Top 10 công cụ học máy hàng đầu để dẫn đầu trong cuộc đua trí tuệ nhân tạo

Top 10 công cụ học máy hàng đầu để dẫn đầu trong cuộc đua trí tuệ nhân tạo

Tất cả các doanh nghiệp ngày nay có một điểm chung: họ phải quản lý và hiểu lượng dữ liệu khổng lồ.

Các công ty ngày càng phụ thuộc vào các công cụ AI để trực quan hóa dữ liệu và phần mềm phân tích dự đoán. Những công cụ này đóng vai trò quan trọng trong việc phân tích dữ liệu phức tạp thành những thông tin dễ hiểu, từ đó giúp đưa ra các quyết định chiến lược.

Giờ đây, doanh nghiệp của bạn có thể tích hợp các công cụ AI để ra quyết định vào hoạt động của mình và vượt ra khỏi các phương pháp phân tích truyền thống để áp dụng các phương pháp tiếp cận dựa trên dữ liệu tinh vi hơn. Sự chuyển đổi sang dựa vào thống kê trí tuệ nhân tạo là một thay đổi đáng kể — nó sẽ thúc đẩy tổ chức của bạn hướng tới các phương pháp làm việc nhanh nhẹn, sáng suốt và năng suất hơn.

Với thị trường cho các công cụ này đang mở rộng nhanh chóng, bạn có nhiều lựa chọn. Tuy nhiên, việc tìm ra công cụ phù hợp nhất cho tổ chức của bạn có thể là một thách thức.

Để đơn giản hóa quy trình này, chúng tôi sẽ giới thiệu cho bạn một số công cụ học máy phổ biến để giúp bạn bắt đầu.

Những yếu tố cần xem xét khi chọn công cụ học máy?

Khi lựa chọn công cụ học máy, điều quan trọng là phải hiểu rõ sự khác biệt giữa học máy có giám sát và học máy không giám sát.

Các công cụ học có giám sát là lý tưởng cho các công việc có dữ liệu được gắn nhãn, trong đó mục tiêu là dự đoán kết quả dựa trên các ví dụ trong quá khứ. Mặt khác, các công cụ học không có giám sát là tốt nhất để xác định các mẫu chưa thấy trong dữ liệu không được gắn nhãn.

Cuối cùng, cả hai loại đều đóng vai trò quan trọng, cho phép các giải pháp tùy chỉnh cho các trường hợp sử dụng AI khác nhau trong các ngành công nghiệp khác nhau.

Nói như vậy, hãy cùng xem xét các yếu tố quan trọng nhất khi lựa chọn công cụ học máy.

  • Dễ sử dụng và tích hợp: Tìm kiếm các công cụ có giao diện thân thiện với người dùng và tích hợp liền mạch với các hệ thống hiện có của bạn
  • Khả năng mở rộng và linh hoạt: Chọn các công cụ học máy có thể xử lý khối lượng dữ liệu khác nhau và thích ứng với nhu cầu kinh doanh thay đổi
  • Hiệu suất và tốc độ: Đảm bảo công cụ có thể xử lý dữ liệu nhanh chóng và chính xác để cung cấp thông tin chi tiết kịp thời
  • Hỗ trợ thuật toán: Chọn các công cụ hỗ trợ phạm vi rộng các thuật toán và kỹ thuật học máy
  • Tính năng: Tìm kiếm các công cụ học máy có tính năng toàn diện để xử lý sơ bộ dữ liệu, huấn luyện mô hình và đánh giá
  • Hỗ trợ và cộng đồng: Chọn các công cụ có cơ sở người dùng vững chắc và diễn đàn cộng đồng tích cực để được trợ giúp và chia sẻ kiến thức. Ngoài ra, hãy xem xét tính sẵn có của hỗ trợ kỹ thuật từ các nhà phát triển công cụ
  • Bảo mật và tuân thủ: Đảm bảo công cụ đáp ứng các yêu cầu về bảo mật và tuân thủ của tổ chức, đặc biệt khi xử lý dữ liệu nhạy cảm

10 công cụ học máy tốt nhất để sử dụng trong năm 2024

Đơn giản hóa quá trình tìm kiếm của bạn với danh sách 10 công cụ học máy tốt nhất được chúng tôi lựa chọn, phù hợp với nhu cầu và sở thích đa dạng của người dùng.

