chóng các thuật toán tùy chỉnh. Các lĩnh vực ứng dụng chính bao gồm lọc, phân cụm và phân loại.

Tính năng chính

• Thư viện học máy có khả năng mở rộng.
• Hỗ trợ nhiều nền tảng phân tán (bao gồm Apache Spark).
• Có thể mở rộng và tùy chỉnh để phát triển các thuật toán ML mới.

Weka

Weka là một bộ phần mềm mã nguồn mở bằng Java được thiết kế cho các nhiệm vụ khai thác dữ liệu. Nó bao gồm nhiều thuật toán học máy cho các nhiệm vụ như tiền xử lý dữ liệu, phân loại, hồi quy (regression), phân cụm, khám phá quy tắc liên kết và trực quan hóa dữ liệu.

Tính năng chính

• Giao diện thân thiện với người dùng để khám phá dữ liệu và mô hình.
• Nhiều thuật toán cho các nhiệm vụ phân tích dữ liệu.
• Phù hợp cho việc phát triển các phương pháp học máy mới.

Scikit-learn

Scikit-learn là một thư viện mã nguồn mở miễn phí dành cho học máy trong hệ sinh thái Python. Nó được yêu thích vì dễ sử dụng và đơn giản, cung cấp nhiều thuật toán học có giám sát và không giám sát. Dựa trên các thư viện nền tảng như NumPy, SciPy, và matplotlib, nó trở thành lựa chọn hàng đầu cho các nhiệm vụ khai thác và phân tích dữ liệu.

Tính năng chính:

• Bộ sưu tập đầy đủ các thuật toán về phân loại, hồi quy, phân cụm và giảm chiều dữ liệu.
• Công cụ lựa chọn mô hình, đánh giá và tiền xử lý dữ liệu.
• Tài liệu phong phú và hỗ trợ cộng đồng thường xuyên.

Google Cloud AutoML

Google Cloud AutoML cung cấp các công cụ học máy giúp các nhà phát triển có ít kiến thức về ML tạo ra các mô hình chất lượng cao phù hợp với yêu cầu kinh doanh cụ thể. Nó tận dụng công nghệ học chuyển giao và tìm kiếm kiến trúc mạng thần kinh (neural architecture) tiên tiến của Google.

Tính năng chính:

• Giao diện thân thiện với người dùng để đào tạo các mô hình tùy chỉnh.
• Hỗ trợ nhiều nhiệm vụ học máy như thị giác máy tính, ngôn ngữ và dữ liệu có cấu trúc.
• Tích hợp với các dịch vụ Google Cloud để triển khai và mở rộng quy mô dễ dàng.

Colab

Colab, hay Google Colaboratory, là một dịch vụ đám mây miễn phí dựa trên Jupyter Notebooks hỗ trợ Python. Nó được thiết kế để thúc đẩy việc học và nghiên cứu học máy mà không cần cài đặt phức tạp. Colab cho phép viết và chạy mã Python dễ dàng qua trình duyệt.

Tính năng chính:

• Truy cập miễn phí vào GPU và TPU để đào tạo mô hình.
• Dễ dàng chia sẻ các sổ tay trong cộng đồng.
• Tích hợp với Google Drive để lưu trữ và truy cập các sổ tay.

KNIME

KNIME là nền tảng mã nguồn mở về phân tích dữ liệu, báo cáo và tích hợp, cho phép người dùng tạo các luồng dữ liệu một cách trực quan, thực hiện từng bước phân tích, và kiểm tra kết quả, mô hình cũng như các hiển thị tương tác.

Tính năng chính:

• Giao diện người dùng đồ họa để tạo luồng công việc dễ dàng.
• Đa dạng các nút tích hợp dữ liệu, chuyển đổi, phân tích và hiển thị dữ liệu.
• Có thể mở rộng qua các plugin và tích hợp với ngôn ngữ khác.

Keras

Keras là một thư viện mã nguồn mở dựa trên Python cho mạng thần kinh, giúp việc thử nghiệm trong học sâu trở nên nhanh chóng. Là giao diện của TensorFlow, nó đơn giản hóa quá trình xây dựng và huấn luyện các mô hình.

