AI ở khắp mọi nơi, nhưng đôi khi có thể khó hiểu thuật ngữ và biệt ngữ. Trong bài đăng trên blog này, chúng tôi giải thích hơn 50 thuật ngữ và định nghĩa về AI để bạn có thể hiểu rõ hơn về công nghệ đang phát triển nhanh chóng này.
Cho dù bạn là người mới bắt đầu hay chuyên gia, chúng tôi cá rằng có một số thuật ngữ ở đây mà bạn không biết!
1. Trí tuệ nhân tạo
Trí tuệ nhân tạo (AI) đề cập đến sự phát triển của các hệ thống máy tính có khả năng học hỏi và hoạt động độc lập, thường bằng cách mô phỏng trí thông minh của con người.
Các hệ thống này phân tích dữ liệu, nhận dạng các mẫu, đưa ra quyết định và điều chỉnh hành vi của chúng dựa trên kinh nghiệm. Bằng cách tận dụng các thuật toán và mô hình, AI nhằm mục đích tạo ra những cỗ máy thông minh có khả năng nhận biết và hiểu môi trường xung quanh.
Mục tiêu cuối cùng là cho phép máy móc thực hiện các tác vụ một cách hiệu quả, học hỏi từ dữ liệu và thể hiện khả năng nhận thức tương tự như con người.
2. thuật toán
Thuật toán là một tập hợp các hướng dẫn hoặc quy tắc chính xác và có hệ thống hướng dẫn quá trình giải quyết vấn đề hoặc hoàn thành một nhiệm vụ cụ thể.
Nó phục vụ như một khái niệm cơ bản trong các lĩnh vực khác nhau và đóng vai trò then chốt trong khoa học máy tính, toán học và các ngành giải quyết vấn đề. Hiểu các thuật toán là rất quan trọng vì chúng cho phép các phương pháp giải quyết vấn đề hiệu quả và có cấu trúc, thúc đẩy những tiến bộ trong công nghệ và quy trình ra quyết định.
3. Dữ liệu lớn
Dữ liệu lớn đề cập đến các bộ dữ liệu cực kỳ lớn và phức tạp vượt quá khả năng của các phương pháp phân tích truyền thống. Các bộ dữ liệu này thường được đặc trưng bởi khối lượng, tốc độ và sự đa dạng của chúng.
Khối lượng đề cập đến lượng dữ liệu khổng lồ được tạo từ nhiều nguồn khác nhau như truyền thông xã hội, cảm biến và giao dịch.
Vận tốc đề cập đến tốc độ cao mà tại đó dữ liệu được tạo ra và cần được xử lý trong thời gian thực hoặc gần thời gian thực. Đa dạng biểu thị các loại và định dạng dữ liệu đa dạng, bao gồm dữ liệu có cấu trúc, phi cấu trúc và bán cấu trúc.
4. Khai thác dữ liệu
Khai thác dữ liệu là một quá trình toàn diện nhằm trích xuất những hiểu biết có giá trị từ các bộ dữ liệu khổng lồ.
Nó bao gồm bốn giai đoạn chính: thu thập dữ liệu, liên quan đến việc thu thập dữ liệu liên quan; chuẩn bị dữ liệu, đảm bảo chất lượng và tính tương thích của dữ liệu; khai thác dữ liệu, sử dụng các thuật toán để khám phá các mẫu và mối quan hệ; và phân tích và giải thích dữ liệu, trong đó kiến thức trích xuất được kiểm tra và hiểu.
5. Mạng lưới thần kinh
Một hệ thống máy tính được thiết kế để hoạt động giống như bộ não con người, bao gồm các nút hoặc tế bào thần kinh được kết nối với nhau. Hãy hiểu điều này nhiều hơn một chút vì hầu hết AI đều dựa trên mạng thần kinh.
Trong đồ họa trên, chúng tôi đang dự đoán độ ẩm và nhiệt độ của một vị trí địa lý bằng cách học hỏi từ mô hình trong quá khứ. Các đầu vào là tập dữ liệu cho bản ghi trong quá khứ.
Sản phẩm mạng lưới thần kinh học mô hình bằng cách chơi với các trọng số và áp dụng các giá trị sai lệch trong các lớp ẩn. W1, W2….W7 là các trọng số tương ứng. Nó tự đào tạo trên tập dữ liệu được cung cấp và đưa ra kết quả dưới dạng dự đoán.
Bạn có thể bị choáng ngợp bởi thông tin phức tạp này. Nếu đúng như vậy, bạn có thể bắt đầu với hướng dẫn đơn giản của chúng tôi tại đây.
6. Học máy
Học máy tập trung vào việc phát triển các thuật toán và mô hình có khả năng tự động học hỏi từ dữ liệu và cải thiện hiệu suất của chúng theo thời gian.
Nó liên quan đến việc sử dụng các kỹ thuật thống kê để cho phép máy tính xác định các mẫu, đưa ra dự đoán và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu mà không được lập trình rõ ràng.
Các thuật toán học máy phân tích và học hỏi từ các bộ dữ liệu lớn, cho phép các hệ thống điều chỉnh và cải thiện hành vi của chúng dựa trên thông tin mà chúng xử lý.
7. Học sâu
Học kĩ càng, một lĩnh vực con của máy học và mạng lưới thần kinh, tận dụng các thuật toán tinh vi để thu thập kiến thức từ dữ liệu bằng cách mô phỏng các quá trình phức tạp của bộ não con người.
Bằng cách sử dụng các mạng thần kinh có nhiều lớp ẩn, các mô hình học sâu có thể tự động trích xuất các tính năng và mẫu phức tạp, cho phép chúng giải quyết các tác vụ phức tạp với độ chính xác và hiệu quả vượt trội.
8. Nhận dạng mẫu
Nhận dạng mẫu, một kỹ thuật phân tích dữ liệu, khai thác sức mạnh của các thuật toán máy học để tự động phát hiện và phân biệt các mẫu cũng như quy luật trong bộ dữ liệu.
Bằng cách tận dụng các mô hình tính toán và phương pháp thống kê, các thuật toán nhận dạng mẫu có thể xác định các cấu trúc, mối tương quan và xu hướng có ý nghĩa trong dữ liệu phức tạp và đa dạng.
Quá trình này cho phép trích xuất những hiểu biết có giá trị, phân loại dữ liệu thành các danh mục riêng biệt và dự đoán kết quả trong tương lai dựa trên các mẫu được công nhận. Nhận dạng mẫu là một công cụ quan trọng trên nhiều lĩnh vực khác nhau, hỗ trợ quá trình ra quyết định, phát hiện bất thường và lập mô hình dự đoán.
Sinh trắc học là một ví dụ về điều này. Chẳng hạn, trong nhận dạng dấu vân tay, thuật toán sẽ phân tích các đường vân, đường cong và các đặc điểm độc đáo của dấu vân tay của một người để tạo ra một biểu diễn kỹ thuật số được gọi là mẫu.
Khi bạn cố gắng mở khóa điện thoại thông minh của mình hoặc truy cập vào một cơ sở an toàn, hệ thống nhận dạng mẫu sẽ so sánh dữ liệu sinh trắc học đã thu được (ví dụ: dấu vân tay) với các mẫu được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu của hệ thống.
Bằng cách khớp các mẫu và đánh giá mức độ tương tự, hệ thống có thể xác định xem dữ liệu sinh trắc học được cung cấp có khớp với mẫu được lưu trữ hay không và cấp quyền truy cập tương ứng.
9. Học tập có giám sát
Học có giám sát là một phương pháp học máy liên quan đến việc đào tạo một hệ thống máy tính sử dụng dữ liệu được dán nhãn. Trong phương pháp này, máy tính được cung cấp một bộ dữ liệu đầu vào cùng với các nhãn hoặc kết quả đã biết tương ứng.
Giả sử bạn có một loạt ảnh, một số ảnh chụp chó và một số ảnh chụp mèo.
Bạn cho máy tính biết hình nào có chó và hình nào có mèo. Sau đó, máy tính học cách nhận ra sự khác biệt giữa chó và mèo bằng cách tìm các mẫu trong ảnh.
