Tự động hoá: Tương lai của Khoa học dữ liệu và Máy học

Trong thời đại chuyển đổi kỹ thuật số, phân tích các dự đoán và chỉ định là chìa khoá cho sự thành công của doanh nghiệp. Do đó, các tổ chức đang cố gắng trích xuất nhiều loại thông tin chi tiết khác nhau từ dữ liệu, cụ thể là Big Data.

Để hoàn thành nhiệm vụ khai thác giá trị từ Big Data, các nhà khoa học dữ liệu với trình độ kiến thức cấp chuyên gia trong lĩnh vực AI và máy học (ML) đang có nhu cầu rất lớn. Tuy nhiên, số chuyên gia đạt trình độ cao này lại rất tốn kém và cực kì hiếm.

Đây chính là lúc mà tự động hoá đóng vai trò quan trọng. Máy học tự động hoá (AutoML) có thể giúp chúng ta hoàn thành những công việc thường ngày và phức tạp một cách hiệu quả hơn. Máy học tự động hoá có thể thực hiện hầu hết các tác vụ từng được thực hiện bởi các nhà khoa học dữ liệu tài năng.

Từ đó, các tổ chức có thể sử dụng các nhà khoa học dữ liệu này cho các công việc sáng tạo hơn, những công việc mà bắt buộc phải sử dụng trí thông minh của con người. Các công cụ máy học tự động hoá không phải là để thay thế hoàn toàn các nhà khoa học dữ liệu, mà để giảm tải các công việc thường ngày cho họ.

Trong bài viết này, chúng ta cũng tìm hiểu về tác động của tự động hoá trong lĩnh vực AI và ML.

Tự động hoá trong vòng đời của khoa học dữ liệu (AI)

Tự động hóa trong lĩnh vực khoa học dữ liệu và máy học đang phát triển liên tục. Vòng đời của khoa học dữ liệu bao gồm một loạt các nhiệm vụ, trong đó máy học là một phần của toàn bộ quy trình. Tự động hóa đã được thực hiện ở các giai đoạn khác nhau của quá trình xây dựng giải pháp AI. Các nhà khoa học dữ liệu có trách nhiệm hoàn thành tất cả các nhiệm vụ trong vòng đời để xây dựng mô hình AI.

Hãy cùng khám phá các lĩnh vực mà tự động hóa đã được thực hiện trong quá trình phát triển AI.

• Làm sạch dữ liệu: Để xây bất cứ một giải pháp AI nào, việc đầu tiên là thu thập các dữ liệu có liên quan. Những dữ liệu này có thể lấy từ các nguồn khác nhau. Nhiệm vụ căn bản của nhà khoa học dữ liệu là làm sạch và chuẩn bị dữ liệu. Phần làm sạch bao gồm định dạng, loại bỏ lỗi và chuẩn bị dữ liệu khi cần thiết. Các công cụ làm sạch được sử dụng để tự động hóa một phần quy trình.
• Trực quan hoá dữ liệu: Đây là một bước rất quan trọng trong vòng đời khoa học dữ liệu. Ở bước này, dữ liệu được trực quan hoá bằng các đồ thị, biểu đồ và các thành phần trực quan khác. Công cụ trực quan hoá được sử dụng để tự động hóa quá trình tạo các thành phần. Bước này cũng được tự động hóa một phần, vì phần phân tích vẫn do các nhà khoa học dữ liệu thực hiện.
• Xây dựng mô hình: Phần xây dựng mô hình này có thể được tự động hoàn toàn. Công cụ AutoML rất hữu ích để xác nhận, điều chỉnh và chọn mô hình tối ưu nhất. Các mô hình này có hiệu quả cao và tạo ra đầu ra chính xác. 
• Giám sát liên tục: Tất cả các mô hình AI cần liên tục được giám sát và bảo trì sau khi triển khai. Hoạt động bảo trì định kì này là bắt buộc để bảm bảo độ chính xác của mô hình. Một quy trình đào tạo lại thích hợp cũng được thiết lập để duy trì và cải thiện độ chính xác của kết quả đầu ra. Ở đây, các công cụ tự động cũng được sử dụng để thực hiện các công việc thường ngày. Mặc dù vậy, con người cũng được giữ trong vòng lặp để can thiệp khi cần thiết.

Trong quá trình này, chúng ta có thể thấy rằng một số bước được tự động hóa một phần vì cần có trí thông minh của con người. Tự động hóa hầu hết được sử dụng để hoàn thành các công việc tốn thời gian và lặp đi lặp lại.

