AutoML: Hướng Dẫn Toàn Diện về Lựa Chọn Mô Hình Tự Động

Trong thế giới định hướng dữ liệu ngày nay, học máy (ML) đã trở thành một công cụ không thể thiếu cho các doanh nghiệp trong nhiều ngành công nghiệp. Tuy nhiên, việc xây dựng và triển khai các mô hình ML hiệu quả thường đòi hỏi chuyên môn, thời gian và nguồn lực đáng kể. Đây là lúc Học máy tự động (AutoML) phát huy tác dụng. AutoML nhằm mục đích dân chủ hóa ML bằng cách tự động hóa quy trình từ đầu đến cuối của việc xây dựng và triển khai các mô hình ML, giúp nhiều đối tượng hơn có thể tiếp cận, bao gồm cả những người không có chuyên môn sâu về ML.

Hướng dẫn toàn diện này tập trung vào một trong những thành phần cốt lõi của AutoML: Lựa chọn mô hình tự động. Chúng ta sẽ khám phá các khái niệm, kỹ thuật, lợi ích và thách thức liên quan đến khía cạnh quan trọng này của AutoML.

Lựa Chọn Mô Hình Tự Động là gì?

Lựa chọn mô hình tự động là quá trình tự động xác định mô hình ML hoạt động tốt nhất cho một tập dữ liệu và nhiệm vụ cụ thể từ một loạt các mô hình ứng viên. Nó bao gồm việc khám phá các kiến trúc mô hình, thuật toán khác nhau và các siêu tham số tương ứng của chúng để tìm ra cấu hình tối ưu nhằm tối đa hóa một chỉ số hiệu suất được xác định trước (ví dụ: độ chính xác, độ chuẩn xác, độ bao phủ, điểm F1, AUC) trên một tập dữ liệu xác thực. Không giống như lựa chọn mô hình truyền thống, vốn phụ thuộc nhiều vào thử nghiệm thủ công và kiến thức chuyên gia, lựa chọn mô hình tự động tận dụng các thuật toán và kỹ thuật để tìm kiếm không gian mô hình một cách hiệu quả và xác định các mô hình hứa hẹn.

Hãy hình dung thế này: giả sử bạn cần chọn công cụ tốt nhất cho một dự án chế biến gỗ cụ thể. Bạn có một hộp dụng cụ đầy đủ các loại cưa, đục và bào khác nhau. Lựa chọn mô hình tự động giống như có một hệ thống tự động kiểm tra từng công cụ trên dự án của bạn, đo lường chất lượng kết quả và sau đó đề xuất công cụ tốt nhất cho công việc. Điều này giúp bạn tiết kiệm thời gian và công sức thử từng công cụ một cách thủ công và tìm ra cái nào hoạt động tốt nhất.

Tại sao Lựa Chọn Mô Hình Tự Động lại Quan trọng?

Lựa chọn mô hình tự động mang lại một số lợi ích đáng kể:

• Tăng hiệu quả: Tự động hóa quy trình lặp đi lặp lại và tốn thời gian của việc thử nghiệm thủ công các mô hình và siêu tham số khác nhau. Điều này cho phép các nhà khoa học dữ liệu tập trung vào các khía cạnh quan trọng khác của quy trình ML, chẳng hạn như chuẩn bị dữ liệu và kỹ thuật đặc trưng.
• Cải thiện hiệu suất: Bằng cách khám phá một cách có hệ thống không gian mô hình rộng lớn, lựa chọn mô hình tự động thường có thể xác định các mô hình hoạt động tốt hơn so với các mô hình được lựa chọn thủ công ngay cả bởi các nhà khoa học dữ liệu có kinh nghiệm. Nó có thể khám phá ra các kết hợp mô hình và cài đặt siêu tham số không rõ ràng dẫn đến kết quả tốt hơn.
• Giảm thiên vị: Lựa chọn mô hình thủ công có thể bị ảnh hưởng bởi thiên vị và sở thích cá nhân của nhà khoa học dữ liệu. Lựa chọn mô hình tự động làm giảm thiên vị này bằng cách đánh giá khách quan các mô hình dựa trên các chỉ số hiệu suất được xác định trước.
• Dân chủ hóa ML: AutoML, bao gồm cả lựa chọn mô hình tự động, giúp các cá nhân và tổ chức có chuyên môn ML hạn chế có thể tiếp cận ML. Điều này trao quyền cho các nhà khoa học dữ liệu công dân và các chuyên gia lĩnh vực để tận dụng sức mạnh của ML mà không cần phụ thuộc vào các chuyên gia ML khan hiếm và đắt đỏ.
• Thời gian đưa ra thị trường nhanh hơn: Tự động hóa giúp tăng tốc vòng đời phát triển mô hình, cho phép các tổ chức triển khai các giải pháp ML nhanh hơn và giành được lợi thế cạnh tranh.