Sau khi nó học, bạn có thể cung cấp cho máy tính những bức ảnh mới và nó sẽ cố gắng tìm hiểu xem họ có nuôi chó hay mèo hay không dựa trên những gì nó học được từ các ví dụ được dán nhãn. Nó giống như đào tạo một máy tính để đưa ra dự đoán bằng cách sử dụng thông tin đã biết.
10. Học không giám sát
Học không giám sát là một loại máy học trong đó máy tính tự khám phá tập dữ liệu để tìm các mẫu hoặc điểm tương đồng mà không cần bất kỳ hướng dẫn cụ thể nào.
Nó không dựa vào các ví dụ được dán nhãn như trong học tập có giám sát. Thay vào đó, nó tìm kiếm các cấu trúc hoặc nhóm ẩn trong dữ liệu. Giống như máy tính tự khám phá mọi thứ mà không cần giáo viên hướng dẫn nó phải tìm gì.
Loại hình học tập này giúp chúng tôi tìm ra những hiểu biết mới, sắp xếp dữ liệu hoặc xác định những điều bất thường mà không cần kiến thức trước hoặc hướng dẫn rõ ràng.
11. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên tập trung vào cách máy tính hiểu và tương tác với ngôn ngữ của con người. Nó giúp máy tính phân tích, giải thích và phản hồi ngôn ngữ của con người theo cách mà chúng ta cảm thấy tự nhiên hơn.
NLP là thứ giúp chúng tôi có thể giao tiếp với trợ lý giọng nói và chatbot, thậm chí để email của chúng tôi tự động được sắp xếp vào các thư mục.
Nó liên quan đến việc dạy máy tính hiểu ý nghĩa đằng sau các từ, câu và thậm chí toàn bộ văn bản, để chúng có thể hỗ trợ chúng ta trong các nhiệm vụ khác nhau và giúp chúng ta tương tác với công nghệ liền mạch hơn.
12. Thị giác máy tính
Thị giác máy tính là một công nghệ hấp dẫn cho phép máy tính xem và hiểu hình ảnh và video, giống như con người chúng ta làm bằng mắt. Đó là tất cả về việc dạy máy tính phân tích thông tin hình ảnh và hiểu ý nghĩa của những gì chúng nhìn thấy.
Nói một cách đơn giản hơn, thị giác máy tính giúp máy tính nhận biết và giải thích thế giới hình ảnh. Nó liên quan đến các nhiệm vụ như dạy họ xác định các đối tượng cụ thể trong hình ảnh, phân loại hình ảnh thành các danh mục khác nhau hoặc thậm chí chia hình ảnh thành các phần có ý nghĩa.
Hãy tưởng tượng một chiếc ô tô tự lái sử dụng thị giác máy tính để “nhìn” đường và mọi thứ xung quanh nó.
Nó có thể phát hiện và theo dõi người đi bộ, biển báo giao thông và các phương tiện khác, giúp họ điều hướng an toàn. Hoặc nghĩ về cách công nghệ nhận dạng khuôn mặt sử dụng thị giác máy tính để mở khóa điện thoại thông minh hoặc xác minh danh tính của chúng ta bằng cách nhận dạng các đặc điểm khuôn mặt độc đáo của chúng ta.
Nó cũng được sử dụng trong các hệ thống giám sát để theo dõi những nơi đông người và phát hiện bất kỳ hoạt động đáng ngờ nào.
Thị giác máy tính là một công nghệ mạnh mẽ mở ra một thế giới đầy khả năng. Bằng cách cho phép máy tính xem và hiểu thông tin hình ảnh, chúng ta có thể phát triển các ứng dụng và hệ thống có thể nhận thức và diễn giải thế giới xung quanh, giúp cuộc sống của chúng ta dễ dàng hơn, an toàn hơn và hiệu quả hơn.
13. Trò chuyện
Chatbot giống như một chương trình máy tính có thể nói chuyện với mọi người theo cách giống như cuộc trò chuyện thực sự của con người.
Nó thường được sử dụng trong dịch vụ khách hàng trực tuyến để trợ giúp khách hàng và khiến họ cảm thấy như đang nói chuyện với một người, mặc dù đó thực sự là một chương trình chạy trên máy tính.
Chatbot có thể hiểu và trả lời tin nhắn hoặc câu hỏi của khách hàng, cung cấp thông tin hữu ích và hỗ trợ giống như một đại diện dịch vụ khách hàng của con người.
14. Nhận dạng giọng nói
Nhận dạng giọng nói đề cập đến khả năng của một hệ thống máy tính hiểu và diễn giải lời nói của con người. Nó liên quan đến công nghệ cho phép máy tính hoặc thiết bị “lắng nghe” lời nói và chuyển đổi chúng thành văn bản hoặc mệnh lệnh mà nó có thể hiểu được.
Với nhận dạng giọng nói, bạn có thể tương tác với các thiết bị hoặc ứng dụng bằng cách chỉ cần nói với chúng thay vì nhập hoặc sử dụng các phương thức nhập liệu khác.
Hệ thống phân tích các từ được nói, nhận dạng các mẫu và âm thanh, sau đó chuyển chúng thành văn bản hoặc hành động dễ hiểu. Nó cho phép giao tiếp tự nhiên và rảnh tay với công nghệ, giúp thực hiện các tác vụ như ra lệnh bằng giọng nói, đọc chính tả hoặc tương tác điều khiển bằng giọng nói. Các ví dụ phổ biến nhất là các trợ lý AI như Siri và Google Assistant.
15. Phân tích tình cảm
Phân tích tình cảm là một kỹ thuật được sử dụng để hiểu và diễn giải những cảm xúc, quan điểm và thái độ được thể hiện trong văn bản hoặc lời nói. Nó liên quan đến việc phân tích ngôn ngữ viết hoặc nói để xác định xem tình cảm được thể hiện là tích cực, tiêu cực hay trung lập.
Sử dụng thuật toán máy học, thuật toán phân tích cảm tính có thể quét và phân tích lượng lớn dữ liệu văn bản, chẳng hạn như đánh giá của khách hàng, bài đăng trên mạng xã hội hoặc phản hồi của khách hàng, để xác định cảm xúc tiềm ẩn đằng sau các từ.
Các thuật toán tìm kiếm các từ, cụm từ hoặc mẫu cụ thể biểu thị cảm xúc hoặc ý kiến.
Phân tích này giúp các doanh nghiệp hoặc cá nhân hiểu cảm nhận của mọi người về sản phẩm, dịch vụ hoặc chủ đề và có thể được sử dụng để đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu hoặc hiểu rõ hơn về sở thích của khách hàng.
Ví dụ: một công ty có thể sử dụng phân tích tình cảm để theo dõi sự hài lòng của khách hàng, xác định các lĩnh vực cần cải thiện hoặc theo dõi dư luận về thương hiệu của họ.
16. Dịch máy
Dịch máy, trong ngữ cảnh của AI, đề cập đến việc sử dụng thuật toán máy tính và trí tuệ nhân tạo để tự động dịch văn bản hoặc lời nói từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác.
Nó liên quan đến việc dạy máy tính hiểu và xử lý ngôn ngữ của con người để cung cấp các bản dịch chính xác. Ví dụ phổ biến nhất là Google dịch.
Với dịch máy, bạn có thể nhập văn bản hoặc lời nói bằng một ngôn ngữ và hệ thống sẽ phân tích đầu vào và tạo bản dịch tương ứng bằng ngôn ngữ khác. Điều này đặc biệt hữu ích khi giao tiếp hoặc truy cập thông tin bằng các ngôn ngữ khác nhau.
Các hệ thống dịch máy dựa trên sự kết hợp của các quy tắc ngôn ngữ, mô hình thống kê và thuật toán máy học. Họ học hỏi từ lượng dữ liệu ngôn ngữ khổng lồ để cải thiện độ chính xác của bản dịch theo thời gian. Một số phương pháp dịch máy cũng kết hợp mạng lưới thần kinh để nâng cao chất lượng bản dịch.
17. Người máy
Robotics là sự kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo và kỹ thuật cơ khí để tạo ra những cỗ máy thông minh được gọi là robot. Những robot này được thiết kế để thực hiện các nhiệm vụ một cách tự động hoặc ít có sự can thiệp của con người.
Rô-bốt là thực thể vật lý có thể cảm nhận được môi trường của chúng, đưa ra quyết định dựa trên đầu vào cảm giác đó và thực hiện các hành động hoặc nhiệm vụ cụ thể.