Tính năng chính:

• Dễ sử dụng, dạng mô-đun và có thể mở rộng.
• Hỗ trợ mạng tích chập và mạng hồi quy, cũng như kết hợp giữa chúng.
• Chạy mượt trên cả CPU và GPU.

RapidMiner

RapidMiner là một công cụ khoa học dữ liệu toàn diện, cung cấp nền tảng thống nhất cho các nhiệm vụ như chuẩn bị dữ liệu, học máy, học sâu, khai thác văn bản và phân tích dự đoán. Nó phù hợp cho người dùng từ mới bắt đầu đến chuyên gia.

Tính năng chính:

• Trình thiết kế luồng công việc trực quan để tạo quy trình phân tích dễ dàng.
• Bộ sưu tập lớn các thuật toán phân tích dữ liệu.
• Hỗ trợ triển khai mô hình trong các ứng dụng doanh nghiệp.

Shogun

Shogun là thư viện học máy miễn phí, bao gồm nhiều kỹ thuật mạnh mẽ và gắn kết. Được phát triển bằng C++, nó có giao diện cho nhiều ngôn ngữ lập trình khác như Python, R, Java, Ruby, Lua và Octave.
Tính năng chính:

• Hỗ trợ nhiều thuật toán và framework học máy cho hồi quy, phân loại và phân cụm.
• Tích hợp với các thư viện tính toán khoa học khác.
• Tập trung vào phương pháp hạt nhân và máy vector hỗ trợ (SVM).

Project Jupyter

Project Jupyter là một dự án mã nguồn mở nhằm cải thiện khoa học dữ liệu tương tác và tính toán khoa học trên nhiều ngôn ngữ lập trình. Khởi nguồn từ dự án IPython, nó cung cấp một framework toàn diện cho tính toán tương tác, bao gồm sổ tay, mã và quản lý dữ liệu.

Tính năng chính:

• Hỗ trợ hiển thị dữ liệu tương tác và chia sẻ mã trực tiếp.
• Có thể mở rộng với nhiều tiện ích mở rộng và widget.
• Hỗ trợ đa ngôn ngữ, bao gồm Python, Julia, R và nhiều ngôn ngữ khác.

Amazon SageMaker

Amazon SageMaker giúp các nhà phát triển và nhà khoa học dữ liệu dễ dàng tạo, huấn luyện và triển khai các mô hình học máy. Nó đơn giản hóa và hợp lý hóa mọi giai đoạn của quy trình học máy.

Tính năng chính:

• Thuật toán tích hợp sẵn và hỗ trợ cho thuật toán tùy chỉnh.
• Triển khai chỉ với một cú nhấp chuột và tinh chỉnh mô hình tự động.
• Tích hợp với các dịch vụ AWS để xử lý và lưu trữ dữ liệu.

Apache Spark

Apache Spark là một công cụ phân tích tích hợp được thiết kế để xử lý dữ liệu quy mô lớn. Nó cung cấp API nâng cao cho Java, Scala, Python và R, cùng với một công cụ hiệu quả hỗ trợ các đồ thị tính toán linh hoạt để phân tích dữ liệu. Spark cho phép tính toán trong bộ nhớ và hỗ trợ nhiều thuật toán học máy thông qua thư viện MLlib của nó.
Tính năng chính:

• Xử lý dữ liệu nhanh chóng với quy mô lớn.
• Spark hỗ trợ truy vấn SQL và dữ liệu trực tuyến.
• MLlib dành cho học máy (thư viện phổ biến).
• Chạy ở chế độ độc lập hoặc mở rộng đến hàng ngàn nút.
• Cộng đồng rất năng động đóng góp vào hệ sinh thái phong phú.

Qua bài viết trên, bạn đã hiểu được Machine Learning là gì và các công dụng của nó khi tích hợp vào chatbot AI cho doanh nghiệp. Chắc chắn chỉ trong tương lai gần, mọi doanh nghiệp, nhà bán hàng đều sẽ sử dụng các AI này để gia tăng tính chuyển đổi và tỷ lệ chốt sales của họ. Vậy nên bạn đừng đứng ngoài xu hướng này mà hãy trải nghiệm miễn phí để quyết định tích hợp chatbot AI Preny của Askany cho doanh nghiệp của mình ngay hôm nay!