Trong kỷ nguyên bùng nổ dữ liệu, khoa học dữ liệu và học máy nổi lên như hai lĩnh vực then chốt, đóng vai trò quan trọng trong việc khai thác tiềm năng to lớn từ kho tàng thông tin khổng lồ. Tuy nhiên, hai lĩnh vực này, dù có mối liên hệ mật thiết, lại sở hữu những bản sắc riêng biệt về mục tiêu, phương pháp và ứng dụng.

Bài viết này sẽ đưa bạn đi sâu vào thế giới của khoa học dữ liệu và học máy, giải mã những điểm tương đồng và khác biệt giữa hai "người khổng lồ" trong kỷ nguyên số, từ đó giúp bạn hiểu rõ hơn về bản chất và ứng dụng của từng lĩnh vực.

Mặc dù khoa học dữ liệu và học máy thường xuyên bị nhầm lẫn do sự kết nối chặt chẽ, thực tế, đây là hai lĩnh vực riêng biệt với mục đích và phương pháp nghiên cứu khác nhau. Tóm lại, khoa học dữ liệu tập trung vào việc mang lại cấu trúc cho dữ liệu khổng lồ, giúp con người hiểu rõ hơn về thông tin ẩn sâu trong đó. Ngược lại, học máy lại tập trung vào việc học hỏi từ chính dữ liệu đó, tạo ra những thuật toán thông minh có khả năng tự động hóa các tác vụ và đưa ra dự đoán chính xác.

Hãy cùng khám phá hành trình đi sâu vào thế giới của khoa học dữ liệu và học máy để hiểu rõ hơn về bản chất, vai trò và ứng dụng của hai "người khổng lồ" này trong kỷ nguyên số.

Mục lục:

Khoa học dữ liệu (Data Science) là gì?

Học máy (Machine Learning) là gì?

Điểm khác biệt chính giữa Khoa học dữ liệu và Học máy

• Sự khác biệt giữa Khoa học dữ liệu và Học máy

Những thách thức của Khoa học dữ liệu

Khoa học dữ liệu phát triển như thế nào?

Các trường hợp sử dụng khoa học dữ liệu

Sự phát triển của Học máy

• Các danh mục con của học máy

Những thách thức của học máy

Một số trường hợp sử dụng học máy

Khoa học dữ liệu (Data Science) là gì?

Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực rộng lớn, đa ngành, khai thác giá trị từ các tập dữ liệu khổng lồ ngày nay. Nó sử dụng các công cụ nâng cao để xem dữ liệu thô, thu thập tập dữ liệu, xử lý và phát triển thông tin chi tiết để tạo ra ý nghĩa.

Các lĩnh vực tạo nên lĩnh vực khoa học dữ liệu bao gồm khai thác, thống kê, phân tích dữ liệu, mô hình hóa dữ liệu, lập trình và mô hình học máy.

Khoa học dữ liệu được sử dụng để xác định các vấn đề kinh doanh mới mà kỹ thuật học máy và phân tích thống kê có thể giúp giải quyết. Khoa học dữ liệu giải quyết vấn đề kinh doanh bằng cách hiểu vấn đề, biết dữ liệu cần thiết và phân tích dữ liệu để giúp giải quyết vấn đề trong thế giới thực.

Học máy (Machine Learning) là gì?

Học máy (ML) là một tập hợp con của trí tuệ nhân tạo (AI) tập trung vào việc học hỏi từ những gì khoa học dữ liệu đưa ra. Nó đòi hỏi các công cụ khoa học dữ liệu trước tiên phải làm sạch, chuẩn bị và phân tích dữ liệu lớn phi cấu trúc. Sau đó, máy học có thể “học” từ dữ liệu để tạo ra những hiểu biết sâu sắc giúp cải thiện hiệu suất hoặc đưa ra dự đoán.

Giống như con người có thể học thông qua trải nghiệm thay vì chỉ làm theo hướng dẫn, máy móc có thể học bằng cách áp dụng các công cụ để phân tích dữ liệu. Học máy xử lý một vấn đề đã biết bằng các công cụ và kỹ thuật, tạo ra các thuật toán cho phép máy học từ dữ liệu thông qua trải nghiệm và với sự can thiệp tối thiểu của con người. Nó xử lý lượng dữ liệu khổng lồ mà con người không thể xử lý được trong suốt cuộc đời và sẽ phát triển khi có nhiều dữ liệu được xử lý hơn.

