MỚI

Thiệp 24HMoney v2.0

#Chuyên gia

24HMONEY đã kiểm duyệt

Shark Bình: Để các StartUp bớt "ngáo" thuật ngữ

Tình cờ tôi đọc được bài viết khá chi tiết và dễ hiểu của tác giả Nam Nguyen, với mục đích phổ cập lại một số kiến thức cơ bản về Big Data, Machine Learning, AI, Blockchain và Smart Contract - toàn những công nghệ tuyệt đỉnh được các startup lên Shark Tank Việt Nam gọi vốn nhắc tới.

Tôi trích lại một số nội dung để các bạn cùng đọc và bàn luận. Hy vọng các startup gọi vốn ở những vòng sau sẽ không còn tùy tiện dùng các thuật ngữ, thậm chí gây nhầm lẫn, hoang mang cho các Shark.

Học máy là dạy cái máy tính toán suy luận theo model cho trước (đã xác định input và output). Vì input có quá nhiều trường hợp (vài triệu chẳng hạn), nên không thể lập trình hết được. Kinh điển là bài đoán tuổi. Dữ liệu input là cái mặt, output là tuổi. Để đoán gần đúng tuổi, phải có trước chừng 1 triệu cái mặt, rồi mỗi cái mặt đó mình dạy cho máy biết là mặt nào bao nhiêu tuổi. Tới cái 1 triệu lẻ 1, máy nó mới tự đoán được.

Thường thì các bạn nhầm lẫn là:

- Có nhiều dữ liệu thì phải có cái gì đó xử lý, mà đã gọi là big thì phải có machine mới xử lý được

- Có xử lý các trường hợp xảy ra là đã cần machine learning

Vậy, trước khi bạn nói bạn có áp dụng machine learning, thì bạn phải biết:

- Model bạn đang dùng là gì? (Tức là áp dụng machine learning giải quyết bài toán gì?)

- Bạn lấy Dữ liệu mẫu ở đâu để train cho model ở trên? (Thường làm B2B rất khó có nguồn dữ liệu đủ lớn để train)

Không trả lời được thì coi như không có Machine learning gì ráo.

Nếu xem AI là một tập hợp các kỹ thuật giúp máy có trí tuệ thì Machine learning là một kỹ thuật hiện đại hơn các kỹ thuật khác.

Nếu bạn đang muốn nói AI là machine learning thì quay lại mục #2 ở trên để đọc trước khi nói mình có biết về nó.

Nếu bạn nói AI của bạn không phải machine learning (NPL, robotics...) thì hẳn bạn đã hiểu nghề

‼️Hiện tại, việc ứng dụng machine learning ở các ứng dụng lớn (của các hãng lớn) vẫn còn hết sức hạn chế và độ chính xác còn là vấn đề bỏ ngỏ.

Trên wiki có ghi: Công nghệ blockchain tương đồng với cơ sở dữ liệu, chỉ khác ở việc tương tác với cơ sở dữ liệu. Để hiểu blockchain, cần nắm được năm định nghĩa sau: chuỗi khối (blockchain), cơ chế đồng thuận phân tán đồng đẳng (Distributed), tính toán tin cậy (trusted computing), hợp đồng thông minh (smart contracts) và bằng chứng công việc (proof of work). Mô hình tính toán này là nền tảng của việc tạo ra các ứng dụng phân tán.

Nhớ, áp dụng được blockchain trong ứng dụng của bạn là công trình lớn và phụ thuộc rất nhiều yếu tố mà bạn không thể kiểm soát, nó khác và phức tạp hơn rất nhiều việc tạo đồng tiền kỹ thuật số riêng để giao dịch.

Vì vậy trước khi chém gió về blockchain, cần tự train mình qua 2 bước:

- Bước 1 là hiểu 5 cái định nghĩa.

- Bước 2 là biết:

- Dùng blockchain để sử dụng/áp dụng yếu tố nào trong 5 yếu tố trên?

- Và Tại sao phải sử dụng nó chứ không dùng công nghệ “không phải blockchain”? Câu hỏi này rất quan trọng, vì nhiều công nghệ vẫn đang đáp ứng tốt yêu cầu. Bạn không nên phải mua xăng cho xe đạp, cũng như không nên lắp bánh máy bay vào xe hơi để mong việc đó giúp nó chạy nhanh hơn.