[Bách Khoa Machine Learning] Top 11 phần mềm học máy

Mục tiêu của bài viết này về phần mềm học máy là giới thiệu đến bạn một số phần mềm tiêu biểu, giúp bạn triển khai các thuật toán học máy một cách dễ dàng. Chúng tôi sẽ thảo luận về các phần mềm và công cụ hỗ trợ cả xây dựng nguyên mẫu nhanh (rapid prototyping) lẫn mở rộng thêm chức năng cho các ngôn ngữ lập trình khác thông qua hệ sinh thái công cụ đi kèm.

Mặc dù hiện nay có rất nhiều dịch vụ và phần mềm phục vụ việc phát triển các giải pháp học máy, chúng tôi đã chọn lọc những công cụ nổi bật, đã và đang khẳng định được vị thế của mình trong ngành.

11 phần mềm học máy

Học máy đã nổi lên như một trong những công nghệ quan trọng nhất của thế kỷ 21.

Với rất nhiều thuật toán mạnh mẽ và đa dạng có thể được sử dụng để thiết kế các giải pháp học máy, chúng ta sẽ cùng điểm qua những phần mềm phổ biến và được sử dụng rộng rãi nhất, giúp bạn xây dựng mô hình học máy của riêng mình một cách hiệu quả.

1. TensorFlow

Trong ngành Khoa học Dữ liệu, cái tên được xem như “chuẩn mực” cho học máy chính là TensorFlow.

TensorFlow là một thư viện phần mềm mã nguồn mở và miễn phí dành cho học máy. Công cụ này được sử dụng trong rất nhiều bài toán khác nhau, nhưng đặc biệt mạnh ở việc huấn luyện và suy luận (inference) các mạng nơ-ron sâu.

TensorFlow có thể được xem là một thư viện toán học ký hiệu, hỗ trợ mô hình luồng dữ liệu (dataflow) và lập trình khả vi (differentiable programming). Nhờ khả năng tích hợp sâu với GPU CUDA, TensorFlow cho phép xây dựng cả các mô hình học máy thống kê lẫn mô hình học sâu (deep learning) một cách hiệu quả.

Kiểu dữ liệu cơ bản nhất trong TensorFlow là tensor, tức một mảng đa chiều. TensorFlow cung cấp một bộ công cụ mã nguồn mở giúp xây dựng pipeline học máy, từ đó tạo ra các hệ thống có khả năng mở rộng để xử lý dữ liệu lớn. Thư viện này hỗ trợ nhiều ứng dụng học máy phổ biến như Thị giác máy tính (Computer Vision), Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và Học tăng cường (Reinforcement Learning).

TensorFlow là một trong những công cụ học máy “bắt buộc phải biết” đối với người mới bắt đầu.

2. Shogun

Shogun là một phần mềm học máy mã nguồn mở phổ biến, được viết bằng C++. Công cụ này hỗ trợ nhiều ngôn ngữ lập trình khác nhau như Python, R, Scala, C#, Ruby, v.v.

Một số thuật toán mà Shogun hỗ trợ bao gồm:

• Máy vector hỗ trợ (Support Vector Machines - SVM)
• Giảm chiều dữ liệu (Dimensionality Reduction)
• Các thuật toán phân cụm (Clustering Algorithms)
• Mô hình Markov ẩn (Hidden Markov Models)
• Phân tích biệt thức tuyến tính (Linear Discriminant Analysis)

Shogun phù hợp với những người dùng cần một thư viện học máy hiệu năng cao, hỗ trợ nhiều thuật toán truyền thống và có thể tích hợp linh hoạt với nhiều ngôn ngữ lập trình khác nhau.

3. Apache Mahout

Apache Mahout là một nền tảng học máy mã nguồn mở, tập trung vào các bài toán lọc cộng tác (collaborative filtering) và phân loại (classification). Các triển khai của Mahout được xây dựng như phần mở rộng của nền tảng Apache Hadoop.

Mặc dù dự án vẫn đang trong quá trình phát triển, số lượng thuật toán được Mahout hỗ trợ đã tăng lên đáng kể theo thời gian. Do được triển khai trên Hadoop, Mahout tận dụng hiệu quả mô hình xử lý MapReduce, phù hợp cho các bài toán dữ liệu lớn phân tán.

