Tổng Quan Qui Trình Pipeline Huấn Luyện Mô Hình

Đây là một quy trình (pipeline) huấn luyện mô hình học máy theo phương pháp Cross-Validation (kiểm tra chéo), thường được sử dụng để đánh giá hiệu suất mô hình một cách ổn định. Dưới đây là giải thích chi tiết từng bước:

1. Tổng quan

Pipeline này mô tả quy trình K-Fold Cross-Validation, trong đó:

• Tập dữ liệu (dataset) được chia thành K phần (folds) bằng nhau.

• Mô hình được huấn luyện K lần, mỗi lần sử dụng K-1 folds để train và 1 fold còn lại để validation.

• Mục tiêu: Đảm bảo mô hình không bị overfitting và đánh giá khách quan trên toàn bộ dữ liệu.

---

2. Giải thích từng thành phần

a. Split dataset

• Ý nghĩa: Chia tập dữ liệu thành K folds (phần).

• Chi tiết:

  • Ví dụ: Với K=5, dữ liệu được chia thành 5 phần, mỗi phần chứa 20% dữ liệu.

  • Có thể chia ngẫu nhiên hoặc theo tỷ lệ lớp (stratified splitting) cho bài toán phân loại.

b. For each fold...

• Ý nghĩa: Lặp lại quy trình train/validation trên từng fold.

• Chi tiết:

  • Mỗi vòng lặp chọn 1 fold làm validation set, K-1 folds còn lại làm training set.

  • Ví dụ: Lần 1: Fold 1 là validation, Folds 2-5 là train; Lần 2: Fold 2 là validation, Folds 1,3-5 là train...

c. Transform dataset

• Ý nghĩa: Tiền xử lý dữ liệu trước khi huấn luyện.

• Chi tiết:

  • Chuẩn hóa dữ liệu (scaling, normalization).

  • Xử lý giá trị thiếu (imputation), mã hóa categorical features.

  • Lưu ý: Quy trình transform phải được áp dụng riêng cho train/validation để tránh data leakage.

d. Train model

• Ý nghĩa: Huấn luyện mô hình trên tập train.

• Chi tiết:

  • Sử dụng thuật toán như Random Forest, SVM, Neural Network...

  • Có thể tinh chỉnh hyperparameter (nếu dùng kết hợp với GridSearch/RandomSearch).

e. Evaluate model

• Ý nghĩa: Đánh giá mô hình trên tập validation.

• Chi tiết:

  • Tính các metrics: Accuracy, Precision, Recall (bài toán phân loại) hoặc MAE, RMSE (bài toán hồi quy).

  • Lưu lại kết quả để tổng hợp sau K lần chạy.

f. Model assets

• Ý nghĩa: Các tài nguyên liên quan đến mô hình sau huấn luyện.

• Chi tiết:

  • File trọng số (weights), kiến trúc mô hình (architecture), logs.

  • Metadata: Hyperparameters, thời gian huấn luyện.

g. Register model

• Ý nghĩa: Lưu trữ mô hình vào Model Registry.

• Chi tiết:

  • Dùng công cụ như MLflow, AWS SageMaker Model Registry.

  • Quản lý versioning (phiên bản), đánh dấu mô hình tốt nhất.

h. Model registry

• Ý nghĩa: Kho lưu trữ tập trung các mô hình đã huấn luyện.

• Chi tiết:

  • Cho phép triển khai (deploy) mô hình từ registry lên production.

  • Hỗ trợ rollback nếu mô hình mới có vấn đề.

---

3. Luồng hoạt động của pipeline

1. Chia dữ liệu → K folds.

2. Với mỗi fold:

   • Transform dữ liệu train/validation.

   • Train mô hình trên train set.

   • Evaluate trên validation set.

3. Tổng hợp kết quả từ K lần evaluate để tính độ ổn định của mô hình (ví dụ: mean accuracy ± độ lệch chuẩn).

4. Lưu mô hình tốt nhất vào Model Registry để triển khai.

---

4. Ứng dụng thực tế

• Cross-Validation đặc biệt hữu ích khi:

  • Dữ liệu ít, cần tận dụng tối đa để đánh giá mô hình.

  • Tránh overfitting do chia ngẫu nhiên 1 lần (train-test split thông thường).

• Ví dụ: Dự đoán lưu lượng giao thông dựa trên dữ liệu cảm biến, với K=5 để đảm bảo mô hình hoạt động tốt trên mọi khu vực.

Tác giả: Đỗ Ngọc Tú
Công Ty Phần Mềm VHTSoft