Machine learning là gì? – 10 thuật toán học máy phổ biến nhất

209 lượt xem
Chia sẻ:
Machine learning là gì? – 10 thuật toán học máy phổ biến nhất

Cùng với sự phát triển của kỷ nguyên số hóa, Machine Learning đóng vai trò quan trọng trong việc biến dữ liệu thành tri thức và thông tin có ý nghĩa. Trong hành trình đó, hãy cùng Luci khám phá rõ hơn khái niệm Machine Learning là gì và 10 thuật toán học máy phổ biến có nhiều ứng dụng tiềm năng trong thực tế. 

1. Machine learning là gì?

Machine learning là một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI) và khoa học máy tính, tập trung vào việc sử dụng dữ liệu và thuật toán để cho phép AI bắt chước cách con người học, dần dần cải thiện độ chính xác của nó. Trong Machine learning, máy tính được lập trình để tự động học từ dữ liệu và cải thiện hiệu suất theo thời gian mà không cần sự can thiệp trực tiếp từ con người.

Machine learning sử dụng data, thuật toán đầu vào để tự xử lý các vấn đề 
Machine learning sử dụng data, thuật toán đầu vào để tự xử lý các vấn đề

Hiện nay, Machine Learning được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NPL), dự báo và phân tích dữ liệu, y tế, ô tô tự lái,… 

2. Các bước trong quá trình học máy – Machine learning workflow

Các bước trong quá trình học máy là gì? – Machine learning workflow xác định các giai đoạn được thực hiện của quá trình học máy. Vậy các giai đoạn điển hình của machine learning là gì, bao gồm thu thập dữ liệu, tiền xử lý dữ liệu, xây dựng tập dữ liệu, huấn luyện và điều chỉnh mô hình, đánh giá, triển khai vào sản xuất.

Quá trình Machine learning workflow
Quá trình Machine learning workflow

Data collection – thu thập dữ liệu: để máy tính học được cần có một bộ dữ liệu, dữ liệu này có thể tự thu thập hoặc lấy các bộ dữ liệu đã công bố trước đó. Lưu ý là phải thu thập từ nguồn chính thức thì dữ liệu mới chính xác và máy học đúng cách, đạt hiệu quả cao hơn.

Preprocessing – tiền xử lý: bước này dùng để chuẩn hóa dữ liệu, loại bỏ các thuộc tính không cần thiết, gán nhãn dữ liệu, mã hóa một số đặc trưng, trích xuất, thu gọn dữ liệu nhưng vẫn đảm bảo kết quả…

Bước này chiếm nhiều thời gian nhất tỷ lệ thuận với lượng dữ hiện có. Bước 1 và 2 thường chiếm hơn 70% tổng thời gian thực hiện.

Training model – huấn luyện mô hình: đây là giai đoạn huấn luyện mô hình hoặc để máy học trên dữ liệu đã thu thập và xử lý ở hai bước đầu tiên.

Evaluating model – đánh giá mô hình: sau khi huấn luyện mô hình, cần sử dụng các công cụ để đánh giá mô hình. Độ chính xác của mô hình trên 80% được coi là tốt.

Improve – Cải thiện: Sau khi đánh giá mô hình, những mô hình có độ chính xác kém cần đào tạo lại. Khi đó, sẽ lặp lại từ bước 3, cho đến khi đạt độ chính xác mong muốn. Tổng thời gian của 3 bước cuối chiếm khoảng 30% tổng thời gian thực hiện.

3. Các khái niệm cơ bản khi tìm hiểu về Machine learning

Hiểu rõ các khái niệm trong quá trình học máy là gì khi tìm hiểu về Machine Learning
Hiểu rõ các khái niệm trong quá trình học máy là gì khi tìm hiểu về Machine Learning

Để hiểu rõ hơn về Machine Learning, dưới đây là một số khái niệm cơ bản cần nắm:

Dataset (bộ dữ liệu), còn gọi là data corpus hay data stock: Đây là tập dữ liệu ở dạng nguyên thủy, chưa được xử lý mà lập trình viên thu thập được ở bước đầu tiên (Data collection).  Một dataset sẽ bao gồm nhiều data point.

