AutoML hay còn gọi là Học máy tự động, đề cập đến tập hợp các kỹ thuật, phương pháp và công nghệ hỗ trợ việc tự động hóa các giai đoạn khác nhau trong quy trình học máy. Được thiết kế để đẩy nhanh quá trình phát triển và triển khai các mô hình học máy với sự can thiệp giảm thiểu của con người, AutoML cho phép các chuyên gia có chuyên môn hạn chế trong lĩnh vực này xây dựng và triển khai các giải pháp học máy một cách hiệu quả. Khi AI và học máy ngày càng đóng vai trò lớn hơn trong việc phát triển ứng dụng hiện đại, AutoML ngày càng tăng mức độ liên quan trong các nền tảng như nền tảng no-code AppMaster.
Nói chung, quá trình học máy bao gồm các nhiệm vụ như thu thập dữ liệu, tiền xử lý, kỹ thuật tính năng, lựa chọn mô hình, đào tạo, điều chỉnh, đánh giá và triển khai. AutoML nhằm mục đích tự động hóa một số tác vụ này, giúp quy trình trở nên hiệu quả hơn, dễ tiếp cận hơn và tiết kiệm chi phí hơn. Quá trình tự động hóa này đạt được thông qua các kỹ thuật như tối ưu hóa siêu tham số, tìm kiếm kiến trúc thần kinh, học chuyển giao, học siêu dữ liệu và tăng cường dữ liệu đào tạo.
AutoML có thể hợp lý hóa các khía cạnh khác nhau của quy trình học máy, bao gồm:
- Xử lý trước dữ liệu: Các giải pháp AutoML có thể tự động hóa việc xử lý dữ liệu bị thiếu, nhiễu hoặc không nhất quán và đảm bảo rằng tập dữ liệu đã sẵn sàng để phát triển mô hình. Các công cụ nâng cao thậm chí có thể hỗ trợ phát hiện ngoại lệ và loại bỏ các giá trị bị thiếu, đây là những nhiệm vụ chính trong quá trình tiền xử lý dữ liệu.
- Kỹ thuật tính năng: Điều này đòi hỏi phải tự động lựa chọn và chuyển đổi các tính năng có liên quan từ dữ liệu thô, điều này rất quan trọng để cải thiện hiệu suất mô hình. Nền tảng AutoML có thể sử dụng các kỹ thuật như phân tích thành phần chính (PCA) để giảm kích thước và giúp dữ liệu dễ quản lý hơn cho các mô hình đào tạo.
- Lựa chọn mô hình và điều chỉnh siêu tham số: AutoML có thể tìm kiếm và so sánh các thuật toán học máy khác nhau để tìm ra mô hình phù hợp nhất cho một vấn đề nhất định. Nó cũng có thể tối ưu hóa siêu tham số bằng các phương pháp như tối ưu hóa Bayesian và tìm kiếm lưới—tăng cường đáng kể hiệu suất mô hình.
- Đánh giá mô hình: Để đánh giá hiệu suất của các mô hình khác nhau, các giải pháp AutoML thường cung cấp hình ảnh trực quan và số liệu (chẳng hạn như độ chính xác, độ chính xác, khả năng thu hồi và điểm F1) để hiểu rõ hơn và đưa ra quyết định.
- Quản lý triển khai và vòng đời: Với AutoML, người dùng có thể triển khai các mô hình một cách nhanh chóng, theo dõi hiệu suất của chúng trong thời gian thực và cập nhật chúng theo yêu cầu—quản lý toàn bộ vòng đời một cách tương đối dễ dàng.
AutoML có nhiều ứng dụng trong nhiều ngành, bao gồm chăm sóc sức khỏe, tài chính, bán lẻ, tiếp thị và sản xuất. Các trường hợp sử dụng có thể bao gồm phân khúc khách hàng, phát hiện gian lận, phân tích cảm tính, nhận dạng hình ảnh và bảo trì dự đoán. Khi các tổ chức tạo và xử lý khối lượng dữ liệu ngày càng tăng, AutoML cho phép họ tận dụng sức mạnh của AI để đưa ra quyết định sáng suốt và nâng cao năng suất.
Việc tích hợp AutoML vào một nền tảng no-code toàn diện như AppMaster có thể tăng tốc đáng kể quá trình phát triển và triển khai các ứng dụng hỗ trợ AI bằng cách cung cấp cho các nhà phát triển quyền truy cập vào các mô hình và mẫu dựng sẵn. Thông qua AppMaster, người ta có thể thiết kế và phát triển các ứng dụng mạnh mẽ, có thể mở rộng mà không cần phải có chuyên môn sâu về học máy hoặc lập trình. Người dùng có thể chỉ cần xây dựng mô hình dữ liệu, thiết kế quy trình kinh doanh và tạo API REST hoặc endpoints WebSocket để nền tảng tạo mã nguồn cần thiết cho chương trình phụ trợ, ứng dụng web và ứng dụng di động bằng cách sử dụng các khung hiện đại như Go, Vue và Kotlin/ SwiftUI.
Các ứng dụng do AppMaster tạo có thể hoạt động liền mạch với cơ sở dữ liệu tương thích với Postgresql làm nơi lưu trữ dữ liệu chính, mang đến các giải pháp hiệu suất cao, có thể mở rộng cho doanh nghiệp và các trường hợp sử dụng có tải trọng cao. Việc tích hợp AutoML trong AppMaster cho phép các nhà phát triển nhanh chóng phát triển và triển khai các giải pháp AI mà không phải gánh chịu nợ kỹ thuật vì nền tảng này tạo mã từ đầu mỗi khi yêu cầu được sửa đổi. Điều này cho phép cả doanh nghiệp nhỏ và doanh nghiệp lớn xây dựng các ứng dụng mạnh mẽ, tiết kiệm chi phí với một phần nhỏ thời gian và nguồn lực truyền thống cần thiết.
Tóm lại, AutoML khai thác sức mạnh của tự động hóa để đơn giản hóa và đẩy nhanh các giai đoạn khác nhau của quá trình học máy, cho phép những cá nhân có chuyên môn AI hạn chế khai thác lợi ích của học máy mà không gặp rào cản. Các nền tảng như AppMaster có thể tích hợp AutoML vào các giải pháp no-code của họ, giúp các nhà phát triển dễ dàng tạo ra các ứng dụng toàn diện, có thể mở rộng và dựa trên AI một cách nhanh chóng mà không phải gánh chịu nợ kỹ thuật.
