RapidMiner và Transfer learning: Tận dụng mô hình được đào tạo trước cho ứng dụng tùy chỉnh

RapidMiner cung cấp một giải pháp kết hợp các mô hình học chuyển giao (Transfer learning) và đào tạo trước (pretrained) vào các dự án, cho phép bạn xây dựng các ứng dụng dựa trên AI mạnh mẽ phù hợp với nhu cầu cụ thể một cách nhanh chóng và hiệu quả.

• Giải pháp đào tạo nhân sự doanh nghiệp trong kỷ nguyên AI
• Trợ lý AI cho marketing - công cụ hiệu quả cho các nhà tiếp thị 
• Tìm hiểu khoá học tool AI cho marketing tại FUNiX
• Khoá học AI Marketing FUNiX - Cơ hội cho tương lai của nhà tiếp thị
• AI cho Marketer: Đột phá trong thời đại Marketing số

RapidMiner cung cấp một giải pháp kết hợp các mô hình học chuyển giao (Transfer learning) và đào tạo trước (pretrained) vào các dự án, cho phép bạn xây dựng các ứng dụng dựa trên AI mạnh mẽ phù hợp với nhu cầu cụ thể một cách nhanh chóng và hiệu quả.

Trong thế giới phát triển nhanh ngày nay, các doanh nghiệp đang ngày càng tìm cách tận dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học (ML) để đạt được lợi thế cạnh tranh. Nếu thông qua việc sử dụng các mô hình được đào tạo trước, có thể tiết kiệm thời gian và tài nguyên bằng cách cung cấp điểm bắt đầu cho các ứng dụng tùy chỉnh. RapidMiner, một nền tảng khoa học dữ liệu hàng đầu, cung cấp một giải pháp để kết hợp các mô hình học tập chuyển giao và đào tạo trước vào các dự án của bạn, cho phép bạn xây dựng các ứng dụng dựa trên AI mạnh mẽ phù hợp với nhu cầu cụ thể của bạn một cách nhanh chóng và hiệu quả.

Transfer learning là gì?

Học chuyển giao (Transfer learning) là một kỹ thuật trong máy học (machine learning), trong đó một mô hình đã được đào tạo trước trên một tập dữ liệu lớn được sử dụng làm điểm bắt đầu cho một nhiệm vụ mới có liên quan. Cách tiếp cận này đã trở nên phổ biến trong những năm gần đây do có thể làm giảm đáng kể thời gian và nguồn lực cần thiết để đào tạo một mô hình từ đầu. Bằng cách tận dụng kiến thức thu được từ quá trình đào tạo trước, transfer learning cho phép bạn đạt được kết quả tốt hơn với ít dữ liệu và tính toán hơn.

Tìm hiểu về RapidMiner và quy trình sử dụng nền tảng này

Nền tảng RapidMiner cụ thể hoạt động như thế nào?

RapidMiner là gì?

RapidMiner là một nền tảng khoa học dữ liệu mạnh mẽ cung cấp môi trường trực quan và thân thiện với người dùng để xây dựng, triển khai và duy trì các mô hình máy học. Với thư viện rộng lớn gồm các quy trình điện toán dựng sẵn, RapidMiner cho phép người dùng nhanh chóng tạo các ứng dụng tùy chỉnh mà không cần mã hóa chuyên sâu hoặc chuyên môn sâu về máy học. Một trong những tính năng chính của RapidMiner là hỗ trợ học chuyển giao, cho phép người dùng tận dụng các mô hình được đào tạo trước cho các dự án của riêng họ.

Nhập mô hình

Để bắt đầu học chuyển đổi trong RapidMiner, trước tiên bạn cần nhập một mô hình được đào tạo trước vào dự án của mình. RapidMiner hỗ trợ nhiều mô hình được đào tạo trước, bao gồm các kiến trúc deep learning phổ biến như AlexNet, VGG và Inception. Các mô hình này đã được đào tạo trước trên các bộ dữ liệu lớn, chẳng hạn như ImageNet và có thể được tinh chỉnh cho phù hợp với nhiệm vụ cụ thể của bạn với lượng dữ liệu tương đối nhỏ.