Data point (điểm dữ liệu): Đây là một phần của Dataset, dùng biểu thị cho một quan sát. Từng data point có nhiều thuộc tính hoặc đặc trưng khác nhau, được chia làm dữ liệu số và dữ liệu không phải số. Data point được biểu diễn thành từng dòng, mỗi dòng có thể có 1 hay nhiều đặc trưng dữ liệu.

Training data (dữ liệu học) và Test data (dữ liệu kiểm tra): Training data được dùng để máy huấn luyện mô hình, test data dùng để dự đoán các kết quả đồng thời đánh giá mô hình. Tỷ lệ giữa hai loại dữ liệu này thường là 8/2 (train/ test).

Model (mô hình): Là những mô hình dùng để training trên một training data dựa theo thuật toán của mô hình đó. Từ đó, mô hình sẽ đưa ra kết quả, quyết định dựa trên những kiến thức đã được học. 

Feature vector: là vector đặc trưng, mỗi vector này sẽ biểu diễn cho một điểm dữ liệu trong dataset. Mỗi vector có n chiều biểu diễn các đặc trưng của điểm dữ liệu, mỗi đặc trưng là một chiều và phải là dữ liệu số. Các mô hình chỉ có thể huấn luyện được từ các vector đặc trưng này, do đó dataset cần phải chuyển về dạng một tập các vector đặc trưng (feature vectors).

4. Phân loại Machine learning

Machine Learning hiện nay vẫn cần sự can thiệp của con người. Tuy nhiên, tùy vào từng loại, mức độ tham gia của con người trong quá trình hoạt động có thể khác nhau. Dưới đây là 3 loại Machine learning phổ biến.

4.1 Supervised Machine Learning (Học có giám sát)

Supervised Machine Learning (Học có giám sát)
Supervised Machine Learning (Học có giám sát)

Supervised Machine Learning – Học có giám sát có nghĩa là máy tính được đào tạo trên một tập dữ liệu đã được gán nhãn. Nói cách khác, trong bài toán này, con người cung cấp cho máy tính cả dữ liệu đầu vào và đầu ra mong muốn (nhãn), nhiệm vụ của Machine Learning là gì, ML chỉ cần rà soát và trả ra đúng kết quả có trong bộ dữ liệu đã có. 

Ví dụ Supervised Machine Learning có thể phân loại email rác. Trong trường hợp này, một mô hình học có giám sát được huấn luyện để xác định liệu một email có phải là spam hay không dựa trên các đặc điểm của email như tiêu đề, nội dung văn bản, người gửi. Mô hình này sẽ học từ tập dữ liệu có nhãn, nơi mỗi email đã được gắn nhãn là “rác” hoặc “không rác”.

4.2 Unsupervised Machine Learning

Unsupervised Machine Learning – Học không giám sát xử lý vấn đề khi con người không biết kết quả đầu ra mong muốn và không có nhãn cho dữ liệu. Mục tiêu của học không giám sát là khám phá cấu trúc ẩn trong dữ liệu và tìm ra một cách biểu diễn dữ liệu phù hợp.

Ví dụ Unsupervised Machine Learning dễ thấy nhất đó là cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng. Dữ liệu đầu vào bao gồm hành vi, lịch sử mua mua hàng và hệ thống sẽ dự đoán những sản phẩm phù hợp và đề xuất riêng cho từng khách hàng.

4.3 Semi-supervised Machine Learning

Semi-supervised Machine Learning – Học bán giám sát kết hợp cả hai phương pháp học có giám sát và học không giám sát. Khi đó, dữ liệu đầu vào là 1 hỗn hợp bao gồm cả phương pháp lẫn đáp án. Điểm khác biệt ở đây là phương án và đáp án chưa được nhóm lại thành từng bộ.