Hãy cùng khám phá công cụ thực sự phù hợp với bạn.

1. ClickUp

Bạn có thể biết ClickUp là phần mềm năng suất có thể hợp nhất tất cả công việc của bạn từ các ứng dụng khác nhau vào một trung tâm công việc duy nhất, tập trung. Nó cung cấp nhiều tính năng tiết kiệm thời gian và tích hợp với hơn 1000 công cụ khác, khiến nó trở thành nền tảng lý tưởng cho các nhóm để hợp lý hóa công việc của họ một cách hiệu quả.

Giờ đây, ClickUp không chỉ là một công cụ quản lý dự án AI. Nó còn tiến thêm một bước nữa bằng cách tích hợp các khả năng học máy tiên tiến, định nghĩa lại cách các doanh nghiệp tiếp cận quản lý dự án và ra quyết định.

Tận dụng ClickUp Brain — một bộ tính năng AI dựa trên cuộc hội thoại, ngữ cảnh và vai trò có thể truy cập trên toàn bộ nền tảng ClickUp.

Bạn có thể sử dụng AI Knowledge Manager, AI Project ManagerAI Writer for Work của ClickUp Brain để tiết kiệm thời gian và thu thập thông tin chi tiết theo ngữ cảnh cho không gian làm việc của mình.

ClickUp Brain
Đặt câu hỏi chung hoặc tìm kiếm thông tin cụ thể về Không gian Làm việc của bạn trên ClickUp Brain

ClickUp Brain giúp nâng cao năng suất bằng cách tích hợp trực tiếp vào quy trình làm việc của bạn, bao gồm Nhiệm vụ, Tài liệu, Bảng điều khiển và hơn thế nữa. Sự tích hợp này đảm bảo trải nghiệm liền mạch, giúp giảm thời gian dành cho các công việc thủ công và cho phép bạn tập trung vào các quyết định kinh doanh quan trọng.

Đặt câu hỏi về công việc của bạn trong ClickUp (nhiệm vụ, tài liệu và thậm chí cả con người) và nhận câu trả lời theo ngữ cảnh. Nó cũng có thể tự động điền dữ liệu vào bảng cho bạn và tóm tắt các chủ đề bình luận và ghi chú cuộc họp để bạn có thể tập trung vào công việc chiến lược hơn.

ClickUp Brain
Động não, viết và sửa đổi nội dung nhanh hơn bao giờ hết với ClickUp Brain

ClickUp Brain cũng mang đến trải nghiệm chuyển đổi với hơn 100 mẫu nhắc nhở hoàn chỉnh được thiết kế riêng cho các vai trò khác nhau trong tổ chức của bạn.

Cho dù bạn làm trong lĩnh vực tiếp thị, bán hàng, phát triển sản phẩm, kỹ thuật hay quản lý dự án, ClickUp Brain đều có các lời nhắc tùy chỉnh để hỗ trợ bạn. Các công cụ này được thiết kế để đơn giản hóa các công việc phức tạp, chẳng hạn như tạo email và báo cáo, lập dòng thời gian dự án, xác định các bước tiếp theo cho một nhiệm vụ hoặc thậm chí viết các thông số kỹ thuật, cho phép bạn tập trung vào việc ra quyết định chiến lược.

Ghi lại và chia sẻ những hiểu biết từ phân tích dữ liệu với Mẫu kết quả phân tích dữ liệu của ClickUp

Ngoài ra, Mẫu kết quả phân tích dữ liệu ClickUp giúp hợp lý hóa quá trình ghi chép và chia sẻ kết quả phân tích dữ liệu.

Nó bao gồm các phần phác thảo mục tiêu của phân tích, phương pháp được sử dụng, nguồn dữ liệu được sử dụng và bản phân tích.

