Đồ án tốt nghiệp - Tìm hiểu AutoML và ứng dụng

TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HCM
KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
NGÀNH KỸ THUẬT DỮ LIỆU


Đề tài:
TÌM HIỂU AUTOML VÀ ỨNG DỤNG
KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP
KỸ SƯ NGÀNH KỸ THUẬT DỮ LIỆU
SINH VIÊN THỰC HIỆN
VÕ ĐÌNH VĨNH CHƯƠNG – 19133012
TÔN THẤT GIA BẢO – 19133009
GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN
ThS. QUÁCH ĐÌNH HOÀNG

KHÓA 2019 - 2023

ĐH SƯ CỘNG
PHẠM HOÀ
KỸ THUẬT TP.HCM
KHOA
CNTT
Độc

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
Độc lập – Tự do – Hạnh Phúc

*******

*******
PHIẾU NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN
Họ và tên Sinh viên 1: Võ Đình Vĩnh Chương

MSSV 1: 19133012

Họ và tên Sinh viên 2: Tôn Thất Gia Bảo

MSSV 2: 19133009

Ngành: Kỹ thuật dữ liệu
Tên đề tài: TÌM HIỂU AUTOML VÀ ỨNG DỤNG
Họ và tên Giáo viên hướng dẫn: ThS. Quách Đình Hoàng
NHẬN XÉT
1.

Về nội dung đề tài &amp khối lượng thực hiện:

..............................................................................
..............................................................................
..............................................................................
..............................................................................
2.

Ưu điểm:

..............................................................................
..............................................................................
..............................................................................
3.

Khuyết điểm:

..............................................................................
..............................................................................
..............................................................................
4.

Đề nghị cho bảo vệ hay không ?

5.

Đánh giá loại:

6.

Điểm:
Tp. Hồ Chí Minh, ngày

tháng

năm 2023

Giáo viên hướng dẫn
(Ký &amp ghi rõ họ tên)

ĐH SƯ CỘNG
PHẠM HOÀ
KỸ THUẬT TP.HCM
KHOA
CNTT
Độc

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
Độc lập – Tự do – Hạnh Phúc

*******

*******
PHIẾU NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN PHẢN BIỆN
Họ và tên Sinh viên 1: Võ Đình Vĩnh Chương

MSSV 1: 19133012

Họ và tên Sinh viên 2: Tôn Thất Gia Bảo

MSSV 2: 19133009

Ngành: Kỹ thuật dữ liệu
Tên đề tài: TÌM HIỂU AUTOML VÀ ỨNG DỤNG
Họ và tên Giáo viên phản biện: TS. Nguyễn Thành Sơn
NHẬN XÉT
1.

Về nội dung đề tài &amp khối lượng thực hiện:

..............................................................................
..............................................................................
.................................................................
...

...
Python, thư viện PyCaret, framework Streamlit để xây dựng ứng dụng nhằm
tìm ra thuật toán, mô hình học máy cho bài toán phân loại (classification) với cấu hình tối
ưu, độ chính xác cao với tập dữ liệu huấn luận và kiểm thử (train, test dataset).
- Ứng dụng có giao diện dễ sử dụng, có các chức năng cần thiết, tiện lợi như: tải
lên tập dữ liệu, trực quan hóa, tải xuống được dữ liệu đã được dự đoán, lưu mô hình tối
ưu để sử dụng cho các tập dữ liệu mới.
3. Hạn chế
+ Ứng dụng chỉ sử dụng cho bài toán phân loại (classification), chưa sử dụng được
cho các bài toán khác của AutoML.
+ Thời gian chạy (runtime) của ứng dụng còn khá cao.
+ Chưa tìm hiểu đủ sâu về các hệ thống AutoML khác.
4. Hướng phát triển
+ Phát triển ứng dụng AutoML tối ưu mô hình học máy với các bài toán học máy
khác như hồi quy, thị giác máy tính hoặc NLP (xử lý ngôn ngữ tự nhiên).
+ Phát triển ứng dụng dựa trên thêm 1 thư viện AutoML khác: như FLAML.
68

+ Triển khai ứng dụng lên nền tảng điện toán đám mây (cloud coputing) như
Microsoft Azure.
+ Tối ưu giao diện web và thời gian chạy cho ứng dụng.

69

TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1]. Kaiyong Zhao et al., AutoML: A survey of the state-of-the-art, 2019.
[2]. Frank Hutter et al., Automated Machine Learning, Methods, Systems, Challenges, Springer Nature,
2019.
[3]. Radwa Elshawi et al., Automated Machine Learning: State-of-The-Art and Open Challenges, 2019.
[4]. Fernando López, HyperOpt: Hyperparameter Tuning based on Bayesian Optimization, Towards Data
Science, 2021.
[5]. Gokhan Simsek, Introduction to Automated Machine Learning (AutoML), 2019.
[6]. AutoML.org. [Online]. Available: https://www.automl.org/automl/
[7]. Top AutoML Frameworks for Machine Learning Applications. [Online]. Available:
https://www.alibabacloud.com/blog/6-top-automl-frameworks-for-machine-learning-applications-may2019_595317
[8]. PyCaret official document. [Online].
Available: https://pycaret.readthedocs.io/en/latest/index.html
[9]. Microsoft, What is automated machine learning (AutoML)? [Online].
Available: https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-automatedml?view=azureml-api-2
[10]. Streamlit, Deploy an app. [Online].
Available: https://docs.streamlit.io/streamlit-community-cloud/get-started/deploy-an-app
[11]. H2O, H2O AutoML: Automatic Machine Learning. [Online].
Available: https://docs.h2o.ai/h2o/latest-stable/h2o-docs/automl.html
[12]. Mircosoft, FLAML document. [Online].
Available: https://microsoft.github.io/FLAML/

70