Ví dụ, trong lĩnh vực y học, việc xây dựng một hệ thống nhận dạng ảnh có thể giúp nhận diện các triệu chứng hoặc bệnh lý từ hình ảnh chụp X-quang hoặc MRI. Tuy nhiên, việc thu thập và gán nhãn cho tất cả các hình ảnh trong một bộ sưu tập lớn có thể là một công việc tốn kém và tốn thời gian. Trong trường hợp này, một phần nhỏ các ảnh có thể được gán nhãn bởi các chuyên gia y khoa (dữ liệu huấn luyện có nhãn), nhưng phần lớn các ảnh khác có thể không được gán nhãn. Hệ thống học bán giám sát sẽ sử dụng cả hai loại dữ liệu này để huấn luyện một mô hình nhận dạng ảnh.

5. Một số thuật toán học máy – Machine learning algorithms

Trong lĩnh vực công nghệ, việc hiểu rõ các thuật toán machine learning là gì cực kỳ quan trọng, bởi đó là khả năng của máy tính tự học và cải thiện từ dữ liệu một cách tự động.

5.1 Linear Regression (Hồi quy tuyến tính)

Hồi quy tuyến tính là một trong những thuật toán nổi tiếng nhất được đề cập đến khi tìm hiểu về thuật toán Machine learning là gì. Mô hình tiên đoán chủ yếu quan tâm đến việc giảm thiểu sai sót của mô hình hoặc đưa ra các dự đoán chính xác nhất có thể. Mượn, sử dụng lại và lấy các thuật toán từ nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm số liệu thống kê và sử dụng chúng cho những mục đích này.

Biểu diễn hồi quy tuyến tính là một phương trình đường thẳng mô tả phù hợp nhất mối quan hệ giữa các biến đầu vào (x) và các biến đầu ra (y), bằng cách tìm các trọng số cụ thể cho các biến đầu vào được gọi là các hệ số (B). Ví dụ: y = B0 + B1 * x

Thuật toán Linear Regression (Hồi quy tuyến tính)
Thuật toán Linear Regression (Hồi quy tuyến tính)

Chúng ta sẽ dự đoán y với biến x cho trước và mục tiêu của thuật toán hồi quy tuyến tính là tìm các giá trị cho các hệ số B0 và B1.

Các kĩ thuật khác nhau có thể được sử dụng để tìm mô hình hồi quy tuyến tính từ dữ liệu, chẳng hạn như một giải pháp đại số tuyến tính cho Ordinary least square và việc tối ưu hóa Gradient descent.

Hồi quy tuyến tính đã được phát minh khoảng hơn 200 năm và đã được nghiên cứu rộng rãi. Một số quy tắc khi sử dụng kĩ thuật này là loại bỏ các biến tương tự nhau (correlated) và loại bỏ bớt yếu tố nhiễu từ dữ liệu nếu có thể. Đây là một kĩ thuật đơn giản và nhanh chóng, và là thuật toán tốt đầu tiên để thử.

5.2 Logistic Regression (Hồi quy logistic)

Hồi quy logistic là một thuật toán khác được học máy mượn từ lĩnh vực thống kê. Đây là phương thức tốt nhất cho các vấn đề phân loại nhị phân (các bài toán có hai lớp giá trị).

Hồi quy logistic giống như hồi quy tuyến tính với mục đích là tìm ra các giá trị cho các hệ số có trọng số cho mỗi biến đầu vào. Không giống như hồi quy tuyến tính, dự đoán đầu ra được chuyển đổi bằng cách sử dụng một hàm phi tuyến tính được gọi là hàm logistic.

