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.

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 Manager và AI 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 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 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.

Tải xuống mẫu này

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

Giới hạn của ClickUp

Giá ClickUp

Xếp hạng và đánh giá ClickUp

2. 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

Giới hạn của Amazon SageMaker

Giá dịch vụ Amazon SageMaker

Đánh giá và nhận xét về Amazon SageMaker

3. 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

Giới hạn của BigML

Giá cả của BigML

Đánh giá và nhận xét từ BigML

4. 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

Giới hạn của TensorFlow

Giá của TensorFlow

Đánh giá và nhận xét về TensorFlow

5. 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

Giới hạn của PyTorch

Giá cả của PyTorch

Đánh giá và nhận xét về PyTorch

6. 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

Giới hạn của Apache Mahout

Giá cả của Apache Mahout

Đánh giá và nhận xét về Apache Mahout

7. 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

Giới hạn của Vertex AI

Giá dịch vụ Vertex AI

Đánh giá và nhận xét về Vertex AI

8. Keras

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

Giới hạn của Keras

Giá cả của Keras

Đánh giá và nhận xét về Keras

9. Altair 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

Giới hạn của RapidMiner

Giá cả của RapidMiner

Đánh giá và nhận xét về RapidMiner

10. 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

Giới hạn của Microsoft Azure Machine Learning

Giá dịch vụ Microsoft Azure Machine Learning

Đánh giá và nhận xét về Microsoft Azure Machine Learning

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!