Trong những năm gần đây, Machine Learning ngày càng được ứng dụng rộng rãi trong sản xuất, kinh doanh và phân tích dữ liệu. Tuy nhiên, việc xây dựng một mô hình dự đoán trước đây thường đòi hỏi người dùng phải có kiến thức về lập trình, lựa chọn thuật toán, kiểm thử và tối ưu mô hình.
Sự phát triển của Low-code Machine Learning và AutoML đang giúp quá trình này trở nên đơn giản hơn. Người dùng có thể xây dựng và so sánh nhiều mô hình mà không cần thực hiện quá nhiều thao tác lập trình.
Vậy AutoML là gì, AutoML hoạt động như thế nào và đâu là những công việc mà con người vẫn cần đảm nhiệm?
Low-code Machine Learning và AutoML là gì?
Low-code Machine Learning là phương pháp giúp người dùng xây dựng mô hình Machine Learning với ít hoặc không cần viết mã lập trình. Thay vì phải tự thiết lập từng bước, người dùng có thể thực hiện phần lớn quy trình thông qua giao diện trực quan.
AutoML (Automated Machine Learning) đi xa hơn khi tự động hóa nhiều bước trong quá trình xây dựng mô hình, chẳng hạn như thử nghiệm các thuật toán khác nhau, đánh giá hiệu suất và xác định mô hình phù hợp.
Điều này đặc biệt hữu ích với những người cần sử dụng Machine Learning để phân tích dữ liệu nhưng không chuyên sâu về lập trình hoặc khoa học dữ liệu.
Tuy nhiên, AutoML chủ yếu giúp rút ngắn quá trình xây dựng và lựa chọn mô hình. Những công việc liên quan đến chất lượng dữ liệu, kiến thức chuyên môn và việc đưa mô hình vào hoạt động thực tế vẫn cần được kiểm soát.
AutoML hoạt động như thế nào với Minitab?
Với Minitab Predictive Analytics Module, người dùng có thể sử dụng tính năng Discover Best Model để xây dựng và so sánh nhiều mô hình Machine Learning.
Thay vì phải thử từng thuật toán một cách thủ công, AutoML có thể hỗ trợ đánh giá nhiều phương pháp và giúp người dùng nhanh chóng xác định mô hình có hiệu suất phù hợp.
Tự động so sánh nhiều mô hình Machine Learning
Trong trường hợp cần dự đoán một kết quả nhị phân, chẳng hạn như sản phẩm đạt hoặc không đạt, Minitab có thể sử dụng nhiều phương pháp khác nhau để xây dựng mô hình.
Một số phương pháp có thể được sử dụng gồm:
- Logistic Regression
- CART®
- TreeNet® Classification
- Random Forests® Classification
Các mô hình được đánh giá dựa trên những chỉ số phù hợp, chẳng hạn như AUC và độ chính xác. Người dùng cũng có thể sử dụng đường cong ROC để đánh giá khả năng phân loại của mô hình.
Nhờ đó, quá trình lựa chọn mô hình không còn phụ thuộc hoàn toàn vào việc thử nghiệm thủ công từng thuật toán.
Từ dữ liệu sản xuất đến mô hình dự đoán
Hãy xem xét một ví dụ trong môi trường sản xuất.
Doanh nghiệp có thể thu thập dữ liệu về:
- Nguyên vật liệu
- Nhà cung cấp
- Thiết lập thiết bị
- Nhiệt độ
- Áp suất
- Độ ẩm
- Kết quả kiểm tra sản phẩm
Từ những dữ liệu này, Machine Learning có thể được sử dụng để tìm ra các mối quan hệ giữa điều kiện sản xuất và kết quả kiểm tra.
AutoML giúp thử nghiệm nhiều mô hình khác nhau và xác định mô hình có hiệu suất phù hợp với dữ liệu.
AutoML giúp tìm mô hình phù hợp nhanh hơn
Một trong những lợi ích quan trọng của AutoML là giảm thời gian dành cho việc thử nghiệm các thuật toán.
Thay vì phải tự xây dựng từng mô hình, người dùng có thể để hệ thống thực hiện nhiều thử nghiệm và so sánh kết quả. Điều này giúp rút ngắn đáng kể giai đoạn xây dựng mô hình, đặc biệt khi có nhiều thuật toán cần đánh giá.
Tuy nhiên, mô hình có hiệu suất tốt nhất về mặt thống kê chưa chắc đã là mô hình phù hợp nhất để ứng dụng trong thực tế.
