Machine Learning là gì và Cách giải thích con nít 5 tuổi cũng hiểu được Utphighschools.Vn

Blog 0 lượt xem

Học máy là gì? Đó là con đường “giải phóng” con người, giúp con người giải phóng đầu óc mà không cần phải làm đi làm lại những công việc hàng ngày hay còn gọi là “Làm Máy”. Đồng thời, khi công việc ngày nay trở nên phức tạp và bận rộn hơn, học máy chính là giải pháp để tối ưu hóa năng suất làm việc của con người.

Để tìm hiểu rõ hơn về machine learning là gì, điều gì là quan trọng nhất đối với một mô hình machine learning ưu việt và những phẩm chất của một người học máy là gì, ITviec đã phỏng vấn Lê Hữu Long, giám đốc dự án machine learning tại Cinnamon AI – công ty học máy. đến từ Nhật Bản – Top 6 công ty CNTT tốt nhất Việt Nam năm 2020

Bài viết dựa trên góc nhìn và thông tin của anh Lê Hữu Long.

Học máy là gì??

Học máy, hiểu một cách đơn giản nhất là gì?

Máy học về cơ bản là một mô hình có khả năng “học” một lượng lớn dữ liệu, đọc các mô hình trong dữ liệu và thực hiện một tác vụ cụ thể, có thể là phân loại, dự báo. Có thể hiểu đơn giản giống như con người học, “machine learning” cũng là quá trình học trên máy tính dựa trên dữ liệu và mô hình hiện có để làm tốt hơn trong tương lai so với con người mà không cần can thiệp thủ công.

READ  Backend là gì? Những điều cần biết để trở thành Backend Developer Utphighschools.Vn

Khi đó mô hình học máy, có nhiều dữ liệu hơn để “học”, sẽ tiên tiến hơn, độ chính xác của tác vụ sẽ cao hơn. Học máy gần như là một cuộc chạy đua với dữ liệu, không phải một cuộc chạy đua thuật toán. Long cũng ví dữ liệu như một loại “dầu thô” mới trong học máy mà ai cũng muốn sở hữu càng nhiều càng tốt.

Học máy là gì?

Do đó, một trong những hạn chế lớn nhất để đạt được kết quả tốt nhất trong quá trình học máy là thiếu thông tin đầu vào, đặc biệt nếu đó không phải là một nhóm học máy nội bộ. . Bởi nếu không có quyền truy cập đầy đủ vào cơ sở dữ liệu, đặc biệt là dữ liệu cá nhân, có tính bảo mật cao, các công ty gia công máy học sẽ khó có thể xây dựng các mô hình “máy học” tốt nhất.

Tuy nhiên, không phải tất cả dữ liệu đều đủ tốt cho việc học máy. Dữ liệu này phải được “làm sạch” và dán nhãn để máy có thể học tốt. “Rác bên trong, rác bên ngoài– Long nhấn mạnh tầm quan trọng của việc “lọc” dữ liệu đầu tiên.

Mối liên hệ giữa khoa học dữ liệu và AI với học máy là gì?

AI là “trí tuệ nhân tạo” nhằm mục đích tạo ra những cỗ máy có khả năng mô phỏng suy nghĩ và hành vi của con người. Một hệ thống sử dụng AI có nghĩa là hệ thống không cần được lập trình sẵn, nhưng nó cần các thuật toán có thể hoạt động với nhau.

Các ứng dụng AI phổ biến mà chúng ta có thể thấy là Siri, Google, AI trong cờ vua, v.v. Học máy là cách tiếp cận để đạt được AI. Máy học là một nhánh con, một tập hợp con của AI và AI, cho phép máy móc học hỏi từ dữ liệu mà không cần được lập trình rõ ràng.

Xem thêm: AI là gì? làm Kỹ sư trí tuệ nhân tạo tại Viettel R&D câu trả lời

Khoa học dữ liệu là quá trình “khám phá” các mô hình dữ liệu từ dữ liệu thô và chịu trách nhiệm giải thích và dự đoán các mô hình đó. Khoa học dữ liệu bao gồm nhiều giai đoạn và nhiệm vụ cần được xử lý, từ thu thập dữ liệu, hợp lý hóa dữ liệu, lưu trữ dữ liệu, v.v.

Học máy là giai đoạn sau của khoa học dữ liệu. Khi tất cả dữ liệu đã sẵn sàng để xử lý, nó sẽ được gửi đến mô hình học máy để tạo ra các mô hình và dự báo. Thu thập một lượng lớn dữ liệu vừa lớn vừa “sạch” là thách thức của Khoa học dữ liệu.

Câu trả lời chi tiết Dữ liệu lớn là gì?Nhà khoa học dữ liệu là ai?