Chúng được trang bị nhiều cảm biến khác nhau, chẳng hạn như máy ảnh, micrô hoặc cảm biến chạm, cho phép chúng thu thập thông tin từ thế giới xung quanh. Với sự trợ giúp của các thuật toán và lập trình AI, robot có thể phân tích dữ liệu này, giải thích dữ liệu đó và đưa ra các quyết định thông minh để thực hiện các nhiệm vụ được chỉ định.
AI đóng một vai trò quan trọng trong chế tạo robot bằng cách cho phép robot học hỏi kinh nghiệm của chúng và thích nghi với các tình huống khác nhau.
Các thuật toán học máy có thể được sử dụng để huấn luyện robot nhận dạng vật thể, điều hướng môi trường hoặc thậm chí tương tác với con người. Điều này cho phép robot trở nên đa năng, linh hoạt hơn và có khả năng xử lý các tác vụ phức tạp.
KHAI THÁC. Máy bay không người lái
Máy bay không người lái là một loại rô-bốt có thể bay hoặc lơ lửng trong không trung mà không cần người lái. Chúng còn được gọi là máy bay không người lái (UAV). Máy bay không người lái được trang bị nhiều cảm biến khác nhau, chẳng hạn như máy ảnh, GPS và con quay hồi chuyển, cho phép chúng thu thập dữ liệu và điều hướng môi trường xung quanh.
Chúng được điều khiển từ xa bởi người vận hành hoặc có thể hoạt động tự động bằng cách sử dụng các hướng dẫn được lập trình sẵn.
Máy bay không người lái phục vụ nhiều mục đích khác nhau, bao gồm chụp ảnh và quay phim trên không, khảo sát và lập bản đồ, dịch vụ giao hàng, nhiệm vụ tìm kiếm và cứu nạn, giám sát nông nghiệp và thậm chí là sử dụng cho mục đích giải trí. Họ có thể tiếp cận các khu vực xa xôi hoặc nguy hiểm, khó khăn hoặc nguy hiểm cho con người.
19. Thực tế tăng cường (AR)
Thực tế tăng cường (AR) là công nghệ kết hợp thế giới thực với các đối tượng hoặc thông tin ảo để nâng cao nhận thức và tương tác của chúng ta với môi trường. Nó phủ các hình ảnh, âm thanh do máy tính tạo ra hoặc các đầu vào giác quan khác vào thế giới thực, tạo ra trải nghiệm tương tác và sống động.
Nói một cách đơn giản, hãy tưởng tượng bạn đang đeo một chiếc kính đặc biệt hoặc sử dụng điện thoại thông minh của mình để nhìn thế giới xung quanh nhưng có thêm các yếu tố ảo khác.
Ví dụ: bạn có thể hướng điện thoại thông minh của mình vào một con đường trong thành phố và xem các biển chỉ dẫn ảo hiển thị chỉ đường, xếp hạng và đánh giá cho các nhà hàng gần đó hoặc thậm chí các nhân vật ảo tương tác với môi trường thực.
Những yếu tố ảo này kết hợp hoàn hảo với thế giới thực, nâng cao hiểu biết và trải nghiệm của bạn về môi trường xung quanh. Thực tế tăng cường có thể được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau như trò chơi, giáo dục, kiến trúc và thậm chí cho các công việc hàng ngày như điều hướng hoặc thử đồ nội thất mới trong nhà của bạn trước khi mua.
20. Thực tế ảo (VR)
Thực tế ảo (VR) là công nghệ sử dụng các mô phỏng do máy tính tạo ra để tạo ra một môi trường nhân tạo mà một người có thể khám phá và tương tác. Nó khiến người dùng đắm chìm trong một thế giới ảo, ngăn chặn thế giới thực và thay thế nó bằng một thế giới kỹ thuật số.
Nói một cách đơn giản, hãy tưởng tượng bạn đeo một chiếc tai nghe đặc biệt che mắt và tai của bạn và đưa bạn đến một nơi hoàn toàn khác. Trong thế giới ảo này, mọi thứ bạn nhìn thấy và nghe thấy đều chân thực đến khó tin, mặc dù tất cả đều do máy tính tạo ra.
Bạn có thể di chuyển xung quanh, nhìn theo bất kỳ hướng nào và tương tác với các đồ vật hoặc nhân vật như thể chúng đang hiện diện trên thực tế.
Ví dụ: trong trò chơi thực tế ảo, bạn có thể thấy mình đang ở trong một lâu đài thời trung cổ, nơi bạn có thể đi bộ qua các hành lang, nhặt vũ khí và tham gia đấu kiếm với các đối thủ ảo. Môi trường thực tế ảo phản ứng với các chuyển động và hành động của bạn, khiến bạn cảm thấy hoàn toàn đắm chìm và tham gia vào trải nghiệm.
Thực tế ảo không chỉ được sử dụng để chơi game mà còn cho nhiều ứng dụng khác như mô phỏng đào tạo phi công, bác sĩ phẫu thuật hoặc quân nhân, hướng dẫn kiến trúc, du lịch ảo và thậm chí là liệu pháp điều trị một số tình trạng tâm lý. Nó tạo ra cảm giác hiện diện và đưa người dùng đến những thế giới ảo mới và thú vị, khiến trải nghiệm có cảm giác gần với thực tế nhất có thể.
21. Khoa học dữ liệu
Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực liên quan đến việc sử dụng các phương pháp, công cụ và thuật toán khoa học để trích xuất kiến thức và hiểu biết có giá trị từ dữ liệu. Nó kết hợp các yếu tố toán học, thống kê, lập trình và chuyên môn về miền để phân tích các tập dữ liệu lớn và phức tạp.
Nói một cách đơn giản hơn, khoa học dữ liệu là tìm kiếm thông tin và mẫu có ý nghĩa ẩn trong một loạt dữ liệu. Nó liên quan đến việc thu thập, làm sạch và sắp xếp dữ liệu, sau đó sử dụng các kỹ thuật khác nhau để khám phá và phân tích dữ liệu đó. Nhà khoa học dữ liệu sử dụng các mô hình và thuật toán thống kê để khám phá các xu hướng, đưa ra dự đoán và giải quyết vấn đề.
Ví dụ: trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, khoa học dữ liệu có thể được sử dụng để phân tích hồ sơ bệnh nhân và dữ liệu y tế nhằm xác định các yếu tố nguy cơ gây bệnh, dự đoán kết quả của bệnh nhân hoặc tối ưu hóa kế hoạch điều trị. Trong kinh doanh, khoa học dữ liệu có thể được áp dụng cho dữ liệu khách hàng để hiểu sở thích của họ, giới thiệu sản phẩm hoặc cải thiện chiến lược tiếp thị.
22. Sắp xếp dữ liệu
Sắp xếp dữ liệu, còn được gọi là trộn dữ liệu, là quá trình thu thập, làm sạch và chuyển đổi dữ liệu thô sang định dạng hữu ích và phù hợp hơn cho việc phân tích. Nó liên quan đến việc xử lý và chuẩn bị dữ liệu để đảm bảo chất lượng, tính nhất quán và khả năng tương thích với các công cụ hoặc mô hình phân tích.
Nói một cách đơn giản hơn, sắp xếp dữ liệu giống như chuẩn bị nguyên liệu để nấu ăn. Nó liên quan đến việc thu thập dữ liệu từ các nguồn khác nhau, sắp xếp và làm sạch dữ liệu để loại bỏ mọi lỗi, sự không nhất quán hoặc thông tin không liên quan.
Ngoài ra, dữ liệu có thể cần được chuyển đổi, tái cấu trúc hoặc tổng hợp để dễ dàng làm việc và trích xuất thông tin chi tiết từ đó.
Ví dụ: sắp xếp lại dữ liệu có thể liên quan đến việc xóa các mục nhập trùng lặp, sửa lỗi chính tả hoặc các vấn đề về định dạng, xử lý các giá trị bị thiếu và chuyển đổi các loại dữ liệu. Nó cũng có thể liên quan đến việc hợp nhất hoặc nối các bộ dữ liệu khác nhau lại với nhau, chia dữ liệu thành các tập hợp con hoặc tạo các biến mới dựa trên dữ liệu hiện có.
