Tầm quan trọng của học máy đối với các nhà khoa học dữ liệu

• Giải pháp đào tạo nhân sự doanh nghiệp trong kỷ nguyên AI
• Trí tuệ nhân tạo là gì? Ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong các ngành
• Trợ lý AI cho marketing - công cụ hiệu quả cho các nhà tiếp thị 
• Tìm hiểu khoá học tool AI cho marketing tại FUNiX
• Khoá học AI Marketing FUNiX - Cơ hội cho tương lai của nhà tiếp thị

Học máy đã được sử dụng ở một số nơi như ô tô tự lái của Google, công cụ đề xuất trực tuyến đề xuất bạn bè trên Facebook, đưa ra đề xuất từ ​​​​Amazon và trong phát hiện gian lận trên mạng. Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu về Tầm quan trọng của học máy đối với các nhà khoa học dữ liệu.

1. Tại sao Học máy lại quan trọng?

Lĩnh vực học máy liên tục phát triển. Và cùng với sự tiến hóa là sự gia tăng về nhu cầu và tầm quan trọng. Có một lý do quan trọng khiến các nhà khoa học dữ liệu cần học máy, đó là: ‘Những dự đoán có giá trị cao có thể đưa ra các quyết định tốt hơn và hành động thông minh trong thời gian thực mà không cần sự can thiệp của con người’.

Học máy là công nghệ giúp phân tích các khối dữ liệu lớn, giảm bớt các nhiệm vụ của các nhà khoa học dữ liệu trong một quy trình tự động và đang được nhiều người biết đến và công nhận. Học máy đã thay đổi cách hoạt động của việc khai thác và giải thích dữ liệu bằng cách sử dụng các tập hợp tự động các phương pháp chung đã thay thế các kỹ thuật thống kê truyền thống.

Phân tích dữ liệu theo truyền thống được đặc trưng bởi phương pháp thử và sai – một phương pháp không thể sử dụng khi có các tập dữ liệu quan trọng và không đồng nhất được đề cập. Chính vì lý do này mà dữ liệu lớn đã bị chỉ trích là cường điệu hóa quá mức . Sự sẵn có của nhiều dữ liệu tỷ lệ thuận với khó khăn trong việc đưa vào các mô hình dự đoán mới hoạt động chính xác. Các giải pháp thống kê truyền thống tập trung nhiều hơn vào phân tích tĩnh, giới hạn trong việc phân tích các mẫu được đông lạnh kịp thời. Đủ rồi, điều này có thể dẫn đến kết luận không đáng tin cậy và không chính xác.

Một giải pháp cho tất cả sự hỗn loạn này là Máy học đề xuất các giải pháp thay thế thông minh để phân tích khối lượng dữ liệu khổng lồ. Đó là một bước nhảy vọt từ khoa học máy tính, thống kê và các ứng dụng mới nổi khác trong ngành. Máy học có thể tạo ra kết quả và phân tích chính xác bằng cách phát triển các thuật toán và mô hình dựa trên dữ liệu hiệu quả và nhanh chóng để xử lý dữ liệu này theo thời gian thực. Học máy đối với các nhà khoa học dữ liệu có thật sự quan trọng không?

>>> Xem thêm bài viết: Xu hướng việc làm Trí tuệ nhân tạo và Học máy năm 2023

2. Khoa học dữ liệu phát triển như thế nào với sự phổ biến của Machine Learning

Học máy và khoa học dữ liệu có thể kết hợp với nhau. Hãy xem xét định nghĩa về học máy, khả năng của máy để khái quát hóa kiến ​​thức từ dữ liệu. Không có dữ liệu, máy móc có thể học được rất ít. Nếu bất cứ điều gì, sự gia tăng sử dụng máy học trong nhiều ngành sẽ đóng vai trò là chất xúc tác để thúc đẩy khoa học dữ liệu tăng mức độ phù hợp. Học máy chỉ tốt khi dữ liệu được cung cấp và khả năng thuật toán sử dụng dữ liệu đó. Trong tương lai, các cấp độ học máy cơ bản sẽ trở thành yêu cầu tiêu chuẩn đối với các nhà khoa học dữ liệu.

Điều này đang được nói, một trong những kỹ năng khoa học dữ liệu phù hợp nhất là khả năng đánh giá việc học máy. Trong khoa học dữ liệu, không thiếu những thứ hay ho để thực hiện các thuật toán mới sáng bóng để xử lý dữ liệu. Tuy nhiên, điều nó thiếu là tại sao mọi thứ hoạt động và cách giải quyết các vấn đề không theo tiêu chuẩn, đó là lúc máy học sẽ phát huy tác dụng.

>>> Đăng ký tìm hiểu chi tiết các khóa học CNTT của FUNiX tại đây:

Tham khảo chuỗi bài viết liên quan:

5 Điểm đáng chú ý tại khóa học lập trình trực tuyến FPT – FUNiX

Từ A-Z chương trình học FUNiX – Mô hình đào tạo lập trình trực tuyến số 1 Việt Nam

Lý do phổ biến khiến học viên nước ngoài chọn FUNiX

5 Ứng dụng của machine learning quan trọng trong công cuộc chuyển đổi số

9 Xu hướng học máy hàng đầu tính đến 2025

Nguyễn Cúc

Nguồn tham khảo: simplilearn