AutoML không thay thế việc kiểm chứng mô hình
Một mô hình Machine Learning có thể cho kết quả tốt trên dữ liệu hiện có nhưng vẫn cần được xem xét trong bối cảnh thực tế.
Ví dụ, một biến có thể có mối tương quan mạnh với kết quả dự đoán nhưng lại không phải nguyên nhân thực sự. Một số biến khác có thể khó đo lường, chỉ xuất hiện ở giai đoạn cuối của quy trình hoặc không thể thu thập ổn định trong quá trình vận hành.
Vì vậy, kiến thức chuyên môn của người dùng vẫn đóng vai trò quan trọng trong việc xác định biến nào có ý nghĩa và liệu kết quả của mô hình có phù hợp với thực tế hay không.
Vì sao xây dựng mô hình nhanh hơn chưa chắc giúp triển khai mô hình nhanh hơn?
AutoML có thể giúp doanh nghiệp xây dựng mô hình nhanh hơn. Tuy nhiên, xây dựng mô hình chỉ là một phần trong toàn bộ quá trình đưa Machine Learning vào sử dụng.
Một báo cáo của G2 có tiêu đề State of Low-Code Machine Learning in 2026: Why Deployment Takes 4.5 Months dựa trên hơn 3.400 đánh giá đã được xác minh cho thấy thời gian triển khai Machine Learning trung bình có thể lên tới khoảng 4,5 tháng. Đối với doanh nghiệp lớn, con số này được báo cáo ở mức khoảng 5,47 tháng.
Điều này cho thấy khoảng cách giữa việc xây dựng một mô hình và đưa mô hình vào vận hành thực tế có thể rất lớn.
AutoML giúp rút ngắn thời gian xây dựng mô hình
Tự động hóa có thể giảm đáng kể thời gian dành cho việc lựa chọn và đánh giá mô hình.
Theo nghiên cứu được đề cập trong báo cáo, Minitab và hai nhà cung cấp khác cho biết AutoML có thể giúp giảm thời gian triển khai hơn 75%.
Tuy nhiên, số liệu ở cấp độ toàn bộ danh mục Low-code Machine Learning của G2 không cho thấy mức giảm tương tự.
Sự khác biệt này có thể xuất phát từ cách các bên đo lường thời gian triển khai. Việc rút ngắn thời gian xây dựng mô hình không đồng nghĩa với việc toàn bộ quy trình triển khai cũng giảm tương ứng.
Những yếu tố khiến triển khai Machine Learning mất nhiều thời gian
Theo các nhà cung cấp được đề cập trong nghiên cứu, những nguyên nhân phổ biến khiến quá trình triển khai kéo dài bao gồm:
- Dữ liệu chưa sẵn sàng
- Khó tích hợp với hệ thống hiện có
- Quy trình vận hành chưa được chuẩn hóa
- Yêu cầu quản trị và phân quyền
- Khó khăn trong việc giám sát mô hình sau khi triển khai
Do đó, doanh nghiệp không thể chỉ tập trung vào việc lựa chọn thuật toán tốt nhất.
Một mô hình dù có độ chính xác cao vẫn chưa tạo ra giá trị nếu không thể kết nối với hệ thống đang được sử dụng hoặc không được theo dõi sau khi đưa vào vận hành.
Vì sao số liệu về thời gian triển khai có thể khác nhau?
Thời gian triển khai Machine Learning phụ thuộc vào nhiều yếu tố khác nhau.
Một doanh nghiệp có hệ thống dữ liệu được chuẩn hóa và hạ tầng sẵn sàng có thể triển khai nhanh hơn đáng kể so với một tổ chức phải xây dựng lại quy trình dữ liệu từ đầu.
Vì vậy, cần phân biệt giữa thời gian xây dựng mô hình và thời gian triển khai mô hình.
AutoML chủ yếu tác động mạnh đến giai đoạn xây dựng, thử nghiệm và lựa chọn mô hình. Các bước còn lại vẫn cần nguồn lực và quy trình phù hợp.
Xây dựng mô hình chỉ là một phần của quá trình triển khai
Để một mô hình Machine Learning tạo ra giá trị thực tế, doanh nghiệp thường phải đi qua nhiều bước:
Dữ liệu → Xây dựng mô hình → Kiểm chứng → Tích hợp → Triển khai → Giám sát → Cập nhật
AutoML có thể hỗ trợ mạnh ở giai đoạn xây dựng và lựa chọn mô hình, nhưng không thể tự động giải quyết tất cả những vấn đề phát sinh ở các bước còn lại.
