Chúng ta có thể biết đến các ứng dụng Machine Learning trong cuộc sống, như ô tô tự lái của Tesla hay Google, hệ thống nhận diện khuôn mặt của Facebook cách đây vài năm, trợ lý ảo Siri của Apple, hệ thống gợi ý sản phẩm của Amazon, v.v. gợi ý phim của Netflix… và vô số những ứng dụng khác. Machine Learning là một cơn sốt công nghệ trên toàn thế giới trong những năm gần đây. Trong thế giới công nghiệp, các công ty lớn như Google, Facebook, Microsoft, Tesla, Amazon cho đến các công ty khởi nghiệp đều đầu tư vào Machine Learning. Từ đó, hàng loạt ứng dụng sử dụng Machine Learning ra đời để phục vụ mọi lĩnh vực của đời sống, từ khoa học máy tính đến các lĩnh vực ít liên quan như vật lý, hóa học, y học, chính trị,… không thể không nhắc đến iLotusLand. I. Học máy là gì? Machine Learning là một thuật toán cho phép các ứng dụng hoặc phần mềm dự đoán kết quả mà không cần lập trình rõ ràng. Hệ thống tự động thu thập dữ liệu. Cụ thể, trong trường hợp này, chúng ta thường nhấp chuột, tìm kiếm lịch sử trên một phương tiện truyền thông cụ thể hoặc khi chúng ta dừng lại để đọc, tương tác hoặc chia sẻ điều gì đó. Ứng dụng sẽ cung cấp thông tin liên quan dựa trên tìm kiếm hoặc tương tác của bạn. Với các trang web trực tuyến, các công cụ quảng cáo sử dụng công nghệ máy học để theo dõi các lần nhấp, đọc và mua hàng của người tiêu dùng nhằm cá nhân hóa quảng cáo trực tuyến theo thời gian thực, đáp ứng nhu cầu đa dạng của từng người dùng. II. Nền tảng máy học iLotusLand là gì? iLotusland là nền tảng giám sát dữ liệu IoT môi trường số 1 tại Việt Nam, hỗ trợ giám sát từ xa với sáu tính năng cốt lõi: Thu thập dữ liệu, Kết nối camera, Giám sát từ xa, Báo cáo, Truyền thông, Quản lý chi phí Giám sát môi trường phục vụ nhiều ngành như Nước thải, Khí thải, Năng lượng, Thép, Xi măng, Nông nghiệp, F&B, Dầu khí, v.v. Ứng dụng Machine Learning vào nền tảng iLotusLand IoT để đưa ra dự báo về các chỉ số ngành cụ thể giúp doanh nghiệp thích ứng với các trường hợp trong ngắn hạn, từ đó có kế hoạch triển khai đáp ứng tình hình thực tế. III. Thuật toán học máy Học máy liên quan đến việc hiển thị lượng lớn dữ liệu để máy có thể học và đưa ra dự đoán, tìm mẫu hoặc phân loại dữ liệu. Các loại học máy là học có giám sát, học không giám sát và học tăng cường. 3.1 Học tập có giám sát Học có giám sát là một trong những loại học máy cơ bản nhất, là một nhóm thuật toán sử dụng dữ liệu được dán nhãn để mô hình hóa dữ liệu đầu vào và đầu ra. Học có giám sát sử dụng hai nhóm vấn đề chính là phân loại và hồi quy, biến đầu ra thành các giá trị rời rạc (đối với hồi quy) và giá trị liên tục (đối với phân loại). Khi sử dụng phương pháp học có giám sát này, hệ thống có thể dự đoán kết quả trong tương lai dựa trên dữ liệu trong quá khứ, yêu cầu cung cấp ít nhất một dữ liệu đầu vào và đầu ra cho mô hình để đào tạo bằng phương pháp này. Bên cạnh việc xây dựng các mô hình vững chắc, việc thu thập dữ liệu tốt và hợp lý cũng đóng vai trò quan trọng khi giải quyết các vấn đề trong thế giới thực. Học tập có giám sát phục vụ nhiều mục đích kinh doanh, bao gồm dự báo doanh số, tối ưu hóa hàng tồn kho và phát hiện gian lận. Một số trường hợp khác được liệt kê dưới đây: Dự đoán giá bất động sản Phân loại giao dịch ngân hàng có gian lận hay không? Tìm các yếu tố nguy cơ gây bệnh. Xác định người vay có mức độ rủi ro thấp hoặc cao. Dự báo hư hỏng các bộ phận cơ khí của thiết bị công nghiệp 3.2 Học không giám sát Học không giám sát có thể hoạt động với dữ liệu không được gắn nhãn. Chính vì ưu điểm này khi sử dụng phương pháp học này sẽ giảm bớt sức lao động của con người để máy có thể đọc và làm việc với các file dữ liệu lớn hơn. Học không giám sát thiên về mô tả đặc tính hoặc mô tả dữ liệu. Tuy nhiên, với phương pháp học không giám sát thì độ tin cậy và độ chính xác không bằng phương pháp học có giám sát. 3.3 Học tăng cường Học tăng cường là đào tạo mô hình Học máy để đưa ra một chuỗi các quyết định. Trong Học tăng cường, AI phải đối mặt với tình huống tương tự trong trò chơi. Máy tính chạy thử và sai để tìm ra giải pháp cho vấn đề. Để máy giải quyết được vấn đề như mong muốn, tác nhân sẽ nhận được phần thưởng hoặc hình phạt cho hành động mà nó thực hiện, từ đó tối đa hóa phần thưởng cho kết quả đầu ra như mong đợi. Bằng cách tận dụng sức mạnh của nhiều thử nghiệm, học tăng cường hiện là cách hiệu quả nhất để tạo ra các tín hiệu sáng tạo cho máy móc. Ngược lại với AI, phương pháp học này tập hợp từ kinh nghiệm. Do đó, phương pháp này phải chạy trên cơ sở hạ tầng điện toán đủ mạnh để tăng cường nhiều thử nghiệm. Một số định nghĩa về thuật ngữ xuất hiện trong Học tăng cường: Môi trường: Không gian để máy tương tác. Tác nhân (máy): Động cơ quan sát môi trường để tạo ra hành động tương ứng. Phần thưởng: Phần thưởng tương ứng từ môi trường mà máy nhận được khi hành động. IV. Máy học hoạt động như thế nào Machine Learning có thể được hình dung trong hình sau: V. Ứng dụng nền tảng máy học iLotusLand Nền tảng máy học iLotusLand hứa hẹn sẽ mang lại nhiều giải pháp có giá trị cho khách hàng doanh nghiệp, đối tác hoặc tổ chức chính phủ như: Giải pháp dành cho nhà khoa học dữ liệu Giải pháp cho các đơn vị tích hợp Giải pháp cho Khu công nghiệp sinh thái Giải pháp của Sở Giải pháp cho Thành phố thông minh iLotusLand – Nền tảng IoT đầu tiên tại Việt Nam. Chúng tôi hy vọng sẽ mang đến gói giải pháp giám sát dữ liệu từ xa hoàn chỉnh cho các ngành công nghiệp, nhà máy và giải pháp Dự đoán (Machine Learning) để giúp khách hàng phát triển bền vững với dữ liệu môi trường của họ. Thông tin liên hệ: Email: info@ilotusland.com Hotline: +84 909 403 778 Facebook: iLotusLand – Leading in Industrial IoT Solutions Linked in: iLotusLand – The 1st IoT Platform in Vietnam