Top 10 AutoML Framework tốt nhất cho Python và người dùng không cần code

Automated Machine Learning (AutoML) thường bị hiểu nhầm là công cụ chỉ dành cho người dùng doanh nghiệp hoặc các nhóm phi kỹ thuật. Tuy nhiên, trên thực tế, các chuyên gia khoa học dữ liệu và kỹ sư machine learning thường xuyên sử dụng các framework AutoML để giảm thời gian thử nghiệm, cải thiện hiệu suất mô hình và tự động hóa các giai đoạn lặp đi lặp lại trong vòng đời phát triển machine learning.

Các công cụ AutoML hỗ trợ nhiều tác vụ như tạo đặc trưng (feature engineering), lựa chọn mô hình (model selection), tối ưu siêu tham số (hyperparameter tuning) và tự động hóa toàn bộ pipeline. Nhờ đó, các nhóm phát triển có thể tập trung vào những công việc có giá trị cao hơn.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá các framework AutoML hàng đầu hiện nay, được phân loại rõ ràng theo ba nhóm đối tượng người dùng:

1. Framework mã nguồn mở (Open Source)
2. Nền tảng No-code và Low-code
3. Giải pháp AutoML cấp doanh nghiệp (Enterprise-Grade)

Mỗi framework sẽ được giới thiệu chi tiết về tính năng chính và kèm theo Code mẫu: để bạn có thể bắt đầu sử dụng ngay.

AutoML Frameworks là gì?

AutoML (Machine Learning Tự động) là thuật ngữ chỉ các công cụ và hệ thống có khả năng tự động hóa toàn bộ quy trình phát triển mô hình machine learning, từ dữ liệu thô đến một mô hình đã được huấn luyện và sẵn sàng triển khai.

Các framework AutoML giúp xử lý nhiều tác vụ kỹ thuật và lặp đi lặp lại, cho phép cả chuyên gia và người dùng ít kỹ thuật làm việc hiệu quả hơn. Cụ thể, chúng thường tự động hóa các bước sau:

• Tiền xử lý và xác thực dữ liệu: Làm sạch, chuẩn hóa và định dạng dữ liệu thô.
• Tạo và lựa chọn đặc trưng: Tự động tạo hoặc chọn các biến đầu vào có ý nghĩa.
• Lựa chọn thuật toán: Thử nghiệm nhiều loại mô hình khác nhau để tìm ra mô hình phù hợp nhất.
• Tối ưu hóa siêu tham số: Tự động điều chỉnh các tham số của mô hình để cải thiện hiệu suất.
• Đánh giá và xếp hạng mô hình: So sánh các mô hình đã được huấn luyện dựa trên các chỉ số chính.
• Hỗ trợ triển khai và giám sát (ở nền tảng doanh nghiệp): Giúp đưa mô hình vào hoạt động ở quy mô lớn.

Bằng cách tự động hóa các tác vụ này, AutoML giảm thiểu công sức thủ công, tăng tính nhất quán và khả năng tái tạo, đồng thời giúp cả nhóm kỹ thuật và phi kỹ thuật xây dựng các mô hình machine learning chất lượng cao một cách nhanh chóng hơn.

Các Framework AutoML mã nguồn mở tốt nhất

Các framework mã nguồn mở cung cấp các công cụ linh hoạt, minh bạch và thân thiện với nhà phát triển, cho phép các học viên tự động hóa việc xây dựng mô hình trong khi vẫn giữ toàn quyền kiểm soát dữ liệu, pipeline và quy trình triển khai.

1. TPOT

TPOT là một framework AutoML Python mã nguồn mở sử dụng thuật toán di truyền (genetic programming) để tự động khám phá và tối ưu hóa các pipeline machine learning hoàn chỉnh. Nó đặc biệt hiệu quả cho dữ liệu dạng bảng (tabular data), giúp thử nghiệm nhanh và tạo ra các baseline mạnh mẽ.

Tính năng chính:

• Tối ưu hóa bằng thuật toán di truyền: Khám phá không gian tìm kiếm rộng lớn các pipeline và cải thiện chúng qua nhiều thế hệ.
• Xây dựng pipeline tự động: Kết hợp các bước tiền xử lý, chọn lọc đặc trưng, mô hình và siêu tham số.
• Tương thích với Scikit-Learn: Tận dụng các thành phần của scikit-learn, giúp dễ dàng hiểu, mở rộng và triển khai.
• Không gian tìm kiếm tùy chỉnh: Người dùng có thể kiểm soát các thuật toán và phép biến đổi được phép khám phá.
• Xuất mã Python: Pipeline tốt nhất có thể được xuất ra dưới dạng mã Python sạch để sử dụng trong sản xuất.