Một số đặc điểm nổi bật của Apache Mahout bao gồm:

• Cung cấp Scala DSL linh hoạt, cùng với framework đại số tuyến tính phân tán, phục vụ cho các tính toán học sâu (deep learning)
• Hỗ trợ trình giải (solver) gốc cho CPU, GPU và cả các bộ tăng tốc CUDA

Apache Mahout đặc biệt phù hợp với các hệ thống xử lý dữ liệu lớn, nơi học máy cần được triển khai ở quy mô phân tán trên hạ tầng Hadoop.

4. Apache Spark MLlib

Apache Spark là một nền tảng xử lý dữ liệu và streaming rất mạnh mẽ. Bên cạnh đó, Spark còn cung cấp nhiều tính năng học máy nâng cao thông qua thư viện MLlib. MLlib mang đến một nền tảng học máy có khả năng mở rộng, với nhiều API cho phép người dùng triển khai học máy trên dữ liệu thời gian thực.

Với MLlib, bạn có thể tích hợp dễ dàng các nguồn dữ liệu từ Hadoop, giúp việc áp dụng các thuật toán học máy trở nên liền mạch và hiệu quả.

Spark hỗ trợ tính toán lặp (iterative computation), nhờ đó các thuật toán học máy có thể được huấn luyện nhiều vòng, giúp cải thiện độ chính xác và chất lượng kết quả.

Một số thuật toán được MLlib hỗ trợ bao gồm:

• Phân loại (Classification), Naive Bayes, Hồi quy Logistic (Logistic Regression)
• Hồi quy (Regression) - Hồi quy tuyến tính, Phân tích sống sót (Survival Analysis)
• Gradient Boosting, LDA, Mô hình chủ đề (Topic Modeling)
• Cây quyết định (Decision Trees), Rừng ngẫu nhiên (Random Forests), v.v.

Apache Spark MLlib đặc biệt phù hợp với các hệ thống xử lý dữ liệu lớn, dữ liệu streaming và các bài toán học máy cần huấn luyện ở quy mô lớn.

5. Oryx 2

Oryx 2 sử dụng kiến trúc Lambda để xử lý học máy thời gian thực và học máy ở quy mô lớn. Hệ thống này được xây dựng dựa trên kiến trúc Apache Spark, đồng thời cung cấp sẵn các hàm đóng gói giúp tạo prototype nhanh và phát triển ứng dụng dễ dàng.

Oryx 2 hỗ trợ phát triển mô hình học máy end-to-end (từ đầu đến cuối) cho nhiều bài toán như: Lọc cộng tác (Collaborative Filtering), Phân loại (Classification), Hồi quy (Regression), Phân cụm (Clustering)

Oryx 2 được thiết kế theo 3 tầng (tiers) chính:

• Tầng thứ nhất là tầng Lambda tổng quát, cung cấp lớp xử lý tốc độ (speed layer) và lớp phục vụ (serving layer), không dành riêng cho các tác vụ học máy.
• Tầng thứ hai là tầng chuyên biệt cho học máy, cung cấp các lớp trừu tượng ML để lựa chọn và tinh chỉnh siêu tham số (hyperparameters).
  Tầng thứ ba cung cấp triển khai end-to-end hoàn chỉnh cho các ứng dụng học máy.

Oryx 2 đặc biệt phù hợp với các hệ thống học máy quy mô lớn, cần xử lý dữ liệu liên tục, thời gian thực, và triển khai trên hạ tầng Spark phân tán.

6. H2O.ai

Nền tảng học sâu (deep learning) của H2O.ai cung cấp mạng nơ-ron nhân tạo nhiều lớp (ANN) có khả năng mở rộng linh hoạt. Đây là một nền tảng học máy mã nguồn mở hoàn toàn, hoạt động theo mô hình phân tán và xử lý trong bộ nhớ (in-memory), với khả năng mở rộng tuyến tính theo quy mô dữ liệu.

H2O hỗ trợ những thuật toán thống kê và học máy được sử dụng phổ biến nhất hiện nay, bao gồm Gradient Boosted Machines, Mô hình tuyến tính tổng quát (GLM), học sâu (deep learning) và nhiều thuật toán khác.

Mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) trong H2O bao gồm nhiều thành phần và tham số có thể điều chỉnh linh hoạt theo dữ liệu đầu vào. Hệ thống cũng hỗ trợ giảm dần tốc độ học (learning rate annealing) và tốc độ học thích ứng (adaptive learning rate) nhằm tạo ra kết quả dự đoán có độ chính xác cao.

