Khoa học phát tiển đồng nghĩa với việc áp dụng nó vào sản xuất ngày càng nhiều. Đặc biệt công nghệ số ngày càng đóng vai trò mạnh mẽ trong các lĩnh vực sản xuất kinh doanh. Một trong những công nghệ mới nhất là ứng dụng Machine learning, AI, data sicene vào phân tích dự báo các dữ liệu. Vậy những công nghệ đó là gì hãy cùng tìm hiểu qua nội dung dưới đây.
Ứng dụng Machine learning, AI, data sicene vào phân tích dự báo các dữ liệu chính xác, nhanh nhất đưa ra gợi ý chính xác cho người quản lý vận hành
Machine learning, AI và Data Science là những công nghệ quan trọng nhất trên thế giới hiện nay.
Định nghĩa AI (Trí tuệ nhân tạo-Artificial Intelligence)
AI (Trí tuệ nhân tạo) “trí thông minh”, tức là khả năng tư duy theo lập trình của khối máy móc. Nó được mô phỏng giống như mô hình tư duy của con người nói riêng hay động vật nói chung.
Trí tuệ nhân tạo với vai trò biến các thuật toán thành một chuỗi hành động trong môi trường thực tế tự máy móc thao tác. Những thao tác có chủ đích được máy lặp đi lặp lại chuẩn xác và tỷ lệ thành công cao bởi các máy móc.
AI cũng được sử dụng cho một số kỹ thuật phần mềm chủ chốt trở thành giải pháp cho các vấn đề sản xuất hiện tại.
Gần đây, ứng dụng AI được nâng cao để phát triển các hệ thống tự động hóa trong việc phân tích dự báo các dữ liệu chính xác, nhanh nhất.
– AI là ứng dụng đòi hỏi một mô hình dự đoán để dự báo tương lai.
– AI sử dụng thuật toán máy tính.
– AI là việc truyền quyền tự chủ cho mô hình dữ liệu.
– AI hoạt động trên nền tảng mô phỏng nhận thức và tư duy của con người.
Công nghệ Data Science là như thế nào?
Data Science và AI thường bị nhầm lẫn, tuy nhiên, bạn hoàn toàn có thể phân biệt 2 khái niệm này qua những yếu tố bắt buộc phải có trong AI Thay vào đó, máy móc chỉ thực hiện thao tác đã được lập trình.
Data Science (Khoa học dữ liệu) là ứng dụng phân tích và nghiên cứu dữ liệu. Data Science đóng vai trò là xử lý trước dữ liệu, nghĩa là thực hiện việc lọc và chuyển đổi dữ liệu.
Data Scientist sẽ giúp cho doanh nghiệp đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu sẵn có. Họ có trách nhiệm trích xuất dữ liệu bằng cách truy vấn SQL và NoQuery, giải quyết các bất thường trong dữ liệu, phân tích các mẫu dữ liệu và áp dụng các mô hình dự đoán để tạo ra những hiểu biết trong tương lai. Hơn nữa, dựa trên các yêu cầu, Data Scientist cũng sử dụng các công cụ AI như thuật toán Deep Learning để thực hiện phân loại và dự đoán chính xác bằng dữ liệu.
– Data Science là một quá trình tổng hợp từ giai đoạn tiền xử lý, phân tích, trực quan hóa và dự đoán.
– Data Science gồm các kỹ thuật thống kê khác nhau.
– Data Science là việc tìm ra các tập hợp bên trong dữ liệu.
– Data Science, sẽ xây dựng các mô hình khai thác thông tin qua thống kê.
Mechine learning là công nghệ gì?
Học máy Mechine learning là một ứng dụng của trí tuệ nhân tạo (AI) cung cấp cho các hệ thống khả năng tự động học hỏi và cải tiến từ kinh nghiệm mà không cần lập trình rõ ràng. Học máy này tập trung vào việc phát triển những chương trình máy tính có thể truy cập dữ liệu và sử dụng nó để có thể tự học.
Quá trình học này sẽ bắt đầu bằng các quan sát hoặc dữ liệu. Mục đích chính là cho phép các máy tính tự học mà không cần sự can thiệp, trợ giúp của con người và điều chỉnh các hành động tương ứng.
Các thuật toán học máy thường được phân loại là giám sát hoặc không giám sát.
Mechine learning được ứng dụng rất nhiều hiện nay
-Tự động phân loại
Phân loại tin tức là một ứng dụng của phương pháp học máy này. Như một vấn đề thực tế là hiện nay khối lượng thông tin tăng lên rất nhiều trên web. Tuy nhiên, mỗi người sẽ có sở thích hoặc lựa chọn cá nhân của mình. Vì vậy, học toán này để chọn hoặc thu thập một phần thông tin phù đối với người dùng từ vô số nội dung trên trang web.
– Ứng dụng trong các mạng xã hội
Ví dụ nổi tiếng nhất là Facebook News Feed. Nguồn cấp tin tức này sử dụng học máy để cá nhân hóa từng nguồn cấp dữ liệu thành viên. Ví dụ nếu một thành viên thường xuyên dừng lại để đọc hoặc thích một bài đăng của ai đó, News Feed sẽ bắt đầu hiển thị nhiều hơn về hoạt động của người đó trong nguồn cấp dữ liệu…
– Nhận diện hình ảnh
Nhận dạng hình ảnh một ví dụ điển hình về máy học và trí tuệ nhân tạo phổ biến nhất. Cơ bản nó là một cách tiếp cận để xác định và phát hiện đặc trưng của một đối tượng trong hình ảnh kỹ thuật số. Kỹ thuật này được sử dụng để phân tích sâu hơn, chẳng hạn như nhận diện hình khuôn, nhận dạng khuôn mặt nhận dạng mẫu nhận dạng ký tự quang học và nhiều hơn nữa…
Ứng dụng Machine learning, AI, data sicene vào phân tích dự báo các dữ liệu sẽ chính xác, nhanh nhất và đưa ra gợi ý chính xác cho người quản lý vận hành. Liên hệ ngay với Đại Việt IOT để được cung cấp các dịch vụ nhanh chóng, chuẩn xác nhất.
