Big data machine learning là gì? Cách thức hoạt động như thế nào?
25/11/2021 1588
Big data hay Machine learning chắc chắn không còn là những cụm từ xạ lạ đối với chúng ta hiện nay. Tuy nhiên, khi nhắc đến Big data machine learning thì không phải ai cũng biết. Trong bài viết này, hãy cùng thongtinkythuat.com tìm hiểu kỹ về Big data machine learning là gì và những thông tin liên quan nhé!
Big data machine learning là gì?
Với sự phát triển của công nghệ tiên tiến, thế giới đã cho ra mắt nhiều thiết bị hiện đại, đi cùng với đó là những thuật ngữ hiện đại được ra đời. Thế nên đầu tiên, để hiểu được khái niệm Big data machine learning là gì thì chúng ta cần nắm rõ được các kiến thức liên quan đến Big data và Machine learning.
Big data là tập hợp các dữ liệu cấu trúc và phi cấu trúc có khối lượng lưu trữ khổng lồ, thông thường không thể xử lý nó bằng các cách truyền thống mà việc này phải nhờ đến sự “can thiệp” của nhiều giải pháp chuyên biệt nhằm phân tích, thu thập cũng như triển khai trong một số lĩnh vực/ngành nghề cụ thể.
Machine learning (ML – Học máy) là một nhánh của “cái cây khổng lồ” mang tên AI, tập trung vào việc phát triển các chương trình khoa học máy tính. Điều này đã giúp cho máy móc có thể tự động hóa việc dự đoán tương lai mà không cần đến sự can thiệp như lập trình của con người.
Giống với hệ thống Big data, Machine learning cũng đem đến vô số lợi thế cho đối tượng người dùng. Nó giúp cho doanh nghiệp có tầm nhìn rộng lớn hơn đối với thị trường, quan sát được hành vi của khách hàng để cung cấp cho họ những sản phẩm giống với sở thích của mình. Amazon chính là một ví dụ điển hình cho việc vận dụng máy học vào sàn thương mại điện tử.
Vậy Big data and Machine learning là gì? Rất đơn giản, bằng việc kết hợp hai khái niệm lại với nhau thì chúng ta có thể hiểu được đây là thuật ngữ chỉ mối quan hệ hỗ trợ giữa dữ liệu lớn với học máy, nhờ đó mà con người có thể tối ưu hóa việc sử dụng các khối lượng dữ liệu khổng lồ thông qua ML.
Như đã trình bày ở trên, việc sử dụng học máy vào dữ liệu lớn có thể đem đến nhiều lợi ích to lớn cho chúng ta như tiếp cận sâu hơn phân khúc khách hàng, đẩy mạnh dự đoán tương lai thông qua phân tích cũng như giúp cho việc biến mục tiêu trở nên hiệu quả và khả thi hơn.
Sự kết hợp giữa Machine learning với Big data đã tạo điều kiện cho cột mốc phát triển của nhiều ngành công nghiệp hiện nay, đặc biệt là ngành công nghiệp ô tô. Chúng ta có thể điểm qua một vài ứng dụng phần mềm như HubSpot, Iris AI và Descartes Labs.
Dữ liệu cho cho phép đối tượng truy cập vào nhiều thông tin hơn và Machine learning sẽ giải quyết những vấn đề mà họ tìm thấy trong chuỗi dữ liệu đó. Nhìn chung, hai công cụ này đều có thể tạo điều kiện thuận lợi để mở rộng quy mô doanh nghiệp nhằm đem lại vô số lợi ích khác nhau.
Việc kết hợp giữa Machine learning và dữ liệu lớn đã giúp cho doanh nghiệp tối ưu được chi phí đáng kể trong việc bảo trì hệ thống. Chúng chủ động đưa ra những gợi ý có liên quan đến quá từng tạo lập kế hoạch, phát hiện lỗ hổng để nhanh chóng sửa chữa kịp thời.