Nó cũng cung cấp không gian để trình bày chi tiết các phát hiện, kết luận và khuyến nghị quan trọng dựa trên dữ liệu đã phân tích. Cách tiếp cận có cấu trúc này giúp hiểu rõ hơn về phân tích và hỗ trợ ra quyết định bằng cách nêu bật những thông tin chi tiết có thể hành động.

Công cụ này dễ dàng tùy chỉnh, khuyến khích sự hợp tác trong nhóm và tích hợp liền mạch vào giao diện thân thiện với người dùng của ClickUp để tương tác và phản hồi theo thời gian thực.

Các tính năng tốt nhất của ClickUp

  • Sử dụng các tính năng học máy tiên tiến của ClickUp để định nghĩa lại quy trình quản lý dự án và ra quyết định
  • Tận dụng ClickUp Brain để tự động hóa các nhiệm vụ, cập nhật dự án, báo cáo hàng ngày và tạo bản tóm tắt và báo cáo chi tiết; cải thiện khả năng hiển thị trên các dự án và tiết kiệm thời gian của bạn
  • Truy cập nhiều mẫu sơ đồ luồng dữ liệu trong ClickUp để cải thiện khả năng trực quan hóa và lập kế hoạch dự án
  • Hình dung dữ liệu của bạn một cách hiệu quả trong các bảng bằng chế độ xem Bảng của ClickUp và trong các biểu đồ như Biểu đồ Gantt, Dòng thời gian và hơn thế nữa.
  • Sử dụng ClickUp Docs, một công cụ cộng tác dựa trên đám mây, để tạo và lưu trữ các phân tích và báo cáo của bạn ở nơi mà nhóm của bạn có thể dễ dàng truy cập; kết nối chúng với quy trình làm việc của bạn bằng cách thêm chúng vào Nhiệm vụ ClickUp.
  • Ưu tiên cài đặt mục tiêu trên ClickUp Goals, nơi bạn luôn đi đúng hướng với dòng thời gian rõ ràng, mục tiêu có thể đo lường và theo dõi tiến độ tự động
  • Dễ dàng tái tạo các quy trình làm việc hiện có hoặc xây dựng quy trình mới với các công cụ linh hoạt, không cần mã của ClickUp.

Giới hạn của ClickUp

  • Có một quá trình học tập do số lượng tính năng có sẵn rất nhiều
  • AI chỉ có sẵn với các gói trả phí

Giá ClickUp

  • Miễn phí vĩnh viễn
  • Không giới hạn: 7 USD/người dùng/tháng
  • Kinh doanh: 12 USD/người dùng/tháng
  • Enterprise: Liên hệ để biết giá
  • ClickUp Brain có sẵn trên tất cả các gói trả phí với giá 5 USD/người dùng Không gian Làm việc/tháng

Xếp hạng và đánh giá ClickUp

  • G2: 4.7/5 (9.000+ đánh giá)
  • Capterra: 4.7/5 (4.000+ đánh giá)

2. Amazon SageMaker

Amazon SageMaker
qua Amazon SageMaker

Amazon SageMaker là một dịch vụ học máy toàn diện và được quản lý hoàn toàn. Nó giúp các nhà khoa học dữ liệu và nhà phát triển nhanh chóng xây dựng, đào tạo và triển khai các mô hình học máy trên quy mô lớn.

Nó tích hợp một mảng các công cụ và tính năng học máy trong một hệ thống dễ sử dụng, giúp bạn dễ dàng chuyển từ việc tạo mô hình sang đưa mô hình vào hoạt động.

SageMaker cung cấp các khả năng đào tạo đa năng. Bạn có thể sử dụng các thuật toán học máy tích hợp sẵn hoặc tạo các khung tùy chỉnh để đáp ứng nhu cầu cụ thể của dự án.

Ngoài ra, nó tích hợp phản hồi của con người vào chu trình học máy, nâng cao độ chính xác và tính liên quan của mô hình thông qua các dịch vụ như Amazon SageMaker Ground Truth.

