Tại sao mối quan tâm đối với Machine learning ngày càng tăng?
công nghệ thông tin
Xin chào, câu hỏi rất hay!
Gần đây mối quan tâm dành cho machine learning ngày càng tăng là do các yếu tố tương tự như đã làm cho data mining và phân tích Bayesian trở nên phổ biến hơn bao giờ hết. Những điều như sự gia tăng dung lượng và loại dữ liệu có sẵn, việc xử lý tính toán ngày càng rẻ hơn và mạnh mẽ hơn, và lưu trữ dữ liệu có giá cả phải chăng.
Tất cả những điều này có nghĩa là nó có thể nhanh chóng và tự động tạo ra các mô hình mà có thể phân tích dữ liệu lớn hơn và phức tạp hơn cũng như cung cấp các kết quả nhanh hơn, chính xác hơn - ngay cả trên một quy mô rất lớn. Kết quả là gì? Những dự đoán có giá trị cao có thể hướng dẫn đưa ra các quyết định tốt hơn và các hành động thông minh trong thời gian thực mà không cần sự can thiệp của con người.
Một chìa khóa để tạo ra các hành động thông minh trong thời gian thực là việc xây dựng các mô hình tự động. Thomas H. Davenport đã viết trên tờ Wall Street Journal rằng với sự thay đổi nhanh chóng, và gia tăng khối lượng dữ liệu như ngày nay, "... bạn cần phải có luồng mô hình phát triển nhanh để theo kịp." Và bạn có thể làm điều đó với machine learning. Ông nói, "Con người thường chỉ có thể tạo ra một hoặc hai mô hình tốt mỗi tuần; machine learning có thể tạo ra hàng ngàn mô hình mỗi tuần."
Vũ Hữu Thắng
Xin chào, câu hỏi rất hay!
Gần đây mối quan tâm dành cho machine learning ngày càng tăng là do các yếu tố tương tự như đã làm cho data mining và phân tích Bayesian trở nên phổ biến hơn bao giờ hết. Những điều như sự gia tăng dung lượng và loại dữ liệu có sẵn, việc xử lý tính toán ngày càng rẻ hơn và mạnh mẽ hơn, và lưu trữ dữ liệu có giá cả phải chăng.
Tất cả những điều này có nghĩa là nó có thể nhanh chóng và tự động tạo ra các mô hình mà có thể phân tích dữ liệu lớn hơn và phức tạp hơn cũng như cung cấp các kết quả nhanh hơn, chính xác hơn - ngay cả trên một quy mô rất lớn. Kết quả là gì? Những dự đoán có giá trị cao có thể hướng dẫn đưa ra các quyết định tốt hơn và các hành động thông minh trong thời gian thực mà không cần sự can thiệp của con người.
Một chìa khóa để tạo ra các hành động thông minh trong thời gian thực là việc xây dựng các mô hình tự động. Thomas H. Davenport đã viết trên tờ Wall Street Journal rằng với sự thay đổi nhanh chóng, và gia tăng khối lượng dữ liệu như ngày nay, "... bạn cần phải có luồng mô hình phát triển nhanh để theo kịp." Và bạn có thể làm điều đó với machine learning. Ông nói, "Con người thường chỉ có thể tạo ra một hoặc hai mô hình tốt mỗi tuần; machine learning có thể tạo ra hàng ngàn mô hình mỗi tuần."