Sự Phát Triển Của Trí Tuệ Nhân Tạo, Học Máy Và Khoa Học Dữ Liệu

Liu

su-phat-trien-tu-tri-tue-nhan-tao-den-khoa-hoc-du-lieu

Những năm gần đây đã chứng kiến nhiều đột phá và khám phá về trí tuệ nhân tạo (AI), học máy (ML) và khoa học dữ liệu. Những lĩnh vực này giao nhau nhiều đến mức chúng đã trở thành đồng nghĩa. Thật không may, nó đã gây ra một số mơ hồ.

Bài viết này nhằm làm rõ sự nhầm lẫn bằng cách định nghĩa các thuật ngữ và giải thích cách chúng được áp dụng cho kinh doanh và khoa học. Chúng tôi sẽ không đề cập sâu về chúng, tuy nhiên, đến cuối bài viết này, bạn sẽ có thể phân biệt giữa các khái niệm này.

Định nghĩa trí tuệ nhân tạo

Là một lĩnh vực, AI xoay quanh việc tạo ra các hệ thống tự động linh hoạt. Mục tiêu cuối cùng của AI là xây dựng các hệ thống có thể hoạt động thông minh và độc lập giống như con người. Như vậy, AI phải có khả năng bắt chước một số giác quan mà con người có.

Ít nhất họ phải có khả năng nghe, nhìn và đôi khi cảm nhận được xúc giác và khứu giác. Sau đó, AI phải có khả năng diễn giải các kích thích nhận được thông qua các giác quan này và phản hồi tương ứng. Do đó, các lĩnh vực và nhánh khác nhau dưới ô AI được dành riêng để cung cấp cho máy móc và hệ thống những khả năng này.

Các nhánh chính của AI là:

Máy học (ML)

Học sâu (DL)

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)

Lập luận mờ

Những hệ thống chuyên gia

Mạng thần kinh

Những khái niệm này không tách rời các lĩnh vực khỏi trí tuệ nhân tạo nhưng giúp triển khai AI hiện đại và trong tương lai.

Các giai đoạn của AI

Ba giai đoạn/giai đoạn của AI như sau:

Trí tuệ thu hẹp nhân tạo (ANI) là giai đoạn hiện tại của trí tuệ nhân tạo. Nó còn được gọi là AI yếu và mô tả các hệ thống AI có thể thực hiện một số tác vụ đã xác định.

Trí tuệ tổng hợp nhân tạo (AGI): Chúng ta đang dần tiến đến giai đoạn này, còn được gọi là AI mạnh mẽ. Nó mô tả AI có khả năng suy luận tốt như con người. Một số học giả cảm thấy rằng nhãn AGI nên được giới hạn cho AI có tri giác.

Siêu trí tuệ nhân tạo (ASI): Đây là một giai đoạn giả định của AI trong đó trí thông minh và khả năng của máy tính vượt qua con người. Hiện tại, ASI không tồn tại bên ngoài lĩnh vực khoa học viễn tưởng.

Thông tin trên có vẻ hơi nặng về biệt ngữ và bí truyền đối với người dùng doanh nghiệp. Làm thế nào điều này dịch trong thế giới thực và AI được áp dụng như thế nào?

Các ứng dụng phổ biến của AI

Chức năng xử lý ảnh trong phần mềm chỉnh sửa ảnh

Dịch vụ gắn kết khách hàng

Thuật toán truyền thông xã hội

Nền tảng quảng cáo trực tuyến

Bản dịch được cung cấp thông qua Xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Tự động hóa quy trình bằng robot (RPA)

Phân tích tiếp thị và sử dụng sản phẩm

Nhân vật kẻ thù và không thể chơi được trong trò chơi video và văn bản

Cải tiến AI trong thực tế tăng cường (AR)

Bán hàng và dự đoán xu hướng

Ô tô tự lái

Phát hiện giao thông

Định nghĩa học máy

Thuật ngữ máy học (ML) thường được sử dụng thay thế cho trí tuệ nhân tạo. Mặc dù chúng không giống nhau, nhưng chúng được kết nối chặt chẽ với nhau.