Các tính năng tốt nhất của Amazon SageMaker

  • Truy cập vào nhiều công cụ và Môi trường phát triển tích hợp (IDE), bao gồm các tùy chọn không cần mã để phát triển mô hình nhanh chóng
  • Sử dụng SageMaker Studio — một môi trường phát triển tích hợp (IDE) cho học máy — để chuẩn bị dữ liệu, xây dựng mô hình, đào tạo và triển khai một cách hiệu quả
  • Nâng cao năng suất và tiêu chuẩn hóa với các tính năng như SageMaker Pipelines. Các tính năng này cung cấp các công cụ tích hợp liên tục và phân phối liên tục (CI/CD) được thiết kế chuyên dụng cho các quy trình làm việc từ đầu đến cuối
  • Tự động hóa các quy trình vòng đời học máy với các công cụ SageMaker MLOps hỗ trợ quản trị, minh bạch và khả năng kiểm tra

Giới hạn của Amazon SageMaker

  • Việc tích hợp SageMaker vào quy trình và hệ thống hiện có có thể đòi hỏi nỗ lực đáng kể, đặc biệt là đối với các tổ chức có môi trường dữ liệu phức tạp

Giá dịch vụ Amazon SageMaker

  • Gói miễn phí
  • Theo yêu cầu: Giá dựa trên sử dụng

Đánh giá và nhận xét về Amazon SageMaker

  • G2: 4.2/5 (30+ đánh giá)
  • Capterra: 4.7/5 (Chưa đủ đánh giá)

3. BigML

BigML
qua BigML

BigML là một nền tảng dễ dàng truy cập. Nó cung cấp cho bạn giao diện thân thiện với người dùng để xây dựng và triển khai các mô hình học máy mà không cần kiến thức lập trình sâu rộng.

Bạn có thể dễ dàng tải lên dữ liệu, chọn loại mô hình muốn xây dựng và để nền tảng xử lý phần còn lại.

Các mô hình của nền tảng được trang bị các biểu đồ trực quan tương tác, giúp việc giải thích trở nên trực quan và cho phép xuất dữ liệu dễ dàng cho các ứng dụng khác nhau, dù là cục bộ hay trực tuyến.

Các tính năng tốt nhất của BigML

  • Nhanh chóng khởi động các dự án học máy thông qua giao diện web trực quan và API REST
  • Tạo điều kiện thuận lợi cho việc quản lý nhóm và dự án chi tiết để công việc minh bạch và hợp tác
  • Tự động hóa việc lựa chọn, thiết lập tham số và thực thi quy trình làm việc phức tạp với OptiML và WhizzML
  • Có được các tùy chọn triển khai linh hoạt, bao gồm phiên bản đa người dùng và người dùng đơn lẻ, có thể thích ứng với bất kỳ thiết lập đám mây hoặc tại chỗ nào

Giới hạn của BigML

  • Việc sử dụng rộng rãi các tài nguyên của BigML cho các tập dữ liệu lớn hoặc đào tạo mô hình phức tạp có thể dẫn đến chi phí cao hơn, mặc dù BigML nhằm mục đích cung cấp các giải pháp hiệu quả về chi phí

Giá cả của BigML

  • BigML Standard Prime: Bắt đầu từ 30 USD/người dùng/tháng
  • BigML Enterprise & BigML Lite: Giá tùy chỉnh

Đánh giá và nhận xét từ BigML

  • G2: 4.7/5 (20+ đánh giá)
  • Capterra: 4.3/5 (Chưa đủ đánh giá)

4. TensorFlow

TensorFlow
qua TensorFlow

TensorFlow là một khung Python mạnh mẽ được phát triển bởi Google Brain. Nó được thiết kế để tạo điều kiện thuận lợi cho việc tạo/lập, đào tạo và triển khai các mô hình học máy.

Nó nổi bật nhờ tính linh hoạt trong tính toán số học và tích hợp học sâu, giúp bạn giải quyết các vấn đề phức tạp trong nhiều lĩnh vực khác nhau.