23. Kể chuyện dữ liệu
kể chuyện dữ liệu là nghệ thuật trình bày dữ liệu theo cách hấp dẫn và hấp dẫn để truyền đạt một câu chuyện hoặc thông điệp một cách hiệu quả. Nó liên quan đến việc sử dụng trực quan hóa dữ liệu, tường thuật và bối cảnh để truyền đạt những hiểu biết và phát hiện theo cách dễ hiểu và dễ nhớ đối với khán giả.
Nói một cách đơn giản hơn, kể chuyện dữ liệu là sử dụng dữ liệu để kể một câu chuyện. Nó vượt ra ngoài việc chỉ trình bày các con số và biểu đồ. Nó liên quan đến việc tạo ra một câu chuyện xung quanh dữ liệu, sử dụng các yếu tố hình ảnh và kỹ thuật kể chuyện để làm cho dữ liệu trở nên sống động và khiến nó trở nên dễ hiểu với khán giả.
Ví dụ: thay vì chỉ trình bày một bảng số liệu bán hàng, kể chuyện dữ liệu có thể liên quan đến việc tạo bảng điều khiển tương tác cho phép người dùng khám phá xu hướng bán hàng một cách trực quan.
Nó có thể bao gồm một câu chuyện làm nổi bật những phát hiện chính, giải thích lý do đằng sau các xu hướng và đề xuất các khuyến nghị có thể thực hiện được dựa trên dữ liệu.
24. Ra quyết định dựa trên dữ liệu
Ra quyết định dựa trên dữ liệu là một quá trình đưa ra lựa chọn hoặc thực hiện hành động dựa trên phân tích và giải thích dữ liệu liên quan. Nó liên quan đến việc sử dụng dữ liệu làm nền tảng để hướng dẫn và hỗ trợ quá trình ra quyết định thay vì chỉ dựa vào trực giác hoặc phán đoán cá nhân.
Nói một cách đơn giản hơn, việc ra quyết định dựa trên dữ liệu có nghĩa là sử dụng các dữ kiện và bằng chứng từ dữ liệu để cung cấp thông tin và định hướng cho các lựa chọn mà chúng ta đưa ra. Nó liên quan đến việc thu thập và phân tích dữ liệu để hiểu các mẫu, xu hướng và mối quan hệ, đồng thời sử dụng kiến thức đó để đưa ra quyết định sáng suốt và giải quyết vấn đề.
Ví dụ: trong môi trường kinh doanh, việc ra quyết định dựa trên dữ liệu có thể liên quan đến việc phân tích dữ liệu bán hàng, phản hồi của khách hàng và xu hướng thị trường để xác định chiến lược giá hiệu quả nhất hoặc xác định các lĩnh vực cần cải thiện trong quá trình phát triển sản phẩm.
Trong chăm sóc sức khỏe, nó có thể liên quan đến việc phân tích dữ liệu bệnh nhân để tối ưu hóa kế hoạch điều trị hoặc dự đoán kết quả bệnh.
25. Hồ dữ liệu
Hồ dữ liệu là một kho lưu trữ dữ liệu tập trung và có thể mở rộng, lưu trữ một lượng lớn dữ liệu ở dạng thô và chưa qua xử lý. Nó được thiết kế để chứa nhiều loại dữ liệu, định dạng và cấu trúc, chẳng hạn như dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc và phi cấu trúc mà không cần lược đồ hoặc chuyển đổi dữ liệu được xác định trước.
Ví dụ: một công ty có thể thu thập và lưu trữ dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như nhật ký trang web, giao dịch của khách hàng, nguồn cấp dữ liệu mạng xã hội và thiết bị IoT, trong hồ dữ liệu.
Sau đó, dữ liệu này có thể được sử dụng cho nhiều mục đích khác nhau, chẳng hạn như tiến hành phân tích nâng cao, thực hiện các thuật toán máy học hoặc khám phá các mẫu và xu hướng trong hành vi của khách hàng.
26. Kho dữ liệu
Kho dữ liệu là một hệ thống cơ sở dữ liệu chuyên biệt được thiết kế đặc biệt để lưu trữ, sắp xếp và phân tích lượng lớn dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Nó được cấu trúc theo cách hỗ trợ truy xuất dữ liệu hiệu quả và truy vấn phân tích phức tạp.
Nó phục vụ như một kho lưu trữ trung tâm tích hợp dữ liệu từ các hệ thống vận hành khác nhau, chẳng hạn như cơ sở dữ liệu giao dịch, hệ thống CRM và các nguồn dữ liệu khác trong một tổ chức.
Dữ liệu được chuyển đổi, làm sạch và tải vào kho dữ liệu ở định dạng có cấu trúc được tối ưu hóa cho mục đích phân tích.
27. Kinh doanh thông minh (BI)
Kinh doanh thông minh đề cập đến quá trình thu thập, phân tích và trình bày dữ liệu theo cách giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định sáng suốt và thu được những hiểu biết có giá trị. Nó liên quan đến việc sử dụng các công cụ, công nghệ và kỹ thuật khác nhau để chuyển đổi dữ liệu thô thành thông tin có ý nghĩa, có thể thực hiện được.
Ví dụ: hệ thống kinh doanh thông minh có thể phân tích dữ liệu bán hàng để xác định các sản phẩm có lợi nhất, theo dõi mức tồn kho và theo dõi sở thích của khách hàng.
Nó có thể cung cấp thông tin chi tiết theo thời gian thực về các chỉ số hiệu suất chính (KPI) như doanh thu, tỷ lệ thu hút khách hàng hoặc hiệu suất sản phẩm, cho phép doanh nghiệp đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu và thực hiện các hành động phù hợp để cải thiện hoạt động của họ.
Các công cụ kinh doanh thông minh thường bao gồm các tính năng như trực quan hóa dữ liệu, truy vấn đặc biệt và khả năng khám phá dữ liệu. Những công cụ này cho phép người dùng, chẳng hạn như nhà phân tích kinh doanh hoặc người quản lý, để tương tác với dữ liệu, cắt và chia nhỏ dữ liệu, đồng thời tạo báo cáo hoặc biểu diễn trực quan làm nổi bật những hiểu biết và xu hướng quan trọng.
28. Phân tích dự đoán
Phân tích dự đoán là thực hành sử dụng dữ liệu và kỹ thuật thống kê để đưa ra dự đoán hoặc dự báo có căn cứ về các sự kiện hoặc kết quả trong tương lai. Nó liên quan đến việc phân tích dữ liệu lịch sử, xác định các mẫu và xây dựng các mô hình để ngoại suy và ước tính các xu hướng, hành vi hoặc sự kiện trong tương lai.
Nó nhằm mục đích khám phá mối quan hệ giữa các biến và sử dụng thông tin đó để đưa ra dự đoán. Nó không chỉ đơn giản là mô tả các sự kiện trong quá khứ; thay vào đó, nó tận dụng dữ liệu lịch sử để hiểu và dự đoán những gì có thể xảy ra trong tương lai.
Ví dụ, trong lĩnh vực tài chính, phân tích dự đoán có thể được sử dụng để dự báo cổ phần giá dựa trên dữ liệu thị trường lịch sử, các chỉ số kinh tế và các yếu tố liên quan khác.
Trong tiếp thị, nó có thể được sử dụng để dự đoán hành vi và sở thích của khách hàng, cho phép quảng cáo được nhắm mục tiêu và các chiến dịch tiếp thị được cá nhân hóa.
Trong chăm sóc sức khỏe, phân tích dự đoán có thể giúp xác định bệnh nhân có nguy cơ cao mắc một số bệnh hoặc dự đoán khả năng tái nhập viện dựa trên tiền sử bệnh và các yếu tố khác.
29. Phân tích theo quy định
Phân tích đề xuất là ứng dụng của dữ liệu và phân tích để xác định các hành động tốt nhất có thể thực hiện trong một tình huống hoặc kịch bản ra quyết định cụ thể.
Nó vượt ra ngoài mô tả và phân tích tiên đoán bằng cách không chỉ cung cấp những hiểu biết sâu sắc về những gì có thể xảy ra trong tương lai mà còn đề xuất hướng hành động tối ưu nhất để đạt được kết quả mong muốn.
Nó kết hợp dữ liệu lịch sử, mô hình dự đoán và kỹ thuật tối ưu hóa để mô phỏng các kịch bản khác nhau và đánh giá kết quả tiềm năng của các quyết định khác nhau. Nó xem xét nhiều ràng buộc, mục tiêu và yếu tố để tạo ra các khuyến nghị khả thi nhằm tối đa hóa kết quả mong muốn hoặc giảm thiểu rủi ro.
Ví dụ: trong chuỗi cung ứng quản lý, phân tích theo quy định có thể phân tích dữ liệu về mức tồn kho, năng lực sản xuất, chi phí vận chuyển và nhu cầu của khách hàng để xác định kế hoạch phân phối hiệu quả nhất.
Nó có thể đề xuất phân bổ nguồn lực lý tưởng, chẳng hạn như địa điểm dự trữ hàng tồn kho hoặc tuyến đường vận chuyển, để giảm thiểu chi phí và đảm bảo giao hàng kịp thời.
30. Tiếp thị dựa trên dữ liệu
Tiếp thị dựa trên dữ liệu đề cập đến việc thực hành sử dụng dữ liệu và phân tích để thúc đẩy các chiến lược tiếp thị, chiến dịch và quy trình ra quyết định.
Nó liên quan đến việc tận dụng nhiều nguồn dữ liệu khác nhau để hiểu rõ hơn về hành vi, sở thích và xu hướng của khách hàng và sử dụng thông tin đó để tối ưu hóa các nỗ lực tiếp thị.
Nó tập trung vào việc thu thập và phân tích dữ liệu từ nhiều điểm tiếp xúc, chẳng hạn như tương tác trên trang web, tương tác trên mạng xã hội, nhân khẩu học của khách hàng, lịch sử mua hàng, v.v. Dữ liệu này sau đó được sử dụng để tạo ra sự hiểu biết toàn diện về đối tượng mục tiêu, sở thích và nhu cầu của họ.
Bằng cách khai thác dữ liệu, các nhà tiếp thị có thể đưa ra quyết định sáng suốt về phân khúc, nhắm mục tiêu và cá nhân hóa khách hàng.
Họ có thể xác định các phân khúc khách hàng cụ thể có nhiều khả năng phản hồi tích cực hơn với các chiến dịch tiếp thị và điều chỉnh thông điệp cũng như ưu đãi của họ cho phù hợp.
Ngoài ra, tiếp thị dựa trên dữ liệu giúp tối ưu hóa các kênh tiếp thị, xác định hỗn hợp tiếp thị hiệu quả nhất và đo lường sự thành công của các sáng kiến tiếp thị.
Ví dụ: phương pháp tiếp thị dựa trên dữ liệu có thể liên quan đến việc phân tích dữ liệu khách hàng để xác định các mẫu sở thích và hành vi mua hàng. Dựa trên những hiểu biết này, các nhà tiếp thị có thể tạo các chiến dịch được nhắm mục tiêu với nội dung và ưu đãi được cá nhân hóa phù hợp với các phân khúc khách hàng cụ thể.
Thông qua phân tích và tối ưu hóa liên tục, họ có thể đo lường hiệu quả của các nỗ lực tiếp thị và điều chỉnh các chiến lược theo thời gian.
31. Quản trị dữ liệu
Quản trị dữ liệu là khuôn khổ và tập hợp các phương pháp mà các tổ chức áp dụng để đảm bảo việc quản lý, bảo vệ và tính toàn vẹn của dữ liệu phù hợp trong suốt vòng đời của dữ liệu. Nó bao gồm các quy trình, chính sách và thủ tục chi phối cách dữ liệu được thu thập, lưu trữ, truy cập, sử dụng và chia sẻ trong một tổ chức.
Nó nhằm mục đích thiết lập trách nhiệm giải trình, trách nhiệm và kiểm soát tài sản dữ liệu. Nó đảm bảo rằng dữ liệu chính xác, đầy đủ, nhất quán và đáng tin cậy, cho phép các tổ chức đưa ra quyết định sáng suốt, duy trì chất lượng dữ liệu và đáp ứng các yêu cầu theo quy định.
Quản trị dữ liệu liên quan đến việc xác định vai trò và trách nhiệm đối với việc quản lý dữ liệu, thiết lập các chính sách và tiêu chuẩn dữ liệu cũng như triển khai các quy trình để giám sát và thực thi việc tuân thủ. Nó giải quyết các khía cạnh khác nhau của quản lý dữ liệu, bao gồm quyền riêng tư dữ liệu, bảo mật dữ liệu, chất lượng dữ liệu, phân loại dữ liệu và quản lý vòng đời dữ liệu.
Ví dụ: quản trị dữ liệu có thể liên quan đến việc triển khai các quy trình để đảm bảo rằng dữ liệu cá nhân hoặc dữ liệu nhạy cảm được xử lý tuân thủ các quy định hiện hành về quyền riêng tư, chẳng hạn như Quy định chung về bảo vệ dữ liệu (GDPR).
Nó cũng có thể bao gồm việc thiết lập các tiêu chuẩn chất lượng dữ liệu và thực hiện các quy trình xác thực dữ liệu để đảm bảo rằng dữ liệu chính xác và đáng tin cậy.
32. Bảo mật dữ liệu
Bảo mật dữ liệu là giữ an toàn cho thông tin có giá trị của chúng ta khỏi bị truy cập hoặc đánh cắp trái phép. Nó liên quan đến việc thực hiện các biện pháp để bảo vệ tính bảo mật, tính toàn vẹn và tính sẵn sàng của dữ liệu.
Về cơ bản, điều đó có nghĩa là đảm bảo rằng chỉ những người phù hợp mới có thể truy cập dữ liệu của chúng tôi, dữ liệu đó vẫn chính xác và không bị thay đổi cũng như dữ liệu đó luôn sẵn có khi cần.
Để đạt được bảo mật dữ liệu, các chiến lược và công nghệ khác nhau được sử dụng. Chẳng hạn, các biện pháp kiểm soát truy cập và phương thức mã hóa giúp hạn chế quyền truy cập vào các cá nhân hoặc hệ thống được ủy quyền, khiến người bên ngoài khó truy cập dữ liệu của chúng tôi hơn.
Hệ thống giám sát, tường lửa và hệ thống phát hiện xâm nhập hoạt động như những người bảo vệ, cảnh báo chúng tôi về các hoạt động đáng ngờ và ngăn chặn truy cập trái phép.
KHAI THÁC. Internet vạn vật
Internet of Things (IoT) đề cập đến một mạng lưới các đối tượng vật lý hoặc “những thứ” được kết nối với Internet và có thể giao tiếp với nhau. Nó giống như một trang web lớn gồm các đồ vật, thiết bị và máy móc hàng ngày có thể chia sẻ thông tin và thực hiện các tác vụ bằng cách tương tác qua internet.
Nói một cách đơn giản, IoT liên quan đến việc cung cấp các khả năng “thông minh” cho các đối tượng hoặc thiết bị khác nhau mà theo truyền thống không được kết nối với internet. Những đối tượng này có thể bao gồm thiết bị gia dụng, thiết bị đeo được, máy điều nhiệt, ô tô và thậm chí cả máy móc công nghiệp.
Bằng cách kết nối các đối tượng này với internet, chúng có thể thu thập và chia sẻ dữ liệu, nhận hướng dẫn và thực hiện các tác vụ một cách tự động hoặc theo lệnh của người dùng.
Ví dụ: bộ điều nhiệt thông minh có thể theo dõi nhiệt độ, điều chỉnh cài đặt và gửi báo cáo sử dụng năng lượng tới ứng dụng điện thoại thông minh. Thiết bị theo dõi thể dục có thể đeo được có thể thu thập dữ liệu về các hoạt động thể chất của bạn và đồng bộ hóa dữ liệu đó với nền tảng dựa trên đám mây để phân tích.
34. Cây quyết định
Cây quyết định là một biểu diễn hoặc sơ đồ trực quan giúp chúng ta đưa ra quyết định hoặc xác định một hướng hành động dựa trên một loạt các lựa chọn hoặc điều kiện.
Nó giống như một sơ đồ hướng dẫn chúng ta trong quá trình ra quyết định bằng cách xem xét các lựa chọn khác nhau và kết quả tiềm năng của chúng.
Hãy tưởng tượng bạn có một vấn đề hoặc một câu hỏi, và bạn cần đưa ra lựa chọn.