Các thuật toán học máy có khả năng tự động "học hỏi" từ dữ liệu, nhận diện các mẫu và đưa ra dự đoán, hỗ trợ con người trong nhiều lĩnh vực như:

• Phân tích dự đoán: Dự đoán xu hướng thị trường, hành vi khách hàng, rủi ro tài chính,...
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên: Hiểu và phân tích ngôn ngữ con người, ứng dụng trong chatbot, dịch thuật tự động,...
• Thị giác máy tính: Nhận diện và phân loại hình ảnh, ứng dụng trong xe tự lái, kiểm tra chất lượng sản phẩm,...

Điểm khác biệt chính giữa Khoa học dữ liệu và Học máy:

Sự khác biệt giữa Khoa học dữ liệu và Học máy

Mối liên hệ giữa Khoa học dữ liệu và Học máy:

• Khoa học dữ liệu cung cấp nền tảng để thu thập và xử lý dữ liệu, là bước đầu tiên để áp dụng học máy.
• Học máy sử dụng dữ liệu được xử lý bởi khoa học dữ liệu để "học hỏi" và tạo ra các thuật toán thông minh.
• Hai lĩnh vực này bổ sung cho nhau và cùng góp phần khai thác giá trị từ dữ liệu.

Khoa học dữ liệu và Học máy là hai lĩnh vực không thể tách rời trong thời đại dữ liệu bùng nổ. Hiểu rõ bản chất và sự khác biệt giữa hai lĩnh vực này sẽ giúp bạn sử dụng chúng hiệu quả hơn trong công việc và nghiên cứu, góp phần tạo ra những giá trị to lớn cho doanh nghiệp và xã hội.

Những thách thức của Khoa học dữ liệu

Khoa học dữ liệu đang ngày càng trở thành một công cụ thiết yếu cho các doanh nghiệp trong mọi lĩnh vực. Tuy nhiên, để khai thác tối đa sức mạnh của nó, các nhà khoa học dữ liệu phải đối mặt với nhiều thách thức trong quá trình làm việc.

1. Chuẩn bị dữ liệu:

• Tìm kiếm, làm sạch và chuẩn bị dữ liệu phù hợp cho phân tích có thể chiếm tới 80% thời gian của nhà khoa học dữ liệu.
• Dữ liệu thường đến từ nhiều nguồn khác nhau, với định dạng khác nhau, đòi hỏi nỗ lực tổng hợp và xử lý tốn nhiều thời gian.
• Việc sử dụng kho dữ liệu ảo có thể giúp đơn giản hóa quy trình này, tuy nhiên nó vẫn là một thách thức đáng kể.

2. Xác định vấn đề kinh doanh:

• Lựa chọn đúng vấn đề để phân tích là chìa khóa cho sự thành công của khoa học dữ liệu.
• Cần xác định rõ ràng vấn đề kinh doanh mà doanh nghiệp đang đối mặt, ví dụ như doanh thu sụt giảm, tắc nghẽn sản xuất, hoặc xu hướng thị trường tiềm ẩn.
• Các nhà khoa học dữ liệu cần có khả năng kết nối dữ liệu với các mục tiêu kinh doanh và đặt ra câu hỏi phù hợp để khai thác thông tin hữu ích.

3. Truyền đạt kết quả:

• Việc trình bày kết quả phân tích khoa học dữ liệu một cách dễ hiểu cho các bên liên quan phi kỹ thuật là một thách thức quan trọng.
• Các nhà khoa học dữ liệu cần có kỹ năng giao tiếp tốt để giải thích các khái niệm phức tạp một cách đơn giản, sử dụng hình ảnh và ví dụ minh họa phù hợp.
• Khả năng truyền đạt hiệu quả giúp đảm bảo rằng kết quả phân tích được áp dụng thực tế và mang lại giá trị cho doanh nghiệp.