Thuật toán Logistic Regression
Thuật toán Logistic Regression

Hàm logistic trông giống như một chữ S lớn và sẽ biến đổi mọi giá trị thành khoảng từ 0 đến 1. Điều này hữu ích vì chúng ta có thể áp dụng một quy tắc cho đầu ra của hàm logistic để gắn các giá trị vào 0 và 1 (ví dụ: NẾU nhỏ hơn 0.5 thì đầu ra là 1) và dự đoán một giá trị lớp.

Do cách mà mô hình được học, các dự đoán được thực hiện bởi hồi quy logistic cũng có thể được sử dụng như xác suất của một trường hợp dữ liệu cụ thể thuộc về lớp 0 hoặc lớp 1. Điều này có thể hữu ích cho các vấn đề cần cung cấp thêm lý do cho một dự đoán.

Tương tự như hồi quy tuyến tính, hồi quy logistic hoạt động tốt hơn khi loại bỏ các thuộc tính không liên quan đến biến đầu ra cũng như các thuộc tính tương tự (tương quan) với nhau. Đây là một mô hình học nhanh và hiệu quả cho các vấn đề phân loại nhị phân.

5.3 Decision Tree (Cây quyết định)

Cây quyết định là một thuật toán quan trọng trong việc mô hình hóa dự đoán trong Machine Learning.
Cây quyết định là một thuật toán quan trọng trong việc mô hình hóa dự đoán trong Machine Learning.

Biểu diễn của mô hình cây quyết định là một cây nhị phân. Cây nhị phân từ các thuật toán và cấu trúc dữ liệu, không có gì quá phức tạp. Mỗi nút đại diện cho một biến đầu vào duy nhất (x) và một điểm chia trên biến đó (giả sử biến là số).

Các nút lá của cây chứa một biến đầu ra (y) được sử dụng để thực hiện dự đoán. Dự đoán được thực hiện bằng cách đi qua các nhánh của cây cho đến khi đến một nút lá và đưa ra giá trị lớp tại nút lá đó.

Cây quyết định học nhanh và rất nhanh trong việc thực hiện dự đoán. Chúng cũng thường chính xác cho rất nhiều vấn đề và không đòi hỏi bất kỳ chuẩn bị đặc biệt nào cho dữ liệu. Đây chắc chắn là một trong những thuật toán dễ hiểu khi tìm hiểu sâu về các thuật toán machine learning là gì.

5.4 Thuật toán Support Vector Machine (Thuật toán SVM)

Support vector machines là một trong những phương pháp phân loại hàng đầu mạnh mẽ nhất và đáng thử trên tập dữ liệu.

Một hyperplane là một đường thẳng chia không gian biến đầu vào. Trong SVM, một hyperplane được chọn để tách các điểm trong không gian biến đầu vào theo lớp của chúng, lớp 0 hoặc lớp 1. Trong hai chiều, có thể mô phỏng điều này như một đường thẳng và giả sử rằng tất cả các điểm đầu vào có thể được tách hoàn toàn bởi đường thẳng này. Thuật toán học SVM tìm ra các hệ số dẫn đến việc phân tách tốt nhất giữa các lớp bằng hyperplane.

Khoảng cách giữa hyperplane và điểm dữ liệu gần nhất được gọi là biên. Hyperplane tốt nhất hoặc tối ưu có thể tách riêng hai lớp là dòng có biên lớn nhất. Chỉ những điểm này có liên quan đến việc xác định hyperplane và trong việc xây dựng các điểm phân loại. Những điểm này được gọi là các vector hỗ trợ. Chúng hỗ trợ hoặc xác định hyperplane. Trong thực tế, một thuật toán tối ưu được sử dụng để tìm các giá trị cho các hệ số tối đa hóa biên.

SVM có thể là một trong những thuật toán phân loại mạnh mẽ nhất
SVM có thể là một trong những thuật toán phân loại mạnh mẽ nhất

5.5 Thuật toán Naive Bayes

Naive Bayes là một thuật toán đơn giản nhưng vô cùng mạnh mẽ trong việc mô hình hóa dự đoán.

Mô hình bao gồm hai loại xác suất có thể được tính toán trực tiếp từ dữ liệu huấn luyện: 

1) Xác suất của mỗi lớp; 

2) Xác suất có điều kiện cho mỗi lớp dựa trên mỗi giá trị x.

Khi đã tính toán, mô hình xác suất có thể được sử dụng để đưa ra dự đoán cho dữ liệu mới bằng cách sử dụng Định lý Bayes. Khi dữ liệu là giá trị thực, việc giả định một phân phối Gaussian (bell curve) là phổ biến để có thể dễ dàng ước lượng các xác suất này.

Naive Bayes được gọi là “naive” vì nó giả định rằng mỗi biến đầu vào là độc lập. Đây là một giả định mạnh mẽ và không thực tế đối với dữ liệu thực, tuy nhiên, kỹ thuật này rất hiệu quả trên các vấn đề phức tạp.

5.6 Thuật toán K-Nearest Neighbors (KNN)

Thuật toán KNN rất đơn giản và rất hiệu quả
Thuật toán KNN rất đơn giản và rất hiệu quả

Dự đoán được thực hiện cho một điểm dữ liệu mới bằng cách tìm kiếm thông qua toàn bộ tập huấn luyện để tìm K điểm giống nhau nhất và tổng hợp biến đầu ra cho những K điểm đó. Đối với các vấn đề hồi quy, có thể là giá trị trung bình của biến đầu ra, đối với các vấn đề phân loại có thể là lớp giá trị mode.

Quan trọng nằm ở cách xác định sự tương đồng giữa các trường hợp dữ liệu. Kỹ thuật đơn giản nhất nếu các thuộc tính đều có cùng một tỷ lệ (ví dụ: tất cả đều ở đơn vị inch) là sử dụng khoảng cách Euclid, một số có thể tính trực tiếp dựa trên sự khác biệt giữa mỗi biến đầu vào.

KNN có thể yêu cầu nhiều bộ nhớ hoặc không gian để lưu trữ toàn bộ dữ liệu, nhưng chỉ thực hiện tính toán (hoặc học) khi cần dự đoán, chính xác vào thời điểm. Bạn cũng có thể cập nhật và quản lý các trường hợp huấn luyện theo thời gian để giữ cho dự đoán chính xác.

5.7 Learning Vector Quantization

Nhược điểm của K- Nearest Neighbors là cần phải giữ nguyên bộ dữ liệu huấn luyện. Thuật toán Quantization về Vector (hay LVQ) là một thuật toán mạng thần kinh nhân tạo cho phép chọn ra có bao nhiêu phiên bản huấn luyện để theo dõi và tìm hiểu chính xác những phiên bản đó sẽ trông như thế nào.

Sự biểu diễn cho LVQ là một tập hợp các codebook vector. Chúng được lựa chọn ngẫu nhiên từ đầu và thích nghi để tóm tắt tốt nhất tập dữ liệu huấn luyện qua một số lần lặp của thuật toán. Sau khi học được, các vector mã có thể được sử dụng để tạo ra các dự đoán giống như K- Nearest Neighbors. Các codebook vector phù hợp nhất được tìm thấy bằng cách tính toán khoảng cách giữa mỗi vector và ví dụ dữ liệu mới. Lớp giá trị hoặc (giá trị thực trong trường hợp hồi quy) cho đơn vị kết hợp tốt nhất sau đó sẽ được trả về như dự đoán. Kết quả tốt nhất đạt được khi bạn thay đổi dữ liệu của mình để có cùng phạm vi, chẳng hạn như giữa 0 và 1.

Nếu bạn phát hiện ra rằng KNN mang lại kết quả tốt trên tập dữ liệu của bạn, hãy thử sử dụng LVQ để giảm yêu cầu về bộ nhớ để lưu trữ toàn bộ tập dữ liệu huấn luyện.