Cây quyết định chia nhỏ quyết định thành các bước nhỏ hơn, bắt đầu bằng một câu hỏi ban đầu và phân nhánh thành các câu trả lời hoặc hành động khả thi khác nhau dựa trên các điều kiện hoặc tiêu chí ở mỗi bước.
35. Điện toán nhận thức
Nói một cách đơn giản, điện toán nhận thức đề cập đến các hệ thống hoặc công nghệ máy tính bắt chước khả năng nhận thức của con người, chẳng hạn như học tập, lý luận, hiểu biết và giải quyết vấn đề.
Nó liên quan đến việc tạo ra các hệ thống máy tính có thể xử lý và giải thích thông tin theo cách giống với suy nghĩ của con người.
Điện toán nhận thức nhằm mục đích phát triển những cỗ máy có thể hiểu và tương tác với con người một cách tự nhiên và thông minh hơn. Các hệ thống này được thiết kế để phân tích lượng dữ liệu khổng lồ, nhận dạng các mẫu, đưa ra dự đoán và cung cấp thông tin chi tiết có ý nghĩa.
Hãy nghĩ về điện toán nhận thức như một nỗ lực để làm cho máy tính suy nghĩ và hành động giống con người hơn.
Nó liên quan đến việc tận dụng các công nghệ như trí tuệ nhân tạo, máy học, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và thị giác máy tính để cho phép máy tính thực hiện các nhiệm vụ vốn gắn liền với trí thông minh của con người.
36. Lý thuyết học tập tính toán
Lý thuyết học tập tính toán là một nhánh chuyên biệt trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo xoay quanh việc phát triển và kiểm tra các thuật toán được thiết kế đặc biệt để học hỏi từ dữ liệu.
Lĩnh vực này khám phá các kỹ thuật và phương pháp khác nhau để xây dựng các thuật toán có thể tự cải thiện hiệu suất của chúng bằng cách phân tích và xử lý lượng lớn thông tin.
Bằng cách khai thác sức mạnh của dữ liệu, Lý thuyết học tập tính toán nhằm mục đích khám phá các mẫu, mối quan hệ và hiểu biết sâu sắc giúp máy móc nâng cao khả năng ra quyết định và thực hiện các tác vụ hiệu quả hơn.
Mục tiêu cuối cùng là tạo ra các thuật toán có thể thích ứng, khái quát hóa và đưa ra dự đoán chính xác dựa trên dữ liệu mà chúng tiếp xúc, góp phần vào sự tiến bộ của trí tuệ nhân tạo và các ứng dụng thực tế của nó.
37. Thử nghiệm Turing
Bài kiểm tra Turing, ban đầu được đề xuất bởi nhà toán học và nhà khoa học máy tính lỗi lạc Alan Turing, là một khái niệm hấp dẫn được sử dụng để đánh giá liệu một cỗ máy có thể thể hiện hành vi thông minh tương đương hoặc thực tế không thể phân biệt được với hành vi của con người hay không.
Trong thử nghiệm Turing, một người đánh giá là con người tham gia vào một cuộc trò chuyện bằng ngôn ngữ tự nhiên với cả máy và một người tham gia khác là con người mà không biết ai là máy.
Vai trò của người đánh giá là phân biệt thực thể nào là máy chỉ dựa trên phản hồi của họ. Nếu cỗ máy có thể thuyết phục người đánh giá rằng nó là đối tác của con người, thì nó được cho là đã vượt qua bài kiểm tra Turing, qua đó thể hiện mức độ thông minh phản ánh khả năng của con người.
Alan Turing đã đề xuất bài kiểm tra này như một phương tiện để khám phá khái niệm về trí thông minh của máy móc và đặt ra câu hỏi liệu máy móc có thể đạt được nhận thức ở cấp độ con người hay không.
Bằng cách đóng khung bài kiểm tra về khả năng không thể phân biệt được của con người, Turing đã làm nổi bật tiềm năng để máy móc thể hiện hành vi thông minh một cách thuyết phục đến mức việc phân biệt chúng với con người trở nên khó khăn.
Thử nghiệm Turing đã khơi mào cho các cuộc thảo luận và nghiên cứu sâu rộng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và khoa học nhận thức. Mặc dù việc vượt qua bài kiểm tra Turing vẫn là một cột mốc quan trọng, nhưng nó không phải là thước đo duy nhất về trí thông minh.
Tuy nhiên, bài kiểm tra đóng vai trò là một chuẩn mực kích thích tư duy, kích thích những nỗ lực không ngừng nhằm phát triển những cỗ máy có khả năng mô phỏng trí thông minh và hành vi giống con người, đồng thời góp phần khám phá rộng hơn về ý nghĩa của thế nào là thông minh.
38. Học tập củng cố
Học tăng cường là một kiểu học tập diễn ra thông qua thử và sai, trong đó một “tác nhân” (có thể là chương trình máy tính hoặc rô-bốt) học cách thực hiện các nhiệm vụ bằng cách nhận phần thưởng cho hành vi tốt và đối mặt với hậu quả hoặc hình phạt cho hành vi xấu.
Hãy tưởng tượng một kịch bản trong đó nhân viên đang cố gắng hoàn thành một nhiệm vụ cụ thể, chẳng hạn như điều hướng một mê cung. Lúc đầu, tác nhân không biết con đường chính xác để thực hiện, vì vậy nó thử các hành động khác nhau và khám phá các tuyến đường khác nhau.
Khi nó chọn một hành động tốt giúp nó tiến gần hơn đến mục tiêu, nó sẽ nhận được phần thưởng, chẳng hạn như một “cái vỗ nhẹ vào lưng” ảo. Tuy nhiên, nếu nó đưa ra một quyết định sai lầm dẫn đến ngõ cụt hoặc khiến nó xa mục tiêu, nó sẽ nhận hình phạt hoặc phản hồi tiêu cực.
Thông qua quá trình thử và sai này, tác nhân học cách liên kết một số hành động nhất định với kết quả tích cực hoặc tiêu cực. Nó dần dần tìm ra chuỗi hành động tốt nhất để tối đa hóa phần thưởng và giảm thiểu hình phạt, cuối cùng trở nên thành thạo hơn trong nhiệm vụ.
Học tăng cường lấy cảm hứng từ cách con người và động vật học bằng cách nhận phản hồi từ môi trường.
Bằng cách áp dụng khái niệm này cho máy móc, các nhà nghiên cứu nhằm phát triển các hệ thống thông minh có thể học hỏi và thích ứng với các tình huống khác nhau bằng cách tự động khám phá các hành vi hiệu quả nhất thông qua quá trình củng cố tích cực và các hậu quả tiêu cực.
39. Khai thác thực thể
Khai thác thực thể đề cập đến một quá trình trong đó chúng tôi xác định và trích xuất các mẩu thông tin quan trọng, được gọi là thực thể, từ một khối văn bản. Những thực thể này có thể là nhiều thứ khác nhau như tên người, tên địa điểm, tên tổ chức, v.v.
Hãy tưởng tượng bạn có một đoạn mô tả một bài báo.
Việc trích xuất thực thể sẽ liên quan đến việc phân tích văn bản và chọn ra các bit cụ thể đại diện cho các thực thể riêng biệt. Ví dụ: nếu văn bản đề cập đến tên của một người như “John Smith”, vị trí “Thành phố New York” hoặc tổ chức “OpenAI”, thì đây sẽ là những thực thể mà chúng tôi muốn xác định và trích xuất.
Bằng cách thực hiện trích xuất thực thể, về cơ bản, chúng tôi đang dạy một chương trình máy tính nhận biết và tách các phần tử quan trọng khỏi văn bản. Quá trình này cho phép chúng tôi sắp xếp và phân loại thông tin hiệu quả hơn, giúp dễ dàng tìm kiếm, phân tích và rút ra những hiểu biết sâu sắc từ khối lượng lớn dữ liệu văn bản.
Nhìn chung, trích xuất thực thể giúp chúng tôi tự động hóa nhiệm vụ xác định chính xác các thực thể quan trọng, chẳng hạn như con người, địa điểm và tổ chức, trong văn bản, hợp lý hóa việc trích xuất thông tin có giá trị và nâng cao khả năng xử lý và hiểu dữ liệu văn bản của chúng tôi.