Nền tảng này hoạt động trên dữ liệu được biểu diễn dưới dạng mảng đa chiều, được gọi là tensors, luồng qua cấu trúc đồ thị. Chúng tối ưu hóa các tính toán quy mô lớn và xử lý song song. Cách tiếp cận dựa trên đồ thị là chìa khóa cho hiệu quả của nó, cho phép các hoạt động chạy trên CPU, GPU và TPU tùy chỉnh của Google.

Các tính năng tốt nhất của TensorFlow

  • Thiết kế, đào tạo và đánh giá các mô hình một cách nhanh chóng và hiệu quả thông qua API Keras cấp cao
  • Nâng cao hiệu suất bằng cách phân phối tính toán trên các máy, tích hợp với các khung dữ liệu lớn như Apache Hadoop và Spark
  • Hình dung tiến độ đào tạo và chi tiết mô hình với TensorBoard
  • Triển khai các mô hình trên máy chủ, thiết bị cạnh, trình duyệt và nền tảng di động với các khung công tác như TensorFlow Serving, TensorFlow Lite và TensorFlow. js
  • Tạo điều kiện thuận lợi cho các hoạt động MLOps để tự động hóa dữ liệu, theo dõi mô hình và giám sát hiệu suất

Giới hạn của TensorFlow

  • Đối với người mới bắt đầu, các tính năng phong phú và mô hình tính toán dựa trên đồ thị của TensorFlow có thể khiến bạn cảm thấy choáng ngợp

Giá của TensorFlow

  • Miễn phí

Đánh giá và nhận xét về TensorFlow

  • G2: 4.5/5 (60+ đánh giá)
  • Capterra: 4.6/5 (100+ đánh giá)

5. PyTorch

PyTorch
qua PyTorch

Được phát triển bởi Meta vào năm 2016, PyTorch là một khung máy học mã nguồn mở hàng đầu, được ưa chuộng nhờ tính dễ sử dụng, linh hoạt và đồ thị tính toán động.

Nó giúp phát triển và đào tạo mô hình học máy một cách nhanh chóng, đặc biệt trong lĩnh vực học sâu và trí tuệ nhân tạo, với sự hỗ trợ của TorchServe.

PyTorch nổi bật với thiết kế Pythonic, giúp nhiều nhà phát triển và nhà nghiên cứu có thể dễ dàng tiếp cận. Cốt lõi của nó được xây dựng dựa trên đối tượng tensor, cho phép tính toán hiệu quả và tận dụng khả năng tăng tốc GPU để xử lý nhanh hơn.

Ngoài ra, nó cho phép bạn xuất mô hình ở định dạng ONNX để tương thích với các nền tảng khác nhau và đơn giản hóa việc phát triển mô hình với hỗ trợ bản địa cho C++.

Bạn có thể mở rộng khả năng của PyTorch thông qua hệ sinh thái mạnh mẽ của các công cụ và thư viện dành cho phát triển trong lĩnh vực thị giác máy tính và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP).

Các tính năng tốt nhất của PyTorch

  • Dễ dàng chuyển đổi giữa chế độ eager và graph với TorchScript để tối ưu hóa chức năng và tốc độ trong sản xuất
  • Nhận hỗ trợ để đào tạo phân phối có thể mở rộng và tối ưu hóa hiệu suất trong cả cài đặt nghiên cứu và sản xuất
  • Tối ưu hóa tích hợp ứng dụng di động với quy trình làm việc toàn diện từ Python đến triển khai trên iOS và Android
  • Tăng cường triển khai mô hình với TorchServe. Công cụ này có tính năng phục vụ đa mô hình, ghi nhật ký, chỉ số và tạo/lập điểm cuối RESTful

Giới hạn của PyTorch

  • Các mô hình hiệu suất cao đòi hỏi sức mạnh tính toán lớn, điều này có thể là thách thức đối với các nhóm nhỏ không có GPU hoặc đám mây điện toán
  • Các đồ thị động mang lại sự linh hoạt, nhưng có thể làm giảm hiệu quả tối ưu hóa mô hình so với các khung đồ thị tĩnh

Giá cả của PyTorch

  • Miễn phí

Đánh giá và nhận xét về PyTorch

  • G2: 4.6/5 (20+ đánh giá)
  • Capterra: Không có sẵn

6. Apache Mahout

Apache Mahout
qua Apache Mahout

Apache Mahout là thư viện dành cho học máy có thể mở rộng trên các hệ thống luồng dữ liệu phân phối.