Quy mô doanh nghiệp ảnh hưởng đến thời gian triển khai
Đối với doanh nghiệp lớn, việc triển khai Machine Learning thường phức tạp hơn do liên quan đến nhiều hệ thống, bộ phận và yêu cầu quản trị.
Một mô hình được xây dựng nhanh vẫn có thể mất nhiều thời gian để được phê duyệt, tích hợp vào hệ thống hoặc đưa vào quy trình vận hành chính thức.
Do đó, khi đánh giá hiệu quả của AutoML, doanh nghiệp cần xem xét toàn bộ vòng đời của mô hình, thay vì chỉ nhìn vào thời gian tạo ra mô hình đầu tiên.
Những trách nhiệm mà AutoML không thể thay thế
AutoML giúp tự động hóa nhiều công việc kỹ thuật, nhưng không loại bỏ vai trò của con người trong quá trình sử dụng Machine Learning.
Đảm bảo dữ liệu sẵn sàng cho Machine Learning
Chất lượng mô hình phụ thuộc rất lớn vào chất lượng dữ liệu.
Doanh nghiệp vẫn cần xác định dữ liệu nào cần sử dụng, dữ liệu có đầy đủ hay không, có sai lệch hay thiếu dữ liệu hay không và dữ liệu có phù hợp với mục tiêu phân tích hay không.
AutoML không thể thay thế hoàn toàn quá trình đánh giá mức độ phù hợp của dữ liệu với bài toán thực tế.
Kiểm chứng mô hình bằng kiến thức chuyên môn
Kết quả thống kê cần được đặt trong bối cảnh của lĩnh vực đang phân tích.
Chuyên gia trong ngành có thể nhận biết những yếu tố mà thuật toán không thể tự hiểu, chẳng hạn như một biến khó đo lường, một điều kiện sản xuất bất thường hoặc một mối tương quan không phản ánh quan hệ nhân quả.
Vì vậy, chuyên môn lĩnh vực và Machine Learning cần được sử dụng cùng nhau.
Tích hợp mô hình vào hệ thống vận hành
Sau khi lựa chọn được mô hình, doanh nghiệp vẫn cần đưa mô hình vào môi trường thực tế.
Điều này có thể liên quan đến:
- Kết nối với nguồn dữ liệu
- Tích hợp với hệ thống hiện có
- Thiết lập quyền truy cập
- Xây dựng quy trình sử dụng kết quả dự đoán
- Đảm bảo mô hình hoạt động ổn định
Đây là những bước mà việc tự động hóa xây dựng mô hình không thể giải quyết hoàn toàn.
Quản lý và giám sát vòng đời mô hình
Hiệu suất của một mô hình có thể thay đổi theo thời gian khi dữ liệu hoặc điều kiện vận hành thay đổi.
Do đó, doanh nghiệp cần theo dõi hiệu suất, phát hiện hiện tượng model drift, đánh giá độ ổn định và xác định thời điểm cần cập nhật hoặc xây dựng lại mô hình.
Minitab Model Ops hỗ trợ quá trình này thông qua các chức năng liên quan đến triển khai, theo dõi hiệu suất, đánh giá drift và độ ổn định, kiểm soát quyền truy cập và quản trị mô hình.
Xác định trách nhiệm trước khi triển khai mô hình
Một mô hình Machine Learning được đưa vào vận hành cần có quy trình quản lý rõ ràng.
Doanh nghiệp cần xác định ai chịu trách nhiệm về dữ liệu, ai kiểm tra mô hình, ai theo dõi hiệu suất và khi nào cần đánh giá hoặc cập nhật mô hình.
Đây là yếu tố đặc biệt quan trọng khi Machine Learning được sử dụng trong các quy trình có ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng, sản xuất hoặc hoạt động kinh doanh.
Tự động hóa và chuyên môn cần được kết hợp
AutoML đang thay đổi cách doanh nghiệp xây dựng mô hình Machine Learning. Thay vì dành nhiều thời gian cho việc thử nghiệm thủ công từng thuật toán, người dùng có thể nhanh chóng đánh giá nhiều phương pháp và xác định những mô hình có tiềm năng.
Khi được kết hợp với kiến thức chuyên môn và một quy trình quản lý phù hợp, AutoML có thể giúp doanh nghiệp đưa Machine Learning vào phân tích dữ liệu nhanh hơn, đồng thời duy trì khả năng kiểm soát và quản trị mô hình trong thực tế.