Các Kỹ Thuật Chính trong Lựa Chọn Mô Hình Tự Động

Một số kỹ thuật được sử dụng trong lựa chọn mô hình tự động để tìm kiếm không gian mô hình một cách hiệu quả và xác định các mô hình hoạt động tốt nhất. Chúng bao gồm:

1. Tối ưu hóa Siêu tham số

Tối ưu hóa siêu tham số là quá trình tìm ra tập hợp siêu tham số tối ưu cho một mô hình ML nhất định. Siêu tham số là các tham số không được học từ dữ liệu mà được thiết lập trước khi huấn luyện mô hình. Ví dụ về các siêu tham số bao gồm tốc độ học trong mạng nơ-ron, số lượng cây trong rừng ngẫu nhiên và độ mạnh của chính quy hóa trong máy vector hỗ trợ.

Một số thuật toán được sử dụng để tối ưu hóa siêu tham số, bao gồm:

• Tìm kiếm lưới (Grid Search): Tìm kiếm toàn bộ một lưới các giá trị siêu tham số được xác định trước. Mặc dù dễ thực hiện, nó có thể tốn kém về mặt tính toán đối với không gian siêu tham số có chiều cao.
• Tìm kiếm ngẫu nhiên (Random Search): Lấy mẫu ngẫu nhiên các giá trị siêu tham số từ các phân phối được xác định trước. Thường hiệu quả hơn tìm kiếm lưới, đặc biệt đối với không gian có chiều cao.
• Tối ưu hóa Bayes (Bayesian Optimization): Xây dựng một mô hình xác suất của hàm mục tiêu (ví dụ: độ chính xác trên tập xác thực) và sử dụng nó để lựa chọn một cách thông minh các giá trị siêu tham số tiếp theo để đánh giá. Thường hiệu quả hơn tìm kiếm lưới và tìm kiếm ngẫu nhiên, đặc biệt đối với các hàm mục tiêu tốn kém. Ví dụ bao gồm các quy trình Gaussian và Bộ ước tính Parzen có cấu trúc cây (TPE).
• Thuật toán tiến hóa (Evolutionary Algorithms): Lấy cảm hứng từ sự tiến hóa sinh học, các thuật toán này duy trì một quần thể các giải pháp ứng viên (tức là các cấu hình siêu tham số) và cải thiện chúng lặp đi lặp lại thông qua lựa chọn, lai ghép và đột biến. Ví dụ: Thuật toán di truyền

Ví dụ: Hãy xem xét việc huấn luyện một Máy Vector Hỗ trợ (SVM) để phân loại hình ảnh. Các siêu tham số cần tối ưu hóa có thể bao gồm loại hạt nhân (tuyến tính, hàm cơ sở bán kính (RBF), đa thức), tham số chính quy hóa C và hệ số hạt nhân gamma. Sử dụng tối ưu hóa Bayes, một hệ thống AutoML sẽ lấy mẫu một cách thông minh các kết hợp của các siêu tham số này, huấn luyện một SVM với các cài đặt đó, đánh giá hiệu suất của nó trên một tập xác thực, và sau đó sử dụng kết quả để hướng dẫn việc lựa chọn kết hợp siêu tham số tiếp theo để thử. Quá trình này tiếp tục cho đến khi tìm thấy một cấu hình siêu tham số với hiệu suất tối ưu.

2. Tìm kiếm Kiến trúc Mạng Nơ-ron (NAS)

Tìm kiếm Kiến trúc Mạng Nơ-ron (NAS) là một kỹ thuật để tự động thiết kế kiến trúc mạng nơ-ron. Thay vì thiết kế kiến trúc thủ công, các thuật toán NAS tìm kiếm kiến trúc tối ưu bằng cách khám phá các kết hợp khác nhau của các lớp, kết nối và hoạt động. NAS thường được sử dụng để tìm các kiến trúc được tùy chỉnh cho các nhiệm vụ và tập dữ liệu cụ thể.

Các thuật toán NAS có thể được phân loại rộng rãi thành ba loại:

• NAS dựa trên Học tăng cường: Sử dụng học tăng cường để huấn luyện một tác nhân tạo ra các kiến trúc mạng nơ-ron. Tác nhân nhận được phần thưởng dựa trên hiệu suất của kiến trúc được tạo ra.
• NAS dựa trên Thuật toán tiến hóa: Sử dụng các thuật toán tiến hóa để phát triển một quần thể các kiến trúc mạng nơ-ron. Các kiến trúc được đánh giá dựa trên hiệu suất của chúng và các kiến trúc hoạt động tốt nhất được chọn làm cha mẹ cho thế hệ tiếp theo.
• NAS dựa trên Gradient: Sử dụng giảm dần độ dốc để tối ưu hóa trực tiếp kiến trúc của mạng nơ-ron. Cách tiếp cận này thường hiệu quả hơn NAS dựa trên học tăng cường và thuật toán tiến hóa.

Ví dụ: AutoML Vision của Google sử dụng NAS để khám phá các kiến trúc mạng nơ-ron tùy chỉnh được tối ưu hóa cho các nhiệm vụ nhận dạng hình ảnh. Các kiến trúc này thường hoạt động tốt hơn các kiến trúc được thiết kế thủ công trên các tập dữ liệu cụ thể.

3. Siêu học (Meta-Learning)

Siêu học, còn được gọi là "học để học," là một kỹ thuật cho phép các mô hình ML học hỏi từ những kinh nghiệm trước đó. Trong bối cảnh lựa chọn mô hình tự động, siêu học có thể được sử dụng để tận dụng kiến thức thu được từ các nhiệm vụ lựa chọn mô hình trước đó để tăng tốc quá trình tìm kiếm mô hình tốt nhất cho một nhiệm vụ mới. Ví dụ, một hệ thống siêu học có thể học được rằng một số loại mô hình nhất định có xu hướng hoạt động tốt trên các tập dữ liệu có các đặc điểm cụ thể (ví dụ: chiều dữ liệu cao, các lớp không cân bằng).

Các phương pháp siêu học thường bao gồm việc xây dựng một siêu mô hình dự đoán hiệu suất của các mô hình khác nhau dựa trên các đặc điểm của tập dữ liệu. Siêu mô hình này sau đó có thể được sử dụng để hướng dẫn việc tìm kiếm mô hình tốt nhất cho một tập dữ liệu mới bằng cách ưu tiên các mô hình được dự đoán là sẽ hoạt động tốt.

Ví dụ: Hãy tưởng tượng một hệ thống AutoML đã được sử dụng để huấn luyện các mô hình trên hàng trăm tập dữ liệu khác nhau. Sử dụng siêu học, hệ thống có thể học được rằng cây quyết định có xu hướng hoạt động tốt trên các tập dữ liệu có các đặc trưng dạng danh mục, trong khi mạng nơ-ron có xu hướng hoạt động tốt trên các tập dữ liệu có các đặc trưng dạng số. Khi gặp một tập dữ liệu mới, hệ thống có thể sử dụng kiến thức này để ưu tiên cây quyết định hoặc mạng nơ-ron dựa trên các đặc điểm của tập dữ liệu.

4. Các Phương pháp Tổ hợp (Ensemble Methods)

Các phương pháp tổ hợp kết hợp nhiều mô hình ML để tạo ra một mô hình duy nhất, mạnh mẽ hơn. Trong lựa chọn mô hình tự động, các phương pháp tổ hợp có thể được sử dụng để kết hợp các dự đoán của nhiều mô hình hứa hẹn được xác định trong quá trình tìm kiếm. Điều này thường có thể dẫn đến hiệu suất và khả năng tổng quát hóa được cải thiện.

Các phương pháp tổ hợp phổ biến bao gồm:

• Bagging: Huấn luyện nhiều mô hình trên các tập con khác nhau của dữ liệu huấn luyện và lấy trung bình các dự đoán của chúng.
• Boosting: Huấn luyện các mô hình một cách tuần tự, với mỗi mô hình tập trung vào việc sửa chữa các lỗi do các mô hình trước đó gây ra.
• Stacking: Huấn luyện một siêu mô hình kết hợp các dự đoán của nhiều mô hình cơ sở.

Ví dụ: Một hệ thống AutoML có thể xác định ba mô hình hứa hẹn: một rừng ngẫu nhiên, một máy tăng cường độ dốc, và một mạng nơ-ron. Sử dụng stacking, hệ thống có thể huấn luyện một mô hình hồi quy logistic để kết hợp các dự đoán của ba mô hình này. Mô hình xếp chồng kết quả có khả năng sẽ hoạt động tốt hơn bất kỳ mô hình riêng lẻ nào.

Quy trình Lựa Chọn Mô Hình Tự Động

Quy trình điển hình cho việc lựa chọn mô hình tự động bao gồm các bước sau:

1. Tiền xử lý dữ liệu: Làm sạch và chuẩn bị dữ liệu để huấn luyện mô hình. Điều này có thể bao gồm xử lý các giá trị bị thiếu, mã hóa các đặc trưng danh mục và chia tỷ lệ các đặc trưng số.
2. Kỹ thuật đặc trưng: Trích xuất và biến đổi các đặc trưng liên quan từ dữ liệu. Điều này có thể bao gồm tạo các đặc trưng mới, chọn các đặc trưng quan trọng nhất và giảm chiều của dữ liệu.
3. Xác định không gian mô hình: Xác định tập hợp các mô hình ứng viên sẽ được xem xét. Điều này có thể bao gồm việc chỉ định các loại mô hình sẽ được sử dụng (ví dụ: mô hình tuyến tính, mô hình dựa trên cây, mạng nơ-ron) và phạm vi siêu tham số sẽ được khám phá cho mỗi mô hình.
4. Lựa chọn chiến lược tìm kiếm: Chọn một chiến lược tìm kiếm phù hợp để khám phá không gian mô hình. Điều này có thể bao gồm việc sử dụng các kỹ thuật tối ưu hóa siêu tham số, thuật toán tìm kiếm kiến trúc mạng nơ-ron hoặc các phương pháp siêu học.
5. Đánh giá mô hình: Đánh giá hiệu suất của mỗi mô hình ứng viên trên một tập dữ liệu xác thực. Điều này có thể bao gồm việc sử dụng các chỉ số như độ chính xác, độ chuẩn xác, độ bao phủ, điểm F1, AUC hoặc các chỉ số khác dành riêng cho nhiệm vụ.
6. Lựa chọn mô hình: Chọn mô hình hoạt động tốt nhất dựa trên hiệu suất của nó trên tập dữ liệu xác thực.
7. Triển khai mô hình: Triển khai mô hình đã chọn vào môi trường sản xuất.
8. Giám sát mô hình: Giám sát hiệu suất của mô hình đã triển khai theo thời gian và huấn luyện lại mô hình khi cần thiết để duy trì độ chính xác.

Công cụ và Nền tảng cho Lựa Chọn Mô Hình Tự Động

Có một số công cụ và nền tảng có sẵn cho việc lựa chọn mô hình tự động, cả mã nguồn mở và thương mại. Dưới đây là một vài lựa chọn phổ biến:

• Auto-sklearn: Một thư viện AutoML mã nguồn mở được xây dựng trên scikit-learn. Nó tự động tìm kiếm mô hình và siêu tham số hoạt động tốt nhất bằng cách sử dụng tối ưu hóa Bayes và siêu học.
• TPOT (Công cụ tối ưu hóa quy trình dựa trên cây): Một thư viện AutoML mã nguồn mở sử dụng lập trình di truyền để tối ưu hóa các quy trình ML.
• H2O AutoML: Một nền tảng AutoML mã nguồn mở hỗ trợ nhiều loại thuật toán ML và cung cấp giao diện thân thiện với người dùng để xây dựng và triển khai các mô hình ML.
• Google Cloud AutoML: Một bộ dịch vụ AutoML dựa trên đám mây cho phép người dùng xây dựng các mô hình ML tùy chỉnh mà không cần viết bất kỳ mã nào.
• Microsoft Azure Machine Learning: Một nền tảng ML dựa trên đám mây cung cấp các khả năng AutoML, bao gồm lựa chọn mô hình tự động và tối ưu hóa siêu tham số.
• Amazon SageMaker Autopilot: Một dịch vụ AutoML dựa trên đám mây tự động xây dựng, huấn luyện và tinh chỉnh các mô hình ML.

Thách thức và Cân nhắc trong Lựa chọn Mô hình Tự động

Mặc dù lựa chọn mô hình tự động mang lại nhiều lợi ích, nó cũng đặt ra một số thách thức và cân nhắc:

• Chi phí tính toán: Tìm kiếm trong một không gian mô hình rộng lớn có thể tốn kém về mặt tính toán, đặc biệt đối với các mô hình phức tạp và tập dữ liệu lớn.
• Quá khớp (Overfitting): Các thuật toán lựa chọn mô hình tự động đôi khi có thể quá khớp với tập dữ liệu xác thực, dẫn đến hiệu suất tổng quát hóa kém trên dữ liệu chưa thấy. Các kỹ thuật như kiểm tra chéo và chính quy hóa có thể giúp giảm thiểu rủi ro này.
• Khả năng diễn giải: Các mô hình được chọn bởi các thuật toán lựa chọn mô hình tự động đôi khi có thể khó diễn giải, gây khó khăn trong việc hiểu tại sao chúng đưa ra các dự đoán nhất định. Đây có thể là một mối lo ngại trong các ứng dụng mà khả năng diễn giải là rất quan trọng.
• Rò rỉ dữ liệu: Điều quan trọng là phải tránh rò rỉ dữ liệu trong quá trình lựa chọn mô hình. Điều này có nghĩa là đảm bảo rằng tập dữ liệu xác thực không được sử dụng để ảnh hưởng đến quá trình lựa chọn mô hình theo bất kỳ cách nào.
• Hạn chế của Kỹ thuật đặc trưng: Các công cụ AutoML hiện tại thường có những hạn chế trong việc tự động hóa kỹ thuật đặc trưng. Mặc dù một số công cụ cung cấp lựa chọn và biến đổi đặc trưng tự động, các tác vụ kỹ thuật đặc trưng phức tạp hơn vẫn có thể yêu cầu sự can thiệp thủ công.
• Bản chất Hộp đen: Một số hệ thống AutoML hoạt động như "hộp đen," gây khó khăn trong việc hiểu quy trình ra quyết định cơ bản. Sự minh bạch và khả năng giải thích là rất quan trọng để xây dựng lòng tin và đảm bảo AI có trách nhiệm.
• Xử lý tập dữ liệu không cân bằng: Nhiều tập dữ liệu trong thế giới thực không cân bằng, nghĩa là một lớp có số lượng mẫu ít hơn đáng kể so với (các) lớp khác. Các hệ thống AutoML cần có khả năng xử lý các tập dữ liệu không cân bằng một cách hiệu quả, ví dụ, bằng cách sử dụng các kỹ thuật như lấy mẫu quá mức, lấy mẫu dưới mức hoặc học có trọng số chi phí.

Các Thực tiễn Tốt nhất để Sử dụng Lựa chọn Mô hình Tự động

Để sử dụng hiệu quả việc lựa chọn mô hình tự động, hãy xem xét các thực tiễn tốt nhất sau đây:

• Hiểu dữ liệu của bạn: Phân tích kỹ lưỡng dữ liệu của bạn để hiểu các đặc điểm của nó, bao gồm các loại dữ liệu, phân phối và mối quan hệ giữa các đặc trưng. Sự hiểu biết này sẽ giúp bạn chọn các mô hình và siêu tham số phù hợp.
• Xác định các chỉ số đánh giá rõ ràng: Chọn các chỉ số đánh giá phù hợp với mục tiêu kinh doanh của bạn. Cân nhắc sử dụng nhiều chỉ số để đánh giá các khía cạnh khác nhau của hiệu suất mô hình.
• Sử dụng kiểm tra chéo (Cross-Validation): Sử dụng kiểm tra chéo để đánh giá hiệu suất của các mô hình của bạn và tránh quá khớp với tập dữ liệu xác thực.
• Chính quy hóa các mô hình của bạn: Sử dụng các kỹ thuật chính quy hóa để ngăn ngừa quá khớp và cải thiện hiệu suất tổng quát hóa.
• Giám sát hiệu suất mô hình: Liên tục giám sát hiệu suất của các mô hình đã triển khai và huấn luyện lại chúng khi cần thiết để duy trì độ chính xác.
• AI có thể giải thích (XAI): Ưu tiên các công cụ và kỹ thuật cung cấp khả năng giải thích và diễn giải các dự đoán của mô hình.
• Cân nhắc các đánh đổi: Hiểu rõ các đánh đổi giữa các mô hình và siêu tham số khác nhau. Ví dụ, các mô hình phức tạp hơn có thể cung cấp độ chính xác cao hơn nhưng cũng có thể khó diễn giải hơn và dễ bị quá khớp hơn.
• Phương pháp có sự tham gia của con người (Human-in-the-Loop): Kết hợp lựa chọn mô hình tự động với chuyên môn của con người. Sử dụng AutoML để xác định các mô hình hứa hẹn, nhưng hãy để các nhà khoa học dữ liệu xem xét kết quả, tinh chỉnh các mô hình và đảm bảo chúng đáp ứng các yêu cầu cụ thể của ứng dụng.

Tương lai của Lựa chọn Mô hình Tự động

Lĩnh vực lựa chọn mô hình tự động đang phát triển nhanh chóng, với các nghiên cứu và phát triển đang diễn ra tập trung vào việc giải quyết các thách thức và hạn chế của các phương pháp hiện tại. Một số hướng đi hứa hẹn trong tương lai bao gồm:

• Các thuật toán tìm kiếm hiệu quả hơn: Phát triển các thuật toán tìm kiếm hiệu quả hơn có thể khám phá không gian mô hình nhanh hơn và hiệu quả hơn.
• Các kỹ thuật Siêu học được cải tiến: Phát triển các kỹ thuật siêu học tinh vi hơn có thể tận dụng kiến thức từ các nhiệm vụ lựa chọn mô hình trước đó để tăng tốc quá trình tìm kiếm mô hình tốt nhất cho một nhiệm vụ mới.
• Kỹ thuật đặc trưng tự động: Phát triển các kỹ thuật kỹ thuật đặc trưng tự động mạnh mẽ hơn có thể tự động trích xuất và biến đổi các đặc trưng liên quan từ dữ liệu.
• AutoML có thể giải thích: Phát triển các hệ thống AutoML cung cấp sự minh bạch và khả năng diễn giải cao hơn cho các dự đoán của mô hình.
• Tích hợp với các nền tảng đám mây: Tích hợp liền mạch các công cụ AutoML với các nền tảng đám mây để cho phép phát triển và triển khai mô hình có thể mở rộng và hiệu quả về chi phí.
• Giải quyết Thiên vị và Công bằng: Phát triển các hệ thống AutoML có thể phát hiện và giảm thiểu thiên vị trong dữ liệu và mô hình, đảm bảo các cân nhắc về sự công bằng và đạo đức được giải quyết.
• Hỗ trợ các loại dữ liệu đa dạng hơn: Mở rộng khả năng của AutoML để hỗ trợ một loạt các loại dữ liệu rộng hơn, bao gồm dữ liệu chuỗi thời gian, dữ liệu văn bản và dữ liệu đồ thị.

Kết luận

Lựa chọn mô hình tự động là một kỹ thuật mạnh mẽ có thể cải thiện đáng kể hiệu quả và hiệu suất của các dự án ML. Bằng cách tự động hóa quy trình tốn thời gian và lặp đi lặp lại của việc thử nghiệm thủ công các mô hình và siêu tham số khác nhau, lựa chọn mô hình tự động cho phép các nhà khoa học dữ liệu tập trung vào các khía cạnh quan trọng khác của quy trình ML, chẳng hạn như chuẩn bị dữ liệu và kỹ thuật đặc trưng. Nó cũng dân chủ hóa ML bằng cách giúp các cá nhân và tổ chức có chuyên môn ML hạn chế có thể tiếp cận. Khi lĩnh vực AutoML tiếp tục phát triển, chúng ta có thể mong đợi thấy các kỹ thuật lựa chọn mô hình tự động tinh vi và mạnh mẽ hơn nữa xuất hiện, tiếp tục biến đổi cách chúng ta xây dựng và triển khai các mô hình ML.

Bằng cách hiểu các khái niệm, kỹ thuật, lợi ích và thách thức của việc lựa chọn mô hình tự động, bạn có thể tận dụng hiệu quả công nghệ này để xây dựng các mô hình ML tốt hơn và đạt được các mục tiêu kinh doanh của mình.