May 30, 2023

8 xu hướng học máy hàng đầu cho năm 2023

Với sự ra đời của AI trong mọi lĩnh vực của cuộc sống, đã có sự tăng trưởng mạnh mẽ trong việc sử dụng các công nghệ học máy. Vài năm tới cũng được dự kiến sẽ mang lại nhiều công nghệ mới hơn để phân tích và giải thích dữ liệu tốt hơn. Khi nhu cầu về các giải pháp như vậy ngày càng tăng lên mỗi ngày, điều quan trọng là phải tập trung vào tương lai của học máy và trí tuệ nhân tạo. Nhưng học máy là một chủ đề phức tạp, với các xu hướng, kỹ thuật và công cụ mới xuất hiện nhanh chóng. Điều này có thể khiến các tổ chức gặp khó khăn trong việc theo kịp những phát triển mới nhất. Để giúp giải quyết vấn đề này, tôi đã tổng hợp danh sách 8 xu hướng máy học hàng đầu cho năm 2023.

Học máy là chủ đề phức tạp và liên tục thay đổi

1. Phát triển low-code hoặc no-code

Số lượng các dự án học máy và nhu cầu về các nhà khoa học dữ liệu dự kiến sẽ tăng lên trong những năm tới. Mặc dù đây là một tin tốt nhưng nó cũng sẽ tạo ra một vấn đề về nguồn nhân tài. Các nền tảng ML low-code (mã thấp) hoặc no-code (không mã) đã bắt đầu xuất hiện nhưng chúng sẽ không trở thành xu hướng cho đến năm 2023.

Các công cụ phát triển mã thấp và không mã phù hợp với người dùng không có kỹ năng viết mã. Các nền tảng này cho phép người dùng tạo chương trình bằng cách kéo và thả các mục hoặc không cần viết mã thủ công. Điều này có thể làm cho ML mở ra cho người dùng doanh nghiệp, ngoài các nhà khoa học dữ liệu, cho phép triển khai và ứng dụng mô hình vào hệ sinh thái của công ty. Các công cụ phát triển mã thấp cũng cung cấp khả năng tích hợp API và các cơ sở AI/ML để doanh nghiệp tạo ra các ứng dụng sáng tạo và hiệu quả nhanh hơn.

2. Nâng cao trải nghiệm người dùng với dữ liệu

Xu hướng tiếp theo trong danh sách là sử dụng học máy để nâng cao trải nghiệm người dùng. Trải nghiệm của khách hàng là một trong những yếu tố quan trọng nhất trong bất kỳ ngành nào. Các công ty đang ngày càng chuyển sang các công nghệ tiên tiến để cải thiện trải nghiệm của khách hàng và duy trì tính cạnh tranh.

Công nghệ này giúp doanh nghiệp sử dụng dữ liệu doanh nghiệp một cách hiệu quả để mang lại lợi ích cho chính họ và khách hàng của họ. Việc kết hợp khoa học dữ liệu và máy học giúp doanh nghiệp sử dụng dữ liệu để mang lại trải nghiệm hấp dẫn. Một trường hợp sử dụng phổ biến trong bối cảnh này là Facebook.

Máy học và AI có thể được sử dụng để cung cấp các đề xuất được cá nhân hóa cho mọi người, tùy thuộc vào sở thích, vị trí và lịch sử mua hàng của họ. Netflix, Spotify, Amazon và các nền tảng lớn khác sử dụng ML để xác định sở thích của người dùng, cho phép họ đề xuất các tùy chọn tương tự có thể phù hợp với họ.

3. MLOps và DataOps để quản lý dữ liệu

MLOps hoặc hoạt động học máy và DataOps là những trường hợp sử dụng quan trọng của DSML trong doanh nghiệp. MLOps và DataOps được sử dụng trong quản lý dữ liệu và lập kế hoạch chiến lược với AI, ML và dữ liệu.

Những điều này chủ yếu góp phần nâng cao trải nghiệm của khách hàng và làm cho các ứng dụng trở nên thông minh hơn. Một báo cáo của Deloitte ước tính rằng đến năm 2025, thị trường cho các giải pháp MLOps sẽ tăng từ 350 triệu USD vào năm 2019 lên 4 tỷ USD.

4. Thiếu các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư dữ liệu lành nghề

Theo Indeed, mức lương cơ bản trung bình hàng năm của các nhà khoa học dữ liệu vào năm 2023 ở Hoa Kỳ và Vương quốc Anh lần lượt là 109.802 đô la và 49.077 bảng Anh. Các nhà khoa học dữ liệu được trả lương cao do sự chuyển đổi mà họ mang lại cho doanh nghiệp của bạn. Khai thác, làm sạch, phân tích và chuyển đổi dữ liệu là rất quan trọng cho sự thành công của doanh nghiệp, vì dữ liệu là vàng. Do đó, xu hướng thuê thêm các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư máy học ở cấp độ đầu vào ngày càng tăng.

