Danh mục bài viết
    Add a header to begin generating the table of contents
    Scroll to Top
    lợi ích khi xây dựng machine learning pipeline là gì

    Machine learning pipeline là gì? Lợi ích khi triển khai machine learning pipeline

    Bài viết dưới đây sẽ cung cấp cho người đọc tất tần tật thông tin về machine learning pipeline là gì, cách chúng mang lại lợi ích cho doanh nghiệp và những lưu ý khi triển khai công nghệ này trong tổ chức.

    Tìm hiểu machine learning pipeline là gì?

    Trước tiên, cần tìm hiểu machine learning pipeline là gì? Đây là việc hệ thống và tự động hóa trong quy trình máy học bằng cách cho phép dữ liệu được chuyển đổi thành một mô hình mà sau đó có thể được phân tích để đạt kết quả đầu ra. Pipeline làm cho quá trình nhập dữ liệu vào mô hình machine learning hoàn toàn tự động. 

    Ngoài khái niệm trên, ta có thể hiểu machine learning pipeline là gì? Đây cũng là cách chia nhỏ quy trình công việc machine learning thành các mô-đun độc lập, có thể tái sử dụng và sau đó được kết nối với nhau để tạo ra mô hình lớn. Phương pháp này làm cho các mô hình xây dựng đơn giản và hiệu quả hơn, loại bỏ được các công việc dư thừa.

    Điều đó đi đôi với sự thúc đẩy các kiến trúc microservices, phân nhánh ý tưởng bằng cách tách ứng dụng thành các phần cơ bản và riêng lẻ. Bạn có thể xây dựng phần mềm mạnh mẽ hơn. Các hệ điều hành như Linux và Unix cũng được xây dựng trên nguyên tắc này. Khi các tính năng cơ bản như grep và cat được kết nối với nhau, nhà phát triển có thể tạo ra chức năng ấn tượng.

    machine learning pipeline là gì

    Lý do cần xây dựng machine learning pipeline là gì?

    Hiểu được machine learning pipeline là gì, người dùng đã có thể hình dung ra tính cấp thiết cần xây dựng quy trình này. Hệ thống thường bao gồm nhiều thành phần nhỏ, chẳng hạn như xử lý dữ liệu, đào tạo, đánh giá mô hình, dự đoán dữ liệu mới,… Nếu không xây dựng được một pipeline hoàn chỉnh với từng thành phần được phân tách rõ ràng, rất nhiều vấn đề có thể phát sinh. Việc tách dần hệ thống và kết hợp lại thành pipeline dẫn đến việc dễ dàng phát hiện lỗi khi thực hiện mô hình training.

    Xây dựng pipeline trong IT cũng giúp làm việc nhóm tốt hơn. Nếu có một nhóm lớn, bạn có thể chia nhỏ thành nhiều nhóm: nhóm dành riêng cho việc dọn dẹp dữ liệu, nhóm dành riêng cho các tính năng, một nhóm khác để xây dựng và đào tạo các mô hình và nhóm dành riêng cho việc đánh giá hoạt động mô hình. Nếu các phần công việc này được tách nhóm và chuyên biệt, nó sẽ giúp các đội đi sâu vào cải thiện chất lượng của từng phần mà không lo lắng về việc làm hỏng code của các đội khác.

    Lợi ích của machine learning pipeline là gì?

    Việc triển khai các mô hình machine learning pipeline có xu hướng giải quyết vấn đề. Đồng thời, các nhà khoa học dữ liệu tập trung vào việc tạo ra một mô hình để giải quyết nghiệp vụ đơn lẻ.

    Quy trình thủ công machine learning pipeline là gì?

    Các nhóm có xu hướng bắt đầu với quy trình làm việc thủ công, nơi không có cơ sở hạ tầng nào. Việc thu thập dữ liệu, làm sạch dữ liệu, training và đánh giá có thể được viết trong một notebook duy nhất. Mỗi notebook được chạy cục bộ để tạo ra một mô hình, được giao cho kỹ sư biến nó thành điểm cuối API. Về cơ bản, trong quy trình làm việc này, mô hình chính là sản phẩm.

    quy trình thủ công của machine learning pipeline là gì

    Quy trình làm việc thủ công thường mang tính đột xuất và bị phát sinh gặp sự cố khi một nhóm bắt đầu tăng tốc chu kỳ vì các quy trình thủ công rất khó lặp và ghi lại. Một khối code, ngay cả ở định dạng notebook cũng không phù hợp để cộng tác.

