IBM Watson Studio và AutoML: Tự động hóa quy trình Machine Learning

IBM Watson Studio và AutoML đang cách mạng hóa cách các doanh nghiệp tiếp cận công nghệ máy học bằng cách tự động hoá và hợp lý hóa quy trình làm việc.

• AutoML giúp Machinelearning dễ tiếp cận và hiệu quả hơn như thế nào?
• Microsoft Azure Machine Learning và AutoML: Hợp lý hóa quy trình máy học
• Nền tảng Google Cloud AI và AutoML: Hợp lý hóa quy trình học máy
• Tìm hiểu về các kỹ thuật AutoML trong phân tích dữ liệu lớn (Big Data Analytics)

IBM Watson Studio và AutoML đang cách mạng hóa cách các doanh nghiệp tiếp cận công nghệ máy học bằng cách tự động hoá và hợp lý hóa quy trình làm việc.

Sự kết hợp mạnh mẽ giữa các công cụ này cho phép các tổ chức khai thác sức mạnh của trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học, ngay cả khi họ thiếu chuyên môn nội bộ để phát triển và duy trì các mô hình phức tạp. Bằng cách đơn giản hóa quy trình và làm cho quy trình dễ tiếp cận hơn, IBM Watson Studio và AutoML đang giúp các doanh nghiệp thuộc mọi quy mô khai thác toàn bộ tiềm năng dữ liệu của họ và đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu tốt hơn.

Tìm hiểu về IBM Watson Studio và các ưu điểm của nền tảng này

IBM Watson Studio là một nền tảng toàn diện cung cấp các công cụ và tài nguyên cho các nhà khoa học dữ liệu, nhà phát triển và nhà phân tích kinh doanh để cộng tác trong các dự án AI và máy học. Nó cung cấp một loạt các tính năng, bao gồm chuẩn bị dữ liệu, phát triển và triển khai mô hình, cũng như tích hợp với các framework nguồn mở phổ biến như TensorFlow, PyTorch và scikit-learning. Watson Studio cũng hỗ trợ nhiều loại dữ liệu, bao gồm dữ liệu có cấu trúc, không có cấu trúc và truyền trực tuyến, làm cho nó trở thành một giải pháp linh hoạt cho nhiều trường hợp sử dụng.

Tích hợp AutoML

Một trong những tính năng chính của IBM Watson Studio là tích hợp với AutoML, một công cụ mạnh mẽ giúp tự động hóa quy trình máy học (machine learning). AutoML đơn giản hóa việc phát triển các mô hình máy học bằng cách tự động hóa các tác vụ như kỹ thuật tính năng, lựa chọn mô hình và điều chỉnh siêu tham số. Điều này không chỉ tiết kiệm thời gian và nguồn lực mà còn giúp đảm bảo rằng sẽ chọn được mô hình tốt nhất.

Tổng quát hoá mô hình

AutoML hoạt động bằng cách sử dụng kết hợp các thuật toán và kỹ thuật để tự động tạo các mô hình máy học. Nó bắt đầu bằng cách phân tích dữ liệu đầu vào và chọn các tính năng phù hợp nhất cho vấn đề hiện tại. Tiếp theo, nó chọn một thuật toán thích hợp và điều chỉnh các siêu tham số của nó để tối ưu hóa hiệu suất. Cuối cùng, nó đánh giá mô hình thu được bằng cách sử dụng xác thực chéo hoặc các kỹ thuật khác để đảm bảo rằng mô hình tổng quát hóa phù hợp với dữ liệu mới.

Tận dụng các tiến bộ mới nhất trong AI

Bằng cách tự động hóa các bước này, AutoML cho phép các doanh nghiệp phát triển và triển khai các mô hình máy học nhanh hơn và hiệu quả hơn so với các phương pháp truyền thống. Điều này đặc biệt có giá trị đối với các tổ chức thiếu nguồn lực hoặc chuyên môn để xây dựng và duy trì các mô hình phức tạp. Với AutoML, họ có thể tận dụng những tiến bộ mới nhất trong AI và máy học mà không phải đầu tư vào cơ sở hạ tầng đắt tiền hoặc thuê nhân tài chuyên môn.

Cung cấp nhiều công cụ và tính năng thiết kế

Ngoài khả năng tự động hóa, IBM Watson Studio và AutoML còn cung cấp một loạt công cụ và tính năng được thiết kế để làm cho quá trình máy học minh bạch và dễ tiếp cận hơn. Ví dụ: nền tảng bao gồm một giao diện trực quan cho phép người dùng xây dựng và huấn luyện các mô hình bằng cách sử dụng giao diện kéo và thả, giúp những người không phải là chuyên gia dễ dàng bắt đầu học máy. Nó cũng cung cấp các công cụ để theo dõi và quản lý các thử nghiệm, cũng như các công cụ để trực quan hóa và giải thích hiệu suất của mô hình.

Hoạt động liền mạch với IBM

Hơn nữa, IBM Watson Studio và AutoML được thiết kế để hoạt động liền mạch với các sản phẩm và dịch vụ khác của IBM, chẳng hạn như IBM Cloud Pak for Data, một nền tảng AI và dữ liệu hợp nhất cho phép các tổ chức thu thập, sắp xếp và phân tích dữ liệu trên nhiều nguồn và môi trường. Sự tích hợp này cho phép các doanh nghiệp tận dụng các khoản đầu tư hiện tại của họ vào công nghệ IBM đồng thời tận dụng những tiến bộ mới nhất trong AI và máy học.

Kết luận

Tóm lại, IBM Watson Studio và AutoML đang thay đổi cách các doanh nghiệp tiếp cận công nghệ máy học bằng cách tự động hóa quy trình làm việc và hợp lý hóa quy trình. Bằng cách giúp các tổ chức phát triển và triển khai các mô hình máy học dễ dàng và dễ tiếp cận hơn, những công cụ này đang giúp dân chủ hóa AI và mở khóa toàn bộ tiềm năng của việc ra quyết định dựa trên dữ liệu. Khi ngày càng có nhiều doanh nghiệp áp dụng những công nghệ này, chúng ta có thể mong đợi thấy ngày càng nhiều ứng dụng và trường hợp sử dụng sáng tạo tận dụng sức mạnh của AI và máy học để mang lại kết quả tốt hơn và tạo ra giá trị mới.

Quỳnh Anh (dịch từ Ts2.space: https://ts2.space/en/ibm-watson-studio-and-automl-automating-the-machine-learning-workflow/)

Tin liên quan:

• Tận dụng AIOps nâng cao DevOps và Agile trong phát triển phần mềm
• Microsoft Azure Machine Learning và AutoML: Hợp lý hóa quy trình máy học (machine learning)
• 3 lý do nên học lập trình trước tuổi 18
• Những hoạt động giúp trẻ em học cách đặt mục tiêu
• Trẻ em thỏa sức sáng tạo với ngôn ngữ lập trình Scratch
• Trẻ em học FUNiX: Cơ hội và hướng dẫn để chinh phục IT
• Độ tuổi nên cho trẻ em học lập trình và cách để trẻ học CNTT hiệu quả