5.8 Thuật toán Random Forest 

Random là ngẫu nhiên, Forest là rừng, thuật toán Random Forest sẽ xây dựng nhiều cây quyết định bằng thuật toán Decision Tree. Tuy nhiên mỗi cây quyết định sẽ khác nhau (có yếu tố random). Sau đó kết quả dự đoán được tổng hợp từ các cây quyết định.

Thuật toán Random Forest gồm nhiều cây quyết định, mỗi cây quyết định đều có những yếu tố ngẫu nhiên:

  • Lấy ngẫu nhiên dữ liệu để xây dựng cây quyết định.
  • Lấy ngẫu nhiên các thuộc tính để xây dựng cây quyết định.

Do mỗi cây quyết định trong thuật toán Random Forest không dùng tất cả dữ liệu training, cũng như không dùng tất cả các thuộc tính của dữ liệu để xây dựng cây nên mỗi cây có thể sẽ dự đoán không tốt, khi đó mỗi mô hình cây quyết định không bị overfitting mà có thế bị underfitting, hay nói cách khác là mô hình có high bias. Tuy nhiên, kết quả cuối cùng của thuật toán Random Forest lại tổng hợp từ nhiều cây quyết định, do đó  thông tin từ các cây sẽ bổ sung thông tin cho nhau, dẫn đến mô hình có low bias và low variance, hay mô hình có kết quả dự đoán tốt.

5.9 Linear Discriminant Analysis – Phân tích phân loại tuyến tính

Thuật toán Linear Discriminant Analysis
Thuật toán Linear Discriminant Analysis

Hồi quy Logistic là một thuật toán phân loại truyền thống giới hạn vào các vấn đề phân loại hai lớp. Nếu có nhiều hơn hai lớp thì thuật toán phân tích phân loại tuyến tính nên được ưu tiên.

Sự biểu hiện của LDA khá đơn giản, bao gồm các thuộc tính thống kê của dữ liệu được tính cho mỗi lớp. Đối với một biến đầu vào duy nhất, đó là giá trị trung bình cho mỗi lớp và phương sai được tính trên tất cả các lớp.

5.10 Thuật toán Gradient Boosting và thuật toán AdaBoosting

Boosting là một kĩ thuật đồng bộ nhằm tạo ra một phương pháp phân loại mạnh từ một số phương pháp phân loại yếu. Điều này được thực hiện bằng cách xây dựng mô hình từ dữ liệu đào tạo, sau đó tạo ra một mô hình thứ hai cố gắng sửa lỗi từ mô hình đầu tiên. Các mô hình được thêm vào cho đến khi tập đào tạo được dự đoán hoàn hảo hoặc thêm một số mô hình tối đa.

AdaBoost là thuật toán boosting thành công đầu tiên được phát triển để phân loại nhị phân. Đây là điểm khởi đầu tốt nhất để hiểu về boosting. Các phương pháp boosting hiện đại xây dựng trên AdaBoost, đáng chú ý nhất là các máy boosting gradient ngẫu nhiên.

AdaBoost được sử dụng với các decision trees ngắn. Sau khi cây đầu tiên được tạo ra, hiệu suất của cây trên mỗi trường hợp huấn luyện được sử dụng để đo độ chú ý của cây kế tiếp được tạo nên chú ý đến từng trường hợp đào tạo. Dữ liệu đào tạo khó dự đoán sẽ có trọng lượng hơn, trong khi những trường hợp dễ dự đoán có ít trọng lượng hơn. Các mô hình được tạo theo thứ tự tuần tự, mỗi lần cập nhật các trọng số trong các trường hợp đào tạo ảnh hưởng đến việc học được thực hiện bởi cây kế tiếp trong chuỗi. Sau khi tất cả các cây được xây dựng, dự đoán được thực hiện cho dữ liệu mới, và hiệu suất của mỗi cây được đo lường bằng cách nó đã được về dữ liệu đào tạo.

