Machine Learning – công nghệ khai thác tối đa giá trị Big Data thế nào?

Machine Learning là gì? Công nghệ khai thác tối đa giá trị Big Data thế nào? Bài viết hôm nay, Vinaseco sẽ giúp bạn phần nào nắm bắt được một phần tương lai của thế giới với công nghệ khai thác tối đa giá trị của big data từ khoa học máy tính Machine Learning.

1. Machine Learning là gì?

Machine Learning hay còn gọi là ML. Nó là một nhánh thuộc Artificial Inteligence/AI hay Trí tuệ nhân tạo. Nghe đến trí tuệ nhân tạo hẳn nhiều người sẽ nghĩ ngay đến những nhân vật robots trong các bộ phim giả tưởng kỳ thú của Hollywood. Nhưng trên thực tế, công nghệ AI lại ở gần bạn hơn là bạn nghĩ rất nhiều. Lấy một ví dụ đơn giản: tính năng quét mống mắt trên chiếc iphone X mà bạn đang dùng thực tế cũng chính là một sản phẩm của trí tuệ nhân tạo AI.

Trong đó, ML là một dạng khoa học máy tính có thể tự tạo ra các thuật toán. Đặc biệt là các chương trình từ nguồn tài nguyên dữ liệu sẵn có. Để hiểu một cách đơn giản thì máy tính đang ngày càng trở nên thông minh hơn. Nó có thể tự học hỏi từ những dữ liệu được đưa vào mỗi ngày. Hay tự thực hiện các công việc mà không cần phải lập trình cụ thể. Một số ứng dụng của ML có thể thấy như: Tìm kiếm trên web, bộ lọc spam, vị trí đặt quảng cáo,… Hay nói một cách khác, khi ta tự động hoá các bước tiếp theo của quá trình khai thác dữ liệu thì đó chính là Machine Learning.

2. Big Data và vai trò trong xã hội hiện đại

Big Data là một cụm từ rất “hot” gần đây. Nó được nhắc đến trong hầu hết các diễn đàn, hội thảo về công nghệ, kinh tế. Nó còn được giới truyền thông tung hô như là cánh cửa dẫn đến tương lai trong thời kỳ bùng nổ thông tin, công nghệ.

Nhưng trên thực tế, Big Data đã có lịch sử hình thành có thể nói là từ khi thế giới mới khai thiên lập địa. Biểu hiện qua những di chỉ cổ đại trong kim tự tháp. Hay thậm chí là kho tàng kiến thức đồ sộ được ghi chép lại qua nhiều thế kỷ nay. Dữ liệu vốn đã được xem như một loại tài nguyên quý giá trong lịch sử của loài người.

Từ các hành vi trực tiếp trên các công cụ giao tiếp mở như Facebook, Instagram, Twitter, hay Youtube, người ta đã phát hiện ra một cách để hiểu hơn về cách thức vận hành của con người và xã hội. Mọi hành vi mà bạn thao tác trên các công cụ đều đang được ghi lại từng giây. Ngay cả khi bạn đang đọc bài viết này đây. Lấy 1 ví dụ đơn giản: nếu bạn có 1 tài khoản facebook cá nhân thì chỉ trong 100 like đầu tiên, facebook đã có trong tay đầy đủ dữ liệu về thông tin, các mối quan hệ, sở thích cá nhân… của bạn rồi.

3. Machine Learning khai thác tối đa Big Data như thế nào?

Đến đây, chắc hẳn bạn cũng phần nào mường tượng ra mối liên hệ tương quan giữa Machine Learning và Big Data rồi phải không?

Chưa bao giờ mà nhu cầu tìm kiếm và chia sẻ thông tin lại trở nên bùng nổ như hiện nay. Lấy 1 ví dụ thống kê: Google hiện phải xử lý 100 tỉ lượt tìm kiếm mỗi tháng. Con số này nghĩa là 3,3 tỉ lượt mỗi ngày và 38.000 lượt mỗi giây (theo http://www.internetlivestats.com/google-search-statistics/). Điều này có nghĩa là mỗi giây có một lượng thông tin khổng lồ đang được thao tác ở khắp nơi trên thế giới được ghi nhận và sao lưu lại.

4. Kết luận

Như đã nói, Machine Learning có khả năng tự động hoá. Từ động hoá ở các bước tiếp theo của quá trình khai thác dữ liệu. Nó có thể dự đoán được các trường hợp chưa được nhìn thấy từ nguồn dữ liệu được tổng hợp. Bạn có bao giờ băn khoăn về những đề xuất phim hay nhạc. Thậm chí những chủ đề rất đúng với sở thích của bản thân không?

Từ khả năng dự đoán này, mà Machine Learning và Big Data khi được đặt trong một bức tranh tổng thể. Trong đó sẽ có mối quan hệ tương hỗ và cộng sinh lẫn nhau. Machine Learning càng phát triển cùng với sự phát triển không ngừng của Big Data. Ngược lại, giá trị của Big Data có thể khai thác được tối đa lợi ích to lớn hay không là nhờ vào ML.

Như vậy, những đột phá mà Big Data có thể mang lại cho cuộc sống con người là không thể chối cãi. Nhưng thực sự Big Data có thể tạo phát triển hay không lại phụ thuộc vào Machine Learning. Và việc nắm giữ được công nghệ máy tính này chính là cách tạo ra hiệu quả vượt bậc. Nó chắc chắn sẽ tác động không hề nhỏ đến tương lai thế giới sau này.