[Bách Khoa Machine Learning] Nâng cao kỹ năng với 10 công cụ Machine Learning hàng đầu

Bạn đã bao giờ thắc mắc Gmail phát hiện thư rác và phân loại vào mục spam như thế nào chưa? Bạn đã từng gắn thẻ bạn bè trong một bức ảnh trên Facebook chưa?

Facebook gợi ý cho bạn tên của những người bạn mà bạn muốn gắn thẻ. Làm thế nào Facebook có thể nhận diện khuôn mặt và đưa ra gợi ý? Câu trả lời là Machine Learning (Học máy).

Không chỉ Facebook và Google, mà mọi công ty lớn nhỏ đều đang sử dụng Machine Learning và các công cụ của nó.

Vì vậy, việc nâng cấp bản thân với những công nghệ tiên tiến như Học máy, Trí tuệ nhân tạo (AI), Khoa học dữ liệu và Dữ liệu lớn để được tuyển dụng vào một công ty danh tiếng là điều cần thiết.

Trong lĩnh vực học máy, điều bạn cần học là các công cụ ML được các công ty sử dụng để cải thiện hiệu suất làm việc của họ.

Hôm nay, chúng ta sẽ tìm hiểu về 10 công cụ Machine Learning hàng đầu mà bạn phải biết để vượt qua buổi phỏng vấn tiếp theo. Những công cụ này giúp bạn học các ngôn ngữ như Python và R. Vì vậy, không mất thêm thời gian, hãy nhanh chóng bắt đầu tìm hiểu các công cụ ML.

Machine Learning đã tác động đến nhiều ngành khác nhau, từ y tế đến tài chính, thông qua tự động hóa công việc và dự báo. Các ứng dụng hiện tại và tiềm năng của công cụ ML không chỉ dừng lại ở phân tích – chúng còn bao gồm nhận diện giọng nói, bảo trì dự đoán và các chức năng cá nhân hóa hoạt động tiếp thị cho từng khách hàng cụ thể. Bên cạnh việc nâng cao năng lực kỹ thuật, việc hiểu rõ các công cụ này giúp bạn xử lý các vấn đề như vậy một cách hiệu quả.

Những Công Cụ Machine Learning Phổ Biến Nhất

Machine Learning là một trong những kỹ năng cốt lõi mà một nhà khoa học dữ liệu phải sở hữu.

Để thành thạo học máy, một nhà khoa học dữ liệu cần có khả năng thể hiện kiến thức học thống kê của mình thông qua nhiều công cụ khác nhau.

1. Scikit-learn

Scikit-learn là một thư viện học máy miễn phí dành cho ngôn ngữ lập trình Python. Nó cung cấp nhiều thuật toán phân loại, hồi quy và phân cụm, bao gồm cả máy vectơ hỗ trợ.

Scikit-learn là một thư viện học máy miễn phí cho Python. Có lẽ đây là thư viện học máy phổ biến và dễ triển khai nhất.

Scikit-learn cung cấp các công cụ đơn giản cho việc khai thác và phân tích dữ liệu. Đây là phần mềm mã nguồn mở và hoạt động dựa trên Scipy, Numpy và Matplotlib.

Scikit-learn ban đầu được phát triển trong chương trình Google Summer of Code năm 2007 bởi nhà khoa học máy tính người Pháp David Cournapeau. Bạn cũng có thể sử dụng các tính năng nâng cao như học kết hợp, tăng cường mô hình, giảm chiều dữ liệu và điều chỉnh tham số.

2. NLTK

Đây là một thư viện học máy mã nguồn mở được thiết kế cho mục đích xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

NLTK là viết tắt của Natural Language Tool Kit (Bộ công cụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên). Nó cung cấp nhiều công cụ mang tính ký hiệu và thống kê cho xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

NLTK cung cấp nhiều thao tác như rút gọn từ, chuẩn hóa từ, tách từ, xử lý dấu câu, đếm ký tự, đếm số từ,... Ngoài ra, NLTK cung cấp giao diện cho hơn 50 bộ dữ liệu văn bản, cho phép người dùng truy cập kho dữ liệu văn bản.

