Tìm hiểu về các kỹ thuật AutoML trong phân tích dữ liệu lớn (Big Data Analytics)

Quá trình phân tích dữ liệu lớn có thể phức tạp và tốn thời gian, đặc biệt đối với những người không có kiến thức sâu rộng về khoa học dữ liệu và máy học. Đây là lúc AutoML xuất hiện, cung cấp một giải pháp thiết thực để đơn giản hóa quá trình này.

• AutoML giúp Machinelearning dễ tiếp cận và hiệu quả hơn như thế nào?
• IBM Watson Studio và AutoML: Tự động hóa quy trình Machine Learning
• 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

Quá trình phân tích dữ liệu lớn có thể phức tạp và tốn thời gian, đặc biệt đối với những người không có kiến thức sâu rộng về khoa học dữ liệu và máy học. Đây là lúc AutoML xuất hiện, cung cấp một giải pháp thiết thực để đơn giản hóa quá trình này.

Sự phát triển nhanh chóng của dữ liệu lớn đã cách mạng hóa cách thức hoạt động của các doanh nghiệp và tổ chức. Việc khai thác sức mạnh của phân tích dữ liệu lớn để hiểu rõ hơn, đưa ra quyết định tốt hơn và cải thiện hiệu suất tổng thể của họ ngày càng trở nên quan trọng đối với các công ty. Tuy nhiên, quá trình phân tích dữ liệu lớn có thể phức tạp và tốn thời gian, đặc biệt đối với những người không có kiến thức sâu rộng về khoa học dữ liệu và máy học. Đây là lúc AutoML xuất hiện, cung cấp một giải pháp thiết thực để đơn giản hóa quá trình phân tích dữ liệu lớn.

AutoML là gì

AutoML, hay Máy học tự động, là một công nghệ mới nổi giúp tự động hóa quy trình xây dựng, triển khai và quản lý các mô hình máy học. Nó cho phép người dùng có chuyên môn hạn chế về khoa học dữ liệu nhanh chóng và dễ dàng phát triển các mô hình máy học cho các nhu cầu cụ thể của họ. Bằng cách tự động hóa các tác vụ phức tạp liên quan đến học máy, AutoML cho phép các doanh nghiệp tập trung vào việc trích xuất những hiểu biết có giá trị từ dữ liệu của họ, thay vì dành thời gian và nguồn lực cho các khía cạnh kỹ thuật của quá trình phát triển mô hình.

Quy trình áp dụng các kỹ thuật AutoML

Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá hướng dẫn từng bước để áp dụng các kỹ thuật AutoML cho phân tích dữ liệu lớn, cho phép các doanh nghiệp tận dụng tối đa dữ liệu của họ và luôn dẫn đầu trong bối cảnh cạnh tranh.

Bước 1: Xác định vấn đề và thu thập dữ liệu

Bước đầu tiên trong việc áp dụng AutoML vào phân tích dữ liệu lớn là xác định rõ ràng vấn đề bạn muốn giải quyết. Đây có thể là bất cứ điều gì, từ dự đoán tỷ lệ rời bỏ của khách hàng đến tối ưu hóa hoạt động của chuỗi cung ứng. Khi bạn đã hiểu rõ vấn đề, hãy thu thập dữ liệu liên quan sẽ được sử dụng để đào tạo và thử nghiệm các mô hình máy học. Điều này có thể liên quan đến việc thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như cơ sở dữ liệu, API hoặc thậm chí là các trang web thu thập dữ liệu.

Bước 2: Tiền xử lý và làm sạch dữ liệu

Trước khi cung cấp dữ liệu vào nền tảng AutoML, điều cần thiết là phải xử lý trước và làm sạch dữ liệu đó. Điều này liên quan đến việc xử lý các giá trị bị thiếu, loại bỏ các giá trị ngoại lai và chuyển đổi các biến để đảm bảo rằng dữ liệu ở định dạng phù hợp cho các thuật toán máy học. Quá trình tiền xử lý dữ liệu có thể được thực hiện bằng nhiều công cụ và thư viện khác nhau, chẳng hạn như Pandas của Python hoặc dplyr của R.

Bước 3: Chọn nền tảng AutoML

Có một số nền tảng AutoML có sẵn trên thị trường, mỗi nền tảng có bộ tính năng và khả năng riêng. Một số nền tảng AutoML phổ biến bao gồm AutoML của Google, Driverless AI của H2O.ai và DataRobot. Khi chọn một nền tảng AutoML, hãy xem xét các yếu tố như tính dễ sử dụng, khả năng mở rộng và phạm vi thuật toán được hỗ trợ.

Bước 4: Huấn luyện và đánh giá mô hình

Sau khi dữ liệu được xử lý trước và nền tảng AutoML được chọn, bước tiếp theo là đào tạo và đánh giá các mô hình máy học. Các nền tảng AutoML thường cung cấp giao diện thân thiện với người dùng cho phép người dùng tải lên dữ liệu của họ, chọn biến mục tiêu và chỉ định số liệu đánh giá. Sau đó, nền tảng sẽ tự động chọn các thuật toán tốt nhất, điều chỉnh các siêu tham số và tạo bảng xếp hạng các mô hình hoạt động tốt nhất.

Bước 5: Giải thích và triển khai mô hình

Sau khi xác định mô hình hoạt động tốt nhất, điều quan trọng là phải giải thích kết quả của nó và hiểu ý nghĩa của nó đối với vấn đề kinh doanh hiện tại. Các nền tảng AutoML thường cung cấp các công cụ để diễn giải mô hình, chẳng hạn như biểu đồ tầm quan trọng của tính năng và biểu đồ phụ thuộc một phần. Sau khi mô hình được giải thích và xác thực, nó có thể được triển khai trong môi trường sản xuất để đưa ra dự đoán về dữ liệu mới.

Bước 6: Theo dõi và cập nhật mô hình

Cuối cùng, điều cần thiết là theo dõi hiệu suất của mô hình đã triển khai và cập nhật nó khi cần. Điều này có thể liên quan đến việc đào tạo lại mô hình với dữ liệu mới hoặc điều chỉnh các tham số của nó để tính đến những thay đổi trong phân phối dữ liệu cơ bản. Các nền tảng AutoML thường cung cấp các công cụ để theo dõi và cập nhật mô hình, đảm bảo rằng mô hình vẫn chính xác và phù hợp theo thời gian.

Kết luận

Tóm lại, AutoML cung cấp một giải pháp thiết thực và hiệu quả cho các doanh nghiệp muốn khai thác sức mạnh của phân tích dữ liệu lớn. Bằng cách tự động hóa các tác vụ phức tạp liên quan đến học máy, AutoML cho phép người dùng có chuyên môn hạn chế về khoa học dữ liệu nhanh chóng phát triển và triển khai các mô hình có thể cung cấp thông tin chi tiết và cải thiện quá trình ra quyết định. Bằng cách làm theo các bước được nêu trong hướng dẫn này, các doanh nghiệp có thể tận dụng các kỹ thuật AutoML để luôn dẫn đầu trong bối cảnh cạnh tranh và tận dụng tối đa dữ liệu của họ.

Quỳnh Anh (dịch từ Ts2.space): https://ts2.space/en/applying-automl-to-big-data-analytics-a-practical-guide/)

Tin liên quan:

• Các ứng dụng của nền tảng DataRobot: Ví dụ và trường hợp sử dụng trong thực tế
• IBM Watson Studio và AutoML: Tự động hóa quy trình Machine Learning (máy học)
• 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