Được thiết kế ban đầu cho các ứng dụng học máy quy mô lớn trong hệ sinh thái Hadoop sử dụng MapReduce, Mahout đã chuyển sang hỗ trợ các hệ thống backend, như Apache Spark, H2O và Apache Flink, dưới mã 'Samsara'

Sự thay đổi này phản ánh khả năng thích ứng của Mahout với các dự án xử lý dữ liệu lớn và học máy hiện đại.

Với hướng dẫn sử dụng của Mahout, bạn có thể thu thập kiến thức và kỹ năng cần thiết để sử dụng công cụ này một cách hiệu quả trong tất cả các nỗ lực học máy của mình và khai thác dữ liệu lớn để nâng cao kết quả dự án.

Các tính năng tốt nhất của Apache Mahout

  • Sử dụng Hadoop và Spark để xử lý dữ liệu quy mô lớn một cách hiệu quả
  • Truy cập vào phạm vi rộng các thuật toán học máy để phân loại, phân cụm và đề xuất
  • Tích hợp mượt mà với các thành phần khác trong hệ sinh thái Hadoop, như HDFS và HBase
  • Triển khai thuật toán nhanh chóng và nâng cao năng suất với Scala DSL

Giới hạn của Apache Mahout

  • Có thể yêu cầu kiến thức về Máy ảo Java (JVM), vì đây chủ yếu là thư viện Java/Scala

Giá cả của Apache Mahout

  • Miễn phí

Đánh giá và nhận xét về Apache Mahout

  • G2: 4. 2/5 (Chưa đủ đánh giá)
  • Capterra: Không có sẵn

7. Vertex AI

Vertex AI
qua Vertex AI

Vertex AI, một phần của nền tảng Google Cloud, được thiết kế để tăng tốc độ phát triển, triển khai và mở rộng quy mô các mô hình học máy. Nó tích hợp các hệ thống AI tạo ra khác nhau, bao gồm hơn 100 mô hình cơ bản, để tạo điều kiện cho sự phát triển học máy trong các ngành công nghiệp khác nhau.

Với các tính năng như giải pháp AI Tìm kiếm và Cuộc hội thoại, Vertex AI nổi bật nhờ khả năng nhanh chóng xây dựng các ứng dụng tạo ra nội dung và tinh chỉnh các mô hình ML trên một nền tảng thống nhất. Nó phục vụ các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư học máy bằng cách cung cấp các công cụ để tự động hóa vòng đời ML, nâng cao năng suất và đổi mới trong các dự án liên quan đến AI.

Bạn cũng có thể tận dụng Vertex AI Pipelines để tự động hóa quy trình học máy, cho phép chuẩn bị dữ liệu, đào tạo mô hình và đánh giá mà không cần can thiệp thủ công.

Các tính năng tốt nhất của Vertex AI

  • Truy cập các công cụ để phát triển ứng dụng trí tuệ nhân tạo tạo sinh
  • Tích hợp với các khung công tác phổ biến như TensorFlow và PyTorch, đảm bảo tính linh hoạt và dễ sử dụng
  • Nhận hỗ trợ cho toàn bộ quy trình khoa học dữ liệu, từ chuẩn bị dữ liệu đến đánh giá mô hình, bằng cách sử dụng dữ liệu có cấu trúc
  • Đào tạo mô hình mà không cần bất kỳ mã nào với các công cụ học máy như mô hình được đào tạo sẵn và tùy chỉnh, cùng với các công cụ như AutoML

Giới hạn của Vertex AI

  • Cần có kiến thức kỹ thuật để sử dụng đầy đủ các tính năng nâng cao
  • Dựa trên hệ sinh thái Google Cloud, có thể gây ra những thách thức về tích hợp với các hệ thống bên ngoài hoặc nguồn dữ liệu chưa có trong cơ sở hạ tầng của Google

Giá dịch vụ Vertex AI

  • Giá tùy chỉnh

Đánh giá và nhận xét về Vertex AI

  • G2: 4.3/5 (230+ đánh giá)
  • Capterra: 4.5/5 (Chưa đủ đánh giá)

8. Keras

Keras.io
qua Keras.io

Keras là API học sâu giúp đơn giản hóa quá trình phát triển và triển khai các mô hình học máy.

