Dec 19, 2021

Giới thiệu đơn giản về Trí tuệ nhân tạo và Học máy

Bài viết này hướng đến các bạn độc giả muốn có một hiểu biết cơ bản về Artificial Intelligence - AI (Trí tuệ nhân tạo) và một tập con của nó Machine Learning (Học máy). Tác giả cũng giới thiệu về Deep Learning (DL) là một bước tiến hóa của Học máy. Ngoài ra, ông còn cung cấp các ví dụ mới về những ứng dụng AI và tài liệu tham khảo. Mục tiêu của tác giả là mang đến cho người đọc nhận thức về chủ đề này thúc đẩy sự quan tâm mà không đi quá sâu vào toán học và sự phức tạp của ngôn ngữ lập trình.

Trí tuệ nhân tạo mang đến vô số ứng dụng khác nhau

1. Những thống kê trong giai đoạn bắt đầu

Trở lại khoảng giữa đến cuối những năm 50, John McCarthy và Arthur Samuel lần lượt đặt ra các thuật ngữ Artificial Intelligence (AI) và Machine Learning (ML). Trong đó, AI đề cập đến lĩnh vực khoa học máy tính phát triển phần mềm để lấy dữ liệu và tạo ra các giải pháp cho những vấn đề đã nêu. Machine Learning là một tập con của AI. Đó là việc sử dụng một mô hình được đào tạo về dữ liệu để đưa ra các quyết định giống như những nước đi trong trò cờ vua hoặc dự đoán như ai sẽ thắng trận Derby Kentucky.

Những ứng dụng của AI thì không có gì mới. Theo tác giả, từ những năm 60 khi ông xem Tom Landry, huấn luyện viên của đội bóng Dallas Cowboy sử dụng các thống kê từ những trận đấu trước để gọi những trận đấu ngoài sân cỏ khiến các tiền vệ mất tinh thần. Tuy nhiên, những ứng dụng ban đầu đã bị giới hạn bởi khả năng lưu trữ dữ liệu và tốc độ máy tính. Nhưng với những tiến bộ trong lĩnh vực Big Data và sức mạnh của máy tính, AI đã mở ra quả cầu pha lê của việc “bói toán” thành lĩnh vực phân tích dữ liệu thay cho sự may mắn.

Với những tiến bộ trong việc lưu trữ dữ liệu và tốc độ máy tính AI bây giờ đã cung cấp cho các doanh nghiệp một cách để mở quả cầu pha lê và bước vào thế giới của những dự đoán cao.

Lưu ý rằng những dự đoán này không nhằm mục đích hoàn hảo mà để giúp doanh nghiệp gần hơn với thực tế.

Trở lại với chủ đề thể thao, bạn hãy xem bộ phim Money Ball để thấy cách mà Oakland Athletics đã sử dụng các thống kê để tuyển dụng những cầu thủ bị bỏ qua cho một đội chiến thắng. Tốt hơn nữa, bạn hãy xem Houston Astros chơi bóng chày bằng cách sử dụng “sự thay đổi” để đặt các cầu thủ trên sân vào những vị trí đã được dự đoán. Họ đã làm điều này nhiều hơn bất kỳ đội bóng chày lớn nào.

Lưu ý rằng đây không còn là quyết định bên ngoài mà là quyết định trực tiếp trong trận đấu. Bạn hãy hình dung nếu một cầu thủ ở sân nhà có thể dự đoán pitch tiếp theo với xác suất cao. Điều này đang xảy ra trong lĩnh vực y tế, bán lẻ, xe tự lái, hệ thống định vị toàn cầu, đầu tư, thời tiết, nhận diện khuôn mặt thậm chí là các mối quan hệ cá nhân.

2. AI ngày nay

AI là một thuật ngữ bao trùm các lĩnh vực của ML (học máy) và tập con của nó là DL. Hãy cùng xem lại ML và những cách tiếp cận của nó:

Học tập dưới sự giám sát (Supervised Learning) là nơi một nhà phân tích dạy một mô hình (thuật toán) về cách phản hồi một tập dữ liệu về một quyết định hoặc dự đoán. Người phân tích thường bắt đầu bằng một cơ sở dữ liệu lịch sử được xác định trước mà nội dung của nó được hiểu là giải pháp vấn đề được biết đến. Về cơ bản, dữ liệu được cấu trúc dưới sự giám sát của một nhà phân tích. Thuật toán được dạy thông qua việc lặp đi lặp lại các bài kiểm tra để xác định các mẫu đã biết dẫn đến giải pháp.
Học tập không được giám sát (Unsupervised Learning) là khi nhà phân tích không cấu trúc dữ liệu do lượng dữ liệu và các biến liên quan. Trong những trường hợp này, một thuật toán nhóm các tính năng trọng các cụm để quản lý dữ liệu (về cơ bản làm cho dữ liệu được giám sát) thông qua lặp lại các thử nghiệm mà không có sự can thiệp của con người. Một trong những lợi ích của phương pháp không giám sát là thời gian thực hiện. Sẽ mất nhiều thời gian để cấu trúc tất cả các nguồn dữ liệu.
Học tăng cường (Reinforcement Learning) là khi thuật toán học thông qua phản hồi (tức là thử và sai) chứ không phải đào tạo như trong học có giám sát. Việc học của nó dựa trên kết quả thành công củng cố hành động đã thực hiện trước đó.

Deep Learning phức tạp hơn một chút ở chỗ nó kết hợp một lớp thuật toán hoặc bộ lọc phân cấp và học từ mỗi lớp theo cách lặp đi lặp lại giống như mạng lưới thần kinh của não người. Nó hữu ích trong việc nhận diện các mẫu từ dữ liệu phi cấu trúc và thường được dùng cho các ứng dụng nhận diện khuôn mặt và giọng nói.

Dưới đây là quy trình cao cấp để triển khai Machine Learning. Lưu ý rằng đó là một quá trình học tập lặp đi lặp lại và chỉ kết thúc khi nhà phân tích rời khỏi mô hình:

Quá trình học tập giám sát

Sau một vài nghiên cứu, tác giả nhận về rất nhiều ứng dụng học máy đã được sử dụng: dự báo thời tiết, chẩn đoán y tế, thực thi pháp luật và xe tự lái. Ông cho biết thêm bản thân không nhận ra rằng chính những tiến bộ của Big Data và máy tính nhanh hơn đã cho phép AI đột phá trong cuộc sống hằng ngày của chúng ta. Ông tin rằng hầu hết chúng ta đều nghĩ rằng trí tuệ nhân tạo vẫn chỉ là khoa học viễn tưởng. Thực tế lại không như vậy, những nhà phân tích kinh doanh cần theo đuổi AI và nhận ra nhiều cơ hội đang mở ra.

Nguồn tham khảo:

https://www.modernanalyst.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

Business Analyst thời đại AI: Cơ hội, thách thức và kỹ năng cần có để không bị thay thế

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang thay đổi mạnh mẽ ngành phát triển phần mềm, ảnh hưởng trực tiếp đến vai trò của Business Analyst (BA). Bài viết phân tích BA cần làm gì để thích nghi, nâng cấp kỹ năng và đón đầu các cơ hội trong thời đại AI.
Prototype sớm - Nghệ thuật hiện thực hóa ý tưởng của BA thông minh

Thời đại AI mở ra cơ hội mới cho BA: biến ý tưởng thành sản phẩm nhanh chóng bằng prototype sớm. Đây là chìa khóa giúp kiểm chứng giá trị, thúc đẩy sáng tạo và khai thác tối đa sức mạnh công nghệ.
10 Thuật ngữ AI ai cũng nên biết

