Tech Hub | VNG Cloud

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.

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.