Nói chung, học máy – machine learning là mối liên hệ giữa khoa học dữ liệu và AI. Dựa trên dữ liệu từ Data Science, AI là “kết quả” thu được, mục đích của các tập dữ liệu này và giải pháp của các vấn đề cụ thể. Và học máy chính là sự liên kết, là “công cụ” để đạt được kết quả này.

Tình trạng hiện tại của học máy

Tình trạng máy học trên thế giới

Một trong những thực tế của AI nói chung và học máy nói riêng đang phổ biến trên thế giới hiện nay chính là “Black Box AI”. Ông Long giải thích rằng Hộp đen AI có nghĩa là:

Tôi xây dựng thuật toán, tôi đào tạo máy móc, tôi kiểm tra kết quả, nhưng đôi khi tôi không hiểu hết những gì đã xảy ra trong quá trình “học hỏi” này. Và nó giống như “hộp đen” của thế giới AI.

Thế giới mà họ đang tìm kiếm ngày nay là “White box AI”, có nghĩa là mọi người sẽ hiểu mọi thứ diễn ra trong quá trình máy học. Tuy nhiên, điều này dẫn đến mâu thuẫn rằng “Nếu con người hiểu mọi thứ, vậy tại sao chúng ta lại cần máy móc?” Câu trả lời cho câu hỏi này sẽ được đưa ra trong phần 3. Mối quan hệ giữa AI và con người ngay bên dưới.

Thực trạng học máy ở Việt Nam

Ông Long cũng cho rằng xu hướng phát triển máy học ở Việt Nam chưa thật rõ ràng. Để giải thích cho điều này, ông cho rằng tình trạng này đang diễn ra với nguyên nhân sâu xa là do các chi phí phát sinh.

Mục tiêu của AI là sinh ra để giảm chi phí và hỗ trợ các tác vụ thủ công, lặp đi lặp lại. Ở thị trường nước ngoài, chi phí cho những công việc đó sẽ rất cao, nhưng ở Việt Nam chi phí khá thấp nên không cần thiết phải tìm giải pháp thay thế.

Tuy nhiên, những người làm việc trong ngành AI cũng phải luôn có khả năng học hỏi và phát triển. Nếu trong trường hợp này một cơ hội hiếm có xuất hiện, vẫn có đủ người sẵn sàng cho nhiệm vụ và đó sẽ là một lợi thế lớn để đi trước những người không chuẩn bị. Long đưa ra một ví dụ rõ ràng và dễ hiểu:

Từ cuối năm 2020 đến quý 1 năm 2021, thị trường chứng khoán chứng kiến ​​sự gia tăng chưa từng có về việc đăng ký tài khoản chứng khoán. Hầu hết các công ty chứng khoán đều yêu cầu khách hàng 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, khi đăng ký, để nhà đầu tư có thể thực hiện mọi thao tác trên điện thoại di động.

Nhờ luôn chủ động cập nhật công nghệ, VPS đã vươn lên trở thành công ty chứng khoán có thị phần môi giới lớn nhất Việt Nam trong quý I / 2021.

Học máy là gì và thực trạng học máy tại Việt Nam

Thực trạng học máy ở Việt Nam có thể nói bằng cụm từ “vừa thừa vừa thiếu”. Vấn đề cần phải giải quyết rất nhiều, vì Việt Nam, tất nhiên, sẽ có những vấn đề tương tự trên thế giới, có thể ở quy mô nhỏ hơn, nhưng sẽ thiếu khả năng giải quyết vấn đề. Do đó, nhu cầu tuyển dụng kỹ sư học máy tại Việt Nam khá cao.

Xem thêm: Cơ hội làm việc trong lĩnh vực máy học ở Việt Nam

Học máy là hướng đi của tương lai, vẫn là một sân chơi mới. Nếu những cái cũ trong thế giới thì mình sẽ gặp nhiều bất lợi hơn là thuận lợi, vì đã có những người khổng lồ thống trị rồi. Vì vậy, khi bạn tham gia vào một “sân chơi mới” như Machine Learning, cơ hội sẽ bình đẳng cho tất cả mọi người, bắt đầu như nhau. Vẫn sẽ có khó khăn, nhưng cơ hội nhiều hơn, hãy tận dụng cơ hội này. Đây cũng là lời khuyên, lời động viên mà Long dành cho những ai muốn dấn thân vào lĩnh vực máy học.

Sự kết nối giữa AI và con người

Một câu hỏi lớn được đặt ra là “Liệu con người có bị thay thế bởi máy móc?” đồng thời tạo ra “máy học” để giảm bớt khối lượng công việc của con người.

Long tin rằng sau khi làm việc với machine learning, con người và máy móc sẽ theo xu hướng bắt tay nhau để làm việc chứ không phải ai đó có thể thay thế ai đó. Mỗi quốc gia sẽ có điểm mạnh và điểm yếu, quốc gia còn lại có thể bổ sung.