Keras được thiết kế thân thiện với người dùng và linh hoạt, cho phép thử nghiệm dễ dàng và nhanh chóng với các mạng nơ-ron sâu.

Nó hoạt động trên các khung công tác phổ biến như TensorFlow, JAX và PyTorch, mang lại tính linh hoạt trên các nền tảng tính toán khác nhau.

Hơn nữa, nó giúp bạn tập trung vào các khía cạnh cốt lõi của vấn đề bằng cách giảm bớt gánh nặng nhận thức liên quan đến việc xây dựng các mô hình học sâu.

Keras nổi tiếng với sự đơn giản trong việc tạo/lập mô hình, giúp cả người mới bắt đầu và chuyên gia trong lĩnh vực học máy đều có thể sử dụng. Công cụ này được các tổ chức lớn như Google, Waymo và Hugging Face sử dụng cho nhiều ứng dụng khác nhau. Bạn có thể cân nhắc chọn công cụ này vì độ tin cậy và hiệu quả của nó. ​

Các tính năng tốt nhất của Keras

  • Tận hưởng quy trình học máy được tối ưu hóa từ xử lý dữ liệu đến triển khai với các tính năng như AutoML, hình ảnh máy ảo học sâu (VM) và bàn làm việc toàn diện
  • Nhận hỗ trợ đào tạo phân phối trên GPU và TPU, phù hợp với các dự án quy mô lớn
  • Xây dựng mô hình học sâu nhanh chóng với API cấp cao
  • Giảm tải nhận thức với giao diện đơn giản và nhất quán, giúp học sâu trở nên dễ tiếp cận hơn
  • Tùy chỉnh các mô hình để phù hợp với nhu cầu cụ thể với thiết kế mô-đun và có thể mở rộng

Giới hạn của Keras

  • Đối với các dự án nghiên cứu tiên tiến hoặc tùy chỉnh cao, Keras có thể không cung cấp khả năng kiểm soát cao như các khung công tác cấp thấp như TensorFlow hoặc PyTorch

Giá cả của Keras

  • Giá tùy chỉnh

Đánh giá và nhận xét về Keras

  • G2: 4.6/5 (60+ đánh giá)
  • Capterra: 4.6/5 (40+ đánh giá)

9. Altair RapidMiner

Altair RapidMiner
qua RapidMiner

Altair RapidMiner là nền tảng khoa học dữ liệu toàn diện, hỗ trợ quá trình ra quyết định dựa trên dữ liệu giữa các nhóm.

Được thiết kế độc đáo để đáp ứng phạm vi kỹ năng rộng, từ nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư đến nhà phân tích kinh doanh và giám đốc điều hành, Altair RapidMiner có thể tạo ra một môi trường thống nhất cho công việc hợp tác trong tổ chức của bạn.

Nền tảng này cung cấp trải nghiệm liền mạch, không cần mã và thân thiện với mã, cho phép bạn xây dựng đường ống dữ liệu và học máy, triển khai mô hình và chia sẻ thông tin chi tiết một cách hiệu quả.

Các tính năng tốt nhất của RapidMiner

  • Mở rộng quy mô hiệu quả từ máy tính để bàn đến máy chủ tại chỗ để đảm bảo triển khai đám mây đa người dùng an toàn
  • Chuyển đổi dữ liệu thô thành bộ dữ liệu sạch và chính xác một cách nhanh chóng
  • Tạo, đào tạo, đánh giá và triển khai các mô hình dự đoán và đề xuất bằng cách sử dụng các kỹ thuật học máy mới nhất
  • Phát hiện các bất thường, xu hướng và giá trị ngoại lệ trong dữ liệu thời gian thực để đưa ra quyết định nhanh chóng và chính xác