Bởi vì rất nhiều sự chú ý được đưa ra để sửa sai lầm theo thuật toán, điều quan trọng là bạn phải có dữ liệu sạch với các giá trị biên.

6. Ứng dụng của Machine Learning trong cuộc sống

Machine Learning được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực
Machine Learning được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực

Thị trường tài chính 

Ứng dụng thực tế của Machine Learning là gì? Đầu tiên, đó là lĩnh vực tài chính. Thị trường tài chính luôn biến động và nhiều rủi ro đặc biệt là sân chơi chứng khoán. Machine Learning không đảm bảo mọi cơ hội đầu tư đều chuẩn xác mà sẽ giúp mỗi quyết định đầu tư giảm thiểu được nhiều nhất các rủi ro này. Thông qua quá trình phân tích cặn kẽ, dự đoán nền kinh tế chung dẫn đến mỗi lượt mua, bán là đúng lúc và phù hợp nhất với mức lợi nhuận, rủi ro mà nhà đầu tư mong muốn.

Ngành nông nghiệp

Máy bay không người lái – phát minh đem đến nhiều lợi ích cho ngành nông nghiệp
Máy bay không người lái – phát minh đem đến nhiều lợi ích cho ngành nông nghiệp

Máy bay không người lái không chỉ là công cụ hữu ích trong ngành nông nghiệp, mà còn là cột mốc quan trọng đánh dấu sự tiến bộ trong cách tiếp cận và quản lý nguồn lực. Tận dụng những ứng dụng quan trọng của Machine learning, chúng được triển khai để thực hiện các nhiệm vụ quan trọng như bón phân theo khu vực, theo dõi sức khỏe của vật nuôi, hoặc thậm chí là quản lý toàn bộ quy trình sản xuất theo tiêu chuẩn quốc tế. Người nông dân không chỉ giải quyết được những công việc tay chân mệt nhọc, mà còn loại bỏ hoặc giảm thiểu rủi ro về “mất giá” khi mùa vụ đến. Điều này đã làm thay đổi diện mạo của ngành nông nghiệp, trở thành một lĩnh vực sản xuất linh hoạt, tối ưu hóa, đồng thời tăng cường chất lượng sản phẩm.

Chăm sóc sức khỏe

Các hệ thống machine learning có thể giám sát dữ liệu y tế liên tục từ các thiết bị đeo thông minh và cảm biến y tế để theo dõi sức khỏe của bệnh nhân và dự báo nguy cơ mắc bệnh. Điều này giúp phát hiện sớm các vấn đề sức khỏe và đưa ra can thiệp kịp thời.

Góp phần vào sự phát triển bền vững của đất nước

Vai trò quan trọng của Machine learning là gì chính là lời giải cho những cơ quan nhà nước hay các doanh nghiệp còn có cấu trúc vận hành quá cồng kềnh. Những công việc hành chính lặp lại được giải quyết bởi phân loại học tập giám sát hay dự đoán hành vi xã hội sẽ được dự đoán bởi học máy không giám sát. 

Do đó, bộ máy tổ chức được tinh giản, những biến chuyển trong tương lai được dự đoán trước giúp cho nhà nước có thời gian chuẩn bị kế sách điều phối đất nước tốt hơn và phát triển bền vững hơn.

