Bài viết này sẽ nghiên cứu việc tích hợp Machine Learning trong Khoa học dữ liệu, cũng như khám phá vai trò của nó trong phân tích dữ liệu và trích xuất thông tin có giá trị từ các bộ dữ liệu.
Search Tag | VNG Cloud
Kết quả tìm kiếm
machine learning x
Tìm thấy 8 kết quả phù hợp
Một công nghệ đang nhanh chóng trở nên phổ biến chính là machine learning (ML), một nhánh của trí tuệ nhân tạo giúp các hệ thống học hỏi và cải thiện từ dữ liệu mà không cần lập trình trực tiếp.
Trí tuệ nhân tạo (AI) là một công nghệ mới và đột phá với các ứng dụng rộng rãi trải rộng trên nhiều ngành, ảnh hưởng mạnh mẽ đến công việc và xã hội. Trong quản lý dữ liệu, AI mang đến những thay đổi đáng kể trong tự động hóa và nâng cao các quy trình khác nhau, thay đổi nền tảng cơ bản khi doanh nghiệp quản lý và sử dụng dữ liệu của họ.
Mặc dù các mô hình machine learning (ML) đưa ra giải pháp cho vô số thách thức kinh doanh, việc lựa chọn mô hình phù hợp với từng nhu cầu kinh doanh cụ thể có thể khá khó khăn. Những thách thức lớn nhất trong việc ứng dụng ML bao gồm: mở rộng quy mô (43%), tạo phiên bản cho các mô hình ML (41%) và đảm bảo quyền mua bù (Statista, 2021). Doanh nghiệp phải tuân thủ các phương pháp machine learning tốt nhất trong toàn bộ vòng đời để đảm bảo rằng mô hình cần được chuẩn bị tốt nhất trước khi áp dụng vào sản xuất.
Machine learning - ML (học máy) là một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI) mô phỏng hoạt động học tập của con người, cho phép máy móc nâng cao khả năng dự đoán cho đến khi chúng có thể thực hiện các tác vụ một cách độc lập mà không cần mã hóa. Các ứng dụng phần mềm ML có thể dự báo được kết quả mới dựa trên những dữ liệu đã đào tạo trước đây.
Machine learning (ML), một tập hợp các kỹ thuật AI tập trung vào nhận dạng mẫu và học tính toán, bắt nguồn từ định nghĩa ban đầu vào năm 1959, bao gồm các máy tính có khả năng tự học.
Có thể nói, năm 2023 sẽ là năm bản lề đối với điện toán đám mây. Do sự suy thoái của kinh tế toàn cầu trong năm nay, nhu cầu sử dụng dịch vụ điện toán đám mây nhằm tối ưu chi phí của các doanh nghiệp ngày càng tăng cao. Điều này đồng nghĩa với việc điện toán đám mây sẽ tiếp tục phát triển mạnh giống với năm 2022, thậm chí còn có thể mạnh mẽ hơn.
Công ty nghiên cứu và tư vấn công nghệ thông tin hàng đầu thế giới, Gartner, đã dự báo rằng đến năm 2025, các công ty sẽ triển khai 95% khối lượng công việc kỹ thuật số trên nền tảng điện toán đám mây. Điều này chứng tỏ công nghệ Cloud đang ngày càng đóng một vai trò lớn đối với các doanh nghiệp, được ứng dụng rộng rãi trong mọi ngành.
Tìm thấy 8 kết quả phù hợp
Bài viết này sẽ nghiên cứu việc tích hợp Machine Learning trong Khoa học dữ liệu, cũng như khám phá vai trò của nó trong phân tích dữ liệu và trích xuất thông tin có giá trị từ các bộ dữ liệu.
Một công nghệ đang nhanh chóng trở nên phổ biến chính là machine learning (ML), một nhánh của trí tuệ nhân tạo giúp các hệ thống học hỏi và cải thiện từ dữ liệu mà không cần lập trình trực tiếp.
Trí tuệ nhân tạo (AI) là một công nghệ mới và đột phá với các ứng dụng rộng rãi trải rộng trên nhiều ngành, ảnh hưởng mạnh mẽ đến công việc và xã hội. Trong quản lý dữ liệu, AI mang đến những thay đổi đáng kể trong tự động hóa và nâng cao các quy trình khác nhau, thay đổi nền tảng cơ bản khi doanh nghiệp quản lý và sử dụng dữ liệu của họ.
Mặc dù các mô hình machine learning (ML) đưa ra giải pháp cho vô số thách thức kinh doanh, việc lựa chọn mô hình phù hợp với từng nhu cầu kinh doanh cụ thể có thể khá khó khăn. Những thách thức lớn nhất trong việc ứng dụng ML bao gồm: mở rộng quy mô (43%), tạo phiên bản cho các mô hình ML (41%) và đảm bảo quyền mua bù (Statista, 2021). Doanh nghiệp phải tuân thủ các phương pháp machine learning tốt nhất trong toàn bộ vòng đời để đảm bảo rằng mô hình cần được chuẩn bị tốt nhất trước khi áp dụng vào sản xuất.
Machine learning - ML (học máy) là một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI) mô phỏng hoạt động học tập của con người, cho phép máy móc nâng cao khả năng dự đoán cho đến khi chúng có thể thực hiện các tác vụ một cách độc lập mà không cần mã hóa. Các ứng dụng phần mềm ML có thể dự báo được kết quả mới dựa trên những dữ liệu đã đào tạo trước đây.
Machine learning (ML), một tập hợp các kỹ thuật AI tập trung vào nhận dạng mẫu và học tính toán, bắt nguồn từ định nghĩa ban đầu vào năm 1959, bao gồm các máy tính có khả năng tự học.
Có thể nói, năm 2023 sẽ là năm bản lề đối với điện toán đám mây. Do sự suy thoái của kinh tế toàn cầu trong năm nay, nhu cầu sử dụng dịch vụ điện toán đám mây nhằm tối ưu chi phí của các doanh nghiệp ngày càng tăng cao. Điều này đồng nghĩa với việc điện toán đám mây sẽ tiếp tục phát triển mạnh giống với năm 2022, thậm chí còn có thể mạnh mẽ hơn.
Công ty nghiên cứu và tư vấn công nghệ thông tin hàng đầu thế giới, Gartner, đã dự báo rằng đến năm 2025, các công ty sẽ triển khai 95% khối lượng công việc kỹ thuật số trên nền tảng điện toán đám mây. Điều này chứng tỏ công nghệ Cloud đang ngày càng đóng một vai trò lớn đối với các doanh nghiệp, được ứng dụng rộng rãi trong mọi ngành.