Giới hạn của RapidMiner

  • Mô hình giá theo cấp có thể là rào cản đối với các doanh nghiệp nhỏ hoặc người dùng cá nhân
  • Một số người dùng đã ghi chú rằng nền tảng này thiếu hỗ trợ cho tăng tốc GPU, điều này có thể là một nhược điểm đối với những người cần sức mạnh tính toán lớn cho các mô hình của họ

Giá cả của RapidMiner

  • Giá tùy chỉnh

Đánh giá và nhận xét về RapidMiner

  • G2: 4.6/5 (400+ đánh giá)
  • Capterra: 4.4/5 (20+ đánh giá)

10. Microsoft Azure Machine Learning

Microsoft Azure Machine Learning
qua Microsoft Azure Machine Learning

Microsoft Azure Machine Learning là dịch vụ AI cấp doanh nghiệp cho phép các nhà khoa học dữ liệu, nhà phát triển và kỹ sư của bạn xây dựng, triển khai và quản lý các mô hình học máy với sự tự tin cao hơn.

Nó cung cấp khả năng MLOps hàng đầu ngành, khả năng tương tác nguồn mở và bộ công cụ tích hợp đầy đủ.

Nền tảng này nổi bật nhờ sự chú trọng vào AI có trách nhiệm, cung cấp các công cụ đảm bảo tính công bằng, khả năng giải thích và bảo mật, đảm bảo các ứng dụng học máy được phát triển trong môi trường tin cậy.

Ngoài ra, nó còn hỗ trợ phát triển mô hình nhanh chóng với các công cụ và khung công tác khác nhau, như Scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, Keras, v.v., đảm bảo tính linh hoạt trong quá trình phát triển.

Không chỉ vậy, công cụ này còn cung cấp khả năng tương tác mã nguồn mở, cho phép tích hợp liền mạch với các khung Python phổ biến. Nhìn chung, đây là một nền tảng đa năng cho nhiều dự án học máy trong phạm vi rộng vì nó hỗ trợ sử dụng R và . NET.

Các tính năng tốt nhất của Microsoft Azure Machine Learning

  • Đảm bảo sự sẵn sàng và bảo mật cho doanh nghiệp bằng cách tích hợp với các dịch vụ đám mây Azure, bao gồm Azure Virtual Networks, Key Vault và Container Registry
  • Tích hợp với Azure Synapse Analytics, Azure Arc và phạm vi rộng các nền tảng
  • Truy cập học máy tự động (AutoML) để tự động hóa lựa chọn thuật toán và điều chỉnh siêu tham số

Giới hạn của Microsoft Azure Machine Learning

  • Các thách thức tích hợp với nguồn dữ liệu đôi khi có thể làm phức tạp quá trình tạo/lập mô hình
  • Đường cong học tập cho người dùng mới, đặc biệt là những người chưa quen thuộc với hệ sinh thái Azure

Giá dịch vụ Microsoft Azure Machine Learning

  • Giá tùy chỉnh

Đánh giá và nhận xét về Microsoft Azure Machine Learning

  • G2: 4.2/5 (70+ đánh giá)
  • Capterra: 4.5/5 (30+ đánh giá)

Lựa chọn công cụ học máy tốt nhất cho đào tạo mô hình

Như bạn đã nhận thấy, không có công cụ nào có thể giải quyết mọi trường hợp kinh doanh hoặc thách thức học máy. Ngay cả khi không có công cụ nào phù hợp hoàn hảo với nhu cầu của bạn, kết hợp chúng có thể là phương pháp lý tưởng vì hầu hết chúng đều tương thích với nhau.

Hãy dùng thử ClickUp — một công cụ quản lý công việc và hợp tác dự án đa năng. Sử dụng ClickUp cùng với các công cụ học máy và AI của bạn, bạn có thể tổ chức dữ liệu, phân tích và tóm tắt dữ liệu, đồng thời hợp lý hóa quá trình ra quyết định.

Đăng ký ClickUp miễn phí ngay hôm nay!

ClickUp Logo

Một ứng dụng thay thế tất cả