Trí tuệ nhân tạo AI và con người
Bạn có sợ một ngày nào đó công việc của bạn sẽ bị thay thế bởi AI?

Máy có thể làm việc, xử lý và học hỏi một lượng dữ liệu cực lớn trong một khoảng thời gian liên tục mà không hề cảm thấy mệt mỏi. Tuy nhiên, con người có tư duy, óc sáng tạo và trực giác – những thứ mà máy móc sẽ không có.

Học máy có thể đưa ra kết quả dự đoán, nhưng quyết định vẫn phụ thuộc vào con người. Mọi người có thể diễn giải và củng cố dữ liệu do máy cung cấp và sẽ biết những vấn đề nào có thể được sử dụng để giải quyết mô hình này.

Người quản lý dự án học máy trong ngành nói gì?

  • Học máy và đôi khi “thất vọng”

Chỉ với kiến ​​thức cơ bản về machine learning là gì, mọi người thường hình dung rằng khi làm việc trong ngành này, hàng ngày họ sẽ làm rất nhiều việc khủng khiếp, tiếp xúc với lượng dữ liệu khổng lồ. Cái dài cũng không ngoại lệ.

Tuy nhiên, sự thật lại hoàn toàn trái ngược. “Các kỹ sư muốn xây dựng mô hình mạnh nhất có thể. Dữ liệu thu được nhỏ, không phức tạp, giống như dữ liệu mẫu, số lượng khoảng vài trăm cái ”- ông Long nói. Công việc chính hàng ngày chỉ là luyện máy, quá trình này cứ lặp đi lặp lại hàng ngày cho đến cả tháng.

Chắc chắn không quá “tuyệt vời” như những gì người ta thường vẽ về machine learning và AI?

Ban đầu là vậy nhưng khi đã quen, Long ngày càng yêu thích machine learning hơn, nhận ra nhiều khía cạnh rất thú vị của công việc này.

Học máy là gì?

Lâu lắm rồi tôi mới phát hiện ra khả năng hút dữ liệu của mô hình là cực kỳ ấn tượng. Tôi càng đào tạo anh ấy, tôi càng “đào tạo” anh ấy, thì người mẫu càng trở nên “sáng sủa” hơn. Tôi cảm thấy rất tự hào! Khi mới tiếp xúc với dự án, lượng dữ liệu nhận được là vài trăm. Sau đó, có quyền truy cập vào hàng chục triệu mẫu dữ liệu khác nhau, tôi phải thốt lên: “Chà, thật thú vị!” (Cười). Tất nhiên, dữ liệu càng lớn thì càng thú vị!

Đặc biệt, sau một thời gian dài làm việc, tôi có quyền truy cập vào các mã dữ liệu khác nhau từ nhiều khách hàng khác nhau. Từ đó, tôi thấy được mức độ phù hợp của những khách hàng cùng chung tệp / ngành, tôi hiểu “nỗi khổ” của họ, tôi có thể tự động đưa ra những gợi ý mà khách hàng thậm chí còn chưa yêu cầu. Điều này là quá hạnh phúc.

Cảm ơn Long đã chia sẻ rất thật lòng và những thông tin rất hữu ích về nghề.

Với những thông tin trên, bạn hoàn toàn có thể thấy rằng machine learning không quá khó hiểu hay “bí” như mọi người vẫn thường nói. Như đã chia sẻ về “thực trạng máy học ở Việt Nam”, hiện tại cơ hội cho các vị trí nghề nghiệp liên quan đến máy học vẫn rất rộng mở trên thị trường. Để hiểu thêm về các vị trí này và tìm kiếm thêm cơ hội cho bản thân, bạn có thể đọc ngay bài viết Các vị trí liên quan đến học máy là gì?.

Môn lịch sử:

Anh tốt nghiệp chuyên ngành kinh tế khá lâu – Tài chính doanh nghiệp. Sau khi tốt nghiệp đại học, năm 2014, bạn làm tư vấn và điều phối tại FPT IS. Công việc chính của Long lúc đó là tư vấn 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 vị trí Giám đốc Điều hành Phát triển Kinh doanh.

Hiện Long đang giữ chức vụ quản lý dự án tại Cinnamon AI. Từ tháng 4 năm 2021, Long đã gắn bó với công ty hơn 2 năm.

Ngoài ra, Long còn có một dự án bên lề khá thú vị là dịch vụ cho thuê sách trực tuyến dưới hình thức thuê bao đọc sách trên trang web Libri: librireading.com

Robi2

Bạn có nghĩ rằng bài viết này thú vị và cần thiết cho nhiều người không? Hãy 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