40. Chú thích ngôn ngữ
Chú thích ngôn ngữ liên quan đến việc làm phong phú văn bản với thông tin ngôn ngữ bổ sung để nâng cao hiểu biết và phân tích của chúng tôi về ngôn ngữ được sử dụng. Nó giống như việc thêm các nhãn hoặc thẻ hữu ích vào các phần khác nhau của văn bản.
Khi chúng tôi thực hiện chú thích ngôn ngữ, chúng tôi vượt ra ngoài các từ và câu cơ bản trong văn bản và bắt đầu gắn nhãn hoặc gắn thẻ các phần tử cụ thể. Ví dụ: chúng tôi có thể thêm các thẻ phân từ, cho biết loại ngữ pháp của mỗi từ (như danh từ, động từ, tính từ, v.v.). Điều này giúp chúng ta hiểu vai trò của mỗi từ trong một câu.
Một dạng chú thích ngôn ngữ khác được đặt tên là nhận dạng thực thể, trong đó chúng tôi xác định và gắn nhãn các thực thể được đặt tên cụ thể, chẳng hạn như tên người, địa điểm, tổ chức hoặc ngày tháng. Điều này cho phép chúng tôi nhanh chóng định vị và trích xuất thông tin quan trọng từ văn bản.
Bằng cách chú thích văn bản theo những cách này, chúng tôi tạo ra một biểu diễn ngôn ngữ có cấu trúc và tổ chức hơn. Điều này có thể vô cùng hữu ích trong nhiều ứng dụng. Chẳng hạn, nó giúp cải thiện độ chính xác của các công cụ tìm kiếm bằng cách hiểu ý định đằng sau các truy vấn của người dùng. Nó cũng hỗ trợ dịch máy, phân tích tình cảm, trích xuất thông tin và nhiều tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên khác.
Chú thích ngôn ngữ đóng vai trò là công cụ quan trọng đối với các nhà nghiên cứu, nhà ngôn ngữ học và nhà phát triển, cho phép họ nghiên cứu các mẫu ngôn ngữ, xây dựng mô hình ngôn ngữ và phát triển các thuật toán phức tạp có thể phân tích và hiểu văn bản tốt hơn.
41. Siêu tham số
In học máy, một siêu tham số giống như một cài đặt hoặc cấu hình đặc biệt mà chúng ta cần quyết định trước khi đào tạo một mô hình. Đó không phải là thứ mà mô hình có thể tự học từ dữ liệu; thay vào đó, chúng ta phải xác định nó trước.
Hãy coi nó như một cái núm hoặc công tắc mà chúng ta có thể điều chỉnh để tinh chỉnh cách mô hình học và đưa ra dự đoán. Các siêu tham số này chi phối các khía cạnh khác nhau của quá trình học tập, chẳng hạn như độ phức tạp của mô hình, tốc độ đào tạo và sự đánh đổi giữa độ chính xác và khả năng khái quát hóa.
Ví dụ, hãy xem xét một mạng lưới thần kinh. Một siêu tham số quan trọng là số lớp trong mạng. Chúng ta phải chọn độ sâu mà chúng ta muốn mạng và quyết định này ảnh hưởng đến khả năng nắm bắt các mẫu phức tạp trong dữ liệu của mạng.
Các siêu tham số phổ biến khác bao gồm tốc độ học tập, xác định tốc độ điều chỉnh các tham số bên trong của mô hình dựa trên dữ liệu đào tạo và cường độ chính quy hóa, kiểm soát mức độ mô hình xử phạt các mẫu phức tạp để tránh khớp quá mức.
Việc đặt chính xác các siêu tham số này là rất quan trọng vì chúng có thể tác động đáng kể đến hiệu suất và hành vi của mô hình. Nó thường liên quan đến một chút thử và sai, thử nghiệm các giá trị khác nhau và quan sát cách chúng ảnh hưởng đến hiệu suất của mô hình trên tập dữ liệu xác thực.
42. Siêu dữ liệu
Siêu dữ liệu đề cập đến thông tin bổ sung cung cấp chi tiết về dữ liệu khác. Nó giống như một tập hợp các thẻ hoặc nhãn cung cấp cho chúng tôi thêm ngữ cảnh hoặc mô tả các đặc điểm của dữ liệu chính.
Khi chúng tôi có dữ liệu, cho dù đó là tài liệu, ảnh, video hay bất kỳ loại thông tin nào khác, siêu dữ liệu sẽ giúp chúng tôi hiểu các khía cạnh quan trọng của dữ liệu đó.
Ví dụ: trong một tài liệu, siêu dữ liệu có thể bao gồm các chi tiết như tên tác giả, ngày tạo hoặc định dạng tệp. Trong trường hợp ảnh chụp, siêu dữ liệu có thể cho chúng tôi biết vị trí chụp ảnh, cài đặt máy ảnh được sử dụng hoặc thậm chí ngày và giờ chụp ảnh.
Siêu dữ liệu giúp chúng tôi tổ chức, tìm kiếm và giải thích dữ liệu hiệu quả hơn. Bằng cách thêm các mẩu thông tin mô tả này, chúng tôi có thể nhanh chóng tìm thấy các tệp cụ thể hoặc hiểu nguồn gốc, mục đích hoặc ngữ cảnh của chúng mà không cần phải tìm hiểu kỹ toàn bộ nội dung.
43. Giảm kích thước
Giảm kích thước là một kỹ thuật được sử dụng để đơn giản hóa tập dữ liệu bằng cách giảm số lượng tính năng hoặc biến mà nó chứa. Nó giống như cô đọng hoặc tóm tắt thông tin trong tập dữ liệu để dễ quản lý và dễ làm việc hơn.
Hãy tưởng tượng bạn có một tập dữ liệu với nhiều cột hoặc thuộc tính biểu thị các đặc điểm khác nhau của các điểm dữ liệu. Mỗi cột làm tăng thêm độ phức tạp và yêu cầu tính toán của các thuật toán học máy.
Trong một số trường hợp, việc có nhiều thứ nguyên có thể khiến việc tìm các mẫu hoặc mối quan hệ có ý nghĩa trong dữ liệu trở nên khó khăn.
Giảm kích thước giúp giải quyết vấn đề này bằng cách chuyển đổi tập dữ liệu thành biểu diễn có kích thước thấp hơn trong khi vẫn giữ lại càng nhiều thông tin liên quan càng tốt. Nó nhằm mục đích nắm bắt các khía cạnh hoặc biến thể quan trọng nhất trong dữ liệu trong khi loại bỏ các thứ nguyên dư thừa hoặc ít thông tin hơn.
44. Phân loại văn bản
Phân loại văn bản là một quá trình liên quan đến việc gán các nhãn hoặc danh mục cụ thể cho các khối văn bản dựa trên nội dung hoặc ý nghĩa của chúng. Nó giống như phân loại hoặc tổ chức thông tin văn bản thành các nhóm hoặc lớp khác nhau để tạo điều kiện cho việc phân tích hoặc ra quyết định sâu hơn.
Hãy xem xét một ví dụ về phân loại email. Trong trường hợp này, chúng tôi muốn xác định xem một email đến là thư rác hay không phải thư rác (còn được gọi là ham). Phân loại văn bản các thuật toán phân tích nội dung của email và gán cho nó một nhãn tương ứng.
Nếu thuật toán xác định rằng email thể hiện các đặc điểm thường được liên kết với thư rác, thì nó sẽ gán nhãn “thư rác”. Ngược lại, nếu email có vẻ hợp pháp và không phải thư rác, nó sẽ gán nhãn “không phải thư rác” hoặc “ham”.
Phân loại văn bản tìm thấy các ứng dụng trong các lĩnh vực khác nhau ngoài tính năng lọc email. Nó được sử dụng trong phân tích tình cảm để xác định tình cảm được thể hiện trong các đánh giá của khách hàng (tích cực, tiêu cực hoặc trung lập).
Các bài báo có thể được phân loại thành các chủ đề hoặc danh mục khác nhau như thể thao, chính trị, giải trí, v.v. Nhật ký trò chuyện hỗ trợ khách hàng có thể được phân loại dựa trên ý định hoặc vấn đề đang được giải quyết.
