Máy Học Tự Động Với Python: So Sánh Các Phương Pháp Tiếp Cận Khác Nhau

Với sự gia tăng dữ liệu của tổ chức, mọi người tỏ ra hiểu mô hình bán hàng, tiếp thị, v.v., được hình thành bởi dữ liệu khổng lồ có sẵn trong tổ chức, mọi người ngày càng có xu hướng tìm hiểu máy móc, học tập và phân tích dữ liệu hơn bao giờ hết.

Trong khi trải qua quá trình Xử lý dữ liệu và điều chỉnh siêu tham số cho các dự án Máy học, bạn sẽ cảm thấy khao khát một phương pháp tự động giúp tiết kiệm thời gian của bạn khỏi quy trình điều chỉnh hàng tỷ tham số có thể tưởng tượng được, sau đó là thử và kiểm tra các mô hình khác nhau, sẽ phù hợp với tập dữ liệu đào tạo của bạn.

Máy học tự động (AutoML) là phương pháp mà bạn cần. Trong thế giới ngày nay, nhiều công cụ như vậy sẽ không chỉ tự động hóa giai đoạn xử lý dữ liệu mà còn giúp chọn mô hình phù hợp để phân tích dự đoán trên tập dữ liệu thử nghiệm.

Trong bài viết này, tôi sẽ cung cấp cho bạn một ý tưởng ngắn gọn về AutoML trong thời điểm hiện tại.

AutoML là gì?

Nói một cách đơn giản, bạn có thể nghĩ về Học máy tự động khi áp dụng các mô hình Học máy (ML) cho các vấn đề trong thế giới thực bằng cách chỉ bắt đầu quy trình bằng cách chạy các lệnh cụ thể. Cuối cùng, phần còn lại của công việc, đường ống, sẽ được xử lý. Cụ thể, quy trình này tự động hóa một số bước trong quy trình học máy nói chung, chẳng hạn như chọn mô hình tốt nhất cho tập dữ liệu của chúng tôi, điều chỉnh siêu tham số bằng cách sử dụng xác thực chéo,... Giả sử chúng tôi tò mò muốn nghĩ đến hoạt động nội bộ. Trong trường hợp đó, công cụ sẽ tạo các quy trình khác nhau bằng cách chọn các giá trị khác nhau của siêu tham số, sau đó chọn quy trình cung cấp các chỉ số đánh giá tốt hơn trên tập dữ liệu thử nghiệm.

So sánh các Nền tảng AutoML khác nhau

Các giải pháp AutoML nguồn mở và doanh nghiệp có sự khác biệt đáng kể: các giải pháp nguồn mở chỉ có thể tự động hóa lựa chọn thuật toán và điều chỉnh siêu tham số, trong khi các giải pháp doanh nghiệp có thể làm được nhiều hơn thế (xem phần "Chúng ta có thể mong đợi điều gì từ công cụ AutoML"). Hơn nữa, kết quả thu được với các giải pháp nguồn mở kém hơn nhiều so với kết quả thu được từ các giải pháp doanh nghiệp.

Google Cloud AutoML, Microsoft Azure AutoML, H2O.ai và TPOT là những công cụ máy học tự động (AutoML) phổ biến cung cấp một cách dễ dàng hơn để xây dựng và triển khai các mô hình máy học mà không yêu cầu chuyên môn về mã hóa và khoa học dữ liệu. Tuy nhiên, mỗi công cụ đều có điểm mạnh và hạn chế.