4. Bảo mật dữ liệu:

• Khi làm việc với dữ liệu, việc đảm bảo bảo mật và tuân thủ các quy định liên quan là vô cùng quan trọng.
• Các nhà khoa học dữ liệu cần áp dụng các biện pháp bảo mật phù hợp để bảo vệ thông tin nhạy cảm của doanh nghiệp và khách hàng.
• Việc tuân thủ các luật bảo mật dữ liệu như GDPR và CCPA cũng là một yêu cầu bắt buộc.

5. Cộng tác và chia sẻ dữ liệu:

• Hợp tác hiệu quả giữa các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư dữ liệu là yếu tố then chốt cho sự thành công của dự án.
• Môi trường làm việc cởi mở, chia sẻ thông tin và dữ liệu một cách hiệu quả giúp thúc đẩy tiến độ và nâng cao chất lượng kết quả.
• Việc sử dụng các công cụ và nền tảng phù hợp có thể hỗ trợ việc cộng tác và chia sẻ dữ liệu hiệu quả hơn.

6. Xác định KPI:

• Việc lựa chọn các chỉ số hiệu suất chính (KPI) phù hợp để đánh giá hiệu quả của các mô hình khoa học dữ liệu là rất quan trọng.
• Các KPI cần được xác định rõ ràng, đo lường được và có liên quan trực tiếp đến mục tiêu kinh doanh.
• Việc theo dõi và đánh giá KPI giúp đảm bảo rằng các mô hình khoa học dữ liệu đang hoạt động hiệu quả và mang lại lợi ích cho doanh nghiệp.

Bằng cách vượt qua những thách thức này, các nhà khoa học dữ liệu có thể khai thác tối đa tiềm năng của khoa học dữ liệu, giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định sáng suốt, tối ưu hóa hoạt động và gặt hái thành công trong thời đại dữ liệu.

Khoa học dữ liệu phát triển như thế nào?

Tuy nhiên, việc giải mã thông tin từ những tập dữ liệu khổng lồ này là một thách thức lớn. Đó là lúc khoa học dữ liệu phát huy vai trò.

Lịch sử hình thành:

• Thuật ngữ "khoa học dữ liệu" lần đầu tiên được sử dụng vào những năm 1960, ban đầu là để thay thế cho "khoa học máy tính".
• Năm 2001, khoa học dữ liệu được chính thức công nhận như một lĩnh vực học thuật riêng biệt.
• Kể từ đó, khoa học dữ liệu cùng với học máy đã trở thành công cụ thiết yếu cho các tổ chức thuộc mọi ngành nghề.

Kỹ năng cần thiết cho nhà khoa học dữ liệu:

• Kiến thức nền tảng: Toán học, thống kê, lập trình, trí tuệ nhân tạo (AI).
• Kỹ năng chuyên môn: Khai thác dữ liệu, xử lý dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu.
• Công cụ và ngôn ngữ: SQL, Python, R, các công cụ học máy và phân tích dữ liệu.
• Kỹ năng mềm: Giao tiếp, làm việc nhóm, tư duy phản biện.

Vai trò của khoa học dữ liệu:

• Phân tích dữ liệu để hiểu rõ hơn về khách hàng, thị trường và xu hướng kinh doanh.
• Xây dựng mô hình dự đoán để hỗ trợ ra quyết định sáng suốt.
• Tự động hóa các quy trình và tối ưu hóa hoạt động.
• Phát triển sản phẩm và dịch vụ mới dựa trên dữ liệu.

Sự phát triển:

• Khoa học dữ liệu không ngừng phát triển cùng với sự gia tăng của dữ liệu và sự tiến bộ của công nghệ.
• Các thuật toán học máy ngày càng mạnh mẽ, cho phép phân tích dữ liệu phức tạp hơn và đưa ra dự đoán chính xác hơn.
• Nhu cầu về các nhà khoa học dữ liệu có tay nghề cao ngày càng tăng cao trong mọi ngành nghề.

Khoa học dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy đổi mới và tăng trưởng kinh tế. Với khả năng biến đổi dữ liệu thành tri thức, khoa học dữ liệu đang định hình tương lai của nhiều lĩnh vực, từ kinh doanh và y tế đến khoa học và công nghệ.

