Dịch vụ chạy thuê MÁY HỌC Machine Learning theo nhu cầu doanh nghiệp

Dịch vụ chạy thuê máy học Machine Learning theo nhu cầu của doanh nghiệp; Việc ứng dụng chương trình máy học vào trong dự báo của doanh nghiệp ngày càng nhiều, với việc thuê 1 chuyên gia khoa học dữ liệu (DS)  hay chuyên gia phân tích nghiệp vụ kinh doanh ( BA) … sẽ làm chi phí của doanh nghiệp của bạn thêm gia tăng ! Tại sao bạn không thuê ngoài để tăng tối đa lợi nhuận.

DỊCH VỤ CHẠY THUÊ MÁY HỌC

Chương trình học máy là gì ?

Học máy ( ML ) là một lĩnh vực điều tra nhằm tìm hiểu và xây dựng các phương pháp ‘học’, tức là các phương pháp tận dụng dữ liệu để cải thiện hiệu suất trên một số nhiệm vụ. Nó được xem như một phần của trí tuệ nhân tạo . Các thuật toán học máy xây dựng một mô hình dựa trên dữ liệu mẫu, được gọi là dữ liệu đào tạo , để đưa ra dự đoán hoặc quyết định mà không được lập trình rõ ràng để làm như vậy. Các thuật toán học máy được sử dụng trong nhiều ứng dụng, chẳng hạn như trong y học, lọc email , nhận dạng giọng nói và thị giác máy tính, nơi khó hoặc không khả thi khi phát triển các thuật toán thông thường để thực hiện các tác vụ cần thiết.

Dữ liệu đầu vào của học máy

Một tập hợp con của học máy có liên quan chặt chẽ đến thống kê tính toán , tập trung vào việc đưa ra dự đoán bằng máy tính, nhưng không phải tất cả học máy đều là học thống kê. Nghiên cứu về tối ưu hóa toán học cung cấp các phương pháp, lý thuyết và lĩnh vực ứng dụng cho lĩnh vực máy học. Khai phá dữ liệu là một lĩnh vực nghiên cứu liên quan, tập trung vào phân tích dữ liệu khám phá thông qua học tập không giám sát . Một số triển khai học máy sử dụng dữ liệu và mạng nơ-ron theo cách bắt chước hoạt động của bộ não sinh học. Trong ứng dụng của nó cho các vấn đề kinh doanh, học máy còn được gọi là phân tích dự đoán .

HOT:  Phân biệt phân tích nghiệp vụ: BA với phân tích kinh doanh thông minh: BI

Các mối quan hệ của máy học

Dịch vụ chạy thuê máy học
Dịch vụ chạy thuê máy học

Khai thác dữ liệu

Máy học và khai thác dữ liệu thường sử dụng các phương pháp giống nhau và trùng lặp đáng kể, nhưng trong khi máy học tập trung vào dự đoán, dựa trên các thuộc tính đã biết học được từ dữ liệu đào tạo, khai thác dữ liệu tập trung vào việc khám phá (trước đây) các thuộc tính chưa biết trong dữ liệu (đây là bước phân tích khám phá kiến ​​thức trong cơ sở dữ liệu). Khai thác dữ liệu sử dụng nhiều phương pháp học máy, nhưng với các mục tiêu khác nhau; mặt khác, học máy cũng sử dụng các phương pháp khai thác dữ liệu là “học không giám sát” hoặc như một bước tiền xử lý để cải thiện độ chính xác của người học.

Phần lớn sự nhầm lẫn giữa hai cộng đồng nghiên cứu này (thường có các hội nghị riêng biệt và các tạp chí riêng biệt, ECML PKDD là một ngoại lệ chính) xuất phát từ các giả định cơ bản mà họ làm việc: trong học máy, hiệu suất thường được đánh giá dựa trên khả năng tái tạo kiến ​​thức đã biết, trong khi trong khám phá kiến ​​thức và khai thác dữ liệu (KDD), nhiệm vụ quan trọng là phát hiện rahiểu biết. Được đánh giá dựa trên kiến ​​thức đã biết, một phương pháp không được thông tin (không được giám sát) sẽ dễ dàng bị đánh giá tốt hơn các phương pháp được giám sát khác, trong khi trong một nhiệm vụ KDD điển hình, không thể sử dụng các phương pháp có giám sát do không có dữ liệu huấn luyện.

HOT:  Nhà phân tích tình báo kinh doanh (BI) là gì

Tối ưu hóa

Học máy cũng có mối quan hệ mật thiết với tối ưu hóa : nhiều vấn đề học tập được xây dựng dưới dạng tối thiểu hóa một số hàm mất mát trên một tập hợp các ví dụ đào tạo. Các hàm mất mát thể hiện sự khác biệt giữa các dự đoán của mô hình đang được huấn luyện và các trường hợp vấn đề thực tế (ví dụ: trong phân loại, người ta muốn gán nhãn cho các trường hợp và các mô hình được đào tạo để dự đoán chính xác các nhãn được gán trước của một tập hợp ví dụ). 

