Với sự bùng nổ công nghệ số, dữ liệu đang phát triển một cách chóng mặt. Khoa học dữ liệu là một phạm trù đang được mở rộng trên quy mô lớn. Đây là một sự kết hợp giữa những phương pháp khoa học, thiết kế và hệ thống để lấy kiến thức từ dữ liệu. Cuối cùng, những dữ liệu chất lượng đã thay thế cho số lượng dữ liệu. Mặt khác, Máy Học là một thành phần của thuật toán tập trung vào một dữ liệu được tạo ra để dự đoán và áp dụng các hành động để tăng cường cho các hệ thống. Một khi các thuật toán này được tự động hóa mà không cần con người điều khiển, chúng sẽ được biết đến với cái tên “Trí tuệ nhân tạo” (AI).
Năm 2017, chúng ta đã chứng kiến khoa học dữ liệu mở ra một con đường cho AI và máy học của lĩnh vực công nghệ. A.I và M.L đã trở thành chủ đề vô cùng nóng bỏng trong cả năm. Những ứng dụng A.I đã được sử dụng rộng rãi tại nhiều ngành công nghiệp, bao gồm cả an ninh, tài chính, giải trí và hơn thế nữa. Đã có một sự tăng trưởng mạnh mẽ và đa chiều với những nền tảng như M.L đám mây và nền tảng khoa học dữ liệu.
Năm 2018, A.I đang chiếm được lợi thế về sự đa dạng trong quá trình phát triển. Nhiều nhà nghiên cứu đang nổi lên với việc tạo ra những AI mang lại lợi ích khả quan. Đây là năm mà chúng ta đều thấy sự tập trung đổ dồn vào big data, AI, và ML trong những lĩnh lực đa dạng như dịch vụ khách hàng, trí tuệ máy tính, tự động hóa, định hình lại lực lượng lao động và hơn thế nữa. Trong những năm vừa qua, điều cốt lõi đối với các nhà nghiên cứu và phân tích dữ liệu là tìm ra được thuật toán nào là thực sự cần thiết. Nhưng hiện nay, M.L và tự động hóa đã khiến các nhà phân tích phải cân nhắc về những thuật toán khác. Năm nay chúng ta đã được chứng kiến những tiến bộ lớn về IoT như tính năng bảo mật và nền tảng dễ giao tiếp.
Sự nổi lên của khoa học dữ liệu, AI và ML như một bài kiểm tra
Tối ưu hóa được khoa học dữ liệu, AI và ML như một quá trình đang là một vấn đề đáng chú ý và liên kết chặt chẽ đến nhiều ngành công nghiệp và ứng dụng. Đa phần các doanh nghiệp đều muốn sử dụng các ứng dụng mã nguồn mở và các phần mềm quản lý dữ liệu để giải quyết các vấn đề hệ thống quan trọng, và xúc tiến quy trình chuỗi cung ứng hoặc quyết định kỳ vọng của khách hàng.
Theo như báo cáo của McAfee Lab năm 2018, trong tương lai Máy Học (ML) sẽ được tăng cường cho việc phát hiện những hành vi xâm phậm điện tử, lừa đảo và spam. ML cũng có thể được sử dụng để phát hiện phần mềm gián điệp trong lĩnh vực an ninh mạng và những máy tính tốc độ cao trong môi trường không có máy chủ. Với sự gia tăng của các cuộc tấn công mạng, AI và ML đang giúp các công ty tăng cường về an ninh. Các nhà phát triển có thể áp dụng Blockchain như một cách khả thi để chống lại những cuộc xâm nhập hệ thống và đảm bảo an toàn dữ liệu.
Lợi ích của sự kết hợp giữa khoa học dữ liệu và các phân tích dự đoán
Sự kết hợp giữa các phân tích dự đoán với khoa học dữ liệu cho phép các tập đoàn có thể đạt được lợi ích từ nhiều mặt. Ví dụ, một tổ chức có thể tiếp cận vấn đề một cách chủ động như được báo trước, điều phải mất vài ngày để thực hiện có thể được hoàn thành trong vài giây khi sử dụng kỹ thuật AI và ML.
Big data, AI và ML đang tạo ra những cơ hội việc làm mới trong năm 2018. Năm nay chúng ta có thể sẽ được đón đầu về xu thế về nhu cầu đối với những chuyên gia về big data, AI và ML. Mặc dù big data đang trở thành xu thế được các công ty tuyển dụng tìm kiếm gắt gao, AI và ML cũng đang thu hẹp dần khoảng cách.
.png "5 lý do để tăng cường bảo mật mạng")