5. Nhiều sản phẩm dựa trên AI hơn

Thị trường cho các sản phẩm dựa trên AI đang ngày càng lớn hơn. Nhiều sản phẩm dựa trên AI sẽ tiếp tục xuất hiện từ các công ty nhỏ hơn, cũng như các công ty công nghệ lớn như Apple và Amazon. Những sản phẩm này sẽ giải quyết các vấn đề cụ thể trong các ngóc ngách được xác định rõ.

Từ ô tô tự hành đến bất kỳ thứ gì tự trị, các sản phẩm AI mới hơn được xây dựng trên ML sẽ giải quyết tất cả các hệ thống do con người điều hành. Chuyển đổi và xu hướng mới về AI và ML vào năm 2023 sẽ khiến các doanh nghiệp trở nên cạnh tranh cao.

6. Các dịch vụ vi mô và quá trình chứa sẽ trở thành tiêu chuẩn mới cho cơ sở hạ tầng ML

Dịch vụ vi mô và container hóa là hai xu hướng đang thu hút sự chú ý trong thế giới đang phát triển trong vài năm qua. Ý tưởng là thay vì có một ứng dụng nguyên khối lớn, bạn có thể có một loạt dịch vụ nhỏ hơn (microservice) chạy bên trong các vùng chứa được xây dựng và triển khai độc lập. Các dịch vụ siêu nhỏ này có thể được tái sử dụng trong nhiều dự án và chúng có thể được triển khai trong mọi môi trường.

Điều này cũng đúng với các ứng dụng máy học. Kiến trúc vi dịch vụ giúp bạn dễ dàng mở rộng quy mô ứng dụng của mình hơn bằng cách chạy song song nhiều phiên bản vùng chứa. Điều này cho phép bạn xử lý khối lượng công việc nặng tốt hơn và giảm độ trễ trong ứng dụng của bạn. Nó cũng cho phép bạn thực hiện các cập nhật gia tăng cho các mô hình ML của mình mà không phải triển khai lại toàn bộ ứng dụng.

7. Các mô hình học máy sẽ trở nên đáng tin cậy hơn, có thể kiểm tra và diễn giải được

Xu hướng lớn tiếp theo mà chúng ta mong đợi là sự ra đời của các mô hình đáng tin cậy hơn, có thể kiểm chứng và diễn giải được. Hiện tại, chúng ta vẫn đang trong giai đoạn mà hầu hết các hệ thống ML đều là “hộp đen”. Hoạt động bên trong của các hệ thống máy học này rất khó hiểu và giải thích. Điều này làm cho họ khó kiểm tra và kiểm tra các lỗi hoặc thành kiến có thể vô tình được đưa vào.

Một số cách tiếp cận tuyệt vời để xây dựng các mô hình dễ hiểu hơn, bao gồm:

Các mô hình dự báo sử dụng hồi quy tuyến tính dưới mui xe
Cây quyết định có thể được kiểm tra trực quan để hiểu logic đằng sau các quyết định của hệ thống
Generative Adversarial Networks (GAN) có thể tạo ra văn bản và hình ảnh giống con người

8. Các vấn đề về quyền riêng tư dữ liệu sẽ trở nên tồi tệ hơn trước khi chúng trở nên tốt hơn

Trong ngắn hạn, các công ty sẽ dễ dàng vô tình vi phạm quyền riêng tư của người tiêu dùng hoặc do thực hành bảo mật kém. Nhưng cuối cùng, những kỳ vọng và quy định của người tiêu dùng sẽ thúc đẩy các công ty coi trọng quyền riêng tư dữ liệu hơn, dẫn đến những thay đổi đáng kể đối với mô hình kinh doanh của họ.

Các hệ thống AI sẽ nhận thức rõ hơn về các vấn đề đạo đức nhưng liệu chúng có thực sự đạo đức hơn hay không vẫn còn là điều gây tranh cãi. Điều này một phần là do những tiến bộ trong học máy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và các kỹ thuật AI khác nhưng cũng do các nhà công nghệ đang suy nghĩ cẩn thận hơn về đạo đức AI.

Mong rằng các xu hướng được tổng hợp trên đây sẽ hữu ích với bạn đọc. Đừng quên đón xem các bài viết mới nhất sẽ được cập nhật tại BAC's Blog.

Nguồn tham khảo:

https://www.zucisystems.com/

Nhu cầu đào tạo doanh nghiệp

BAC là đơn vị đào tạo BA đầu tiên tại Việt Nam. Đối tác chính thức của IIBA quốc tế. Ngoài các khóa học public, BAC còn có các khóa học in house dành riêng cho từng doanh nghiệp. Chương trình được thiết kế riêng theo yêu cầu của doanh nghiệp, giúp doanh nghiệp giải quyết những khó khăn và tư vấn phát triển.

