Azure AI Tutorial 2 - Giới thiệu Azure Machine Learning

Azure AI Tutorial 2 - Giới thiệu Azure Machine Learning

Machine Learning hay còn gọi là máy học, là một trong những core nền tảng của AI. Chúng ta sẽ dạy cho máy tính một số kiến thức và xây dựng nó thành model (Anh em trong ngành thường nghe từ "train") . Từ model này máy tính có thể dự toán được các giá trị chưa biết.

Dạy cho máy tính như thế nào?

Câu trả lời là dựa trên data + thuật toán.

Có rất nhiều loại model khác nhau, phục vụ từng mục đích khác nhau, nhưng thông thường thì nó sẽ được chia thành 3 dạng dự đoán chính là : Regression (Hồi quy), Classification (Phân loại) , Clustering (phân cụm)

Regression : Hệ thống AI trả về kết quả là các SỐ LIỆU (label) dựa trên các feature. Ví dụ dự đoán giá nhà đất của thành phố: sẽ dựa vào các yếu tố như diện tích, số phòng ngủ, vị trí cách trung tâm, từ đó sẽ trả về kết quả giá nhà sẽ như thế nào. Tổng quát hóa thì y = f(x) . Hàm f(x) sẽ là model của chúng ta. Và regression là một dạng học có giám sát (supervised learning)

Classification : Tương tự như regression, classification của là một dạng học có giám sát nhưng kết quả trả về ở đây có dạng là 0 or 1. Ví dụ các bài toán quên thuộc như nhận diện đối tượng có khả năng vay hay không, nhận diện có đeo khẩu trang hay không…

Clustering: Đây là một dạng học không giám sát unsupervised learning. Chúng trả về kết quả dựa trên dữ liệu thành các nhóm với nhau dựa trên yếu tố tương đồng. Ví dụ: Phân nhóm các loại hoa dựa trên các yếu tố tương đồng

Azure Machine Learning là gì?

Azure Machine Learning một dịch vụ đám mây cho phép chúng ta có thể khởi tạo, quản lý, triển khai các model machine learning. Azure machine learning cung cấp các dịch vụ chính như:

  • Automated machine learning : Tạo nhanh các model từ dữ liệu.
  • Azure Machine Learning designer: Một nền tảng low-code giúp trực quan hóa giao diện khi khởi tạo model
  • Lưu trữ và xử lý dữ liệu: Nơi lưu trữ và xử lý dự liệu đám mây một cách thuận tiện có thể scale dễ dàng (Tương tự như google colad- Azure marchine learning workspace cho phép chúng ta có thể lưu trữ, tạo máy ảo, thuê máy để train các model. Máy mạnh hay yếu tùy thuộc vào số tiền bạn thuê)
  • Notebook & Pipelines: Nơi mà các Data Scientist, Software Engineers, có thể viết code, train, deploy và quản lý các tasks


Ví dụ : Pipiline của 1 dự án Machine Learning

Cùng nhau thực hành nhé

- Note: Ở bước thuê máy để compute lưu ý option CPU, GPU và giá tiền nhé.

  • Tạo Machine Leaning workspace trên Azure

  • Điền thông tin Machine Learning

  • Launch ML studio

  • Tạo thử notebook

  • Thuê máy tính để xử lý (Các bạn nhớ chú ý CPU hay GPU và giá tiền thuê nhé)

Chờ đợi vài phút để tạo máy tính.. Sau đó chúng ta có thể Run NoteBook .

Từ giờ các bạn đã có 1 workspace online. Có thể code bất kỳ đâu, bất cứ lúc nào

Các bạn có thể vọc thêm để tạo Automated ML , Designer, Pipline ...