Xây dựng ứng dụng tuỳ chỉnh

Khi bạn đã nhập một mô hình được đào tạo trước, bạn có thể sử dụng trình thiết kế quy trình công việc trực quan mạnh mẽ của RapidMiner để xây dựng ứng dụng tùy chỉnh của mình. Điều này liên quan đến việc kết nối mô hình được đào tạo trước với tập dữ liệu của bạn, chọn thuật toán thích hợp cho tác vụ của bạn và định cấu hình các tham số của mô hình. Giao diện kéo và thả của RapidMiner giúp bạn dễ dàng thử nghiệm với các cấu hình khác nhau và nhanh chóng lặp lại thiết kế.

Đánh giá hiệu suất ứng dụng

Sau khi bạn đã tinh chỉnh mô hình được đào tạo trước cho nhiệm vụ cụ thể của mình, bạn có thể sử dụng các công cụ đánh giá tích hợp sẵn của RapidMiner để đánh giá hiệu suất của ứng dụng tùy chỉnh của mình. Điều này bao gồm nhiều chỉ số khác nhau, chẳng hạn như độ chính xác, khả năng thu hồi và điểm F1, cũng như hình ảnh trực quan để giúp bạn hiểu hiệu suất của mô hình và xác định các lĩnh vực cần cải thiện.

Triển khai mô hình

Khi bạn đã hài lòng với hiệu suất của ứng dụng tùy chỉnh của mình, RapidMiner giúp dễ dàng triển khai mô hình này vào sản xuất. Chỉ với một vài cú nhấp chuột, bạn có thể tích hợp mô hình của mình vào các hệ thống hiện có, chẳng hạn như cơ sở dữ liệu, dịch vụ web hoặc nền tảng đám mây. RapidMiner cũng cung cấp các công cụ để theo dõi và duy trì mô hình của bạn trong quá trình sản xuất, đảm bảo rằng mô hình tiếp tục mang lại kết quả chính xác và đáng tin cậy.

Kết luận

Tóm lại, sự hỗ trợ của RapidMiner cho các mô hình học chuyển giao và đào tạo trước hỗ trợ một cách mạnh mẽ và hiệu quả trong việc xây dựng các ứng dụng dựa trên AI tùy chỉnh cho doanh nghiệp của bạn. Bằng cách tận dụng kiến thức thu được từ đào tạo trước, bạn có thể đạt được kết quả tốt hơn với ít dữ liệu và tính toán hơn, cho phép bạn triển khai nhanh chóng và tiết kiệm chi phí nhờ các giải pháp AI phù hợp với nhu cầu cụ thể của mình. Với công cụ thiết kế quy trình làm việc trực quan trực quan, thư viện rộng lớn gồm các thuật toán dựng sẵn cũng như các công cụ triển khai và đánh giá mạnh mẽ, RapidMiner là một nền tảng lý tưởng để kết hợp học chuyển giao vào các dự án khoa học dữ liệu của bạn.

Quỳnh Anh (dịch từ Ts2.space: https://ts2.space/en/rapidminer-and-transfer-learning-how-to-use-pre-trained-models-for-your-own-projects/)

Tin liên quan:

• BigML và Explainable AI (XAI): Diễn giải các quyết định của các mô hình máy học (machine learning)
• FUNiX mở rộng hợp tác tại Nhật, thêm cơ hội việc làm cho học viên
• Xây dựng văn hóa học tập: Biến suy thoái thành cơ hội
• Chuyện nữ sinh học trực tuyến để tốt nghiệp đại học sớm
• 5 cách tìm việc IT khôn ngoan cho người ít kinh nghiệm
• Nhân sự nghỉ việc từ công ty lớn khó khăn thích nghi với startup
• Những lưu ý quan trọng dành cho bạn khi chuyển ngành học
• Tại sao CNTT là lĩnh vực nghề nghiệp hấp dẫn hiện nay
• Các yếu tố quan trọng quyết định thành công trong sự nghiệp IT