Code mẫu:

import tpot
X, y = load_my_data()
est = tpot.TPOTClassifier()
est.fit(X, y)

2. AutoGluon

Được phát triển bởi AWS AI, AutoGluon là một framework AutoML Python mã nguồn mở tập trung vào độ chính xác cao, yêu cầu viết code tối thiểu và hỗ trợ dữ liệu dạng bảng, văn bản và hình ảnh.

Tính năng chính:

• Hỗ trợ đa phương thức (Multimodal): Làm việc với dữ liệu bảng, văn bản, hình ảnh trong cùng một thư viện.
• Stacking và Ensemble tự động: Kết hợp nhiều mô hình bằng kỹ thuật stack ensembling để tăng độ chính xác.
• Tối ưu siêu tham số: Tự động tối ưu các siêu tham số của mô hình.
• Dễ sử dụng: API cấp cao cho phép huấn luyện các mô hình mạnh mẽ chỉ với vài dòng code.
• Tiền xử lý mạnh mẽ: Tự động xử lý dữ liệu và nhận diện các loại đặc trưng khác nhau.

Code mẫu:

from autogluon.tabular import TabularDataset, TabularPredictor

label = "signature"
train_data = TabularDataset("train.csv")
predictor = TabularPredictor(label=label).fit(train_data)

test_data = TabularDataset("test.csv")
predictions = predictor.predict(test_data.drop(columns=[label]))

Được phát triển bởi Microsoft Research, FLAML (Fast Lightweight AutoML) là một thư viện AutoML Python mã nguồn mở được thiết kế để tìm kiếm các mô hình machine learning chất lượng cao một cách tự động và hiệu quả, đồng thời giảm thiểu chi phí tính toán.

Tính năng chính:

• Tối ưu hóa theo ngân sách (Budget-Aware): Ưu tiên các cấu hình rẻ hơn trước, sau đó mới khám phá các cấu hình phức tạp hơn.
• Tối ưu siêu tham số nhanh: Tập trung vào tốc độ và hiệu quả tính toán.
• Hỗ trợ đa dạng tác vụ: Phân loại, hồi quy, dự báo chuỗi thời gian,...
• Giao diện kiểu Scikit-Learn: Tích hợp dễ dàng với các hàm fit và predict quen thuộc.
• Không gian tìm kiếm tùy chỉnh: Cân bằng giữa độ chính xác và tài nguyên.

Code mẫu:

from flaml import AutoML
from sklearn.datasets import load_iris

X_train, y_train = load_iris(return_X_y=True)

automl = AutoML()
automl_settings = {
    "time_budget": 1,
    "metric": "accuracy",
    "task": "classification",
    "log_file_name": "iris.log",
}
automl.fit(X_train=X_train, y_train=y_train, **automl_settings)
print(automl.predict_proba(X_train))

4. AutoKeras

AutoKeras là một thư viện AutoML mã nguồn mở được xây dựng trên nền tảng Keras, chuyên dụng cho việc tự động tìm kiếm và huấn luyện các mạng nơ-ron chất lượng cao cho nhiều tác vụ khác nhau.

Tính năng chính:

• Tìm kiếm kiến trúc mạng nơ-ron (Neural Architecture Search - NAS): Xác định cấu trúc mạng nơ-ron tối ưu cho tác vụ cụ thể.
• Hỗ trợ đa phương thức: Dữ liệu có cấu trúc, hình ảnh và văn bản.
• Dễ sử dụng: Các API cấp cao như StructuredDataClassifier đơn giản hóa việc huấn luyện.
• Linh hoạt: Cho phép tùy chỉnh các ràng buộc tìm kiếm cho các trường hợp nâng cao.
• Tích hợp Keras và TensorFlow: Hoạt động liền mạch với hệ sinh thái TensorFlow.

