Machine Learning (Máy học): Là khả năng học hỏi của máy móc. Cũng nằm trong số những kỹ thuật AI, điểm đặc trưng của machine learning là khả năng tiếp nhận dữ liệu và tự học. Và cùng với việc áp dụng các kỹ thuật mạng nơ-ron nhân tạo (artificial neural networks), machine learning mở ra cho máy móc khả năng thấu hiểu những dữ liệu từ thế giới thực thông qua các khả năng nhận diện, đánh giá, phán đoán với tính chính xác tương đối.
Deep Learning: Là một mảng chuyên sâu của machine learning với đặc thù khai thác mạng nơ-ron nhân tạo tự học từ những tập dữ liệu đầu vào cực lớn và trong quá trình học nó tự nhận biết những điểm đặc trưng và không ngừng tự cập nhật và thay đổi những nhận thức đó.
Data Mining: Việc khai thác dữ liệu, mục đích để trích xuất ra những thông tin có giá trị phục vụ nghiên cứu, khảo sát và đánh giá các vấn đề tiềm năng đang nằm trong một khối dữ liệu nào đó.
Big Data (Dữ liệu lớn): Những dữ liệu lưu trữ về người dùng của Google là dữ liệu lớn. Dữ liệu của mạng xã hội Facebook là dữ liệu lớn. Trên thực tế phải gọi là siêu lớn thì mới đúng. Và big data chỉ thực sự nổi cộm trong giai đoạn bùng nổ mạng xã hội. Facebook, Google là những công ty công nghệ có quá nhiều dữ liệu của người dùng. và họ đặt ra những cơ hội mới để khai thác những dữ liệu này để hình thành nên những thế mạnh công nghệ mới. Khi chúng ta có những khối dữ liệu lớn thì các kỹ thuật data mining cũng trở nên quan trọng hơn bao giờ hết.
Sensor (Cảm biến): Là các loại thiết bị điện tử có nhiệm vụ tiếp nhận một số thông tin từ thế giới thực chuyển thành tín hiệu. Có rất nhiều các loại cảm biến, từ cảm biến nhiệt độ, cảm biến độ ẩm, cảm biến gia tốc, cảm biến âm thanh, cảm biến dòng không khí, cảm biến ánh sáng, cảm biến ô xy,… camera trên điện thoại của các bạn cũng là một loại cảm biến. Có rất nhiều loại cảm biến, đây chính là phương tiện giúp AI quan sát thế giới.
Không có nhận xét nào:
Đăng nhận xét