Sự khái quát

Sự khác biệt giữa tối ưu hóa và học máy xuất phát từ mục tiêu tổng quát hóa: trong khi các thuật toán tối ưu hóa có thể giảm thiểu tổn thất trên một tập huấn luyện, thì học máy quan tâm đến việc giảm thiểu tổn thất trên các mẫu không nhìn thấy. Đặc trưng cho sự tổng quát hóa của các thuật toán học tập khác nhau là một chủ đề tích cực của nghiên cứu hiện nay, đặc biệt là đối với các thuật toán học sâu .

Số liệu thống kê

Máy học và thống kê là các lĩnh vực có liên quan chặt chẽ về phương pháp, nhưng khác biệt ở mục tiêu chính của chúng: thống kê rút ra các suy luận dân số từ một mẫu , trong khi máy học tìm ra các mẫu dự đoán tổng quát. Theo Michael I. Jordan , các ý tưởng về học máy, từ các nguyên tắc phương pháp luận đến các công cụ lý thuyết, đã có lịch sử lâu đời trong lĩnh vực thống kê. Ông cũng đề xuất thuật ngữ khoa học dữ liệu như một trình giữ chỗ để gọi trường tổng thể. 

Leo Breiman đã phân biệt hai mô hình mô hình thống kê: mô hình dữ liệu và mô hình thuật toán, trong đó “mô hình thuật toán” có nghĩa là ít nhiều các thuật toán máy học như Rừng ngẫu nhiên ( Random forest) .

HOT:  [Tất tần tật] Chương trình máy học là gì ? (Machine learning - ML)

Một số nhà thống kê đã áp dụng các phương pháp từ máy học, dẫn đến một lĩnh vực kết hợp mà họ gọi là học thống kê . 

Các ngành có thể ứng dụng ML:

1. Nông nghiệp 26. Ngôn ngữ học
2. Giải phẫu học 27. Kiểm soát máy học
3. Trang web thích ứng 28. Nhận thức máy móc
4. Tính toán liên quan 29. Dịch máy
5. Thiên văn học 30. Tiếp thị
6. Ra quyết định tự động 31. Chẩn đoán y tế
7. Ngân hàng 32. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
8. Tin sinh học 33. Hiểu ngôn ngữ tự nhiên
9. Giao diện não – máy 34. Quảng cáo trực tuyến
10. Cheminformatics 35. Tối ưu hóa
11. Khoa học công dân 36. Đề xuất hệ thống
12. Khoa học khí hậu 37. Sự chuyển động của rô bốt
13. Mạng máy tính 38. Công cụ tìm kiếm
14. Tầm nhìn máy tính 39. Phân tích tình cảm
15. Phát hiện gian lận thẻ tín dụng 40. Khai thác theo trình tự
16. Chất lượng dữ liệu 41. Kỹ thuật phần mềm
17. Phân loại trình tự DNA 42. Nhận dạng giọng nói
18. Kinh tế học 43. Theo dõi sức khỏe cấu trúc
19. Phân tích thị trường tài chính 44. Nhận dạng mẫu cú pháp
20. Chơi trò chơi chung 45. Viễn thông
21. Nhận dang chu Viet 46. Định lý chứng minh
22. Truy xuất thông tin 47. Dự báo chuỗi thời gian
23. Bảo hiểm 48. Phân tích hành vi người dùng
24. Phát hiện gian lận trên Internet 49. Chủ nghĩa hành vi
25. Nhúng sơ đồ tri thức

Tư vấn chạy thuê MÁY HỌC miễn phí 100%

Nếu các bạn cần nghiên cứu và ứng dụng máy học vào dự báo, tìm bất thường … các bạn đừng ngần ngại hãy liên hệ ngay với công ty chúng tôi, để được tư vấn và hướng dẫn các bạn cách giải quyết vấn đề.

Ngoài ra chứng tôi còn cung cấp dịch vụ:

Có thể bạn cũng thích

3 thoughts on “Dịch vụ chạy thuê MÁY HỌC Machine Learning theo nhu cầu doanh nghiệp

  1. Pingback: Các loại thuật toán học máy & ứng dụng thống kê - Phân tích nghiệp vụ

  2. Pingback: Hướng dẫn mô hình dự báo thông dụng: AR MA ARIMA - Phân tích nghiệp vụ

  3. Pingback: Hướng dẫn mô hình dự báo thông dụng: AR MA ARIMA - Phân tích kinh doanh chuyên nghiệp

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *