THÔNG TIN NÓNG:

Machine learning là gì? Tình hình tuyển dụng machine learning tại Việt Nam 2021

Tới thời điểm này, chắc hẳn bạn đã nghe nói qua nhiều thuật ngữ liên quan đến máy học. Vậy Machine learning là gì? Hiện tại nó đã được ứng dụng như thế nào và trong tương lai nó sẽ làm được những gì?

Mục Lục Bài Viết [Ẩn]

Mechine learning là gì?

Khái niệm Mechine learning là gì? Học máy là một ứng dụng củatrí tuệ nhân tạo (AI)cung cấp cho các hệ thống khả năng tự động học hỏi và cải thiện từ kinh nghiệm mà không cần lập trình rõ ràng. Học máy tập trung vào việc phát triển các chương trình máy tính có thể truy cập dữ liệu và sử dụng nó để tự học.

Quá trình học bắt đầu bằng các quan sát hoặc dữ liệu. Ví dụ, để tìm kiếm các mẫu trong dữ liệu và đưa ra quyết định tốt hơn trong tương lai dựa trên các ví dụ mà chúng tôi cung cấp. Mục đích chính là cho phép các máy tính tự động học mà không cần sự can thiệp hay trợ giúp của con người và điều chỉnh các hành động tương ứng.

mechine learning là gì

Tình hình tuyển dụng Mechine learning 

Tại Việt Nam, nhu cầu thị trường cao nhưng nguồn nhân lực lại vô cùng khan hiếm. AI dẫn đầu về tăng trưởng nhu cầu tuyển dụng trong nửa đầu năm 2019, tăng 46% so với năm 2017, số lượng ứng dụng tăng 86%. Data Science chứng kiến sự gia tăng 21% về số lượng người đăng ký và 137% về số lượng ứng dụng. Con số Big Data lần lượt là 35% và 56%. Dự đoán, nhu cầu đối với các ngành này sẽ tiếp tục tăng trong thời gian tới.

Thống kê của Topdev cho thấy trong giai đoạn đến năm 2021, ngành công nghệ thông tin sẽ thiếu hụt đến 70.000 – 90.000 nhân sự. Các công ty sẽ phải đối mặt với thách thức trong việc giữ chân nhân tài trong lĩnh vực này bằng cách đưa ra mức lương và tiền thưởng thăng chức. Ngoài ra, các tập đoàn lớn tại Việt Nam như Viettel, VNPT, FPT… cũng đang nỗ lực ứng dụng công nghệ Dữ liệu lớn và Khoa học dữ liệu để có những bước cải tiến vượt bậc trong một sớm một chiều. Hơn 70% giám đốc điều hành CNTT sẵn sàng tích hợp phân tích dữ liệu (Analytics) và AI vào hoạt động kinh doanh của họ.

Một số ứng dụng của Machine Learning hiện nay

Tự động phân loại

Phân loại tin tức là một ứng dụng điểm chuẩn khác của phương pháp học máy.Vận dụng như thế nào? Như một vấn đề thực tế là bây giờ khối lượng thông tin đã tăng lên rất nhiều trên web. Tuy nhiên, mỗi người có sở thích hoặc lựa chọn cá nhân của mình. Vì vậy, để chọn hoặc thu thập một phần thông tin phù hợp trở thành một thách thức đối với người dùng từ vô số nội dung trên trang web.

Phân loại các danh mục một cách rõ ràng, dễ điều hướng giúp cho các khách hàng mục tiêu chắc chắn sẽ tăng khả năng truy cập các trang tin tức. Hơn nữa, độc giả hoặc người dùng có thể tìm kiếm tin tức cụ thể một cách hiệu quả và nhanh chóng.

Có một số phương pháp học máy trong mục đích này, tức là, máy vectơ hỗ trợ, naive Bayes, k-nearest neighbor, v.v.

Ứng dụng trong các mạng xã hội

Học máy đang được sử dụng trong một loạt các ứng dụng ngày nay. Một trong những ví dụ nổi tiếng nhất là Facebook News Feed. Nguồn cấp tin tức sử dụng học máy để cá nhân hóa từng nguồn cấp dữ liệu thành viên.

 Nếu một thành viên thường xuyên dừng lại để đọc hoặc thích một bài đăng của một người bạn cụ thể, News Feed sẽ bắt đầu hiển thị nhiều hơn về hoạt động của người bạn đó trước đó trong nguồn cấp dữ liệu.

Đằng sau hệ thống ấy, phần mềm sử dụng phân tích thống kê và phân tích dự đoán để xác định các mẫu trong dữ liệu người dùng và sử dụng các mẫu đó để điền vào News Feed. Nếu thành viên không còn dừng lại để đọc, thích hoặc bình luận trên các bài đăng của bạn bè, dữ liệu mới đó sẽ được bao gồm trong tập dữ liệu và News Feed sẽ điều chỉnh tương ứng.

Không chỉ riêng facebook, ta có thể bắt gặp những tính năng tương tự đó qua các mạng xã hội khác như google, instagram,....

Nhận diện hình ảnh

Nhận dạng hình ảnh là một trong những ví dụ về máy học và trí tuệ nhân tạo phổ biến nhất. Về cơ bản, nó là một cách tiếp cận để xác định và phát hiện các đặc trưng của một đối tượng trong hình ảnh kỹ thuật số. Hơn nữa, kỹ thuật này có thể được sử dụng để phân tích sâu hơn, chẳng hạn như nhận dạng mẫu, nhận diện hình khuôn, nhận dạng khuôn mặt, nhận dạng ký tự quang học và nhiều hơn nữa,...

Kết luận

Nói đếnMachine learning là gìthì còn rất nhiều khía cạnh và vô số ứng dụng thực tiễn mà phương pháp này mang lại. Qua bài viết này, hi vọng đã cung cấp cho bạn thông tin hữu ích nhất giúp bạn hiểu rõ hơn về khái niệm này.

Từ khoá có thể xem nhiều nhất

Bài viết tham khảo thêm