Tìm hiểu hệ thống machine learning và AI Google Cloud

05/11/2024

Trong bối cảnh cuộc cách mạng số và tự động hóa đang diễn ra mạnh mẽ, trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (Machine learning) đã trở thành tâm điểm chú ý. Với lợi thế về hạ tầng và khả năng phân tích dữ liệu đồ sộ, Google đã nhanh chóng nắm bắt về AI Google Cloud. Việc đẩy mạnh nghiên cứu và phát triển các công cụ AI Google Cloud không chỉ là một quyết định chiến lược mà còn là một động thái tất yếu để củng cố vị thế dẫn đầu của Google trong kỷ nguyên số.

Mục Lục

AI Google Cloud

AI Google Cloud là một bộ dịch vụ và công cụ được cung cấp bởi Google, cho phép các nhà phát triển xây dựng, triển khai và quản lý các ứng dụng trí tuệ nhân tạo và mô hình học máy. Nó cung cấp các mô hình đã được xây dựng và tạo code từ trước với các API và công cụ cho nhiều nhiệm vụ khác nhau như: nhận diện hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhận diện giọng nói và phân tích dự đoán.

Hệ thống AI Google Cloud hoàn chỉnh

Một hệ thống AI Google Cloud hoàn chỉnh bao gồm nhiều thành phần và yếu tố khác nhau, tùy thuộc vào mục đích và độ phức tạp của hệ thống đó. Tuy nhiên, nhìn chung, một hệ thống AI hoàn chỉnh thường bao gồm các yếu tố sau:

Dữ liệu

Dữ liệu huấn luyện (training data): Đây là tập dữ liệu lớn và đa dạng được sử dụng để huấn luyện mô hình AI. Dữ liệu phải đại diện đầy đủ cho các tình huống mà mô hình sẽ gặp phải trong thực tế
Dữ liệu kiểm tra (tested data): Dùng để đánh giá hiệu suất của mô hình sau khi được huấn luyện.

Mô hình AI

Kiến trúc: Chọn kiến trúc mô hình phù hợp với bài toán (ví dụ: mạng nơ-ron nhân tạo, mạng hồi quy, mạng đối kháng…)
Thuật toán machine learning (học máy): Các thuật toán machine learning được sử dụng để huấn luyện mô hình (ví dụ: machine learning có giám sát hoặc không giám sát, advanced machine learning…)
Tham số: Các tham số của mô hình cần được điều chỉnh để đạt được hiệu suất tốt nhất.

Cấu trúc hạ tầng

Phần cứng: Máy chủ, GPU, TPU… để thực hiện các phép tính phức tạp của mô hình AI
Phần mềm: Hệ điều hành, các thư viện máy học (TensorFlow, PyTorch…), công cụ quản lý dữ liệu…
Môi trường phát triển: Jupyter Notebook, Google Colab… để xây dựng và thử nghiệm mô hình.

Giao diện người dùng

Giao diện trực quan: Giúp người dùng tương tác với hệ thống một cách dễ dàng
Các công cụ trực quan hóa: Trình bày kết quả của mô hình một cách trực quan và dễ hiểu.

Các thành phần khác

Tiền xử lý dữ liệu: Làm sạch, chuẩn hóa và trích xuất đặc trưng từ dữ liệu thô
Hậu xử lý: Biến đổi đầu ra của mô hình thành dạng dễ hiểu và có thể sử dụng
Đánh giá hiệu suất: Đánh giá độ chính xác, độ tin cậy và hiệu quả của mô hình
Tối ưu hóa: Cải thiện hiệu suất của mô hình bằng các kỹ thuật như cắt tỉa, lượng tử hóa…
Triển khai: Triển khai mô hình vào các hệ thống thực tế (ví dụ: ứng dụng web, thiết bị IoT…)

Các giải pháp nổi bật của AI Google Cloud trên Machine Learning

Google Cloud Platform (GCP) cung cấp một loạt các dịch vụ và công cụ mạnh mẽ để hỗ trợ các doanh nghiệp xây dựng và triển khai các ứng dụng học máy. Dưới đây là một số giải pháp nổi bật của AI Google Cloud trên Machine Learning:

AutoML

Học máy tự động: AutoML giúp các nhà phát triển không chuyên về học máy xây dựng các mô hình học máy tùy chỉnh mà không cần viết nhiều mã.
Nhiều loại mô hình: AutoML hỗ trợ nhiều loại mô hình học máy khác nhau, bao gồm phân loại hình ảnh, phân loại văn bản, dự đoán bảng dữ liệu và dịch máy.

Vertex AI

Nền tảng thống nhất: Vertex AI là một nền tảng thống nhất cho việc xây dựng, triển khai và quản lý các mô hình học máy.
Các thành phần cốt lõi: Bao gồm Vertex AI Workbench (môi trường phát triển tích hợp), Vertex AI Training (đào tạo mô hình), Vertex AI Prediction (triển khai mô hình) và Vertex AI Feature Store (lưu trữ đặc trưng).
Tích hợp với các dịch vụ khác của GCP: Vertex AI tích hợp chặt chẽ với các dịch vụ khác của GCP, như BigQuery, Cloud Storage và Cloud Functions.

TensorFlow

Khung làm việc nguồn mở: TensorFlow là một trong những khung làm việc học sâu phổ biến nhất thế giới, được phát triển bởi Google. Nó cung cấp một nền tảng linh hoạt để xây dựng và đào tạo các mô hình học sâu phức tạp.
Tích hợp sâu với GCP: TensorFlow được tích hợp chặt chẽ với các dịch vụ khác của GCP, giúp bạn dễ dàng quản lý và triển khai các mô hình học sâu trên quy mô lớn.