Bộ dữ liệu Gutenberg là bộ phổ biến nhất trong NLTK. Bộ này bao gồm hơn 25.000 cuốn sách miễn phí có thể phân tích. Các tác giả của NLTK cũng đã viết một cuốn sách cung cấp cái nhìn chuyên sâu về thư viện này.

3. PyTorch

PyTorch là một gói học máy cho Python, được phát triển dựa trên Torch – một gói học máy mã nguồn mở hỗ trợ ngôn ngữ Lua. Đây là một nền tảng học sâu mã nguồn mở được phát triển bởi Facebook AI. Nó cung cấp hai tính năng chính là tensor và mạng nơ-ron sâu.

PyTorch nổi tiếng trong lĩnh vực nghiên cứu và thử nghiệm mô hình. Nó được sử dụng rộng rãi cho nghiên cứu nâng cao cũng như xây dựng các quy trình phần mềm.

Ngôn ngữ lập trình xác suất của Uber có tên “Pyro” sử dụng nền tảng PyTorch. Những người dùng ưu tiên Python sẽ thích sử dụng PyTorch. Nó cũng cung cấp khả năng xây dựng đồ thị tính toán động cho người dùng.

PyTorch cũng cho phép mã nguồn của bạn xử lý song song dữ liệu.

4. Keras

Keras là một thư viện Python tối giản dành cho học sâu. Đây là một giao diện lập trình mạnh mẽ được sử dụng để xây dựng các mạng nơ-ron mạnh. Nó có thể chạy trên TensorFlow, CNTK hoặc Theano.

Mặc dù mạng nơ-ron sâu đang rất phổ biến, nhưng sự phức tạp của các nền tảng chính đã trở thành rào cản cho các nhà phát triển mới trong lĩnh vực học máy.

Keras là một trong những giao diện mạng nơ-ron cấp cao hàng đầu.

Với Keras, bạn có thể thực hiện thử nghiệm mô hình linh hoạt. Nó cũng dễ học và hỗ trợ mạng nơ-ron tích chập và mạng nơ-ron hồi tiếp. Ngoài ra, Keras có thể chạy trên cả GPU và CPU.

Keras dễ triển khai và cung cấp mã nguồn dễ đọc cho người dùng. Với Keras, bạn có thể phát triển mô hình, định nghĩa các lớp và thiết lập các chức năng đầu vào – đầu ra. Keras sử dụng TensorFlow làm nền tảng phía sau.

Nền tảng phía sau ở đây có nghĩa là Keras thực hiện các phép tính tensor, tích chập và các phép tính mức thấp khác bằng TensorFlow hoặc Theano.

5. Apache Spark

Apache Spark là một nền tảng Dữ liệu lớn mã nguồn mở. Nó cung cấp khả năng xử lý song song và hỗ trợ mạnh mẽ về khả năng chịu lỗi. Đây là sự cải tiến so với nền tảng dữ liệu lớn cũ như Hadoop vì cung cấp khả năng xử lý dữ liệu theo thời gian thực.

Ngoài ra, Spark cung cấp nhiều công cụ xử lý dữ liệu như Machine Learning.

Spark là một công cụ toàn diện trong Khoa học dữ liệu vì nó không chỉ cho phép bạn áp dụng thuật toán học máy vào dữ liệu mà còn cho phép xử lý khối lượng Dữ liệu lớn khổng lồ. Nó nổi tiếng nhờ công nghệ tính toán cực nhanh.

6. SAS

Đây là một công cụ phân tích thống kê ổn định, đáng tin cậy và hiệu quả do SAS Institute cung cấp.