Các ứng dụng và phần mềm hoạt động trên mã phần lớn là cố định. Mã này chứa một tập tham số giới hạn chỉ có thể thay đổi khi lập trình viên chỉnh sửa hoặc thêm vào chúng. Học máy nhằm mục đích làm cho điện toán linh hoạt hơn, cho phép phần mềm thay đổi mã nguồn theo ý muốn. Nó tương tự như khi một người học một điều gì đó mới, họ sẽ thay đổi cấu trúc não bộ của mình theo những cách tinh tế và mạnh mẽ.

Các nhánh chính của ML

Bốn nhánh chính của học máy là:

Học có giám sát

Học bán giám sát

Học không giám sát

Học tăng cường

Tất nhiên, có những tập hợp con và mô hình mới như học tăng cường, giảm kích thước,... Học máy thường được triển khai bằng mô hình.

Các loại mô hình học máy

Mạng lưới thần kinh nhân tạo

cây quyết định

Máy vector hỗ trợ

Phân tích hồi quy

Mạng Bayes

Giải thuật di truyền

Liên kết học tập

Học tăng cường

Học sâu là một trong những tập hợp con nổi tiếng và được sử dụng nhiều nhất của học máy. Về cơ bản nó bao gồm một mạng lưới thần kinh nhiều lớp. Mạng lưới thần kinh cố gắng bắt chước nhận thức bằng cách mô phỏng chặt chẽ cấu trúc của bộ não con người. Chúng được coi là con đường khả thi nhất đối với AGI.

Ứng dụng của Machine Learning trong kinh doanh

Một số ví dụ về nơi máy học được sử dụng trong các sản phẩm kinh doanh và tiêu dùng bao gồm:

Đề xuất sản phẩm

Đề xuất sản phẩm được cho là một trong những ứng dụng phổ biến nhất của ML và AI – đặc biệt là trong thương mại điện tử. Trong ứng dụng này, trang web hoặc ứng dụng của người bán theo dõi hành vi của bạn dựa trên các hoạt động của bạn bằng cách sử dụng máy học. Các hoạt động này có thể bao gồm các giao dịch mua trước đây của bạn, các mẫu tìm kiếm, số lần nhấp, lịch sử giỏ hàng, v.v. Sau đó, người bán sẽ sử dụng một thuật toán để tạo các đề xuất sản phẩm tùy chỉnh.

Phát hiện gian lận

Với việc triển khai học máy trong lĩnh vực tài chính và ngân hàng, các tổ chức tài chính đã có thể phát hiện ra các mô hình ẩn, phát hiện các hoạt động đáng ngờ và dự đoán các lỗi văn thư trước khi quá muộn. Capgemini, một công ty tư vấn công nghệ, tuyên bố rằng một giải pháp máy học được đào tạo tốt có thể giảm 70% tất cả các sự cố gian lận đồng thời tăng độ chính xác của các giao dịch lên 90%.

Chăm sóc sức khỏe

Công nghệ máy học đã cải thiện tỷ lệ phát hiện các bất thường trong chẩn đoán y tế, cho phép các bác sĩ đưa ra chẩn đoán chính xác hơn. Gần đây, phần mềm hỗ trợ ML đã được chứng minh là chẩn đoán bệnh nhân chính xác hơn các bác sĩ y khoa có kinh nghiệm. Nó thực hiện điều này bằng cách xử lý hồ sơ y tế và đánh giá các thông số thay đổi trong thời gian thực. Khả năng thích ứng nhanh với những thay đổi trong môi trường là một trong những lợi thế lớn nhất của học máy trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe.

Định nghĩa khoa học dữ liệu

Khoa học dữ liệu là một thuật ngữ rộng đề cập đến tất cả các khía cạnh của quản lý dữ liệu, bao gồm thu thập, lưu trữ, phân tích, v.v. Do đó, đây là một lĩnh vực liên quan đến nhiều lĩnh vực, bao gồm:

Số liệu thống kê

Tin học

Phân tích dữ liệu

Khoa học máy tính

Toán học

Kiến thức miền

Khoa học thông tin,...

Ước tính có khoảng 2,5 triệu byte dữ liệu được tạo ra hàng ngày (trên toàn cầu). Phần lớn dữ liệu này không có cấu trúc và ồn ào. Rất nhiều nỗ lực của các nhà khoa học dữ liệu được dành cho việc cấu trúc, sắp xếp và thu thập thông tin chi tiết từ dữ liệu này.

