Machine Learning là gì và Cách giải thích con nít 5 tuổi cũng hiểu được | Vieclam116.vn

Giáo Dục 0 lượt xem

Học máy là gì? Một cách “giải phóng” con người, giúp mọi người giải phóng tâm trí, không cần phải làm những việc giống nhau mỗi ngày, còn được gọi là “Làm việc như một cái máy”. Đồng thời, vì công việc ngày nay ngày càng phức tạp và có mức độ căng thẳng cao, Máy học là giải pháp đáp ứng nhu cầu sản xuất của con người.

Để hiểu thêm về machine learning, điều gì là quan trọng nhất đối với mô hình Machine Learning cấp cao cũng như các đặc điểm liên quan của một người làm việc trong lĩnh vực Machine Learning, ITviec đã thực hiện cuộc phỏng vấn và Lê Hữu Long – Quản lý dự án Machine Learning tại Cinnamon. AI – Công ty đào tạo máy đến từ Nhật Bản – Top 6 Công ty CNTT tốt nhất Việt Nam 2020.

Câu chuyện được thực hiện dưới góc nhìn và bình luận của Mr. Lê Hữu Long.

Học máy là gì??

Machine Learning là gì, hiểu một cách rất đơn giản là gì?

Máy học thường là một mô hình có thể “học” một lượng lớn dữ liệu, đọc các mẫu trong dữ liệu và thực hiện một tác vụ cụ thể hoặc thực hiện phân loại, phỏng đoán. Có thể hiểu đơn giản rằng cũng giống như cách mọi người học, “học máy” cũng là quá trình máy tính học dựa trên các dữ liệu và thiết kế hiện có, có hiệu quả hơn. sử dụng bàn tay.

READ  Bài tập Struct trong C có lời giải | Vieclam116.vn

Và, máy mô hình có nhiều dữ liệu để “học” sẽ tiên tiến hơn, độ chính xác của công việc sẽ cao hơn. Máy học gần như là một cuộc chạy đua thông tin, không phải một cuộc chạy đua thuật toán. Dữ liệu từ lâu đã được so sánh như một loại “dầu nguyên chất” mới trong Học máy mà mọi người đều muốn nhận được càng nhiều càng tốt.

Học máy là gì?

Đây là lý do tại sao một trong những hạn chế lớn trong việc đạt được kết quả tuyệt vời trong “học máy” là thiếu thông tin tích hợp, đặc biệt là khi không có nhóm Học máy trong đó. . Bởi vì nếu không có quyền truy cập đầy đủ vào dữ liệu, đặc biệt là thông tin cá nhân, có tính bảo mật cao, các công ty máy học bên ngoài sẽ khó xây dựng các mô hình “máy học” tối ưu. .

Tuy nhiên, không phải tất cả thông tin đều đủ cho việc học máy. Dữ liệu phải được “làm sạch” và đánh dấu để máy có thể học đúng cách. “Thùng rác bên trong, thùng rác ra ngoài”- Tầm quan trọng của việc“ chọn lọc ”thông tin đầu tiên đã được nhấn mạnh từ lâu.

Mối quan hệ của Khoa học thông tin và AI trong Học máy là gì?

AI là “trí tuệ nhân tạo”, nhằm mục đích tạo ra những cỗ máy có thể mô hình hóa suy nghĩ và hành vi của con người. Một hệ thống sử dụng AI có nghĩa là nó không yêu cầu phần mềm cài đặt sẵn, nhưng yêu cầu các thuật toán có thể hoạt động cùng nhau.

Các ứng dụng phổ biến nhất của AI mà chúng ta có thể thấy là Siri, Google, AI trong cờ vua và các ứng dụng khác. Học máy là cách để đạt được AI. Học máy là một nhánh con, một tập hợp con của AI và AI cho phép máy móc học dữ liệu mà không cần bất kỳ chương trình đặc biệt nào.

Xem thêm: AI là gì? làm Kỹ thuật AI tại Viettel R&D câu trả lời

Khoa học Thông tin là một quá trình “phân tích” một loạt dữ liệu từ dữ liệu nhạy cảm và chịu trách nhiệm giải thích và đưa ra dự đoán từ các thiết kế. Khoa học Thông tin bao gồm nhiều bước và nhiệm vụ cần phải thực hiện, từ thu thập dữ liệu, phân tích dữ liệu, lưu trữ dữ liệu, v.v.

Công cụ Học tập là phần cuối cùng của Khoa học Thông tin. Sau khi tất cả dữ liệu sẵn sàng được xử lý, nó sẽ được đưa vào máy học mô phỏng để tạo ra các mẫu và dự đoán. Thu thập một lượng lớn dữ liệu lớn và “sạch” là thách thức của Khoa học Thông tin.

Câu trả lời chi tiết Dữ liệu lớn là gì? ma Nhà khoa học thông tin là ai?