SAS là viết tắt của Hệ thống phân tích thống kê. Nó cung cấp nhiều công cụ cho phân tích nâng cao, phân tích đa biến, trí tuệ kinh doanh và phân tích dự đoán.

SAS có nhiều thành phần và kết quả có thể được xuất dưới dạng HTML, PDF và Excel. SAS cung cấp giao diện đồ họa mạnh mẽ để triển khai thuật toán học máy và cũng giúp tăng tốc quá trình lặp trong học máy.

7. Numpy

Numpy là nền tảng cơ bản của nhiều thư viện học máy như TensorFlow, PyTorch và Keras.

Để học Machine Learning và xây dựng mạng nơ-ron từ đầu, bạn cần có kiến thức về Numpy. Numpy giúp tính toán nhanh và hiệu quả với các tensor và vectơ kích thước lớn.

Mặc dù Python ban đầu không được thiết kế cho tính toán số học, nhưng khả năng dễ đọc và dễ sử dụng của nó khiến nó trở thành lựa chọn lý tưởng trong lĩnh vực này.

Tuy nhiên, vì là ngôn ngữ thông dịch, Python gặp vấn đề về tốc độ xử lý chậm. Do đó, để khắc phục vấn đề này, Travis Oliphant đã giới thiệu Numpy vào năm 2006.

Kể từ đó, nó đã trở thành nền tảng cốt lõi của nhiều thư viện học máy hiện đại.

8. Mlr

Mlr là một gói trong R cung cấp hỗ trợ mở rộng cho nhiều kỹ thuật phân loại và hồi quy. Bạn cũng có thể thực hiện phân tích sống sót, phân cụm và học nhạy cảm với chi phí.

Ngoài ra, bạn có thể thực hiện lấy mẫu lại với kiểm định chéo và lấy mẫu bootstrap. Nó cũng có thể được sử dụng để điều chỉnh siêu tham số và tối ưu hóa mô hình.

Với mlr, bạn có thể thực hiện phân tích phân biệt bậc hai, hồi quy logistic, cây quyết định, rừng ngẫu nhiên và nhiều thao tác khác.

9. XGBoost

XGBoost là một gói trong R cung cấp cách triển khai hiệu quả của thuật toán tăng cường theo gradient. Gói này được sử dụng rộng rãi bởi những người tham gia các cuộc thi phân tích dữ liệu để tăng độ chính xác mô hình.

10. Shogun

Shogun là một thư viện học máy mã nguồn mở phổ biến được viết bằng C++. Vì được viết bằng C++, nó cho phép thử nghiệm nhanh và hỗ trợ triển khai dự án trong môi trường thực tế.

Ngoài ra, nó hỗ trợ R, Scala, Python, Ruby và C#.

Shogun hỗ trợ nhiều thao tác trong Machine Learning như phân loại, phân cụm, mô hình Markov ẩn và phân tích phân biệt tuyến tính.

Kết luận

Các công cụ Machine Learning giúp việc xây dựng mô hình trở nên dễ dàng và nhanh chóng. Python là ngôn ngữ được sử dụng nhiều nhất, được hỗ trợ bởi các công cụ như scikit-learn, TensorFlow và PyTorch. Những công cụ này có sẵn các chức năng để tải dữ liệu, huấn luyện mô hình và kiểm tra kết quả. Bạn không cần phải viết mọi thứ từ đầu.

Các công cụ khác như Jupyter Notebook cho phép bạn viết và kiểm thử mã theo từng phần. Pandas hỗ trợ làm sạch và sắp xếp dữ liệu. Nếu bạn không thích lập trình, các công cụ như Weka, Orange hoặc KNIME cung cấp cách xây dựng mô hình bằng thao tác kéo – thả. Bạn chỉ cần kéo dữ liệu và mô hình rồi xem kết quả.

Hy vọng bạn đã hiểu các công cụ Machine Learning này và có đủ kiến thức cần thiết để bắt đầu hành trình của mình trong lĩnh vực Khoa học dữ liệu và Học máy.