Phiên bản H2O-3 gốc chỉ hỗ trợ mạng nơ-ron truyền thẳng (feedforward neural network). Tuy nhiên, các phiên bản khác của H2O còn hỗ trợ Mạng nơ-ron tích chập (CNN) và Mạng nơ-ron hồi tiếp (RNN).

H2O.ai đặc biệt phù hợp cho các bài toán học máy và học sâu ở quy mô lớn, cần tốc độ cao, khả năng mở rộng tốt và triển khai trong môi trường doanh nghiệp.

7. PyTorch

PyTorch là một thư viện học máy mã nguồn mở, được phát triển dựa trên thư viện Torch, thường được sử dụng cho các ứng dụng như thị giác máy tính (computer vision) và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP).

Được phát triển bởi Facebook (Meta), PyTorch cung cấp một framework học sâu (deep learning) tiên tiến. Hai thành phần cốt lõi của PyTorch là mạng nơ-ron sâu (Deep Neural Networks) và tensor. Với PyTorch, bạn có thể xây dựng prototype nhanh cho nghiên cứu, đồng thời phát triển các pipeline phần mềm phục vụ triển khai thực tế.

Ngôn ngữ lập trình xác suất (probabilistic programming language) do Uber phát triển cũng được xây dựng dựa trên PyTorch, cho thấy mức độ linh hoạt và mạnh mẽ của framework này.

PyTorch cho phép xây dựng đồ thị tính toán động (dynamic computation graphs), giúp tăng tốc quá trình huấn luyện học máy. Ngoài ra, PyTorch còn hỗ trợ song song hóa dữ liệu (data parallelism), giúp tận dụng tốt tài nguyên phần cứng như GPU.

PyTorch đặc biệt được cộng đồng nghiên cứu ưa chuộng, vì khả năng hỗ trợ đồ thị tính toán động giúp việc xây dựng mô hình trở nên trực quan, linh hoạt và dễ điều chỉnh. Tính chất “động” này cũng khiến PyTorch dễ debug hơn, rất phù hợp với phong cách lập trình của Python.

8. RapidMiner

RapidMiner cung cấp một môi trường tích hợp và toàn diện để thực hiện nhiều tác vụ như chuẩn bị dữ liệu, học máy, học sâu (deep learning), khai phá văn bản (text mining) và phân tích dự đoán (predictive analytics). Công cụ này nổi tiếng nhờ tốc độ xử lý cực nhanh, giúp tăng doanh thu, giảm chi phí và hạn chế rủi ro cho doanh nghiệp.

Một trong những tính năng quan trọng nhất của RapidMiner là giao diện đồ họa (GUI) kéo - thả (drag and drop). Tính năng này cho phép người dùng xây dựng trực quan các quy trình xử lý dữ liệu (workflow) một cách dễ dàng, thông qua hơn 2.000 khối xử lý (nodes) có sẵn.

Ngoài việc xây dựng các mô hình học máy, RapidMiner còn cho phép tối ưu hiệu năng mô hình bằng nhiều kỹ thuật như: Bagging, Boosting, Xây dựng mô hình tổ hợp (Ensemble Models).

RapidMiner đặc biệt phù hợp với người dùng không chuyên về lập trình, các nhà phân tích dữ liệu, và doanh nghiệp muốn triển khai học máy nhanh chóng mà không cần viết quá nhiều code.

9. Weka

Weka là viết tắt của Waikato Environment for Knowledge Analysis. Đây là một phần mềm học máy được viết bằng Java, tích hợp sẵn nhiều thuật toán học máy có thể triển khai và sử dụng ngay. Các thuật toán này chủ yếu được dùng trong khai phá dữ liệu (data mining).

Weka cung cấp nhiều công cụ phục vụ cho các tác vụ như: Phân loại (Classification), Phân cụm (Clustering), Hồi quy (Regression), Trực quan hóa dữ liệu (Visualization), Chuẩn bị dữ liệu (Data Preparation)

Weka là một phần mềm mã nguồn mở với giao diện đồ họa (GUI), cho phép triển khai các thuật toán học máy một cách đơn giản, với rất ít hoặc thậm chí không cần viết code. Người dùng có thể thực hiện toàn bộ quy trình học máy trên dữ liệu mà không cần lập trình.

