CXXXMachine Learning có rất nhiều tiềm năng trong lĩnh vực tài chính ngân hàng. Nó là động lực đằng sau sự phổ biến các dịch vụ tài chính. Machine Learning có thể giúp các ngân hàng, tổ chức tài chính đóng các tài khoản trước khi nó xảy ra. Nó cũng có thể theo dõi các mơ hình chi tiêu của khách hàng. Machine Learning cũng có thể phân tích thị trường. Máy thông minh có thể được đào tạo để theo dõi các mơi hình chi tiêu. Thuật tốn có thể xác định các xu hướng dễ dàng và phản ứng ngay trong thời gian thực.
iii) Các loại học máy:
CXXXICXXXII CXXXII CXXXIII CXXXIV
iv) Điểm khác nhau AI,
CXXXV Như ta đã biết, AI hay
Trí tuệ
nhân tạo là một cỗ máy có thể bắt chước hành vi và tư duy của con người. Học máy (Machine Learn- ing) lại là một tính năng của AI, cho phép các chuyên gia đào tạo cho AI để nó nhận biết các mẫu dữ liệu và dự đoán.Trong Machine Learning lại có Học sâu (Deep learning) được biết đến là một kỹ thuật nhỏ của Machine Learning, cho phép máy có thể tự đào tạo chính mình.
CXXXVIQua những điều trên ta
* Supervised learning ★ Unsupervised learning
Khoa học dữ liệu
Nhóm sinh viên thực hiện: Nhóm số 5 Trang 27
* Semi-supervised ★ Reinforcement
có thể
CXXXVII hiểu đơn giản rằng mối quan hệ của chúng chính là bao quát nhau. Deep Learning
thuộc Machine Learning còn Machine Learning lại là một phần nhỏ của AI .
Khoa học dữ liệu
4 Một số công cụ phục vụ học tập và nghiên cứu:
CXXXVIII Trong bài giảng của thầy Trần Ngọc Thắng cũng đã giới thiệu cho
chúng ta một
số công cụ giúp cho việc học tập và nghiên cứu:
• Quản lý cơng việc bằng Trello
• Quản lý nhật ký/ghi chú cá nhân bằng Evernote
• Quản lý nhật ký/ghi chú khoa học bằng Onenote
• Quản lý mail tập trung bằng mail redirect
• Quản lý dữ liệu cloud bằng OneDriveOnDemand & GDriveFS
• Quản lý danh sách cơng việc bằng MS To-Do/Sticky Notes
• Quản lý link/URL tài liệu tham khảo bằng Bookmark bar
• Quản lý dữ liệu cloud của Team bằng Google Team Drive
• Lưu trữ dữ liệu cá nhân trên GDrive và đồng bộ bằng GBackup&Sync
• Quản lý các phiên bản code bằng Gitlab/ Github V
• Chụp màn hình bằng Snipping Tool
• Quay màn hình bằng Bandicam
• Soạn thảo LaTeX bằng Lyx
• Ngơn ngữ lập trình Python CXXXIX v.v....
5 Tìm hiểu về hệ thống hỗ trợ nhập điểm tự động dựa trênkỹ thuật học sâu kỹ thuật học sâu
CXL Qua bài học, Thầy Trần Ngọc Thắng cho ta biết đến một ứng dụng của kỹ thuật
học sâu đó là hệ thống hỗ trợ nhập điểm tự động.
• Ở nội dung đầu tiên, thầy đã đặt vấn đề và đưa ra một số bài tốn ví dụ cùng với giải pháp cần làm để giải quyết bài tốn đó. Cơng việc nhập điểm là công việc tốn nhiều thời gian, công sức, nhân lực đồng thời xuất hiện nhiều lỗi. Giải pháp :
Khoa học dữ liệu
* Giảm thiểu về nhân lực và công sức khi nhập điểm.
* Hệ thống thực hiện tự động, dễ dàng hơn, hỗ trợ người nhập điểm.
* Các sai số được giảm thiểu nhờ quy trình kiểm thử của hệ thống.
* Bước sang nội dung thứ hai, thầy bắt đầu nói về hệ thống hỗ trợ nhập điểm :
* Yêu cầu hệ thống: Đưa ra INPUT,OUTPUT và công đoạn XỬ LÝ
* Đưa ra ví dụ về bài tốn nhận dạng chữ số viết tay
* Phát biểu ứng dụng vào hệ thống hỗ trợ nhập điểm tự động
CXLI Nhộn dạng