Code mẫu:

python

import keras
import pandas as pd
import autokeras as ak

TRAIN_DATA_URL = "https://storage.googleapis.com/tf-datasets/titanic/train.csv"
TEST_DATA_URL = "https://storage.googleapis.com/tf-datasets/titanic/eval.csv"

train_file_path = keras.utils.get_file("train.csv", TRAIN_DATA_URL)
test_file_path = keras.utils.get_file("eval.csv", TEST_DATA_URL)

train_df = pd.read_csv(train_file_path)
test_df = pd.read_csv(test_file_path)

y_train = train_df["survived"].values
x_train = train_df.drop("survived", axis=1).values

clf = ak.StructuredDataClassifier(overwrite=True, max_trials=3)
clf.fit(x_train, y_train, epochs=10)
print(clf.evaluate(x_test, y_test))

Nền tảng No-Code và Low-Code AutoML

Các nền tảng này đơn giản hóa việc phát triển mô hình bằng cách trừu tượng hóa các quy trình phức tạp, cho phép cả nhóm kỹ thuật và người dùng doanh nghiệp thử nghiệm và triển khai nhanh chóng.

5. PyCaret

PyCaret là một thư viện machine learning low-code, mã nguồn mở trong Python, tự động hóa quy trình làm việc end-to-end cho các tác vụ như phân loại, hồi quy, phân cụm, phát hiện bất thường và dự báo chuỗi thời gian.

Tính năng chính:

• Tự động hóa Low-Code: Giảm đáng kể lượng code cần viết cho các bước machine learning tiêu chuẩn.
• Hỗ trợ nhiều tác vụ ML: Tích hợp sẵn cho phân loại, hồi quy, phân cụm, NLP, v.v.
• Tiền xử lý tích hợp: Tự động xử lý giá trị thiếu, mã hóa đặc trưng phân loại, chuẩn hóa dữ liệu.
• So sánh và lựa chọn mô hình: Hàm compare_models huấn luyện và đánh giá nhiều mô hình, cung cấp bảng xếp hạng hiệu suất.
• Khả năng mở rộng và tích hợp: Bao bọc các thư viện phổ biến và có thể tích hợp vào các công cụ BI.

Code mẫu:

python

from pycaret.datasets import get_data
from pycaret.regression import *

data = get_data("insurance")
s = setup(data, target="charges", session_id=123)
best_model = compare_models()

6. MLJAR Studio

MLJAR Studio là một môi trường AutoML no-code và low-code cho phép bạn huấn luyện và so sánh các mô hình machine learning thông qua giao diện đồ họa trực quan, đồng thời cũng cung cấp tùy chọn quy trình làm việc bằng Python.

Tính năng chính:

• Quy trình AutoML No-code: Tải dữ liệu, chọn đặc trưng và biến mục tiêu, bắt đầu huấn luyện và xem kết quả mà không cần viết code.
• Mô hình minh bạch và báo cáo chi tiết: Tạo báo cáo giải thích cách xây dựng và hiệu suất của mô hình.
• Huấn luyện và tinh chỉnh tự động: Xử lý tiền xử lý, huấn luyện mô hình và tối ưu siêu tham số.
• So sánh mô hình rõ ràng: Huấn luyện nhiều mô hình và giúp bạn so sánh chúng.
• Tùy chọn sử dụng code qua mljar-supervised: Cung cấp gói Python để kiểm soát nhiều hơn.

Code mẫu: (tùy chọn):

import pandas as pd
from supervised.automl import AutoML

df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/pplonski/datasets-for-start/master/adult/data.csv", skipinitialspace=True)

X = df[df.columns[:-1]]
y = df["income"]

automl = AutoML(results_path="mljar_results")
automl.fit(X, y)

predictions = automl.predict(X)

7. H2O AutoML

H2O AutoML là một tính năng AutoML mã nguồn mở trong nền tảng H2O, cung cấp khả năng tự động hóa machine learning có khả năng mở rộng với hỗ trợ cho Python, R và một giao diện đồ họa no-code có tên là H2O Flow.

Tính năng chính:

• Huấn luyện và tinh chỉnh mô hình tự động: Tự động chạy nhiều thuật toán, tinh chỉnh siêu tham số và tạo bảng xếp hạng các mô hình tốt nhất.
• Giao diện Web No-code: H2O Flow cho phép người dùng tương tác với H2O qua trình duyệt, thực hiện các tác vụ ML và khám phá kết quả.
• Hỗ trợ nhiều giao diện: Python, R và Web UI, mang lại sự linh hoạt cho cả quy trình low-code và no-code.
• Tiền xử lý tự động: Xử lý giá trị thiếu, mã hóa biến phân loại và chia tỷ lệ tự động.
• Công cụ giải thích mô hình: Cung cấp thông tin chi tiết về hành vi và hiệu suất của mô hình.