Nhờ đó, Weka đặc biệt phù hợp cho người mới bắt đầu (freshers) trong lĩnh vực học máy, sinh viên, hoặc những ai muốn làm quen với các khái niệm và thuật toán học máy một cách trực quan.

10. KNIME

KNIME (Konstanz Information Miner) là một nền tảng mã nguồn mở dùng cho phân tích dữ liệu, báo cáo và tích hợp hệ thống.

Với KNIME, người dùng có thể thực hiện nhiều thành phần khác nhau của machine learning và data mining. Nền tảng này có tính trực quan, đồng thời liên tục được bổ sung các tính năng phát triển mới. KNIME hỗ trợ người dùng hiểu dữ liệu và thiết kế các workflow khoa học dữ liệu, thông qua các thành phần có thể tái sử dụng và dễ tiếp cận với mọi đối tượng.

KNIME sử dụng khái niệm pipeline dữ liệu dạng mô-đun.

Thông qua giao diện đồ họa (GUI) và JDBC, KNIME có thể kết hợp nhiều nguồn dữ liệu khác nhau để thực hiện mô hình hóa dữ liệu, phân tích và trực quan hóa, mà không cần lập trình phức tạp.

11. Keras

Keras là một thư viện mạng nơ-ron mã nguồn mở, hỗ trợ cho Python. Keras nổi tiếng nhờ tính mô-đun, tốc độ xử lý nhanh và dễ sử dụng. Vì vậy, nó rất phù hợp cho thử nghiệm nhanh (fast experimentation) cũng như xây dựng prototype nhanh (rapid prototyping).

Keras hỗ trợ việc triển khai các mạng nơ-ron tích chập (Convolutional Neural Networks - CNN), mạng nơ-ron hồi tiếp (Recurrent Neural Networks - RNN) hoặc kết hợp cả hai. Thư viện này có thể chạy mượt mà trên cả CPU và GPU.

So với các thư viện phổ biến hơn như TensorFlow và PyTorch, Keras mang lại trải nghiệm thân thiện với người dùng, giúp người dùng dễ dàng triển khai các mạng nơ-ron mà không cần đi sâu vào các thuật ngữ kỹ thuật phức tạp.

Điều này khiến Keras đặc biệt được ưa chuộng trong quá trình phát triển các mô hình deep learning, nhờ API cấp cao được xây dựng trên TensorFlow hoặc Theano. Lớp trừu tượng này giúp việc xây dựng mạng nơ-ron trở nên đơn giản hơn, khiến Keras phù hợp cho cả người mới bắt đầu lẫn chuyên gia, những người muốn xây dựng mô hình mà không phải lo lắng về các chi tiết triển khai ở mức thấp.

Tổng kết 

Để làm việc với Machine Learning, chúng ta sử dụng các phần mềm và công cụ giúp việc xây dựng và kiểm thử mô hình trở nên dễ dàng hơn. Các phần mềm ML phổ biến nhất hiện nay chủ yếu xoay quanh Python, cùng với những thư viện như scikit-learn, TensorFlow, Keras và PyTorch. Những công cụ này cho phép chúng ta viết các chương trình nhỏ, nơi máy tính có thể học từ dữ liệu và đưa ra dự đoán. Phần lớn các công cụ này đều miễn phí và mã nguồn mở.

Một số phần mềm ML còn cung cấp giao diện kéo - thả (drag-and-drop). Các công cụ như RapidMiner, KNIME và Orange rất thân thiện với người mới bắt đầu. Chúng giúp người dùng xây dựng mô hình mà không cần viết code. Bạn chỉ cần chọn dữ liệu, kéo thuật toán vào và nhấn chạy. Những công cụ này đặc biệt phù hợp cho nhà phân tích kinh doanh hoặc sinh viên không có nền tảng lập trình.

Việc lựa chọn phần mềm phù hợp phụ thuộc vào mục tiêu của bạn. Nếu bạn làm nghiên cứu hoặc xây dựng các dự án nâng cao, TensorFlow và PyTorch là những lựa chọn rất tốt. Nếu bạn muốn học nhanh và thử nghiệm ý tưởng, scikit-learn và Orange sẽ dễ tiếp cận hơn. Điểm thuận lợi là hầu hết các công cụ này đều chạy được trên Windows, macOS và Linux. Với phần mềm phù hợp, bất kỳ ai cũng có thể bắt đầu học Machine Learning ngay tại nhà.