Cho đến thời điểm này trong khóa học, chúng ta đã nói về sự nghiệp Python và chúng ta
đã nói về việc trở lại nhà phát triển sử dụng Python, về thử nghiệm tự động hóa, về việc trở thành một nhà phát triển Python
nói chung và viết kịch bản, trở thành một kỹ sư phần mềm và chỉ viết phần mềm bằng Python.
Nhưng chúng tôi chưa thực sự đề cập đến chủ đề máy học hay nhà phân tích nghiên cứu.
Nhà khoa học dữ liệu.
Chuyên viên phân tích dữ liệu.
Và bạn thấy tất cả các trường này trùng lặp.
Vậy học máy là gì?
Khi chúng ta nói về học máy, bạn phải ghi nhớ sơ đồ này.
Bạn thấy đấy, tất cả đều bắt đầu bằng A. TÔI. hay trí tuệ nhân tạo, có nghĩa đơn giản là trí thông minh của
con người được thể hiện bằng máy móc.
An A. TÔI. là một cỗ máy hoạt động như một con người.
Và hiện tại trong ngành của chúng tôi, chúng tôi có một thứ gọi là A. hẹp. TÔI. tức là, máy móc có thể tốt
hoặc thậm chí tốt hơn con người trong một nhiệm vụ cụ thể.
Ví dụ, phát hiện bệnh tim từ hình ảnh hoặc tại trò chơi cờ vây hoặc thậm chí là trò chơi điện tử.
Nhưng A hẹp. TÔI. mà chúng tôi hiện có chỉ đơn giản có nghĩa là những chiếc máy đó chỉ có thể làm tốt một việc.
Họ không thể giống con người và có nhiều khả năng.
Đó được gọi là General A. TÔI. và đó là thứ mà chúng ta đang ở rất rất xa.
Giờ đây, học máy là một tập hợp con của AI và học máy là một cách tiếp cận để thử và đạt được trí thông minh nhân tạo
thông qua các hệ thống có thể tìm thấy các mẫu trong một tập hợp dữ liệu.
Và trên thực tế, Đại học Stanford mô tả học máy là khoa học giúp máy tính hoạt động
mà không cần được lập trình rõ ràng.
Đó là, yêu cầu máy móc làm những việc mà không cần chúng tôi nói cụ thể, Làm cái này, rồi làm cái kia, rồi làm
thế này.
Và đừng lo lắng, chúng ta sẽ khám phá điều đó nhiều hơn trong suốt phần này.
Bây giờ, bạn có thể cũng đã nghe nói về học sâu và học sâu hoặc mạng nơ-ron sâu chỉ là một
trong những kỹ thuật để triển khai học máy.
Hiện tại, bạn có thể coi nó như một loại thuật toán.
Nhưng sau đó chúng ta có lĩnh vực khoa học dữ liệu và thường thì vai trò của khoa học dữ liệu và chuyên gia
học máy khá trùng lặp và hầu hết các mô tả công việc thực sự thậm chí không có sự phân biệt rõ ràng
giữa đâu là chuyên gia học máy và dữ liệu. chuyên gia khoa học.
Lĩnh vực khoa học dữ liệu chỉ đơn giản có nghĩa là phân tích dữ liệu, xem xét dữ liệu và sau đó làm điều gì đó với
nó, thường là một mục tiêu kinh doanh nào đó.
Vì vậy, khi chúng ta nói về học máy, có rất nhiều sự trùng lặp với khoa học dữ liệu.
Vì vậy, trong suốt một vài video tiếp theo, chúng ta sẽ nói về cả hai chủ đề này vì cả hai chủ đề
này đều liên quan và trùng lặp và bạn không thể làm chủ đề này mà không làm chủ đề kia vì bạn cần có khả năng hiểu
dữ liệu và làm việc với dữ liệu để làm bất kỳ điều nào trong số những điều này.
Và đó là lý do tại sao khi chúng ta nói về nghề nghiệp, thường những thứ như học máy, nhà khoa học dữ liệu, nhà phân
tích dữ liệu hoặc nhà phân tích nghiên cứu đều tương tự nhau vì tất cả đều làm việc với dữ liệu.
Và từ dữ liệu đó, họ muốn rút ra một số loại hành động cho doanh nghiệp, cho công ty hoặc cho
cá nhân.
Được rồi.
Vậy là đủ cho bây giờ.
Hãy chuyển sang video tiếp theo.