CÁC KHOÁ HỌC BUSINESS ANALYST BACs.VN DÀNH CHO BẠN

Khoá học Online:

Khoá học Offline:

Tại Tp.HCM:

Tại Hà Nội:

Tham khảo lịch khai giảng TẤT CẢ các khóa học mới nhất

Ban biên tập nội dung - BAC

Click để đọc tiếp

Các Business Analyst cần trau dồi những công nghệ gì trong năm 2025

Đối với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ ngày này, việc không ngừng trau dồi và học hỏi là điều bắt buộc mà các Business Analyst phải làm để phát triển hơn trong lĩnh vực phân tích nghiệp vụ. Trong bài viết này, các bạn hãy cùng BAC tìm hiểu các xu hướng và các kỹ năng mới để làm hành trang trên sự nghiệp Business Analyst nhé!
Sự khác biệt giữa UAT và Usability Testing Business Analyst cần lưu ý

UAT và Usability Testing thường được mang lên bàn cân để so sánh nhưng, đây là 2 phương pháp kiểm thử khác nhau. Trong khi Usability Testing đảm bảo sự hài lòng của người dùng thì UAT lại giúp các Business Analyst xác thực chức năng. Cả hai đều là một phần không thể thiếu để cung cấp một sản phẩm chất lượng cao. Hãy cùng BAC tìm hiểu ngay nhé!
API là gì? Khám phá cầu nối giữa các ứng dụng

API là nền tảng quan trọng kết nối các ứng dụng và dịch vụ trong kỷ nguyên số, tạo ra sự linh hoạt, hiệu quả và mở rộng cho các hệ thống. Bài viết sau giới thiệu API, cách hoạt động, các kiểu kiến trúc phổ biến cùng các công cụ kiểm thử API như Postman.
Meta AI là gì và cách sử dụng Meta AI hiệu quả 2025

Meta AI là một công cụ Trí Tuệ Nhân Tạo do chính công ty mẹ của Facebook, Instagram, WhatsApp ra mắt. Đây được xem là một cuộc cách mạng sẽ làm thay đổi cách mà các doanh nghiệp và người dùng sử dụng mạng xã hội.

Bình luận

Nguyễn Thị Mai Bình

Business Analyst

Với một người ngoại đạo như mình thì những chuyên đề về "kỹ thuật" của BA hết sức quan trọng. Ví dụ như sử dụng các diagram để mô hình hóa requirement, viết User Story/Use case, v...v..

Đến với khóa học Fundamental Business Analysis, mình đã được gặp thầy Lộc, một người người rất nhiệt tình và có tâm. Ngoài việc chia sẻ các kinh nghiệm thực tế trên lớp thì thầy còn dành thời gian ra để tư vấn, hỗ trợ, góp ý CV cho mình. Bên cạnh đó trung tâm và anh Phụng cũng hỗ trợ gửi CV, kết nối học viên tới mạng lưới các công ty đối tác chất lượng, điều này giúp học viên như mình tìm được công việc phù hợp nhất. Cảm ơn BAC.
Xem chi tiết +
Phạm Quế

Business Analyst

Khoá học Product Design của BAC đã cung cấp cho tôi nhiều kiến thức và nền tảng vô cùng hữu ích. Giảng viên giảng dạy rất nhiệt tình, truyền cho chúng tôi ngọn lửa đam mê và nhiệt huyết trong ngành. Đồng thời chia sẻ các kiến thức và kỹ năng cần thiết trong bài giảng một cách dễ hiểu hơn. Số lượng học viên không quá nhiều nên chất lượng giảng giạy vô cùng tốt. Giảng viên sửa bài tập 1-1 nên bài giảng sẽ chuyên sâu hơn.
Xem chi tiết +
Nguyễn Văn Long

Chuyên viên về chế độ kế toán & Giải pháp nghiệp vụ Tài chính kế toán trong ứng dụng CNTT - Tập đoàn Điện lực Việt Nam (EVN)

Tôi đã tham gia khóa Phân tích nghiệp vụ phần mềm cơ bản 3.0 tại BAC. Ở đây, tài liệu đào tạo cung cấp nhiều nội dung bổ ích và trình bày dễ hiểu. Giảng viên rất nhiệt tình, ngoài nội dung giảng dạy theo giáo trình còn chia sẻ nhiều kinh nghiệm thực tiễn, các câu hỏi của học viên đều được giải đáp ngay trên lớp và có minh họa từ các dự án trong thực tế. Sau tất cả, tôi cảm ơn BAC và Thầy giáo Thái Sơn.
Xem chi tiết +