Máy học tự động (Automation Machine Learning – AutoML)

• Máy học tự động là gì?

AutoML là một thuật ngữ được sử dụng để định nghĩa một tập hợp các công cụ và thư viện. Các công cụ và thư viện này được sử dụng để tự động hóa quá trình lựa chọn mô hình. AutoML được chấp nhận rộng rãi bởi các tổ chức muốn có được kết quả tốt nhất có thể từ một bộ dữ liệu nhất định. Vì vậy, AutoML hiện là một phần không thể thiếu của bất kỳ dự án khoa học dữ liệu nào.

• Mục tiêu của AutoML

Mục đích chung của bất kỳ quá trình tự động hóa nào là hoàn thành các công việc lặp đi lặp lại một cách nhanh chóng và hiệu quả, đồng thời tạo ra kết quả tốt. Mục tiêu của AutoML cũng tương tự. Các công cụ / nền tảng AutoML được sử dụng để rút ngắn vòng đời của quá trình lựa chọn mô hình khoa học dữ liệu. Nó tạo ra mô hình tốt nhất trong số một tập dữ liệu nhất định.

• Các công cụ và thư viện của AutoML

Trong miền AutoML, có sẵn rất nhiều công cụ, thư viện và nền tảng. Một số công cụ phổ biến nhất là AutoKeras, Auto-WEKA và Auto-sklearn. Các nền tảng đám mây khác nhau cũng có sẵn để quản lý toàn bộ vòng đời AutoML. Một số nền tảng đám mây phổ biến là Azure ML, Amazon ML, GCP và IBM Watson. Các nền tảng đám mây này còn được gọi là máy học như một dịch vụ (Machine Learning as a Service – MLaaS)

Liệu AutoML có ảnh hưởng đến công việc của các nhà khoa học dữ liệu?

Câu trả lời chắc chắn là Không. AutoML không được tạo ra để thay thế các công việc của nhà khoa học dữ liệu. Để trả lời điều này, chúng ta cần hiểu về đường ống học máy một chút. Quá trình học máy chủ yếu bao gồm bốn giai đoạn:

• Thu thập dữ liệu.
• Chuẩn bị dữ liệu.
• Làm mẫu.
• Triển khai.

AutoML được sử dụng để tự động hóa một số tác vụ trong đường ống ML, những tác vụ này tốn thời gian và có tính chất lặp đi lặp lại. Hãy cùng khám phá những phần cụ thể nào được tự động hóa.

Giai đoạn đầu tiên được tự động hóa là phần chuẩn bị dữ liệu của quy trình. Việc chuẩn bị dữ liệu mất rất nhiều thời gian và có thể lặp đi lặp lại về bản chất. Các khuôn khổ AutoML giúp làm sạch, định dạng và xử lý dữ liệu.

Giai đoạn thứ hai được tự động hóa là giai đoạn mô hình hóa. Hầu hết các công cụ AutoML chỉ được sử dụng trong giai đoạn mô hình hóa. Mỗi mô hình trong một đường ống ML có một bộ siêu tham số riêng của nó. AutoML thực hiện việc điều chỉnh hiệu suất liên quan và trả về mô hình tốt nhất với bộ thông số phù hợp nhất.

Từ cái nhìn sâu sắc này, chúng ta có thể kết luận rằng AutoML sẽ không thay thế các công việc của nhà khoa học dữ liệu. Thay vào đó, nó ở đó để giúp họ tăng tốc một số phần của quá trình ML. Vì vậy, các nhà khoa học dữ liệu có thể tập trung vào các nhiệm vụ có giá trị cao và điều chỉnh bộ kỹ năng của họ cho phù hợp.

Tự động hoá quy trình bằng robot (RPA) là gì?

Tự động hoá quy trình bằng robot (RPA) là một lĩnh vực rất thú vị trong bối cảnh tự động hóa. RPA có thể được định nghĩa là sự triển khai của công nghệ phần mềm, dựa trên logic nghiệp vụ và đầu vào dữ liệu để tự động hóa các tác vụ khối lượng lớn lặp đi lặp lại. RPA có thể được sử dụng cho cả các tác vụ đơn giản và phức tạp. Các robot này (RPA) nên được thiết kế cẩn thận để đáp ứng các yêu cầu của quy trình kinh doanh.

RPA – Kết hợp với AI và ML

Tự động hóa quy trình bằng robot (RPA) không phải là một khái niệm mới.

Tự động hóa quy trình (Process automation – PA) đã được sử dụng trong nhiều năm, nhưng việc triển khai nó chỉ giới hạn trong một số lĩnh vực nhất định.

PA chủ yếu được sử dụng cho các nhiệm vụ dựa trên quy tắc, lặp đi lặp lại và thông thường, nơi cần ít sự trợ giúp của con người hơn. Robot RPA không đủ thông minh để xử lý dữ liệu không cấu trúc hoặc bán cấu trúc. Hệ thống RPA không được xây dựng để có trí thông minh nhận thức.

Đây là lúc tầm quan trọng của các bot AI phát huy tác dụng. Robot AI được thiết kế và chế tạo để có khả năng nhận thức mô phỏng một số hoạt động mà con người có thể làm. Các bot AI có thể áp dụng logic, giải quyết vấn đề và tự học hỏi kinh nghiệm. AI cũng đang sử dụng học máy, học sâu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để xây dựng các hệ thống mạnh mẽ hoạt động giống con người hơn.

Hiện nay, RPA và AI có thể hoạt động riêng lẻ và mang lại lợi ích tốt trong quy trình kinh doanh. Tuy nhiê, nếu RPA và AI (cùng với ML, NLP,…) kết hợp với nhau, khả năng tự động hoá có liên quan sẽ tăng lên theo cấp số nhân. Vì vậy, trong toàn bộ quy trình tự động hoá, các bot AI có thể được sử dụng khi cần đến trí thông minh của con người (khi cần áp dụng logic, đưa ra quyết định hặc tự học). Phần còn lại của các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, thông thường và dựa trên quy tắc có thể là một phần nhiệm vụ của bot RPA. Vậy nên, sự kết hợp giữa AI và RPA có thể có thể mang lại cuộc cách mạng cho quá trình tự động hóa. Nó sẽ tăng tốc độ xử lý, năng suất, hiệu quả và ROI tổng thể.

Lợi ích kinh doanh của RPA

Việc triển khai RPA cùng với AI / ML mang lại những lợi ích sau:

• Giảm chi phí nhân sự cho các công việc lặp đi lặp lại và đơn giản.
• Giảm thiểu sai sót của con người.
• Giảm chi phí tổ chức vì bot là thành phần chi phí thấp.
• Tăng quy trình tự động hóa khi kết hợp với AI và ML.
• Nâng cao sự hài lòng của khách hàng.
• Các nhà khoa học dữ liệu làm việc trên các nhiệm vụ phức tạp.

Ai đang sử dụng RPA

Một số công ty đang triển khai RPA là Walmart, AT&T, E&Y, Anthem, Deutsche Bank, Capgemini và nhiều công ty khác. RPA được sử dụng trên nhiều lĩnh vực như tài chính, ngân hàng, bảo hiểm, chăm sóc sức khỏe, viễn thông, v.v.

Những thách thức của RPA
Một số thách thức của việc thực hiện RPA sẽ cần được giải quyết khi nó giành được thị trường lớn hơn là:

• Khả năng mở rộng và quản lý bot.
• An ninh và sự riêng tư.
• RPA bị lỗi khi có thay đổi trong quy trình.
• Loại bỏ các công việc hiện do con người đảm nhiệm.

Tương lai của RPA

Thị trường tự động hóa toàn cầu sẽ mở rộng quy mô nhanh chóng. Việc áp dụng RPA như một phần của nỗ lực tự động hóa này cũng sẽ tăng lên đáng kể. Các yếu tố thúc đẩy chính là hiệu suất và tiết kiệm chi phí. RPA kết hợp với các công cụ AI / ML, NLP và BPM chắc chắn sẽ tạo ra một sự thúc đẩy to lớn cho nỗ lực cường điệu hóa.

Kết luận

Khoa học dữ liệu, AI và ML đang đóng một vai trò quan trọng trong quy trình kinh doanh phức tạp. Tuy nhiên, việc xây dựng một giải pháp AI thành công là một thách thức, nếu xét đến công sức và sự đầu tư.

Với việc đánh giá các công cụ tự động hóa, việc xây dựng các ứng dụng AI giờ đây trở nên dễ dàng hơn. AI kết hợp với AutoML và RPA có thể là một chiến lược để giành chiến thắng cho thế giới kinh doanh.

Đọc thêm các bài viết khác tại https://saigonctt.com.vn/blog/ nhé!