Bởi vì khoa học dữ liệu là một ngành khoa học đa ngành chứ không phải là một khái niệm, nên nó không thể được phân loại giống như trí tuệ nhân tạo và học máy. Tuy nhiên, hãy mở rộng các ngành nghề khác nhau liên quan đến khoa học dữ liệu trước khi chúng tôi đề cập đến cách nó có thể được sử dụng trong bối cảnh kinh doanh.

Các nghề quan trọng nhất trong Khoa học dữ liệu

Một số loại nhà khoa học dữ liệu phổ biến nhất bao gồm:

Nhà khoa học máy học

Kỹ sư dữ liệu

Kỹ sư phần mềm

Nhà khoa học thống kê

Nhà thống kê

Nhà phân tích kỹ thuật số

Nhà phân tích kinh doanh

Nhà khoa học dữ liệu không gian

Chuyên viên phân tích chất lượng

Các nhà khoa học dữ liệu được khuyến nghị phải có khả năng phát triển phần mềm (mã), sử dụng các công cụ và phần mềm phân tích, phát triển các mô hình dự đoán, phân tích tính toàn vẹn và chất lượng của dữ liệu và có thể tối ưu hóa luồng thu thập dữ liệu.

Ứng dụng của khoa học dữ liệu trong kinh doanh

Khoa học dữ liệu đã là một công cụ cực kỳ hữu ích cho các doanh nghiệp. Phần lớn dữ liệu được tạo ra hàng ngày là dữ liệu người tiêu dùng tiềm năng. Chẳng hạn, triển khai máy học có thể xử lý hồ sơ y tế cũ hoặc quan sát và thu thập thông tin về hành vi của người dùng. Đây là một hình thức khai thác dữ liệu. Những cách khác khoa học dữ liệu có thể được áp dụng trong kinh doanh bao gồm:

Quảng cáo được nhắm mục tiêu: Các công ty như Google, Facebook và Baidu kiếm được phần lớn doanh thu từ quảng cáo kỹ thuật số. Cho dù điều hành một blog hay một cửa hàng trực tuyến, bạn có thể sử dụng khoa học dữ liệu để thực hiện phân khúc hoặc nhóm khách hàng trước khi xuất bản các chiến dịch quảng cáo được nhắm mục tiêu. Cách tốt nhất để thực hiện phân cụm và nhóm là thông qua mô hình ML không giám sát.

Dự đoán doanh số bán hàng để quản lý hàng tồn kho: Bạn có thể sử dụng các mô hình dự đoán khoa học dữ liệu để dự đoán doanh số bán hàng trong tương lai. Các mô hình dự đoán cố gắng dự đoán doanh số bán hàng trong tương lai dựa trên dữ liệu lịch sử.

Công cụ đề xuất cho thương mại điện tử: Bạn có thể sử dụng khoa học dữ liệu để xây dựng các đề xuất sản phẩm tùy chỉnh cho khách hàng trung thành bằng cách xem lịch sử mua hàng của họ.

Khoa học dữ liệu (chủ yếu được thực hiện thông qua phân tích dữ liệu) cũng có thể được sử dụng trong kinh doanh thông minh. Các công ty có thể trích xuất những hiểu biết có giá trị từ kho dữ liệu và sử dụng chúng để đưa ra các quyết định kinh doanh sáng suốt.

Tóm lược

Hướng dẫn ở trên đóng vai trò là tài liệu sơ lược đơn giản, chủ yếu làm nổi bật sự khác biệt giữa trí tuệ nhân tạo, máy học và khoa học dữ liệu cũng như cách áp dụng chúng trong bối cảnh kinh doanh. Để tìm hiểu thêm về các chủ đề này, bạn có thể truy cập vào một trong nhiều hướng dẫn và bài viết của KDnuggets về các chủ đề này.

Copyright Disclaimer:

This site does not store any files on its server. We only index and link to content provided by other sites. Please contact the content providers to delete copyright contents if any and email us, we'll remove relevant links or contents immediately.

Tuyên bố miễn trừ bản quyền:

Trang web này không lưu trữ bất kỳ tệp nào trên máy chủ của nó. Chúng tôi chỉ lập chỉ mục và liên kết đến nội dung được cung cấp bởi các trang web khác. Vui lòng liên hệ với các nhà cung cấp nội dung để xóa nội dung bản quyền nếu có và gửi email cho chúng tôi, chúng tôi sẽ xóa các liên kết hoặc nội dung có liên quan ngay lập tức.