Khám phá 10 thuật ngữ quan trọng nhất trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) cùng BAC – từ AI, Machine Learning đến Generative AI, Copilot và hơn thế nữa. Bài viết được biên dịch từ nguồn Microsoft, giúp bạn hiểu rõ cách công nghệ này hoạt động và đang thay đổi thế giới. Một tài liệu nhập môn hoàn hảo cho người mới, chuyên viên công nghệ hay bất kỳ ai muốn bắt kịp làn sóng chuyển đổi số.
Học AI từ con số 0: Lộ trình đơn giản cho người mới bắt đầu

Khám phá lộ trình học AI đơn giản cho người mới bắt đầu cùng BAC. Bạn không cần giỏi lập trình để có thể học AI và trở thành chuyên gia. Những kiến thức này hoàn toàn có thể được tiếp thu và ứng dụng thực tế bởi tất cả mọi người.

Bình luận

Lê Anh Tuấn

Chuyên viên HO - Kỹ thuật Ngân hàng số Eximbank

Tôi là nhân sự thuộc Trung tâm Phát triển CNTT – Khối Ngân hàng số, hiện đang đảm nhiệm vai trò kiểm thử phần mềm (tester). Việc tham gia khóa học Business Analyst đã mang lại cho tôi góc nhìn toàn diện và rõ ràng hơn về vai trò của BA trong lĩnh vực ngân hàng.

Khóa học Fundamental Business Analysis tại BAC không chỉ giúp tôi hiểu đúng bản chất công việc BA mà còn hỗ trợ phát triển tư duy nghiệp vụ – từ tiếp cận giải pháp kỹ thuật sang tập trung vào nhu cầu người dùng. Phương pháp giảng dạy kết hợp lý thuyết và thực hành thực tiễn, cùng các hoạt động mô phỏng, thảo luận nhóm đã giúp tôi nâng cao kỹ năng giao tiếp, phân tích và trình bày yêu cầu – những năng lực thiết yếu để phối hợp hiệu quả giữa các bên trong dự án công nghệ.

Xem chi tiết +
Huỳnh Cao Cường

Nhân viên HO - Kỹ thuật Ngân hàng số Eximbank

Tôi hiện đang công tác tại Trung tâm Phát triển CNTT – Khối CNTT, với vai trò là nhân sự chức năng phụ trách mảng Ngân hàng số, chuyên sâu về kiểm thử phần mềm (Tester). Trước khi tham gia khóa học Fundamental Business Analysis do BAC tổ chức, tôi từng hình dung BA chỉ đơn thuần là cầu nối giữa bộ phận kỹ thuật và nghiệp vụ.

Tuy nhiên, quá trình học đã giúp tôi nhận thức rõ hơn về bản chất và tầm quan trọng của vị trí này. BA không chỉ kết nối các bên liên quan, mà còn giữ vai trò định hình yêu cầu, đảm bảo giải pháp được thiết kế đúng mục tiêu và sát với nhu cầu thực tế. Khóa học đã trang bị cho tôi tư duy phân tích bài bản, khả năng diễn đạt yêu cầu rõ ràng, và kỹ năng phối hợp hiệu quả trong môi trường dự án đa chiều.

Với nền tảng công nghệ thông tin sẵn có, khóa học là bước chuyển hướng quan trọng giúp tôi phát triển tư duy nghiệp vụ vững chắc và sẵn sàng theo đuổi lộ trình nghề nghiệp chuyên sâu trong lĩnh vực Business Analysis tại Eximbank.

Xem chi tiết +
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 +

Professional Transfer Services in Batumi

Luxury Georgian Transfer Services – Tbilisi & Batumi

Airport Transfers in Georgia

Business Analyst thời đại AI: Cơ hội, thách thức và kỹ năng cần có để không bị thay thế

Prototype sớm - Nghệ thuật hiện thực hóa ý tưởng của BA thông minh

10 Thuật ngữ AI ai cũng nên biết

Học AI từ con số 0: Lộ trình đơn giản cho người mới bắt đầu

CÔNG TY CỔ PHẦN ĐÀO TẠO VÀ TƯ VẤN BAC