Theo nghĩa chung, Machine Learning – học máy, là sự kết nối giữa Khoa học thông tin và Trí tuệ nhân tạo. Dựa trên thông tin từ Khoa học Thông tin, AI là “kết quả cuối cùng” thu được, mục đích của dữ liệu là dữ liệu và để giải quyết các vấn đề kỹ thuật. Và Học máy là mối quan hệ, là “công cụ” để đạt được kết quả đó.

Tình trạng hiện tại của học máy

Tiêu chuẩn máy học trên toàn thế giới

Một trong những thực tế của AI nói chung và Machine Learning nói riêng, được thế giới biết đến ngày nay là “Hộp đen AI”. Ông giải thích. Hộp đen dài AI có nghĩa là:

Tôi xây dựng thuật toán, tôi đào tạo máy móc, tôi theo dõi kết quả, nhưng đôi khi tôi không hiểu đầy đủ điều gì đã xảy ra trong quá trình “học hỏi” đó. Và giống như “hộp đen” của thế giới AI.

Giờ đây, thế giới mà họ đang tìm kiếm là “AI hộp trắng”, có nghĩa là mọi người sẽ hiểu mọi thứ đang diễn ra khi học máy. Tuy nhiên, điều này dẫn đến một cuộc tranh cãi rằng “Nếu mọi người hiểu mọi thứ, thì tại sao chúng ta lại cần máy móc?”. Câu hỏi này sẽ được trả lời trong phần 3. Mối quan hệ của AI với con người dưới đây.

Thực trạng học máy tại Việt Nam

Long cũng chia sẻ rằng hiện trạng học máy ở Việt Nam chưa rõ ràng. Để lý giải cho điều này, anh cho rằng tình trạng này xảy ra có nguyên nhân chính là do thời tiết.

Mục đích của AI ra đời để giảm chi phí và hỗ trợ công việc viết tay, lặp đi lặp lại. Ở thị trường nước ngoài, giá thành của những công trình như vậy sẽ rất cao, nhưng ở Việt Nam, giá thành khá thấp nên không cần phải tìm giải pháp khác.

Tuy nhiên, những người làm việc trong lĩnh vực kinh doanh AI cũng phải trong trạng thái, sẵn sàng học hỏi và phát triển bản thân. Nếu đúng như vậy, điều đó hiếm khi có cơ hội xảy ra, vẫn có đủ người sẵn sàng cho công việc và bạn nên đi trước những việc chưa chuẩn bị. Long cung cấp một ví dụ trực quan và dễ hiểu:

Trong khoảng thời gian từ cuối năm 2020 đến quý 1 năm 2021, thị trường hàng hóa chứng kiến ​​sự gia tăng chưa từng có về đăng ký chứng khoán.

Hầu hết tất cả các công ty bảo mật đều yêu cầu khách hàng của họ đến văn phòng để đăng ký tài khoản. Chỉ có Công ty Cổ phần Chứng khoán VPS sử dụng eKYC – một ứng dụng phổ biến của công nghệ AI, trong đăng ký để nhà đầu tư có thể thực hiện tất cả các chức năng trên điện thoại di động.

Nhờ không ngừng chú trọng đổi mới công nghệ, VPS đã nổi lên trở thành công ty bảo mật có thị phần lớn nhất Việt Nam trong quý I / 2021.

Học máy sẽ là gì và thực trạng học máy ở Việt Nam

Thực tế của Machine Learning tại Việt Nam có thể được mô tả bằng cụm từ “tất cả có và không có”. Vấn đề rất cần được giải quyết, vì Việt Nam cũng sẽ gặp những vấn đề tương tự trên thế giới, có lẽ ở mức độ nhẹ hơn, nhưng lại thiếu kỹ năng để giải quyết vấn đề. Vì vậy, nhu cầu sử dụng thiết bị đào tạo ngành kỹ thuật thử nghiệm ở Việt Nam là rất cao.

Xem thêm: Cơ hội việc làm đào tạo máy và việt nam

Thiết bị đào tạo là mệnh lệnh của tương lai, một sân vận động mới. Nếu có người lớn trên đời, tôi sẽ có nhiều điều tiêu cực hơn là tích cực vì có những ông chủ khổng lồ. Vì vậy, khi tham gia một “địa điểm mới” như Học máy, mọi người sẽ có cơ hội như nhau, bắt đầu bằng sự bình đẳng. Sẽ luôn có những khó khăn, nhưng hầu hết thời gian, chúng tôi nắm lấy cơ hội này. Đây cũng là lời khuyên, lời động viên mà Long dành cho những ai muốn theo đuổi Machine Learning.

Mối quan hệ của AI với con người

Một trong những câu hỏi lớn là “Liệu con người có thay đổi thành máy móc không?” như chúng tôi thực hiện “đào tạo máy móc” để giảm bớt khối lượng công việc cho con người.

Long tin rằng, sau khi làm việc với Machine Learning, con người và máy móc sẽ theo thói quen bắt tay để làm việc chứ không phải cái này có thể thay thế được cái kia. Mỗi bên đều có điểm mạnh và điểm yếu riêng mà bên kia có thể sánh kịp.

