Một điều mà tôi thực sự thích làm trong các khóa học của mình là thực sự hiểu lý do tại sao của mọi thứ.
Tất cả những gì chúng ta học, phải có lý do để chúng ta học đúng.
Và bạn có thể tự hỏi mình, tại sao chúng ta lại quan tâm đến học máy?
Điều đó hữu ích như thế nào và làm thế nào để chúng ta có được ở đây?
Chà, nếu bạn nghĩ về một doanh nghiệp, bởi vì hầu hết công nghệ phát triển từ nhu cầu kinh doanh.
Chúng ta có sự ra đời của máy tính và khả năng cho các doanh nghiệp sử dụng máy tính để làm mọi thứ thực sự, thực sự
nhanh chóng và hiệu quả để họ có được lợi thế.
Và sau đó, chúng tôi có bảng tính, bảng tính như tệp Excel và tệp CSV thật tuyệt vời, bởi vì chúng
tôi có thể lưu trữ dữ liệu mà các doanh nghiệp tạo ra, chẳng hạn như dữ liệu khách hàng của khách hàng vào tệp Excel.
Và sau đó, mọi người thực sự rất giỏi trong việc phân tích các tệp CSV này, các bảng tính này để đưa
ra quyết định kinh doanh, có thể dự báo rằng doanh số tháng 12 sẽ cao bởi vì trong khi hai năm qua, doanh
số tháng 12 thực sự cao do Giáng sinh.
Và khi các công ty ngày càng có nhiều dữ liệu hơn, chúng tôi bắt đầu có ý tưởng về cơ sở dữ liệu quan hệ.
Bảng tính thật tuyệt.
Tệp CSV thật tuyệt vời.
Nhưng chúng tôi bắt đầu nhận được ngày càng nhiều thông tin và dữ liệu và chúng tôi cần một cách tốt hơn để sắp xếp mọi thứ.
Để hiểu những điều từ dữ liệu của chúng tôi.
Đó là khi chúng tôi có những thứ như MySQL.
Điều này cho phép chúng tôi, thay vì sử dụng bảng tính, sử dụng ngôn ngữ gọi là SQL, để đọc thông tin từ cơ sở dữ liệu của chúng
tôi, ghi thông tin vào cơ sở dữ liệu của chúng tôi, nhưng tương tự như bảng tính, sử dụng dữ liệu mà chúng
tôi thu thập được từ doanh nghiệp để đưa ra các quyết định kinh doanh sao cho kinh doanh thậm chí còn trở nên có lãi hơn.
Và sau đó vào những năm 2000, chúng ta có thuật ngữ dữ liệu lớn được ưa thích này.
Chúng tôi đã có những công ty lớn như Facebook, Amazon, Twitter.
Google bắt đầu tích lũy ngày càng nhiều dữ liệu.
Một lượng lớn dữ liệu mà bạn đơn giản là không thể chứa trong bảng tính.
Hành động của người dùng.
Người dùng thích lịch sử mua hàng của người dùng.
Ý tưởng về dữ liệu lớn này có nghĩa là chúng ta có quá nhiều dữ liệu, các công ty này có quá nhiều dữ liệu và đôi khi
không giống như cơ sở dữ liệu quan hệ, mà phải là một dạng dữ liệu có cấu trúc, đôi khi chúng ta có dữ liệu thực sự lộn xộn,
không có cấu trúc.
Và đó là khi chúng tôi bắt đầu có ý tưởng về NoSQL, nơi những thứ như MongoDB ra đời, nơi bạn có
thể lưu trữ dữ liệu phi cấu trúc và hy vọng sẽ đưa ra quyết định kinh doanh từ đó.
Có thể nếu bạn là Amazon, bạn có thể sử dụng lịch sử mua hàng của khách hàng để giới thiệu các sản phẩm khác nhau.
Và kể từ đó, ý tưởng dữ liệu ngày càng có nhiều dữ liệu này đã khiến chúng ta chuyển sang sử dụng máy
học.
Bởi vì tại một thời điểm nào đó, chúng ta có rất nhiều dữ liệu đến nỗi là con người, chúng ta không thể chỉ nhìn như chúng ta đã làm với bảng tính
và xem các cột và hàng và đưa ra các quyết định kinh doanh.
Ý tôi là, chúng tôi vẫn có thể, nhưng sau đó chúng tôi sẽ lãng phí tất cả dữ liệu mà chúng tôi đã nhận được trong nhiều năm.
Vì vậy, các công ty như Facebook và Google thu thập một lượng lớn dữ liệu mỗi ngày đang chuyển sang những
thứ như học máy để thay vì con người xem dữ liệu và cố gắng tìm ra mọi thứ, chúng tôi
cung cấp dữ liệu này cho máy móc để chúng tốt hơn có thể, thậm chí tốt hơn con người để đưa ra các quyết
định kinh doanh.
Và ý tưởng về máy học này thực sự ra đời là do sự tăng trưởng dữ liệu mà
chúng tôi nhận được từ các doanh nghiệp, cũng như những cải tiến trong CPU, GPU, tức là đơn vị xử lý đồ họa và những
tiến bộ của máy tính.
Vì vậy, bằng cách sử dụng một lượng lớn dữ liệu và những cải tiến lớn trong tính toán, chúng ta có thể sử dụng những cỗ máy này để cung cấp
cho chúng dữ liệu lớn này và đưa ra quyết định cho chúng ta, giống như chúng ta đã từng làm với bảng tính.
Bây giờ, đây là phiên bản đơn giản hóa về cách chúng tôi đến đây, nhưng tôi hy vọng nó cung cấp cho bạn lý do tại sao các doanh nghiệp
lại thích ý tưởng máy học này.
Hẹn gặp lại các bạn trong video tiếp theo.
Tạm biệt.