Các dịch vụ chuyên biệt khác

Natural Language API: Sử dụng học máy để phân tích văn bản, trích xuất thông tin và phân loại cảm xúc.
Vision API: Nhận dạng đối tượng, khuôn mặt, logo và văn bản trong hình ảnh.
Translation API: Dịch văn bản giữa nhiều ngôn ngữ.
Speech-to-Text API: Chuyển đổi âm thanh thành văn bản.
Dialog Flow: Xây dựng chatbot và các ứng dụng giao tiếp tự nhiên.

Lợi ích khi sử dụng các giải pháp AI Google Cloud

Tích hợp sâu: Các dịch vụ của Google Cloud được tích hợp chặt chẽ với nhau, giúp bạn xây dựng các ứng dụng AI một cách hiệu quả.
Bảo mật: Google Cloud cung cấp các biện pháp bảo mật mạnh mẽ để bảo vệ dữ liệu của bạn.
Quy mô: Bạn có thể dễ dàng mở rộng quy mô các ứng dụng AI của mình khi nhu cầu tăng lên.
Linh hoạt: Bạn có thể lựa chọn các công cụ và dịch vụ phù hợp với nhu cầu cụ thể của dự án.
Dễ dàng sử dụng: Các công cụ và dịch vụ của Google Cloud được thiết kế để dễ sử dụng, ngay cả đối với những người không có kiến thức chuyên sâu về học máy.

*Một ứng dụng AI được tạo ra từ model (mô hình) Vertex AI và các ngôn ngữ AI có sẵn*

Các ứng dụng thực tế nổi bật tùy theo từng ngành hàng cụ thể có thể kể đến ví dụ:

Phân tích hình ảnh y tế: Xác định các bệnh từ hình ảnh X-quang, MRI.
Phát hiện gian lận: Phát hiện các giao dịch bất thường trong ngân hàng.
Dịch vụ khách hàng: Tạo chatbot để hỗ trợ khách hàng 24/7.
Phân tích cảm xúc: Phân tích cảm xúc của khách hàng từ các đánh giá và phản hồi.
Dự báo: Dự báo doanh số, nhu cầu sản phẩm.

Generative AI trên Machine Learning Google Cloud

Generative AI (Trí tuệ nhân tạo tạo sinh) là khái niệm cực hot thời gian gần đây, Generative AI mang đến trải nghiệm hoàn toàn mới trong các lĩnh vực sáng tạo nội dung, nghiên cứu phân tích dữ liệu, phát triển ứng dụng tự động…

Generative AI hoạt động dựa trên khả năng học hỏi và sáng tạo. Nó được tạo dựa trên trên một lượng lớn dữ liệu do con người tạo ra để nắm bắt các quy luật, mẫu mã ẩn chứa bên trong. Từ đó, AI có thể tự tạo ra những nội dung mới mẻ, độc đáo, mang đậm dấu ấn của con người nhưng vẫn tuân theo những nguyên tắc đã được học.

AI và ML có mối quan hệ như thế nào?

Mặc dù AI và ML không hoàn toàn giống nhau, nhưng chúng có mối liên kết chặt chẽ. Cách đơn giản nhất để hiểu mối quan hệ giữa AI và ML là:

AI (Trí tuệ nhân tạo): Là một lĩnh vực nghiên cứu rộng lớn, tập trung vào việc tạo ra các máy móc thông minh có khả năng thực hiện các nhiệm vụ yêu cầu trí tuệ của con người, chẳng hạn như học hỏi, suy luận, giải quyết vấn đề và tự nhận thức.
ML (Học máy): Là một tập hợp con của AI, tập trung vào việc phát triển các thuật toán cho phép máy tính học hỏi từ dữ liệu mà không cần được lập trình rõ ràng.

Mối quan hệ giữa AI và ML có thể hiểu đơn giản và tổng quan nhất là:

ML là một công cụ của AI: Học máy cung cấp cho AI một bộ công cụ để học hỏi từ dữ liệu và thực hiện các nhiệm vụ cụ thể.
Không phải tất cả AI đều là ML: Có nhiều cách tiếp cận khác nhau để xây dựng hệ thống AI, và học máy chỉ là một trong số đó.
ML là một phần quan trọng của AI hiện đại: Hầu hết các hệ thống AI tiên tiến hiện nay đều sử dụng học máy để thực hiện các nhiệm vụ của mình.

Ví dụ với 02 tác vụ cơ bản nhất:

Nhận dạng hình ảnh: Một hệ thống AI có thể sử dụng thuật toán học máy để phân loại hình ảnh thành các danh mục khác nhau (ví dụ: mèo, chó, xe hơi).
Trợ lý ảo: Một trợ lý ảo như Siri hoặc Alexa sử dụng học máy để hiểu các câu lệnh của người dùng và thực hiện các yêu cầu tương ứng.

Tạm kết

Google Cloud cung cấp một hệ sinh thái phong phú các công cụ và dịch vụ AI, giúp các doanh nghiệp xây dựng và triển khai các ứng dụng học máy một cách nhanh chóng và hiệu quả. Bằng cách tận dụng các giải pháp này, các doanh nghiệp có thể tăng cường khả năng cạnh tranh và tạo ra những giá trị mới.