Năm 2018 và vị thế của Machine Learning

207

Năm 2017 cho thấy sự phát triển đáng kinh ngạc của khoa học dữ liệu, AI (trí tuệ nhân tạo) và Machine Learning (học máy). Các lĩnh vực này, đặc biệt là Machine Learning sẽ phát triển ra sao và có vị thế như thế nào trong năm 2018? 

Với sự khởi đầu của công nghệ kỹ thuật số, dữ liệu đang phát triển một cách mạnh mẽ. Khoa học dữ liệu là một khái niệm đang nổi lên với quy mô nhanh chóng. Nó là một sự trộn lẫn tích hợp các phương pháp khoa học, thiết kế và hệ thống để thu được thông tin từ dữ liệu. Kết quả là, dữ liệu định tính sẽ dàn chồng chéo lên dữ liệu định lượng. Mặt khác, Machine Learning (học máy) được cấu thành từ các thuật toán tập trung vào một tập dữ liệu để đưa ra dự báo hoặc thực hiện các hành động nhằm tăng cường sức mạnh của một số hệ thống. Một khi các thuật toán này được tự động mà không có sự can thiệp của con người ngoại trừ việc điều khiển cơ giới hóa, các loại thuật toán này thường được gọi là trí tuệ nhân tạo (AI).

Năm 2017 đã chứng kiến ​​khoa học dữ liệu tạo ra một lộ trình cho AI và học máy ở giai đoạn trung tâm của chu kỳ công nghệ. Theo đó, chủ đề Trí tuệ nhân tạo và Machine Learning đã trở thành xu hướng trong suốt năm. Các ứng dụng AI đang ngày càng được sử dụng trong nhiều ngành công nghiệp, bao gồm bảo mật, dịch vụ tài chính, giải trí, ô tô và hơn thế nữa. Đã có một sự tăng trưởng mạnh mẽ trong nhiều nền tảng khác nhau như nền tảng điện toán đám mây và nền tảng khoa học dữ liệu.

Năm 2018, AI đang trên đà phát triển trên nhiều lĩnh vực khác nhau. Số lượng kĩ sư, chuyên gia làm việc trong lĩnh vực này đang được gia tăng trước những thách thức trong việc triển khai những lợi ích tích cực của AI trong những lĩnh vực còn đang nghi ngại. Đây là năm mà dữ liệu lớn, AI và Machine Learning trở thành trọng tâm trong các lĩnh vực khác nhau như dịch vụ khách hàng, máy móc thông minh, quy trình tự động hóa, biến đổi lực lượng lao động và hơn thế nữa. Trong những năm trước, các nhà khoa học và nhà phân tích dữ liệu cần phải có kiến ​​thức sâu rộng để biết thuật toán nào là phù hợp . Nhưng hiện nay, quá trình học máy và quy trình tự động hóa đã tạo điều kiện cho các nhà phân tích có thể xem xét nhiều thuật toán khác nhau. Có thể thấy những tiến bộ của lĩnh vực IoT trong năm nay như như các tính năng bảo mật được cải thiện, các nền tảng có thể giao tiếp và phân tích sắc cạnh.

Sự xuất hiện của khoa học dữ liệu, AI và Machine Learning như là một sự tất yếu

Việc ứng dụng khoa học dữ liệu, AI và Machine Learning như là một quy trình ngày càng phổ biến và được chấp nhận trên một loạt các ngành công nghiệp và ứng dụng. Hầu hết các doanh nghiệp đều có xu hướng sử dụng các ứng dụng mã nguồn mở và phần mềm quản lý dữ liệu để phân tích các mạng nơron hệ thống quan trọng, xúc tiến các quy trình chuỗi cung ứng hoặc xác định kỳ vọng của khách hàng.

Theo Báo cáo về các mối đe dọa của McAfee Labs năm 2018, trong tương lai, Machine learning sẽ được triển khai để phát hiện xâm nhập, lừa đảo và spam. Nó cũng có thể được sử dụng để phát hiện phần mềm độc hại trong lĩnh vực an ninh mạng để tốc độ máy đạt cường độ cao trong môi trường không có máy chủ. Với số lượng ngày càng tăng của các cuộc tấn công mạng, AI và Machine Learning đều giúp các công ty cải thiện các phương pháp bảo mật. Các nhà phát triển có thể triển khai Blockchain như một cách khả thi để chống lại sự xâm nhập hệ thống và đảm bảo việc duy trì an toàn dữ liệu.

Lợi ích của việc kết hợp giữa khoa học dữ liệu với phân tích dự báo

Sự kết hợp của phân tích dự báo với khoa học dữ liệu cho phép các doanh nghiệp gặt hái được nhiều lợi ích nhất có thể. Ví dụ, một tổ chức có thể sử dụng cách tiếp cận dự báo cho việc tuyển dụng để tiết kiệm nguồn lực của công ty. Thay vì mất nhiều ngày và nhiều nguồn lực để hoàn thành mục tiêu, công ty có thể dễ dàng thực hiện công việc trong một vài giây với việc ứng dụng AI và Machine Learning.

Dữ liệu lớn, trí tuệ nhân tạo và học máy có khả năng tạo ra nhiều cơ hội việc làm mới vào năm 2018. Năm 2018 chứng kiến xu hướng gia  tăng nhu cầu về các chuyên gia có năng lực chuyên môn trong các công nghệ mới nổi như dữ liệu lớn, trí thông minh nhân tạo và Machine Learning.

Kết luận

Năm 2017 là năm bật lên của nền tảng phân tích tự động mới chủ yếu tập trung vào việc kết hợp các khả năng tinh vi và tự động, làm trẻ hóa mọi khía cạnh của khoa học dữ liệu. Cũng trong năm 2017, với sự phát triển của số hóa, ngành công nghiệp phân tích chứng kiến ​​sự phát triển trí thông minh nhân tạo và học máy. Trong những năm tới, ngành công nghiệp này sẽ tiếp tục phát triển và cung cấp một cách liên tục và các giải pháp phân tích tự động thông minh trong kỷ nguyên số.

Theo Jaxcenter

Tin liên quan: