Gần đây, Trí tuệ nhân tạo và Học máy là một chủ đề nóng trong các ngành công nghệ. Có lẽ nhiều hơn cuộc sống hàng ngày của chúng ta, Trí tuệ nhân tạo (AI) đang tác động đến thế giới kinh doanh nhiều hơn. Có khoảng 300 triệu đô la đầu tư mạo hiểm được đầu tư vào các công ty khởi nghiệp AI vào năm 2014, tăng 300% so với một năm. AI ở khắp mọi nơi, từ các trạm chơi game đến việc duy trì thông tin phức tạp tại nơi làm việc. Các kỹ sư và nhà khoa học máy tính đang làm việc chăm chỉ để truyền đạt hành vi thông minh trong các máy tính khiến chúng suy nghĩ và ứng phó với các tình huống theo thời gian thực. AI đang chuyển từ một chủ đề nghiên cứu sang giai đoạn đầu của việc áp dụng doanh nghiệp. 

Trí tuệ nhân tạo là gì?

Theo nhà nghiên cứu John McCarthy tại đại học Stanford, Trí tuệ nhân tạo là khoa học và kỹ thuật chế tạo máy móc thông minh, đặc biệt là các chương trình máy tính thông minh. Trí tuệ nhân tạo có liên quan đến nhiệm vụ tương tự là sử dụng máy tính để hiểu trí thông minh của con người, nhưng AI không phải bó hẹp trong các phương pháp có thể quan sát được về mặt sinh học.

Nói một cách đơn giản, mục tiêu của AI là làm cho máy tính / chương trình máy tính đủ thông minh để bắt chước hành vi của tâm trí con người.

AI dọc là gì? 

Đây là những dịch vụ tập trung vào một công việc duy nhất, cho dù đó là lên lịch họp, tự động hóa công việc lặp đi lặp lại, v.v ... AI dọc chỉ thực hiện một công việc cho bạn và làm rất tốt, đến nỗi chúng ta có thể nhầm chúng là con người.

AI ngang là gì? 

Các dịch vụ này sao cho có thể xử lý nhiều tác vụ. Không có công việc duy nhất phải được thực hiện. Cortana, Siri và Alexa là một số ví dụ về AI ngang. Các dịch vụ này hoạt động ồ ạt hơn như các cài đặt câu hỏi và trả lời, chẳng hạn như nhiệt độ ở New York là bao nhiêu? Chúng hoạt động cho nhiều nhiệm vụ và không chỉ cho một nhiệm vụ cụ thể hoàn toàn.

AI đạt được bằng cách phân tích cách thức bộ não của con người hoạt động trong khi giải quyết vấn đề và sau đó sử dụng các kỹ thuật giải quyết vấn đề phân tích đó để xây dựng các thuật toán phức tạp để thực hiện các nhiệm vụ tương tự. AI là một hệ thống ra quyết định tự động, liên tục học hỏi, thích nghi, đề xuất và thực hiện các hành động tự động. Tại cốt lõi, chúng yêu cầu các thuật toán có thể học hỏi từ kinh nghiệm của chúng.

Học máy là gì?

Trí tuệ nhân tạo và Học máy đang là xu hướng và cũng là những thuật ngữ bị nhầm lẫn hiện nay. Học máy Machine Learning (ML) là một tập hợp con của Trí tuệ nhân tạo. Học máy là một khoa học về thiết kế và áp dụng các thuật toán có khả năng học hỏi mọi thứ từ các trường hợp trong quá khứ. Nếu một số hành vi tồn tại trong quá khứ, thì bạn có thể dự đoán nếu nó có thể xảy ra lần nữa. Có nghĩa là nếu không có trường hợp trong quá khứ thì không có dự đoán.

Học máy có thể được áp dụng để giải quyết các vấn đề khó khăn như phát hiện gian lận thẻ tín dụng, cho phép xe tự lái và nhận diện khuôn mặt. Học máy sử dụng các thuật toán phức tạp liên tục lặp lại trên các tập dữ liệu lớn, phân tích các mẫu trong dữ liệu và tạo điều kiện cho các máy đáp ứng các tình huống khác nhau mà chúng chưa được lập trình rõ ràng. Các máy học từ lịch sử để tạo ra kết quả đáng tin cậy. Các thuật toán Học máy sử dụng Khoa học và Thống kê Máy tính để dự đoán các đầu ra hợp lý.

Có 3 lĩnh vực chính của Học máy:

Học máy có giám sát

Học máy không giám sát

Học máy tăng cường

Các hình thức phân tích dữ liệu

Tổ chức với dữ liệu khổng lồ có thể bắt đầu phân tích. Trước khi bắt đầu dữ liệu, các nhà khoa học nên đảm bảo rằng các phân tích dự đoán đáp ứng các mục tiêu kinh doanh của họ và phù hợp với môi trường dữ liệu lớn.

Hãy xem nhanh ba loại phân tích - 

Phân tích mô tả - Đây là hình thức phân tích cơ bản tổng hợp dữ liệu lớn và cung cấp những hiểu biết hữu ích về quá khứ.

Phân tích dự đoán - Bước tiếp theo trong dữ liệu; Nó sử dụng các mô hìn