    Đặc điểm của quy trình thủ công machine learning pipeline là gì?

    • Mô hình chính là sản phẩm.
    • Quy trình theo hướng thủ công hoặc theo kịch bản mẫu.
    • Nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư không có sự kết nối với nhau.
    • Chu kỳ lặp lại chậm.
    • Không có kiểm thử tự động hoặc giám sát hiệu suất.
    • Không có kiểm soát phiên bản.

    Quy trình tự động machine learning pipeline là gì?

    Khi các nhóm chuyển từ giai đoạn cập nhật một mô hình không thường xuyên sang mô hình cập nhật thường xuyên trong quá trình phát triển thì phương pháp tiếp cận theo pipeline trở nên tối quan trọng. Trong quy trình làm việc trên, công việc cần làm không phải là xây dựng và bảo trì mô hình mà là một pipeline (sản phẩm).

    pipeline tự động

    Một machine learning pipeline tự động bao gồm các thành phần và bản thiết kế kết hợp để sản xuất và cập nhật thành phần quan trọng nhất – mô hình. Trong quy trình làm việc, các nguyên tắc kỹ thuật trở nên hiệu quả hơn. Code được chia nhỏ để dễ quản lý hơn, chẳng hạn như xác thực dữ liệu, training mô hình, đánh giá và kích hoạt training lại.

    Hệ thống cung cấp khả năng thực thi, lặp lại và giám sát một thành phần duy nhất trong bối cảnh của toàn bộ pipeline lặp lại dễ dàng và nhanh chóng. Nó cũng cho phép bạn xác định các đầu vào và đầu ra cần thiết, các thư viện cần thiết và các chỉ số giám sát.

    Khả năng giải quyết vấn đề bằng cách chia thành các thành phần có thể tái sử dụng, xác định trước và các thành phần thực thi buộc nhóm phải tuân thủ một quy trình được kết hợp. Đổi lại, một quy trình được kết hợp sẽ tạo ra một ngôn ngữ xác định rõ ràng giữa các nhà khoa học dữ liệu và các kỹ sư. Cuối cùng, một thiết lập tự động tương đương với  machine learning pipeline của tích hợp liên tục (CI) – một sản phẩm có khả năng auto cập nhật.

    Đặc điểm quy trình tự động của machine learning pipeline là gì?

    • Pipeline chính là sản phẩm.
    • Quy trình hoàn toàn 100% tự động hóa.
    • Giữa nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư có sự kết nối, hợp tác với nhau.
    • Chu kỳ lặp lại nhanh chóng.
    • Kiểm thử tự động và giám sát hiệu suất.
    • Kiểm soát phiên bản.

    Chuyển đổi quy trình, mở rộng quy mô

    Việc chuyển đổi từ chu trình thủ công sang quy trình tự động có thể có nhiều lần lặp lại tùy thuộc vào quy mô machine learning pipeline và thành phần nhóm của bạn. Cuối cùng, mục đích của pipeline là cho phép bạn tăng chu kỳ lặp lại với sự bổ sung hệ thống hóa quy trình và mở rộng quy mô số lượng mô hình có thể duy trì thực tế trong quá trình phát triển.

    mở rộng quy mô nhờ machine learning pipeline

    Những điểm cần lưu ý khi xây dựng machine learning pipeline là gì?

    Mục đích của việc xây dựng pipeline này nhằm gia tăng chu kỳ lặp và độ tin cậy. Điểm xuất phát có thể khác nhau, chẳng hạn có thể cấu trúc code. Vậy, các bước của một quy trình tuyệt vời để tiếp cận việc xây dựng machine learning pipeline là gì?

    Phát triển các thành phần tái sử dụng

    Cần xem xét tất cả các bước đi vào sản xuất mô hình machine learning pipeline của bạn. Bắt đầu với dữ liệu được thu thập và xử lý trước, sau đó làm việc theo cách của bạn. Thông thường, giới hạn phạm vi của từng thành phần được khuyến khích trình bày dễ hiểu và dễ lặp lại.