Hiện nay, con người dần áp dụng Machine learning vào Big data để mọi hoạt động sản xuất được diễn ra đạt hiệu quả cao hơn. Việc kết hợp này có mục đích cực kỳ lớn và đáng để kỳ vọng trong tương lai. Nhưng phải thực sự hiểu rõ cách thức hoạt động của Machine learning với dữ liệu lớn thì mới đem đến nhiều ý nghĩa to lớn.
Xem thêm:
- Big data ở Việt Nam có những cơ hội và thách thức gì?
- Big data analysis là gì? Cùng tìm hiểu lợi ích của Big data analysis
Cách thức hoạt động của Machine learning với dữ liệu lớn
Vậy cách thức hoạt động của Machine learning với dữ liệu lớn là gì? Khi kết hợp hai yếu tố này với nhau, những thuật toán của học máy có thể được áp dụng trong mọi công cụ của dữ liệu lớn. Trong đó bao gồm: Phân đoạn dữ liệu, phân tích dữ liệu và mô phỏng.
Tất cả các giai đoạn này được tự động tích hợp hoá thành một bản vẽ chi tiết có trên màn hình thiết bị với những thông tin chi tiết nhất về quá trình phân tích. Những thông tin mà dữ liệu lớn đã thu thập sẽ được xử lý nhanh gọn hơn thông thuật toán của Machine learning.
Nếu Big data không thể bảo vệ an toàn những dữ liệu thì khi kết hợp với Machine learning, học máy sẽ loại trừ những khuyết điểm lớn nhất của nó. Mọi thông tin, kế hoạch của doanh nghiệp và các quy trình sản xuất sẽ có tính bảo mật cao hơn nhờ vào sự theo dõi, giám sát thời gian của Machine learning.
Học máy là một hình thức khác của trí tuệ nhân tạo (AI), có thể suy nghĩ, học hỏi và cải thiện dựa trên những kinh nghiệm đã được đúc kết từ quá khứ. Nó hoạt động bằng cách kết hợp với dữ liệu lớn để giảm tối thiểu sự can thiệp của con người.
Trong suốt quá trình hoạt động với nhau, Machine learning cho phép máy móc sử dụng dữ liệu mà Big data đã cung cấp và phản hồi. Chính điều này đã giúp cho mọi chuỗi sản xuất ở doanh nghiệp, tiếp thị sản phẩm, chất lượng dịch vụ được cải thiện rõ rệt.
Học máy sẽ tạo lập mô hình người dùng bằng cách sử dụng dữ liệu lớn. Chatbots chính là một trong những ví dụ điển hình cho cách thức hoạt động của hai công cụ này. Bằng cách tận dụng các thuật toán học máy, một phần mềm Chatbots có thể dựa vào thông tin khổng lồ được cung cấp từ dữ liệu lớn để đề xuất những sở thích của khách hàng trong lần tương tác tiếp theo.
Để dễ hiểu hơn, bạn có thể hình dung rằng, dữ liệu lớn được xem là nguyên liệu còn Machine learning là phương pháp, cách thức để chế biến những nguyên liệu đó. Thông qua những thông tin của dữ liệu lớn, nó có thể học được những nội dung mà Big data cung cấp để áp dụng vào quy trình sản xuất.
Như vậy, các doanh nghiệp có thể nắm bắt được lợi thế của dữ liệu lớn bằng cách sử dụng các thuật toán Machine learning. Nhưng việc để hai công cụ này kết hợp và vận hành được với nhau phải nhờ đến trợ giúp của các chuyên viên kỹ thuật.
Trong bài viết trên, thongtinkythuat.com đã chia sẻ đến bạn đọc thông tin hữu ích xoay quanh khái niệm Big data machine learning là gì. Với cách thức hoạt động linh hoạt và đa dạng của công nghệ thì chúng ta hoàn toàn không thể phủ nhận những lợi ích to lớn mà nó mang lại. Nếu thấy bổ ích, hãy bình luận ngay bên dưới đồng thời, chia sẻ với bạn bè về kiến thức thú vị này nhé!