45. AI yếu
AI yếu, còn được gọi là AI hẹp, dùng để chỉ các hệ thống trí tuệ nhân tạo được thiết kế và lập trình để thực hiện các nhiệm vụ hoặc chức năng cụ thể. Không giống như trí thông minh của con người, bao gồm nhiều khả năng nhận thức, AI yếu bị giới hạn trong một lĩnh vực hoặc nhiệm vụ cụ thể.
Hãy coi trí tuệ nhân tạo yếu kém là phần mềm hoặc máy móc chuyên dụng vượt trội trong việc thực hiện các công việc cụ thể. Ví dụ: một chương trình AI chơi cờ vua có thể được tạo để phân tích các tình huống trò chơi, lập chiến lược di chuyển và thi đấu với người chơi là con người.
Một ví dụ khác là hệ thống nhận dạng hình ảnh có thể xác định các đối tượng trong ảnh hoặc video.
Các hệ thống AI này được đào tạo và tối ưu hóa để vượt trội trong các lĩnh vực chuyên môn cụ thể của chúng. Họ dựa vào các thuật toán, dữ liệu và các quy tắc được xác định trước để hoàn thành nhiệm vụ của mình một cách hiệu quả.
Tuy nhiên, họ không sở hữu trí thông minh chung cho phép họ hiểu hoặc thực hiện các nhiệm vụ bên ngoài lĩnh vực được chỉ định của họ.
46. Trí tuệ nhân tạo mạnh mẽ
Strong AI, còn được gọi là AI tổng quát hoặc trí tuệ tổng quát nhân tạo (AGI), đề cập đến một dạng trí tuệ nhân tạo có khả năng hiểu, học hỏi và thực hiện bất kỳ nhiệm vụ trí tuệ nào mà con người có thể làm được.
Không giống như AI yếu, được thiết kế cho các nhiệm vụ cụ thể, AI mạnh nhằm mục đích tái tạo trí thông minh và khả năng nhận thức giống con người. Nó cố gắng tạo ra những cỗ máy hoặc phần mềm không chỉ vượt trội trong các nhiệm vụ chuyên biệt mà còn có hiểu biết rộng hơn và khả năng thích ứng để giải quyết nhiều thách thức trí tuệ.
Mục tiêu của AI mạnh là phát triển các hệ thống có thể suy luận, hiểu thông tin phức tạp, học hỏi kinh nghiệm, tham gia vào các cuộc trò chuyện bằng ngôn ngữ tự nhiên, thể hiện sự sáng tạo và thể hiện các phẩm chất khác liên quan đến trí thông minh của con người.
Về bản chất, nó mong muốn tạo ra các hệ thống AI có thể mô phỏng hoặc tái tạo tư duy ở cấp độ con người và giải quyết vấn đề trên nhiều lĩnh vực.
47. Chuỗi chuyển tiếp
Chuỗi chuyển tiếp là một phương pháp suy luận hoặc logic bắt đầu với dữ liệu có sẵn và sử dụng nó để đưa ra suy luận và rút ra kết luận mới. Nó giống như kết nối các điểm bằng cách sử dụng thông tin có sẵn để tiến về phía trước và đạt được những hiểu biết bổ sung.
Hãy tưởng tượng bạn có một bộ quy tắc hoặc sự kiện và bạn muốn lấy thông tin mới hoặc đưa ra kết luận cụ thể dựa trên chúng. Chuỗi chuyển tiếp hoạt động bằng cách kiểm tra dữ liệu ban đầu và áp dụng các quy tắc logic để tạo ra các sự kiện hoặc kết luận bổ sung.
Để đơn giản hóa, hãy xem xét một kịch bản đơn giản về việc xác định nên mặc gì dựa trên điều kiện thời tiết. Bạn có một quy tắc nói rằng "Nếu trời mưa, hãy mang theo ô" và một quy tắc khác nói rằng "Nếu trời lạnh, hãy mặc áo khoác." Bây giờ, nếu bạn quan sát thấy rằng trời thực sự đang mưa, bạn có thể sử dụng phương pháp xâu chuỗi thuận để suy ra rằng bạn nên mang theo ô.
48. Xâu chuỗi ngược
Xâu chuỗi ngược là một phương pháp lập luận bắt đầu với một kết luận hoặc mục tiêu mong muốn và hoạt động ngược lại để xác định dữ liệu cần thiết hoặc sự kiện cần thiết để hỗ trợ kết luận đó. Nó giống như lần theo các bước của bạn từ kết quả mong muốn đến thông tin ban đầu cần thiết để đạt được nó.
Để hiểu về chuỗi ngược, hãy xem xét một ví dụ đơn giản. Giả sử bạn muốn xác định xem có thích hợp để đi bơi không. Kết luận mong muốn là bơi lội có phù hợp hay không dựa trên những điều kiện nhất định.
Thay vì bắt đầu với các điều kiện, chuỗi ngược bắt đầu với kết luận và hoạt động ngược lại để tìm dữ liệu hỗ trợ.
Trong trường hợp này, chuỗi ngược sẽ liên quan đến việc đặt câu hỏi như "Thời tiết có ấm không?" Nếu câu trả lời là có, thì bạn sẽ hỏi, "Có hồ bơi không?" Nếu câu trả lời là có một lần nữa, bạn sẽ hỏi thêm những câu hỏi như: “Có đủ thời gian để đi bơi không?”
Bằng cách trả lời lặp đi lặp lại những câu hỏi này và làm ngược lại, bạn có thể xác định các điều kiện cần thiết cần đáp ứng để hỗ trợ cho việc đi bơi.
49. Kinh nghiệm
Nói một cách đơn giản, heuristic là một quy tắc hoặc chiến lược thực tế giúp chúng ta đưa ra quyết định hoặc giải quyết vấn đề, thường dựa trên kinh nghiệm hoặc trực giác trong quá khứ của chúng ta. Nó giống như một lối tắt tinh thần cho phép chúng ta nhanh chóng đưa ra một giải pháp hợp lý mà không cần trải qua một quá trình dài hay mệt mỏi.
Khi đối mặt với các tình huống hoặc nhiệm vụ phức tạp, heuristic đóng vai trò là nguyên tắc hướng dẫn hoặc “quy tắc ngón tay cái” giúp đơn giản hóa việc ra quyết định. Chúng cung cấp cho chúng ta những hướng dẫn hoặc chiến lược chung thường hiệu quả trong một số tình huống nhất định, mặc dù chúng có thể không đảm bảo giải pháp tối ưu.
Ví dụ: hãy xem xét một kinh nghiệm để tìm một chỗ đậu xe trong một khu vực đông đúc. Thay vì phân tích tỉ mỉ mọi vị trí có sẵn, bạn có thể dựa vào kinh nghiệm tìm kiếm những chiếc ô tô đang đỗ với động cơ đang chạy.
Phương pháp phỏng đoán này giả định rằng những chiếc xe này sắp rời đi, làm tăng cơ hội tìm thấy một chỗ trống.
50. Mô hình ngôn ngữ tự nhiên
Nói một cách đơn giản, mô hình hóa ngôn ngữ tự nhiên là quá trình đào tạo các mô hình máy tính để hiểu và tạo ra ngôn ngữ của con người theo cách tương tự như cách con người giao tiếp. Nó liên quan đến việc dạy máy tính xử lý, giải thích và tạo văn bản một cách tự nhiên và có ý nghĩa.
Mục tiêu của mô hình hóa ngôn ngữ tự nhiên là cho phép máy tính hiểu và tạo ra ngôn ngữ của con người theo cách trôi chảy, mạch lạc và phù hợp với ngữ cảnh.
Nó liên quan đến việc đào tạo các mô hình trên một lượng lớn dữ liệu văn bản, chẳng hạn như sách, bài báo hoặc cuộc hội thoại, để tìm hiểu các mẫu, cấu trúc và ngữ nghĩa của ngôn ngữ.
Sau khi được đào tạo, các mô hình này có thể thực hiện nhiều tác vụ liên quan đến ngôn ngữ, chẳng hạn như dịch ngôn ngữ, tóm tắt văn bản, trả lời câu hỏi, tương tác chatbot, v.v.
Họ có thể hiểu ý nghĩa và ngữ cảnh của câu, trích xuất thông tin liên quan và tạo văn bản đúng ngữ pháp và mạch lạc.
Bình luận