7. Hệ sinh thái các giải pháp công nghệ IoT trong quản lý đô thị thông minh của Luci 

Công ty Cổ phần Luci là một trong những đơn vị tiên phong trong việc nghiên cứu và ứng dụng các giải pháp IoT (Internet of Things) cho quản lý đô thị thông minh tại Việt Nam. Những giải pháp của Luci đã được triển khai thành công trong nhiều dự án khu đô thị thông minh trong và ngoài nước. Luci tự hào mang đến những giải pháp thông minh, hiệu quả giúp chủ đầu tư và ban quản lý công trình tự tin đối mặt với những khó khăn, thách thức của công tác quản lý thời đại số. Các giải pháp của Luci bao gồm:

Luci RMS – Giải pháp đô thị thông minh toàn diện từ quản lý điều hành, an ninh, giao thông, môi trường, y tế cho đến cuộc sống tiện nghi của người dân giúp cân bằng giữa việc chăm sóc cuộc sống cho cư dân đồng thời hoàn thành tốt các công việc của ban quản lý.

Luci iBMS – Giải pháp quản lý tòa nhà đồng bộ, cho phép quản lý, điều khiển các hệ thống cơ điện, cung cấp nước sinh hoạt, điều hòa thông gió, cảnh báo môi trường, an ninh, báo cháy trong một tòa nhà…đảm bảo cho việc vận hành các thiết bị trong toàn được chính xác, kịp thời, hiệu quả, tiết kiệm năng lượng.

Luci Lighting – Giải pháp chiếu sáng hiệu quả cho đô thị hiện đại. Luci Lighting là giải pháp chiếu sáng với khả năng tiết kiệm lên tới 70% năng lượng, giúp cho quá trình vận hành trở nên trơn tru với công suất tiêu thụ thấp đến mức tối đa nhờ cảm biến bật – tắt từ xa. Luci tự hào là thành viên Việt Nam đầu tiên tham gia hiệp hội chuẩn công nghệ kết nối không dây hàng đầu thế giới WiSUN.

Luci IOC – Trung tâm điều hành thông minh Luci IOC bao gồm hệ thống màn hình thông minh hiển thị và trực quan hoá dữ liệu dựa trên giám sát các hoạt động trong khuôn viên khu đô thị, thực hiện xử lý thông tin trả về từ CCTV, yêu cầu và phản ánh chất lượng của cư dân nhằm phục vụ công tác phân tích, hỗ trợ ra quyết định và điều hành khu đô thị đảm bảo sự thống nhất và hiệu quả.

Luci Asset Management – Luci AM là một trong những giải pháp áp dụng công nghệ hiện đại nâng cao chất lượng khu đô thị đồng thời tạo nên sự tiện ích, an toàn cho ban quản lý, người dùng. Quản lý tài sản thông minh là một bước đột phá giúp quản lý tài sản hiệu quả, chìa khóa thành công cho mọi doanh nghiệp.

Luci là đơn vị nhận được giải thưởng Sao Khuê – giải thưởng tôn vinh, biểu dương các sản phẩm, giải pháp, dịch vụ xuất sắc có uy tín hàng đầu của ngành công nghệ thông tin Việt Nam do VINASA tổ chức thường niên từ năm 2003.

Luci vinh dự nhận giải thưởng Sao Khuê 
Luci vinh dự nhận giải thưởng Sao Khuê

Hy vọng những chia sẻ của Luci đã giúp bạn hiểu rõ hơn về khái niệm Machine Learning là gì cũng như những thuật toán phổ biến trong Machine Learning. Để biết thêm thông tin chi tiết về các giải pháp công nghệ của Luci trong quản lý đô thị thông minh, Quý khách vui lòng liên hệ Luci theo địa chỉ:

Trụ sở Hà Nội: Tầng 2, toà New Skyline, Đường Nguyễn Khuyến, Phường Văn Quán, Quận Hà Đông, Tp. Hà Nội

Văn phòng Hồ Chí Minh: Tầng 8, Tòa nhà Pearl Plaza, Số 561A Điện Biên Phủ, P.25, Q.Bình Thạnh, TP.Hồ Chí Minh

Hotline: 0888 729 119

Website: www.luci.vn

Email: info@luci.vn

Theo dõi
Thông báo của
guest
0 Góp ý
Phản hồi nội tuyến
Xem tất cả bình luận
Mục lục