AI - Machine Learning

Những hiểu lầm và quan niệm lệch lạc về machine learning xuất hiện ngày càng nhiều do nó ngày càng bị cường điệu hoá. Bài viết này sẽ cho bạn một cái nhìn tổng quát về những gì machine learning có thể và không thể làm. Machine learning được tin rằng hữu ích đến nỗi nó có thể giải quyết mọi vấn đề và áp dụng trong mọi tình huống. Giống như các công cụ khác, machine learning rất hữu ích trong một số lĩnh vực cụ thể, đặc biệt đối với các vấn đề mà bạn thường xuyên gặp phải nhưng bạn biết rõ rằng bạn sẽ không bao giờ có thể thuê đủ người để giải quyết, hoặc đối với các vấn đề có mục tiêu nhưng không có phương pháp rõ ràng để đạt được nó. Tuy nhiên, mỗi tổ chức thường áp dụng machine learning theo những cách khác nhau, như 42% những nhà điều hành cấp cao gần đây nói với Accenture rằng họ mong đợi AI sẽ đứng sau tất cả những đổi mới vào năm 2021. Nhưng bạn sẽ khai thác nó tốt hơn nếu bạn không bị ảnh hưởng bởi những luồng ý kiến cường điệu hoá và không quá tin vào những định kiến bằng cách hiểu những gì machine learning có thể và không thể thực hiện. Tuyển dụng Machine Learning lương cao hấp dẫn cho bạn 1. Machine learning cơ bản là AI Machine learning và AI thường được cho là hai từ đồng nghĩa, nhưng trong khi machine learning là kỹ thuật được sử dụng rất nhiều trong các phòng thí nghiệm, AI là một mảng lớn bao gồm các lĩnh vực như tầm nhìn máy tính, robot và xử lý ngôn ngữ tự nhiên , cũng như...

Năm 2018 có thể coi là một dấu mốc lớn trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI), dù có cả những nốt thăng và trầm. Các tin đáng chú ý về AI trong năm 2018 Xe tự động: Bất kể những diễn biến không mấy lạc quan, rõ ràng năm 2018 là một năm quan trọng trong việc thúc đẩy ngành công nghiệp sản xuất xe tự vận hành đi lên. Hàng loạt cuộc thử nghiệm được tiến hành của Uber, Waymo (của Google), Lyft cùng nhiều công ty khác được diễn ra và đã có những thành quả đầu tiên sau giai đoạn kiện tụng về quyền sở hữu trí tuệ giữa các ông lớn. Có thể nói xe tự lái đã chính thức có mặt dù vẫn còn nhiều vấn đề phải giải quyết trước khi các phương tiện có khả năng tự chủ hoàn toàn. Trợ lý ảo, ứng dụng tại các doanh nghiệp: Các thiết bị tích hợp trợ lý “ảo” và được điều hành thông qua giọng nói đã được đầu tư về hình ảnh, tính năng một cách đáng kể và có một vị trí lớn trong xu hướng AI trong năm 2018. Các trợ lý ảo có thể gọi điện, trò chuyện với người thật hoàn hảo tới mức không thể hình dung là họ đang nói chuyện với máy. Chatbot trở nên phổ biến tại lĩnh vực dịch vụ chăm sóc khách hàng, trong khi những công nghệ tự quản lý thông tin tích hợp AI đã dần hoàn thiện hơn. Nhiều công ty cũng đang nỗ lực đưa ra những bước tiến mới trong quá trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên, giúp doanh nghiệp có thể tìm hiểu rõ hơn các luồng dữ liệu phi cấu trúc của họ....

Thực sự cần thiết để bắt đầu việc học về machine learning càng sớm càng tốt nếu bạn muốn không bị tụt hậu. AI và Machine Learning đã trở thành một trong những giải pháp có tác động mạnh mẽ đến các doanh nghiệp nhất hiện nay và chúng vẫn là một phần quan trọng trong chiến lược phát triển của các công ty công nghệ trong thời gian tới. Cần phải hiểu rằng việc sử dụng Machine Mearning ( ML) để phát triển sản phẩm dần trở nên cần thiết – và nếu một công ty muốn đạt được mục tiêu của mình, họ sẽ tụt hậu so với các đối thủ cạnh tranh trong thập kỷ tới nếu họ không có ML. Vì vậy, cần bắt đầu tìm hiểu về ML càng sớm càng tốt. Nếu bạn sẵn sàng đạt được mục tiêu này, đây là một số mẹo để bắt đầu. Tìm việc làm lập trình cho it machine learning Tạo ra liên kết giữa ML Operations và Data Science Có nhiều công ty hiểu về ML và data science, nhưng họ không biết làm thế nào để thực hiện. Việc tập trung vào cả hai và giữ chúng riêng biệt là không cần thiết. Bạn có thể đưa data science và các hoạt động ML Sẵn sàng cho các thử nghiệm mới Vì đây là nỗ lực đầu tiên để ứng dụng ML vào hoạt động công ty, nên thử những thử nghiệm mới trong các lĩnh vực kinh doanh khác nhau, để học hỏi thêm những điều mới. Ngay khi bắt đầu chiến dịch, nếu bạn đang mong đợi thu được lợi nhuận ngay thì có lẽ bạn sẽ từ bỏ việc tìm hiểu ML ngay từ khi bắt đầu. Quản lý hiệu quả Data...