Code mẫu: (Python):

import h2o
from h2o.automl import H2OAutoML

h2o.init()

train = h2o.import_file(
    "https://s3.amazonaws.com/h2o-public-test-data/smalldata/higgs/higgs_train_10k.csv"
)
test = h2o.import_file(
    "https://s3.amazonaws.com/h2o-public-test-data/smalldata/higgs/higgs_test_5k.csv"
)

x = train.columns
y = "response"
x.remove(y)

train[y] = train[y].asfactor()
test[y] = test[y].asfactor()

aml = H2OAutoML(max_models=20, seed=1)
aml.train(x=x, y=y, training_frame=train)

aml.leaderboard

Giải pháp AutoML Cấp Doanh nghiệp

Các giải pháp này cung cấp các nền tảng machine learning có khả năng mở rộng, an toàn và được quản lý, được thiết kế cho việc triển khai sản xuất, tuân thủ và sử dụng ở quy mô lớn.

8. DataRobot

DataRobot là một nền tảng AutoML no-code và low-code cấp doanh nghiệp, cho phép người dùng doanh nghiệp, nhà phân tích và nhóm dữ liệu xây dựng, triển khai và quản lý các mô hình machine learning mà không cần nhiều kiến thức lập trình.

Tính năng chính:

• Phát triển mô hình No-code: Tải lên dữ liệu, cấu hình tác vụ, huấn luyện mô hình và tạo dự đoán qua giao diện đồ họa.
• Machine Learning Tự động: Tự động khám phá thuật toán, tạo đặc trưng, tinh chỉnh siêu tham số và xếp hạng mô hình.
• Khả năng giải thích tích hợp: Các công cụ giải thích mô hình toàn cục và cục bộ.
• MLOps End-to-End: Hỗ trợ triển khai, giám sát, phát hiện độ trôi và quy trình huấn luyện lại.
• Quản trị và Bảo mật Doanh nghiệp: Kiểm soát truy cập dựa trên vai trò, quy trình phê duyệt, nhật ký kiểm toán.

Code mẫu: (Python API - tùy chọn):

import datarobot as dr
dr.Client(config_path="./drconfig.yaml")

dataset = dr.Dataset.create_from_file("auto-mpg.csv")

project = dr.Project.create_from_dataset(
    dataset.id,
    project_name="Auto MPG Project"
)

from datarobot import AUTOPILOT_MODE
project.analyze_and_model(
    target="mpg",
    mode=AUTOPILOT_MODE.QUICK
)

project.wait_for_autopilot()

9. Amazon SageMaker Autopilot

Amazon SageMaker Autopilot là một giải pháp AutoML được quản lý hoàn toàn từ AWS, cho phép người dùng tự động hóa quy trình làm việc machine learning end-to-end mà không cần code hoặc rất ít code, đặc biệt thông qua giao diện web trong SageMaker Canvas hoặc SageMaker Studio.

Tính năng chính:

• Quy trình No-code dựa trên Web: Hầu hết các tác vụ từ tải dữ liệu, thiết lập thử nghiệm, huấn luyện, đánh giá đến triển khai đều có thể thực hiện qua giao diện web.
• Phân tích và tiền xử lý dữ liệu tự động: Xác định loại vấn đề, làm sạch và tạo đặc trưng.
• Lựa chọn và tối ưu hóa mô hình: Khám phá nhiều thuật toán và tinh chỉnh siêu tham số.
• Khả năng giải thích: Cung cấp thông tin chi tiết về các tính năng ảnh hưởng đến dự đoán.
• Triển khai sản xuất: Triển khai mô hình đã chọn trực tiếp từ giao diện.

Code mẫu: (Python SDK - tùy chọn):

from sagemaker import AutoML, AutoMLInput

automl = AutoML(
    role=execution_role,
    target_attribute_name=target_attribute_name,
    sagemaker_session=pipeline_session,
    total_job_runtime_in_seconds=3600,
    mode="ENSEMBLING",
)

automl.fit(
    inputs=[
        AutoMLInput(
            inputs=s3_train_val,
            target_attribute_name=target_attribute_name,
            channel_type="training",
        )
    ]
)

10. Google Cloud AutoML

Google Cloud AutoML là một phần của Vertex AI, nền tảng machine learning thống nhất của Google Cloud, cho phép người dùng xây dựng, huấn luyện, đánh giá và triển khai các mô hình chất lượng cao trên cơ sở hạ tầng được quản lý hoàn toàn.

Tính năng chính:

• Giao diện Web No-code: Tải lên dữ liệu, cấu hình tác vụ AutoML, huấn luyện mô hình, xem xét chỉ số và triển khai hoàn toàn qua Vertex AI Console.
• Hỗ trợ nhiều loại dữ liệu: Dữ liệu bảng, phân loại và phát hiện hình ảnh, phân loại và trích xuất văn bản, phân tích video.
• Huấn luyện End-to-End tự động: Xử lý tiền xử lý, tạo đặc trưng, lựa chọn kiến trúc mô hình và tinh chỉnh siêu tham số.
• Cơ sở hạ tầng được quản lý: Tất cả quá trình huấn luyện và triển khai đều chạy trên cơ sở hạ tầng của Google.
• Triển khai sẵn sàng cho sản xuất: Triển khai mô hình dưới dạng endpoints cho dự đoán trực tuyến hoặc theo lô.

Code mẫu: (Python SDK - tùy chọn):

from google.cloud import aiplatform

aiplatform.init(
    project="YOUR_PROJECT_ID",
    location="us-central1",
    staging_bucket="gs://YOUR_BUCKET",
)

dataset = aiplatform.ImageDataset.create(
    display_name="flowers",
    gcs_source=["gs://cloud-samples-data/ai-platform/flowers/flowers.csv"],
    import_schema_uri=aiplatform.schema.dataset.ioformat.image.single_label_classification,
)

training_job = aiplatform.AutoMLImageTrainingJob(
    display_name="flowers_automl",
    prediction_type="classification",
)

model = training_job.run(
    dataset=dataset,
    model_display_name="flowers_model",
    budget_milli_node_hours=8000,
)

Bảng So Sánh Các AutoML Framework

Kết Luận

Các framework AutoML đã trưởng thành thành những công cụ đẳng cấp sản xuất, hỗ trợ các nhóm phát triển trong toàn bộ vòng đời machine learning. Trong các bối cảnh thực tế, chúng không chỉ giới hạn ở việc thử nghiệm hay tạo nguyên mẫu.

Từ góc nhìn của một chuyên gia dữ liệu, AutoML là một cách mạnh mẽ để thiết lập một mô hình baseline mạnh mẽ và khách quan với rất ít chi phí. Chỉ bằng cách cung cấp dữ liệu, các framework này đảm nhận việc tạo đặc trưng, lựa chọn mô hình, tinh chỉnh siêu tham số và đánh giá. Điều này cho phép các học viên tập trung vào việc hiểu vấn đề, xác thực các giả định và cải thiện kết quả, thay vì dành quá nhiều thời gian để nghiên cứu và thử nghiệm các mô hình từ đầu.

AutoML không thay thế chuyên môn. Thay vào đó, nó tăng tốc quy trình làm việc bằng cách cung cấp một điểm khởi đầu đáng tin cậy để có thể cải thiện dần dần.

Câu Hỏi Thường Gặp Về AutoML

1. AutoML có thay thế được các nhà khoa học dữ liệu không?

Không. AutoML là một công cụ mạnh mẽ giúp tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, cho phép các nhà khoa học dữ liệu tập trung vào các vấn đề phức tạp hơn như hiểu sâu về nghiệp vụ, kỹ thuật tạo đặc trưng tinh vi và giải thích mô hình.

2. Tôi nên chọn framework AutoML mã nguồn mở hay nền tảng doanh nghiệp?

Lựa chọn phụ thuộc vào nhu cầu của bạn. Nếu bạn cần sự linh hoạt, kiểm soát và có nguồn lực kỹ thuật, hãy chọn mã nguồn mở. Nếu bạn ưu tiên tốc độ triển khai, khả năng mở rộng, bảo mật và các tính nng MLOps tích hợp, nền tảng doanh nghiệp là lựa chọn phù hợp.

3. AutoML có hoạt động tốt với dữ liệu phi cấu trúc như hình ảnh và văn bản không?

Nhiều framework hiện đại như AutoGluon, AutoKeras và Google Cloud AutoML được thiết kế để hỗ trợ đa dạng các loại dữ liệu, bao gồm cả hình ảnh, văn bản và video.

4. Học về AutoML ở đâu?

Bạn có thể bắt đầu bằng cách thực hành với các thư viện mã nguồn mở được giới thiệu trong bài viết này. Ngoài ra, các nền tảng như DataCamp cung cấp nhiều khóa học về MLOps và các công cụ AutoML cụ thể.