    Mã hóa test thành các thành phần

    Kiểm thử nên được thiết lập là một phần cốt lõi của pipeline. Nếu đang trong một quy trình thủ công, bạn nên thực hiện một số kiểm thử về dữ liệu đầu vào và dự đoán mô hình như thế nào, sau đó mã hóa thành một pipeline. Một machine learning pipeline sẽ đem lại cơ hội được kiểm tra kỹ lưỡng hơn rất nhiều vì bạn sẽ không phải thực hiện chúng theo cách thủ công.

    mã hóa test thành các thành phần

    Gắn kết các bước với nhau

    Có nhiều cách để xử lý việc điều phối một machine learning pipeline, nhưng vẫn theo một nguyên tắc không đổi. Bạn xác định thứ tự mà các thành phần được thực thi và cách mà đầu vào và đầu ra chạy qua pipeline.

    Tự động hóa khi cần thiết

    Việc xây dựng một pipeline là tự động vì nó xử lý việc vận hành các bước tiếp theo mà không cần sự can thiệp của con người. Đối với người dùng, mục tiêu cuối cùng là tự động chạy machine learning pipeline khi đáp ứng các tiêu chí cụ thể. Chẳng hạn, bạn có thể theo dõi mô hình trong quá trình phát triển để kích hoạt quá trình training lại hoặc thực hiện thường xuyên hàng ngày.

    Tùy thuộc vào trường hợp sử dụng cụ thể của bạn, machine learning pipeline cuối cùng có thể được tùy chỉnh phù hợp nhu cầu. Chẳng hạn, bạn có thể training, đánh giá và triển khai nhiều mô hình trong cùng một quy trình.

    tự động hóa

    Trong mỗi hoạt động, ngành nghề khác nhau sẽ có các pipeline riêng biệt. Đối với dân kỹ thuật, bạn cần hiểu rõ machine learning pipeline là gì. Trong khi đó, người làm kinh doanh cần nắm rõ quy trình pipeline in business để có thể vận hành doanh nghiệp một cách trơn tru. Cùng tìm hiểu qua khái niệm này để có cái nhìn rõ ràng hơn về các loại quy trình.

    Trong kinh doanh, pipeline có thể được hiểu là một quy trình dạng đường ống có tính liền mạch, thống nhất, giúp doanh nghiệp hình dung rõ nét, lập kế hoạch cũng như định hình được các hoạt động. Người dùng cần chú ý tới hai loại là sales pipeline và inside sale. 

    Hiện nay, mô hình pipeline được vận dụng nhiều trong các phần mềm quản lý quan hệ khách hàng. Một trong những đơn vị áp dụng tốt nhất quy trình này là Pipedrive CRM. Là phần mềm duy nhất được phát triển bởi người chính người bán hàng dành cho người bán hàng, giải pháp này hỗ trợ tối thiểu quy trình, tối đa hiệu suất làm việc. 

    Trên đây là chi tiết machine learning pipeline là gì và những lợi ích mà quy trình này đem lại. Nếu doanh nghiệp kinh doanh của bạn đang tìm kiếm một CRM tối ưu hàng đầu, hãy nhấc máy lên và gọi ngay tới Hotline 024.9999.7777 để được đội ngũ tư vấn pipedrive.vn đưa ra giải pháp phù hợp nhất. Chúng tôi – đối tác cấp cao đầu tiên của Pipedrive tại Việt Nam, luôn tự hào với hơn 10 năm kinh nghiệm sẽ đem tới trải nghiệm tốt nhất cho doanh nghiệp.

    “Pipedrive – Giải pháp CRM tối thiểu quy trình, tối đa hiệu suất”

    close
    markegin icon
    Xin chào bạn 👋
    Chúc bạn có một ngày tốt lành
    Đăng ký nhận tin tức để không bỏ lỡ bất kì kiến thức gì về CRM và Pipedrive nhé

    Chúng tôi sẽ không Spam! Vui lòng đọc [link]privacy policy[/link] để biết thêm thông tin.

    0 0 Các bình chọn
    Article Rating
    Đăng ký
    Thông báo của
    guest

    0 Comments
    Phản hồi nội tuyến
    Xem tất cả bình luận
    Sales

    Kinh nghiệm bán hàng

    Marketing

    Kinh nghiệm quảng cáo

    Pipedrive

    Sử dụng phần mềm