Là một nhánh của trí tuệ nhân tạo cho phép máy tính học cách giải quyết các công việc mà không cần được lập trình cụ thể cho mục đích này, máy học cung cấp khả năng phát triển các thuật toán để phân tích một số lượng rất lớn dữ liệu. “Máy học, hay học nhân tạo trong tiếng Pháp, là một ngành nghiên cứu và ứng dụng nhằm mục đích lập trình ngầm, trái ngược với lập trình truyền thống đòi hỏi thiết kế mã máy tính đặc biệt. Phần lớn học máy liên quan đến các lớp thuật toán có khả năng tạo ra các biểu diễn, mô hình và chương trình từ dữ liệu máy tính ”, giám đốc giáo dục của khóa học Trí tuệ nhân tạo và Dữ liệu lớn (IABD) tại ESGI giải thích.
Nhiều thách thức của học máy, có mặt khắp nơi trong các công ty
Trong khi trí tuệ nhân tạo ra đời từ những năm 1940-1950 với sự khởi đầu của khoa học máy tính, thì các mô hình học tập nhân tạo được thiết kế ngày nay đại diện cho các kỹ thuật thống kê áp dụng cho lượng dữ liệu rất lớn. “Các thuật toán học máy về cơ bản dựa trên cơ chế cảm ứng, tức là việc xác định các biểu diễn và quy tắc tổng quát hóa thông tin khác nhau. Ví dụ, một thuật toán, học cách phân biệt trên hình ảnh y tế một khối u lành tính với một khối u ác tính, không bắt đầu từ bất kỳ lý thuyết y học nào, mà từ việc ghi nhãn đơn giản trước đó cho các hình ảnh. Do đó, có một thách thức hoàn toàn trong việc trình bày rõ ràng các lý thuyết của con người, thực tiễn của họ, với các đại diện kỹ thuật số và tác động của chúng. »
Nếu máy học có thể khai thác toàn bộ tiềm năng của dữ liệu lớn, thì cần quay trở lại bối cảnh mà dữ liệu khổng lồ này, được phân phối trên quy mô rất lớn, đã xuất hiện. “Ý tưởng này thực sự không mới bởi vì, từ cuối Chiến tranh thế giới thứ hai, các nhà khoa học đã hiểu rằng nền khoa học máy tính non trẻ không thể tách rời các luồng dữ liệu mà nó sẽ xử lý. Tám mươi năm sau, chúng ta đang ở đây: dữ liệu và tính toán được phân phối trong mạng lưới cơ sở hạ tầng rộng lớn. Phần cứng, phần mềm, giao thức và ngôn ngữ đang phát triển để xử lý nhiều dữ liệu hơn bao giờ hết, trong thời gian ngắn hơn bao giờ hết. Tính toàn diện của máy học trong các xã hội máy tính hóa của chúng ta đặt ra câu hỏi về các khả năng, giới hạn của các kỹ thuật này, bao gồm cả tính hợp lệ của chúng trong nhiều tình huống. »
Với việc dữ liệu giúp ít nhiều có thể liên kết trực tiếp các cá nhân, công ty, bất kể quy mô của họ, và thậm chí cả các Quốc gia, học máy tạo thành “một kết cấu kỹ thuật đan xen với tất cả các khía cạnh chuyên môn, kinh tế và chính trị của các hoạt động của con người. Đủ để nói rằng cổ phần không thiếu! Do đó, các công ty hoặc tổ chức có khả năng phân tích và hiểu những giá trị mà họ có thể thu được từ dữ liệu mà họ có, cách tự động hóa việc tích hợp hoặc giao dịch dữ liệu đó.
Lợi ích của Học máy trong ngành công nghiệp ô tô
Máy học mang lại nhiều lợi thế cho các công ty. Trong lĩnh vực ô tô, nó cung cấp quyền tự chủ lái xe lớn hơn. “Các thuật toán được nhúng trong xe tự hành tạo ra hành vi tương tự như hành vi của người lái xe. Rõ ràng, camera, nắp ca-pô (phát hiện và phạm vi hình ảnh bằng la-de, hoặc cảm biến từ xa bằng la-de) và các cảm biến khác cho phép phương tiện thể hiện môi trường của nó và điều khiển các hệ thống cơ khí của nó một cách phù hợp. Do đó, có thể nhận ra một đối tượng cụ thể, theo dõi chuyển động của nó và dự đoán quỹ đạo của nó. “Thông tin này được truyền tới một hệ thống điều khiển đã được dạy về các phản ứng chính xác, trong một mô phỏng hoặc trong một môi trường thử nghiệm. »
Nếu GPS hoặc bãi đậu xe tự động là những ví dụ đầu tiên về các trường hợp sử dụng, hiện đang chấm dứt cuộc sống hàng ngày của người lái xe ô tô, thì quyền tự chủ hoàn toàn của các phương tiện dựa trên một kỹ thuật dựa trên hoạt động. “Các thử nghiệm đã được đưa ra ở nhiều quốc gia và giờ đây, các câu hỏi về luật pháp và đạo đức, đặc biệt, nảy sinh. Một ví dụ trong số rất nhiều: ai sở hữu dữ liệu lái xe của chiếc xe? Đó là người lái xe hay nhà sản xuất ô tô tự lái? Ai chịu trách nhiệm trong trường hợp xảy ra tai nạn? Ví dụ, những câu hỏi này được đưa ra trong chương trình nghị sự của Pháp vào năm 2021. ”Một nghị định, được công bố vào ngày 1 tháng 7 năm 2021, chính thức hóa khung quy định mới cho việc lưu hành các phương tiện tự hành ở Pháp, sẽ được phép lái xe từ tháng 9 năm 2022 vào các tuyến đường hoặc khu vực được xác định trước.
Làm thế nào để đào tạo để thành thạo các kỹ thuật học máy?
Một kỷ luật phức tạp để tiếp cận nhưng cũng thú vị không kém, học máy đòi hỏi phải nắm vững các kỹ năng kỹ thuật thiết yếu, chẳng hạn như toán học hoặc môi trường công nghệ (mã và nền tảng). “Bạn cũng phải có khả năng hiểu bối cảnh của các ngành nghề mà các thuật toán sẽ phát triển, để tạo mối liên kết giữa logic của máy móc và nhu cầu của các hoạt động liên quan của con người. Các cơ hội nghề nghiệp là rất nhiều và liên quan đến tất cả các loại lĩnh vực hoạt động: năng lượng và môi trường, giao thông, thương mại, y tế, bảo mật CNTT hoặc thậm chí là an ninh mạng.
ESGI, nơi đào tạo người học về các nghiệp vụ CNTT để đáp ứng nhu cầu của các công ty, cung cấp một khóa học dành riêng cho Trí tuệ nhân tạo và Dữ liệu lớn. Hai chu kỳ có trong chương trình, Cử nhân (bac +3) và các Thạc sĩ (bac +5), có thể được theo sau luân phiên theo nhịp điệu của1 tuần hiện tại và 3 tuần trong kinh doanh. “Việc giảng dạy khóa học này đưa sinh viên đến một cấp độ rất cao về kỹ năng học máy. Các công bố nghiên cứu được nghiên cứu và thực hiện, cũng như ứng dụng của các công nghệ đang sử dụng. ESGI đảm bảo rằng sinh viên không chỉ có mối quan hệ người dùng với các thuật toán mà còn phải hiểu biết sâu sắc về các cơ chế được thực hiện và các vấn đề công nghiệp hoặc pháp lý liên quan, điều này khiến họ trở thành những chuyên gia có trách nhiệm. »
Đăng ký để đào tạo về học máy với ESGI
