Các công cụ học máy hàng đầu dành cho bạn trong năm 2023

• Học thạc sĩ giáo dục online 2024 cần điều kiện gì?
• Top 5 trung tâm đào tạo trực tuyến công nghệ thông tin uy tín
• Hệ thống đào tạo trực tuyến LMS là gì? Cách học online mới cho các bạn đi làm
• Hệ thống đào tạo trực tuyến elearning nào ở Việt Nam được tin cậy
• Review trung tâm đào tạo trực tuyến đại học mở

Mỗi năm trôi qua lại mang đến cho thế giới kỹ thuật số một loạt từ thông dụng và cụm từ mới. Sự gia tăng của các thuật ngữ mới có nghĩa là tất cả các bậc thầy công nghệ đầy tham vọng đều có nghĩa vụ phải theo kịp, đặc biệt nếu họ muốn duy trì danh tiếng là người hiện đại và sành điệu. 

Một trong những cụm từ mới nhất đang được hiển thị nhiều hơn là “Machine Learning”. Dưới đây là một số công cụ học máy hàng đầu dành cho bạn trong năm 2023.

1. Học máy là gì?

Nói một cách đơn giản, học máy là một dạng trí tuệ nhân tạo tự động phân tích dữ liệu, cho phép máy tính học hỏi thông qua kinh nghiệm để thực hiện các tác vụ mà không cần lập trình rõ ràng. Không có gì bí mật khi nhu cầu về kỹ năng AI và máy học ngày càng tăng. Trong một thị trường đang phát triển nhanh chóng như thị trường này, có rất nhiều công cụ học máy có sẵn. Nếu bạn chọn cái phù hợp với mình, máy học có thể làm cho các quy trình khác nhau nhanh hơn và hiệu quả hơn. Việc đưa ra lựa chọn phù hợp cho bạn và tổ chức của bạn có thể khó khăn, nhưng chúng tôi sẽ giới thiệu cho bạn một số lựa chọn phổ biến nhất để giúp bạn bắt đầu.

2. Top 10 công cụ học máy hàng đầu

2.1 Máy học Microsoft Azure

Azure Machine Learning là một nền tảng đám mây cho phép các nhà phát triển xây dựng, đào tạo và triển khai các mô hình AI. Microsoft liên tục thực hiện các bản cập nhật và cải tiến cho các công cụ máy học của mình và gần đây đã công bố các thay đổi đối với Azure Machine Learning, ngừng hoạt động của Azure Machine Learning Workbench. 

2.2 Watson của IBM

Watson Machine Learning là một dịch vụ đám mây của IBM sử dụng dữ liệu để đưa các mô hình học máy và học sâu vào sản xuất. Công cụ máy học này cho phép người dùng thực hiện đào tạo và chấm điểm, hai hoạt động cơ bản của máy học. Xin lưu ý rằng IBM Watson phù hợp nhất để xây dựng các ứng dụng máy học thông qua các kết nối API.

2.3 Google TensorFlow

TensorFlow , được sử dụng để nghiên cứu và sản xuất tại Google, là một thư viện phần mềm mã nguồn mở để lập trình luồng dữ liệu. Điểm mấu chốt, TensorFlow là một khuôn khổ học máy. Công cụ học máy này tương đối mới trên thị trường và đang phát triển nhanh chóng. Khả năng trực quan hóa dễ dàng các mạng thần kinh của TensorFlow có thể là tính năng hấp dẫn nhất đối với các nhà phát triển.

2.4 Máy học của Amazon

Không có gì ngạc nhiên khi Amazon cung cấp một số lượng lớn các công cụ máy học. Theo trang web AWS, Amazon Machine Learning là một dịch vụ được quản lý để xây dựng các mô hình Machine Learning và tạo dự đoán. Amazon Machine Learning bao gồm một công cụ chuyển đổi dữ liệu tự động, đơn giản hóa hơn nữa công cụ machine learning cho người dùng. Ngoài ra, Amazon cũng cung cấp các công cụ máy học khác như  Amazon SageMaker , một nền tảng được quản lý hoàn toàn giúp các nhà phát triển và nhà khoa học dữ liệu dễ dàng sử dụng các mô hình máy học.

>>> Đọc thêm: Các công cụ trí tuệ nhân tạo AI tốt nhất để tăng năng suất vào năm 2023

2.5 OpenNN

OpenNN là một thư viện phần mềm mã nguồn mở để phát triển mạng thần kinh. Nó cung cấp khả năng triển khai hiệu suất cao của nhiều loại mạng thần kinh khác nhau. Nó cung cấp một giao diện dễ sử dụng với nhiều tùy chọn tùy chỉnh, làm cho nó phù hợp cho người mới bắt đầu và người dùng nâng cao. Ngoài ra, nó hỗ trợ nhiều hệ điều hành và ngôn ngữ lập trình, đồng thời tốc độ tính toán của nó được tối ưu hóa cho cả kiến ​​trúc CPU và GPU. Các tính năng của nó bao gồm:

• Thư viện phần mềm mạng thần kinh mã nguồn mở
• Hỗ trợ nhiều loại mạng thần kinh khác nhau
• Giao diện thân thiện với người dùng với các tùy chọn tùy chỉnh

2.6 PyTorch

PyTorch là một thư viện máy học mã nguồn mở được sử dụng rộng rãi cho các tác vụ học sâu. Nó được phát triển bởi nhóm nghiên cứu trí tuệ nhân tạo của Facebook và dựa trên thư viện Torch. Hệ thống đồ thị tính toán động, tính linh hoạt và giao diện dễ sử dụng của PyTorch khiến nó trở thành lựa chọn phổ biến của các nhà nghiên cứu và học viên. Các tính năng của nó bao gồm:

• Hệ thống đồ thị tính toán động
• Hỗ trợ tính toán tensor với GPU
• Giao diện dễ sử dụng và tài liệu phong phú

2.7 BigML

BigML là một nền tảng máy học dựa trên đám mây cho phép người dùng xây dựng và triển khai các mô hình dự đoán một cách nhanh chóng và dễ dàng. Với giao diện thân thiện với người dùng và các công cụ tự động hóa mạnh mẽ, BigML cho phép các tổ chức thu thập thông tin chi tiết từ dữ liệu của họ và đưa ra quyết định tốt hơn. Một số tính năng chính của nó bao gồm:

• Máy học tự động: Khả năng AutoML của BigML tự động chọn thuật toán và siêu tham số tốt nhất cho một tác vụ nhất định, giảm thời gian và kiến ​​thức chuyên môn cần thiết để xây dựng các mô hình chính xác.
• Khả năng giải thích mô hình: Nền tảng của BigML cung cấp tính minh bạch về cách các mô hình đưa ra dự đoán, cho phép người dùng hiểu và xác thực kết quả.
• Tích hợp liền mạch: BigML tích hợp với nhiều nguồn dữ liệu và công cụ, kết hợp máy học vào các quy trình công việc hiện có.

2.8 Weka

Weka là một công cụ học máy nguồn mở phổ biến cung cấp một tập hợp các thuật toán để xử lý trước, phân loại, hồi quy, phân cụm và trực quan hóa dữ liệu. Nó được sử dụng rộng rãi trong môi trường học thuật và công nghiệp và hỗ trợ nhiều định dạng tệp khác nhau. Một số tính năng chính của Weka là:

• Giao diện thân thiện với người dùng: Weka cung cấp giao diện người dùng đồ họa cho phép người dùng dễ dàng khám phá và phân tích dữ liệu.
• Khả năng mở rộng: Weka cho phép người dùng phát triển và tích hợp các thuật toán và tiện ích mở rộng của riêng họ vào công cụ.
• Tài liệu và hỗ trợ toàn diện: Weka có một cộng đồng người dùng và nhà phát triển lớn, đồng thời cung cấp nhiều tài liệu, hướng dẫn và diễn đàn để hỗ trợ.

>>> Đăng ký tìm hiểu chi tiết các khóa học CNTT của FUNiX tại đây:

Tham khảo chuỗi bài viết liên quan:

5 Điểm đáng chú ý tại khóa học lập trình trực tuyến FPT – FUNiX

Từ A-Z chương trình học FUNiX – Mô hình đào tạo lập trình trực tuyến số 1 Việt Nam

Lý do phổ biến khiến học viên nước ngoài chọn FUNiX

5 Ứng dụng của machine learning quan trọng trong công cuộc chuyển đổi số

9 Xu hướng học máy hàng đầu tính đến 2025

Nguyễn Cúc

Nguồn tham khảo: simplilearn