Google Cloud AutoML

1. Do giao diện thân thiện với người dùng và hiệu suất cao, Google Cloud AutoML đã trở nên phổ biến.
2. Trong vài phút, bạn có thể tạo mô hình máy học tùy chỉnh của mình.
3. Nền tảng này tích hợp tốt với các dịch vụ Google Cloud khác nhau, cung cấp khả năng mở rộng và dễ sử dụng theo quan điểm của người dùng.
4. Để tìm mã ví dụ, hãy theo liên kết này

Microsoft Azure AutoML

1. Azure AutoML cung cấp quy trình lựa chọn mô hình minh bạch cho người dùng không quen viết mã.
2. Đây là một dịch vụ dựa trên đám mây cho phép bạn tạo và quản lý các giải pháp máy học. Azure với tư cách là một nền tảng có thể được học với kinh nghiệm lập trình trước đó.
3. Nền tảng này có khả năng tích hợp tốt với các dịch vụ Azure khác nhau, cuối cùng có thể chạy trên các phiên bản GPU và do đó, chúng tôi có thể nhanh chóng triển khai.
4. Để tìm mã ví dụ, hãy theo liên kết này

H2O.ai

1. Công ty này cung cấp gói mã nguồn mở và dịch vụ AutoML thương mại có tên là Driverless AI.
2. Nền tảng này đã được áp dụng rộng rãi trong các ngành dịch vụ tài chính và bán lẻ kể từ khi thành lập.
3. Nó cho phép các doanh nghiệp phát triển các mô hình và ứng dụng AI đẳng cấp thế giới một cách nhanh chóng.
4. Nền tảng này hoàn toàn là Nguồn mở, cung cấp nhiều thuật toán để làm việc và phù hợp để xử lý dữ liệu lớn về vận tốc và khối lượng, v.v.
5. Để tìm mã ví dụ, hãy theo liên kết này

TPOT

1. TPOT (Công cụ tối ưu hóa đường ống dựa trên cây) là gói Python miễn phí.
2. Mặc dù miễn phí nhưng gói này đã đạt được kết quả nổi bật trong nhiều bộ dữ liệu khác nhau, bao gồm độ chính xác khoảng 97% đối với bộ dữ liệu Iris, 98% đối với nhận dạng chữ số MNIST và khoảng 10 lỗi bình phương trung bình (MSE) đối với dự đoán Giá nhà ở Boston.
3. Nền tảng này hoàn toàn là Nguồn mở cho kết quả rất cao về độ chính xác và nhanh chóng hoạt động với khối lượng dữ liệu lớn.
4. Để tìm mã ví dụ, hãy theo liên kết này

Ý kiến của tôi về việc chọn Nền tảng AutoML

Theo tôi, H20 là nền tảng nguồn mở tốt nhất để dân chủ hóa việc học máy. Phạm vi toàn diện của nó và giao diện dựa trên web H2O Flow đặt nó lên hàng đầu trong số các giải pháp nguồn mở. Tôi đã tạo một dự án máy học dành cho khách hàng ngay từ đầu mà không cần viết một dòng mã nào.

H20 Driverless AI là giải pháp doanh nghiệp toàn diện, có thể tùy chỉnh và bất khả tri nhất. Trong khi duy trì khả năng kiểm soát cao và hiểu biết về mô hình, tôi đã nhanh chóng tạo ra một mô hình dành cho tỷ lệ khách hàng rời bỏ tốt hơn mô hình từ H20-3.

Tóm lại, tôi hy vọng bạn thích bài viết này và thấy nó có nhiều thông tin.

Copyright Disclaimer:

This site does not store any files on its server. We only index and link to content provided by other sites. Please contact the content providers to delete copyright contents if any and email us, we'll remove relevant links or contents immediately.

Tuyên bố miễn trừ bản quyền:

Trang web này không lưu trữ bất kỳ tệp nào trên máy chủ của nó. Chúng tôi chỉ lập chỉ mục và liên kết đến nội dung được cung cấp bởi các trang web khác. Vui lòng liên hệ với các nhà cung cấp nội dung để xóa nội dung bản quyền nếu có và gửi email cho chúng tôi, chúng tôi sẽ xóa các liên kết hoặc nội dung có liên quan ngay lập tức.

Tham khảo các bài viết cùng chủ đề: