Azure AI 102 - Ngày 1
Giới thiệu Azure AI: Các dịch vụ chính, ứng dụng, lợi ích và nguyên tắc Responsible AI.
Giới thiệu chung về Azure AI
Azure AI là một bộ dịch vụ AI toàn diện do Microsoft cung cấp, được thiết kế để giúp các doanh nghiệp và nhà phát triển dễ dàng tích hợp các khả năng AI vào ứng dụng, trang web và bot của họ. Azure AI bao gồm nhiều công cụ và dịch vụ mạnh mẽ để phân tích dữ liệu, xây dựng và triển khai mô hình AI, cũng như xử lý các tác vụ phức tạp như nhận diện hình ảnh, ngôn ngữ và giọng nói.
Các dịch vụ chính của Azure AI
Azure Machine Learning:
Ứng dụng: Tạo, huấn luyện và triển khai mô hình học máy.
Tính năng: AutoML (Automated Machine Learning), quản lý thí nghiệm, quản lý mô hình, MLOps (Machine Learning Operations).
Lợi ích: Tăng tốc quá trình phát triển mô hình, dễ dàng quản lý và triển khai.
Ví dụ: Tạo một mô hình dự đoán doanh thu dựa trên dữ liệu bán hàng.
Azure Cognitive Services: Azure Cognitive Services là tập hợp các dịch vụ AI đã được xây dựng sẵn, giúp thực hiện các tác vụ AI cụ thể. Các dịch vụ chính bao gồm:
Vision:
Computer Vision: Phân tích và hiểu nội dung hình ảnh, bao gồm nhận diện đối tượng, nhận diện văn bản (OCR - Optical Character Recognition).
Custom Vision: Tạo và huấn luyện các mô hình thị giác máy tính tùy chỉnh.
Face API: Nhận diện và phân tích khuôn mặt trong hình ảnh.
Form Recognizer: Trích xuất thông tin từ các tài liệu như hóa đơn, biên lai.
Ứng dụng: Tự động phân loại sản phẩm, nhận diện biển số xe, trích xuất thông tin từ hóa đơn.
Speech:
Speech-to-Text: Chuyển đổi giọng nói thành văn bản.
Text-to-Speech: Tạo giọng nói từ văn bản.
Speech Translation: Dịch giọng nói trực tiếp giữa các ngôn ngữ.
Ứng dụng: Ghi âm cuộc họp và tự động tạo biên bản, dịch thuật trực tiếp trong các hội nghị quốc tế.
Language:
Text Analytics: Phân tích văn bản, bao gồm phân tích cảm xúc, nhận diện thực thể, phân loại văn bản.
Translator: Dịch văn bản giữa các ngôn ngữ.
Language Understanding (LUIS): Hiểu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong các ứng dụng.
QnA Maker: Tạo các hệ thống hỏi đáp từ cơ sở dữ liệu văn bản có sẵn.
Ứng dụng: Phân tích phản hồi khách hàng, xây dựng chatbot hỗ trợ khách hàng.
Decision:
Personalizer: Tạo các đề xuất cá nhân hóa.
Anomaly Detector: Phát hiện các bất thường trong dữ liệu.
Content Moderator: Lọc nội dung không phù hợp trong văn bản, hình ảnh và video.
Ứng dụng: Phát hiện gian lận, lọc nội dung độc hại trong các bình luận trên mạng xã hội.
Azure Bot Service:
Ứng dụng: Tạo và triển khai các bot thông minh.
Tính năng: Bot Framework, tích hợp với các kênh (Teams, Skype, Slack).
Lợi ích: Giao diện người dùng thân thiện, dễ dàng tích hợp AI.
Ví dụ: Tạo một bot hỗ trợ khách hàng, bot đặt lịch hẹn.
Ứng dụng của Azure AI
Tự động hóa quy trình doanh nghiệp:
Ví dụ: Tự động hóa quy trình kiểm tra và phân loại hình ảnh sản phẩm, xử lý văn bản, nhận diện và phân loại tài liệu.
Lợi ích: Tiết kiệm thời gian và chi phí, giảm thiểu lỗi do con người gây ra.
Chăm sóc khách hàng:
Ví dụ: Xây dựng các chatbot hỗ trợ khách hàng 24/7, cung cấp các phản hồi tự động và giải đáp thắc mắc nhanh chóng.
Lợi ích: Nâng cao trải nghiệm khách hàng, giảm tải công việc cho đội ngũ hỗ trợ.
Phân tích và dự đoán:
Ví dụ: Phân tích dữ liệu lớn để dự đoán xu hướng kinh doanh, phát hiện gian lận, phân tích cảm xúc từ phản hồi của khách hàng.
Lợi ích: Tăng cường khả năng ra quyết định dựa trên dữ liệu chính xác.
Cải thiện sản phẩm và dịch vụ:
Ví dụ: Tạo các hệ thống đề xuất cá nhân hóa, phân tích dữ liệu để cải thiện chất lượng sản phẩm.
Lợi ích: Tăng sự hài lòng của khách hàng, nâng cao chất lượng và hiệu suất sản phẩm.
Lợi ích của Azure AI
Tiết kiệm thời gian và chi phí:
Azure AI giúp tự động hóa nhiều tác vụ phức tạp, giảm thiểu thời gian và chi phí cho doanh nghiệp.
Ví dụ: Tự động phân loại hàng hóa trong kho, xử lý yêu cầu khách hàng tự động.
Tăng cường khả năng ra quyết định:
Với khả năng phân tích và dự đoán chính xác, Azure AI hỗ trợ các nhà quản lý đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.
Ví dụ: Phân tích dữ liệu bán hàng để tối ưu hóa chiến lược kinh doanh.
Nâng cao trải nghiệm khách hàng:
Các ứng dụng AI như chatbot, phân tích cảm xúc giúp cải thiện trải nghiệm khách hàng, tăng cường sự hài lòng.
Ví dụ: Chatbot hỗ trợ khách hàng 24/7, phân tích phản hồi để cải thiện dịch vụ.
Dễ dàng tích hợp và mở rộng:
Azure AI cung cấp các API và dịch vụ dễ dàng tích hợp vào các hệ thống hiện có, linh hoạt mở rộng theo nhu cầu.
Ví dụ: Tích hợp các dịch vụ AI vào ứng dụng web hoặc di động hiện có.
Nguyên tắc Responsible AI
Microsoft cam kết phát triển AI có trách nhiệm (Responsible AI) để đảm bảo công nghệ AI được sử dụng một cách an toàn, công bằng và minh bạch. Các nguyên tắc chính bao gồm:
Fairness (Công bằng):
Đảm bảo rằng các hệ thống AI không tạo ra hoặc củng cố sự thiên vị, đối xử công bằng với tất cả người dùng.
Ví dụ: Thiết kế mô hình nhận diện khuôn mặt không phân biệt chủng tộc hay giới tính.
Reliability and Safety (Độ tin cậy và an toàn):
Đảm bảo các hệ thống AI hoạt động đáng tin cậy và an toàn trong mọi tình huống.
Ví dụ: Đảm bảo các hệ thống AI trong xe tự lái hoạt động an toàn trong mọi điều kiện giao thông.
Privacy and Security (Bảo mật và quyền riêng tư):
Bảo vệ dữ liệu cá nhân và đảm bảo bảo mật thông tin trong các hệ thống AI.
Ví dụ: Mã hóa dữ liệu nhạy cảm trong các ứng dụng phân tích y tế.
Inclusiveness (Bao gồm):
Đảm bảo AI tiếp cận được mọi người, bao gồm cả những người có nhu cầu đặc biệt.
Ví dụ: Tạo các công cụ AI hỗ trợ người khuyết tật sử dụng công nghệ.
Transparency (Minh bạch):
Cung cấp thông tin rõ ràng về cách thức hoạt động và quyết định của các hệ thống AI.
Ví dụ: Giải thích cách thức một hệ thống AI đưa ra quyết định tín dụng.
Accountability (Trách nhiệm):
Đảm bảo có trách nhiệm đối với việc phát triển và triển khai các hệ thống AI.
Ví dụ: Đảm bảo có người chịu trách nhiệm khi hệ thống AI gây ra lỗi.
Tài liệu tham khảo
Tìm hiểu kiến trúc Azure AI, các thành phần, và quy trình tạo giải pháp AI trên Azure.
Kiến trúc Azure AI
Azure AI được xây dựng trên một kiến trúc phân lớp, bao gồm các thành phần và dịch vụ chính sau đây:
Data and Storage (Dữ liệu và lưu trữ):
Azure Blob Storage: Lưu trữ các tập dữ liệu lớn như hình ảnh, video, văn bản.
Azure Data Lake Storage: Lưu trữ và quản lý dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc ở quy mô lớn.
Azure SQL Database: Lưu trữ dữ liệu quan hệ, dễ dàng truy vấn và phân tích.
Azure Cosmos DB: Lưu trữ dữ liệu không quan hệ, phân tán toàn cầu.
Data Processing and Preparation (Xử lý và chuẩn bị dữ liệu):
Azure Databricks: Nền tảng phân tích dữ liệu hợp nhất dựa trên Apache Spark, dùng để xử lý và phân tích dữ liệu.
Azure Data Factory: Dịch vụ ETL (Extract, Transform, Load) để di chuyển và biến đổi dữ liệu từ nhiều nguồn.
Azure Synapse Analytics: Dịch vụ phân tích toàn diện, kết hợp kho dữ liệu, big data và phân tích dữ liệu.
Machine Learning (Học máy):
Azure Machine Learning: Dịch vụ chính để xây dựng, huấn luyện, triển khai và quản lý mô hình học máy.
AutoML (Automated Machine Learning): Tự động hóa quá trình chọn mô hình, huấn luyện và điều chỉnh siêu tham số.
Notebooks: Môi trường tương tác để phát triển và kiểm thử mô hình.
Pipelines: Quản lý quy trình học máy từ đầu đến cuối, từ tiền xử lý dữ liệu đến triển khai mô hình.
MLOps: Tích hợp DevOps cho học máy, giúp quản lý và triển khai mô hình một cách nhất quán.
AI Services (Dịch vụ AI):
Azure Cognitive Services: Bộ API AI đã xây dựng sẵn để thực hiện các tác vụ AI cụ thể:
Vision: Computer Vision, Custom Vision, Face API, Form Recognizer.
Speech: Speech-to-Text, Text-to-Speech, Speech Translation.
Language: Text Analytics, Translator, Language Understanding (LUIS), QnA Maker.
Decision: Personalizer, Anomaly Detector, Content Moderator.
Azure Bot Service: Dịch vụ cho phép bạn xây dựng, triển khai và quản lý các chatbot tương tác.
Deployment and Integration (Triển khai và tích hợp):
Azure Kubernetes Service (AKS): Chạy và quản lý các ứng dụng container hóa.
Azure App Service: Triển khai và quản lý các ứng dụng web và mobile.
Azure Functions: Xây dựng các chức năng serverless để xử lý sự kiện.
Azure Logic Apps: Dịch vụ cho phép bạn tự động hóa và orchestrate các quy trình và tác vụ doanh nghiệp.
Quy trình tạo giải pháp AI trên Azure
Quy trình tạo một giải pháp AI trên Azure gồm các bước sau:
Xác định bài toán và thu thập dữ liệu:
Xác định vấn đề cần giải quyết: Ví dụ, dự đoán doanh thu, phân loại hình ảnh sản phẩm, chatbot hỗ trợ khách hàng.
Thu thập dữ liệu: Lưu trữ dữ liệu trong Azure Blob Storage hoặc Azure Data Lake Storage.
Xử lý và chuẩn bị dữ liệu:
Làm sạch và biến đổi dữ liệu: Sử dụng Azure Databricks hoặc Azure Data Factory để làm sạch và biến đổi dữ liệu.
Tạo các tập dữ liệu huấn luyện và kiểm thử: Chia dữ liệu thành các tập huấn luyện, kiểm thử và xác nhận.
Xây dựng và huấn luyện mô hình:
Chọn mô hình và kỹ thuật học máy phù hợp: Sử dụng Azure Machine Learning để chọn và huấn luyện mô hình.
AutoML: Tự động hóa việc chọn mô hình và điều chỉnh siêu tham số.
Kiểm thử mô hình: Sử dụng tập dữ liệu kiểm thử để đánh giá hiệu suất của mô hình.
Triển khai và quản lý mô hình:
Triển khai mô hình: Sử dụng Azure Kubernetes Service (AKS) hoặc Azure App Service để triển khai mô hình.
Quản lý mô hình: Sử dụng MLOps trong Azure Machine Learning để theo dõi và quản lý mô hình sau khi triển khai.
Tích hợp và tối ưu hóa:
Tích hợp mô hình vào ứng dụng: Sử dụng các API của Azure Cognitive Services hoặc triển khai trực tiếp mô hình trong ứng dụng.
Tối ưu hóa hiệu suất: Sử dụng các dịch vụ như Azure Functions và Azure Logic Apps để tối ưu hóa hiệu suất và xử lý sự kiện.
Giám sát và bảo trì:
Giám sát hiệu suất: Sử dụng Azure Monitor và Azure Log Analytics để giám sát hiệu suất của mô hình.
Cập nhật và bảo trì: Định kỳ cập nhật mô hình với dữ liệu mới và cải tiến các thuật toán để duy trì hiệu suất.
Tài liệu tham khảo
Bài tập
1. Trắc nghiệm về các dịch vụ Azure AI.
Link Quiz: https://www.quizne.com/quiz/azure-ai-quiz-1
2. Mô tả quy trình tạo một giải pháp Azure AI đơn giản
Bước 1: Xác định bài toán và thu thập dữ liệu
Bài toán: Xây dựng một mô hình để phân loại hình ảnh sản phẩm vào các danh mục khác nhau.
Thu thập dữ liệu: Thu thập hình ảnh của các sản phẩm và lưu trữ chúng trong Azure Blob Storage.
Bước 2: Xử lý và chuẩn bị dữ liệu
Làm sạch dữ liệu: Xóa các hình ảnh bị hỏng hoặc không liên quan.
Biến đổi dữ liệu: Chuyển đổi các hình ảnh về kích thước chuẩn, ví dụ 224x224 pixel.
Công cụ: Sử dụng Azure Databricks hoặc Azure Data Factory để thực hiện các bước trên.
Bước 3: Xây dựng và huấn luyện mô hình
Chọn mô hình: Sử dụng Custom Vision trong Azure Cognitive Services để tạo và huấn luyện mô hình phân loại hình ảnh.
Huấn luyện mô hình: Tải lên các hình ảnh đã gắn nhãn vào Custom Vision và bắt đầu quá trình huấn luyện mô hình.
Tùy chỉnh mô hình: Sử dụng các tính năng AutoML trong Azure Machine Learning để tự động chọn mô hình và điều chỉnh siêu tham số.
Bước 4: Triển khai và quản lý mô hình
Triển khai mô hình: Sử dụng Azure Kubernetes Service (AKS) để triển khai mô hình phân loại hình ảnh.
Quản lý mô hình: Sử dụng các tính năng MLOps của Azure Machine Learning để theo dõi và quản lý mô hình sau khi triển khai.
Bước 5: Tích hợp và tối ưu hóa
Tích hợp mô hình vào ứng dụng: Tích hợp mô hình phân loại hình ảnh vào ứng dụng web hoặc di động.
Tối ưu hóa hiệu suất: Sử dụng Azure Functions để xử lý sự kiện và tối ưu hóa thời gian phản hồi.
Bước 6: Giám sát và bảo trì
Giám sát hiệu suất: Sử dụng Azure Monitor và Azure Log Analytics để giám sát hiệu suất của mô hình.
Cập nhật và bảo trì: Định kỳ cập nhật mô hình với dữ liệu mới và cải tiến các thuật toán để duy trì hiệu suất.