Trí tuệ nhân tạo AI và con người
Bạn có sợ một ngày nào đó sự nghiệp AI của bạn sẽ thay đổi?

Thiết bị có khả năng xử lý, xử lý và học một lượng lớn dữ liệu trong một khoảng thời gian liên tục mà không hề mệt mỏi. Tuy nhiên, con người thông minh, sáng tạo và thông minh – những thứ mà máy móc không có.

Các công cụ giáo dục có thể đưa ra kết quả dự đoán, nhưng quyền quyết định là do con người. Người dùng sẽ có thể giải thích và tích hợp dữ liệu do thiết bị cung cấp và sẽ xác định các vấn đề mà mô hình này có thể sử dụng để giải quyết.

Người quản lý dự án học máy nói gì trong kinh doanh?

  • Huấn luyện máy móc và đôi khi “buồn”

Với trải nghiệm Machine Learning là gì, mọi người thường nghĩ rằng khi họ làm việc trong lĩnh vực kinh doanh này, họ sẽ làm rất nhiều điều tuyệt vời mỗi ngày và hiển thị trong rất nhiều dữ liệu. Trường sinh cũng không ngoại lệ.

Nhưng thực tế hoàn toàn trái ngược. “Các kỹ sư muốn xây dựng một mô hình mạnh mẽ nhất có thể. Dữ liệu thu được nhỏ, không phức tạp, giống như dữ liệu mô hình, con số là vài trăm” – Long chia sẻ. Công việc chính hàng ngày chỉ là luyện máy, quá trình này lặp đi lặp lại hàng ngày, tối đa cả tháng.

Chắc chắn không phải là “tuyệt vời” như những gì mọi người thường viết về Học máy và AI?

Tuy nhiên, ban đầu là như vậy, nhưng khi đã quen, Long càng yêu thích Machine Learning hơn, và nhận ra nhiều khía cạnh thú vị nhất của công việc này.

Học máy là gì?

Đã lâu rồi tôi mới thấy khả năng sử dụng dữ liệu của mô hình thực sự thú vị. Tôi càng học, tôi càng “học”, tôi càng “hiểu” về mô hình. Cảm thấy tự hào! Khi tôi lần đầu tiên tiếp xúc với dự án, tổng lượng dữ liệu nhận được là hàng trăm. Và, sau khi nhận được hàng chục triệu mẫu thông tin khác nhau, tôi phải thốt lên “Chà, thật tuyệt!” (atae). Rất nhiều thông tin, tất nhiên là rất vui!

Và hơn thế nữa, sau một thời gian dài làm việc, tôi có thể tiếp cận các nguồn thông tin khác nhau từ rất nhiều khách hàng. Từ đó, tôi có thể thấy tầm quan trọng của việc khách hàng có cùng tệp / doanh nghiệp, hiểu được “nỗi khổ” của họ, tôi có thể tự động đưa ra những đề xuất không mong muốn của khách hàng. Đó là niềm vui lớn.

Cảm ơn Long đã chia sẻ về công việc chân thật và nhiều thông tin bổ ích.

Với những thông tin trên, bạn hoàn toàn có thể thấy rằng Học máy không hề phức tạp hay “bí hiểm” như mọi người vẫn quen. Như đã chia sẻ về “thực trạng của Machine Learning tại Việt Nam”, hiện nay, cơ hội việc làm liên quan đến machine learning đang rất rộng mở trên thị trường. Để hiểu thêm về những điều kiện đó và có được một số cơ hội cho mình, bạn có thể đọc nhanh bài viết Các điều kiện liên quan đến học máy là gì?.

Ghi chú:

Anh vừa tốt nghiệp chuyên ngành Kinh tế – Tài chính Doanh nghiệp. Sau khi tốt nghiệp đại học, năm 2014, bạn làm Chuyên viên tư vấn và triển khai tại công ty FPT IS. Nhiệm vụ chính của Long lúc đó là thiết kế và triển khai hệ thống ERP – phân hệ quản lý nguồn lực doanh nghiệp, quản lý sản xuất.

Sau đó, vào năm 2015 và 2017, Long làm việc tại Viet Capital Bank và TRG International với tư cách là Cơ quan Phát triển Kinh doanh.

Hiện tại, vị trí của Long là Giám đốc dự án tại Cinnamon AI. Tính đến tháng 4 năm 2021, Long đã gắn bó với công ty được hơn 2 năm.

Ngoài ra, Long còn có một ví dụ thú vị là dịch vụ đăng ký sách trực tuyến bằng hình thức đăng ký mua sách trên website: librireading.com

Robby2

Bạn có thấy tin tức thú vị và cần thiết cho hầu hết mọi người không? Đừng ngần ngại nhấp vào nút Chia sẻ bên dưới.

Bài viết liên quan

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai.

Protected with IP Blacklist CloudIP Blacklist Cloud