- vừa được xem lúc

Machine Learning Lifecycle: Từ thu thập dữ liệu đến triển khai

0 0 3

Người đăng: Sushi Sashimi

Theo Viblo Asia

1. Giới thiệu

Machine Learning (ML) không chỉ là xây dựng một mô hình, mà còn là một quy trình gồm nhiều bước từ thu thập dữ liệu, xử lý, huấn luyện mô hình đến triển khai và giám sát. Machine Learning Lifecycle giúp chúng ta hiểu rõ các giai đoạn cần thiết để đưa một mô hình ML vào ứng dụng thực tế một cách hiệu quả.

Ví dụ thực tế

Giả sử bạn đang xây dựng một hệ thống nhận diện biển số xe để tự động kiểm soát bãi đỗ xe. Bạn sẽ cần:

  • Thu thập dữ liệu hình ảnh biển số từ camera.
  • Xử lý hình ảnh để làm sạch dữ liệu.
  • Huấn luyện mô hình để nhận diện số trên biển xe.
  • Triển khai mô hình vào hệ thống.
  • Giám sát và cập nhật mô hình theo thời gian.

Một ví dụ khác là phát hiện gian lận giao dịch thẻ tín dụng:

  • Thu thập dữ liệu giao dịch từ ngân hàng.
  • Xử lý dữ liệu để loại bỏ giá trị bất thường.
  • Huấn luyện mô hình để phân loại giao dịch gian lận.
  • Triển khai mô hình vào hệ thống ngân hàng.
  • Giám sát và cập nhật mô hình khi hành vi gian lận thay đổi.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ đi qua từng bước của vòng đời ML và cách thực hiện chúng một cách hiệu quả.


2. Các giai đoạn trong Machine Learning Lifecycle

2.1. Thu thập dữ liệu (Data Ingestion)

Dữ liệu là yếu tố quan trọng nhất của bất kỳ dự án ML nào. Chất lượng dữ liệu ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất mô hình.

Các công cụ sử dụng:

  • Web Scraping: BeautifulSoup, Scrapy
  • API & Streaming: Apache Kafka, AWS Kinesis
  • Cơ sở dữ liệu: PostgreSQL, MongoDB
  • Dữ liệu mở: Kaggle, Google Dataset Search

Ví dụ thực tế

  • Nhận diện biển số xe: Thu thập hình ảnh biển số từ camera giao thông.
  • Phát hiện gian lận giao dịch: Thu thập dữ liệu giao dịch ngân hàng, bao gồm số tiền, vị trí giao dịch, thời gian giao dịch.

2.2. Xử lý và làm sạch dữ liệu (Data Preprocessing & Cleaning)

Dữ liệu thu thập thường có lỗi, nhiễu hoặc thiếu thông tin. Việc tiền xử lý giúp cải thiện chất lượng dữ liệu đầu vào.

Các công cụ sử dụng:

  • Xử lý dữ liệu: Pandas, NumPy
  • Làm sạch dữ liệu: OpenRefine, Dask
  • Chuẩn hóa & Biến đổi: Scikit-learn, TensorFlow Transform

Ví dụ thực tế

  • Nhận diện biển số xe: Loại bỏ ảnh bị mờ hoặc có biển số không rõ ràng.
  • Phát hiện gian lận giao dịch: Chuẩn hóa số tiền giao dịch, loại bỏ giao dịch trùng lặp.

2.3. Huấn luyện mô hình (Model Training)

Sau khi có dữ liệu sạch, bước tiếp theo là chọn thuật toán ML phù hợp và huấn luyện mô hình.

Các công cụ sử dụng:

  • Học có giám sát: Scikit-learn, XGBoost, TensorFlow, PyTorch
  • Học không giám sát: K-Means, PCA
  • Học tăng cường: OpenAI Gym, Stable Baselines3

Ví dụ thực tế

  • Nhận diện biển số xe: Huấn luyện CNN để nhận diện số trên biển số.
  • Phát hiện gian lận giao dịch: Huấn luyện mô hình Random Forest hoặc XGBoost để phân loại giao dịch hợp lệ và gian lận.

2.4. Đánh giá mô hình (Model Evaluation)

Trước khi triển khai, cần kiểm tra hiệu suất mô hình bằng các chỉ số đánh giá.

Các công cụ sử dụng:

  • Đánh giá mô hình: Scikit-learn Metrics, TensorBoard
  • Phân tích lỗi: SHAP, LIME

Ví dụ thực tế

  • Nhận diện biển số xe: Kiểm tra độ chính xác nhận diện biển số so với dữ liệu thực tế.
  • Phát hiện gian lận giao dịch: Đánh giá Recall cao để giảm thiểu bỏ sót giao dịch gian lận.

2.5. Triển khai mô hình (Model Deployment)

Mô hình sau khi huấn luyện cần được triển khai để phục vụ người dùng.

Các công cụ sử dụng:

  • Tạo API: Flask, FastAPI
  • Đóng gói mô hình: Docker
  • Triển khai trên Cloud: AWS SageMaker, GCP AI Platform, Kubernetes

Ví dụ thực tế

  • Nhận diện biển số xe: Triển khai API nhận diện biển số bằng FastAPI.
  • Phát hiện gian lận giao dịch: Tích hợp mô hình vào hệ thống ngân hàng để kiểm tra giao dịch theo thời gian thực.

2.6. Giám sát và cải thiện mô hình (Model Monitoring & Maintenance)

Sau khi triển khai, cần giám sát mô hình để phát hiện lỗi và cải thiện chất lượng.

Các công cụ sử dụng:

  • Giám sát mô hình: MLflow, Prometheus, Grafana
  • Phát hiện model drift: Evidently AI, WhyLabs
  • Cập nhật mô hình: Kubeflow, Airflow

Ví dụ thực tế

  • Nhận diện biển số xe: Cập nhật mô hình khi có biển số kiểu mới.
  • Phát hiện gian lận giao dịch: Điều chỉnh mô hình theo xu hướng gian lận mới xuất hiện.

3. Kết luận

  • Machine Learning Lifecycle là một quy trình gồm nhiều bước quan trọng từ thu thập dữ liệu đến triển khai và giám sát mô hình.
  • Mỗi giai đoạn đều cần được thực hiện cẩn thận để đảm bảo mô hình hoạt động chính xác và hiệu quả.
  • Trong bài tiếp theo, chúng ta sẽ đi sâu vào tổng quan các công cụ MLOps: MLflow, Kubeflow, DVC, TFX, giúp tự động hóa và nâng cao hiệu suất triển khai ML!

4. Nguồn tham khảo

  1. Aurélien Géron - Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow
  2. Andrew Ng - Machine Learning Specialization (Coursera)
  3. Google Cloud - MLOps: Continuous delivery and automation pipelines in machine learning
  4. O'Reilly - Practical MLOps

Bạn có câu hỏi hoặc muốn tìm hiểu thêm về chủ đề này? Hãy để lại bình luận bên dưới!

Bình luận

Bài viết tương tự

- vừa được xem lúc

Hành trình AI của một sinh viên tồi

Mình ngồi gõ những dòng này vào lúc 2h sáng (chính xác là 2h 2 phút), quả là một đêm khó ngủ. Có lẽ vì lúc chiều đã uống cốc nâu đá mà giờ mắt mình tỉnh như sáo, cũng có thể là vì những trăn trở về lý thuyết chồng chất ánh xạ mình đọc ban sáng khiến không tài nào chợp mắt được hoặc cũng có thể do mì

0 0 149

- vừa được xem lúc

[Deep Learning] Key Information Extraction from document using Graph Convolution Network - Bài toán trích rút thông tin từ hóa đơn với Graph Convolution Network

Các nội dung sẽ được đề cập trong bài blog lần này. . Tổng quan về GNN, GCN. Bài toán Key Information Extraction, trích rút thông tin trong văn bản từ ảnh.

0 0 223

- vừa được xem lúc

Tìm hiểu về YOLO trong bài toán real-time object detection

1.Yolo là gì. . Họ các mô hình RCNN ( Region-Based Convolutional Neural Networks) để giải quyết các bài toán về định vị và nhận diện vật thể.

0 0 285

- vừa được xem lúc

Encoding categorical features in Machine learning

Khi tiếp cận với một bài toán machine learning, khả năng cao là chúng ta sẽ phải đối mặt với dữ liệu dạng phân loại (categorical data). Khác với các dữ liệu dạng số, máy tính sẽ không thể hiểu và làm việc trực tiếp với categorical variable.

0 0 260

- vừa được xem lúc

TF Lite with Android Mobile

Như các bạn đã biết việc đưa ứng dụng đến với người sử dụng thực tế là một thành công lớn trong Machine Learning.Việc làm AI nó không chỉ dừng lại ở mức nghiên cứu, tìm ra giải pháp, chứng minh một giải pháp mới,... mà quan trọng là đưa được những nghiên cứu đó vào ứng dụng thực tế, được sử dụng để

0 0 73

- vừa được xem lúc

Xây dựng hệ thống Real-time Multi-person Tracking với YOLOv3 và DeepSORT

Trong bài này chúng ta sẽ xây dựng một hệ thống sử dụng YOLOv3 kết hợp với DeepSORT để tracking được các đối tượng trên camera, YOLO là một thuật toán deep learning ra đời vào tháng 5 năm 2016 và nó nhanh chóng trở nên phổ biến vì nó quá nhanh so với thuật toán deep learning trước đó, sử dụng YOLO t

0 0 317