Các trường hợp sử dụng khoa học dữ liệu

Khoa học dữ liệu đang tạo ra những ảnh hưởng to lớn trong nhiều ngành công nghiệp và lĩnh vực của chính phủ, mang đến lợi ích to lớn như thúc đẩy lợi nhuận, đổi mới sản phẩm và dịch vụ, cải thiện cơ sở hạ tầng và hệ thống công cộng. Dưới đây là một số ví dụ điển hình:

• Ngân hàng: Nâng cao hiệu quả hoạt động cho vay thông qua các mô hình rủi ro tín dụng do học máy hỗ trợ, giúp khách hàng dễ dàng tiếp cận khoản vay nhanh chóng qua ứng dụng di động.
• Sản xuất: Phát triển cảm biến in 3D tiên tiến cho xe tự lái, góp phần hiện thực hóa tầm nhìn về phương tiện giao thông thông minh và an toàn.
• An ninh công cộng: Phân tích dữ liệu thống kê về tội phạm, giúp lực lượng cảnh sát xác định chính xác thời điểm và địa điểm cần triển khai lực lượng hiệu quả nhất, góp phần phòng ngừa tội phạm hiệu quả.
• Y tế: Nền tảng đánh giá y tế dựa trên AI phân tích hồ sơ bệnh án để xác định nguy cơ đột quỵ, dự đoán tỷ lệ thành công của phác đồ điều trị, hỗ trợ bác sĩ đưa ra quyết định tối ưu cho bệnh nhân.
• Chăm sóc sức khỏe: Ứng dụng khoa học dữ liệu trong chẩn đoán ung thư vú và nhiều bệnh lý khác, góp phần nâng cao hiệu quả điều trị và cứu sống nhiều người hơn.
• Vận tải: Dự đoán nhu cầu di chuyển theo thời gian thực dựa trên phân tích dữ liệu lớn, giúp công ty gọi xe bố trí tài xế hợp lý, đáp ứng nhu cầu của khách hàng một cách nhanh chóng và hiệu quả. Khoa học dữ liệu cũng được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác như dự báo nhu cầu, tối ưu hóa tuyến đường, định giá dịch vụ, v.v.
• Thương mại điện tử: Phân tích dữ liệu khách hàng để đưa ra các đề xuất sản phẩm phù hợp, gia tăng trải nghiệm mua sắm và thúc đẩy doanh số bán hàng.
• Du lịch: Công ty du lịch trực tuyến sử dụng khoa học dữ liệu để đảm bảo sự đa dạng trong tuyển dụng, nâng cao hiệu quả tìm kiếm và đáp ứng sở thích của khách hàng, đồng thời đưa ra các quyết định kinh doanh sáng suốt dựa trên dữ liệu.
• Truyền thông: Cá nhân hóa nội dung, tối ưu hóa chiến dịch quảng cáo, cập nhật xu hướng âm nhạc và tự động hóa các quy trình vận hành dựa trên khoa học dữ liệu, mang đến trải nghiệm người dùng tốt hơn và gia tăng lợi thế cạnh tranh.

Khoa học dữ liệu không chỉ mang đến những giải pháp đột phá cho các vấn đề hiện tại mà còn mở ra tiềm năng to lớn cho đổi mới và phát triển trong tương lai. Doanh nghiệp và tổ chức nào nắm bắt được sức mạnh của khoa học dữ liệu sẽ có thể tạo ra lợi thế cạnh tranh, nâng cao hiệu quả hoạt động và mang đến những giá trị to lớn cho khách hàng và cộng đồng.

Sự phát triển của Học máy

Hạt giống của Học máy được gieo vào những năm 1950, khi nhà khoa học dữ liệu Alan Turing đặt ra câu hỏi "Máy móc có thể suy nghĩ được không?". Câu hỏi này, được gọi là Bài kiểm tra Turing, đã khơi mào cho lý thuyết và sự phát triển của Trí tuệ nhân tạo (AI).

Năm 1952, nhà khoa học máy tính Arthur Samuel của IBM đã chính thức đặt ra thuật ngữ "Học máy". Ông cũng đã tạo ra một chương trình chơi cờ, đánh dấu bước tiến ban đầu trong lĩnh vực này.

Ngày nay, học máy đã phát triển vượt bậc, đòi hỏi các kỹ sư phải có kiến thức chuyên sâu về toán ứng dụng, lập trình máy tính, phương pháp thống kê, xác suất, cấu trúc dữ liệu và các nguyên tắc cơ bản của khoa học máy tính. Bên cạnh đó, họ cũng cần am hiểu các công cụ dữ liệu lớn như Hadoop và Hive.

Ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất trong học máy hiện nay là Python, thay vì SQL. Các ngôn ngữ khác như R, Java và SAS cũng được sử dụng rộng rãi.

Học sâu, một nhánh con của học máy, mô phỏng cách thức hoạt động của bộ não con người, giúp máy tính xử lý dữ liệu hiệu quả hơn. Nhờ khả năng nhận diện các mẫu phức tạp trong dữ liệu, học sâu có thể tạo ra những hiểu biết và dự đoán chính xác, ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như:

• Nhận diện hình ảnh: Phân loại ảnh, nhận diện khuôn mặt, kiểm tra chất lượng sản phẩm,...
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên: Dịch thuật tự động, chatbot, tóm tắt văn bản,...
• Phân tích dự đoán: Dự đoán xu hướng thị trường, hành vi khách hàng, rủi ro tài chính,...

Học máy và học sâu đang đóng vai trò ngày càng quan trọng trong cuộc sống hiện đại, góp phần thúc đẩy đổi mới và giải quyết nhiều vấn đề thực tế. Hiểu rõ về sự phát triển của hai lĩnh vực này sẽ giúp chúng ta khai thác tối đa tiềm năng của chúng, mang lại lợi ích cho xã hội.

Các danh mục con của học máy

Học máy sở hữu kho tàng các thuật toán mạnh mẽ, được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực. Dưới đây là một số thuật toán phổ biến nhất:

• Hồi quy tuyến tính: Dự đoán giá trị liên tục dựa trên một hoặc nhiều biến độc lập.
• Hồi quy logistic: Phân loại dữ liệu thành hai hoặc nhiều nhóm.
• Cây quyết định: Xây dựng mô hình bằng cách chia dữ liệu thành các nhánh dựa trên các quy tắc logic.
• Máy vectơ hỗ trợ (SVM): Phân loại dữ liệu bằng cách tìm đường ranh giới tối ưu giữa các nhóm.
• Naïve Bayes: Dựa trên định lý Bayes để phân loại dữ liệu, giả định các biến độc lập độc lập với nhau.
• K-Nearest Neighbors (KNN): Phân loại dữ liệu dựa trên điểm gần nhất trong không gian dữ liệu.

Ngoài ra, học máy còn được chia thành các loại hình chính:

• Học có giám sát: Thuật toán học từ dữ liệu được dán nhãn, biết trước kết quả mong muốn.
• Học không giám sát: Thuật toán học từ dữ liệu không được dán nhãn, tự khám phá các mẫu ẩn trong dữ liệu.
• Học tăng cường/tăng cường: Thuật toán học thông qua tương tác với môi trường, nhận phần thưởng hoặc hình phạt cho hành động của mình.

Những thách thức của học máy

Học máy mang đến nhiều tiềm năng to lớn, tuy nhiên nó cũng đi kèm với những thách thức về mặt đạo đức và kỹ thuật cần được giải quyết để đảm bảo ứng dụng một cách an toàn và có trách nhiệm.

1. Quyền riêng tư và dữ liệu:

• Việc thu thập dữ liệu phi cấu trúc từ các trang mạng xã hội mà người dùng không hề biết hoặc đồng ý đặt ra lo ngại về quyền riêng tư.
• Các thỏa thuận cấp phép sử dụng dữ liệu thường phức tạp và khó hiểu, khiến người dùng khó nắm bắt quyền lợi của bản thân.

2. Giải thích và minh bạch:

• Hoạt động bên trong của các thuật toán học máy thường là "hộp đen", khiến người ta khó hiểu được cách thức ra quyết định của chúng.
• Việc thiếu minh bạch có thể dẫn đến những hệ quả tiêu cực như thiên vị, phân biệt đối xử và sai sót.

3. Thiên vị và sự công bằng:

• Một số mô hình học máy được xây dựng dựa trên bộ dữ liệu có chứa thông tin sai lệch, dẫn đến kết quả học máy không chính xác và thiếu công bằng.
• Ví dụ, thuật toán tuyển dụng có thể thiên vị đối với một số nhóm ứng viên nhất định do dữ liệu đào tạo thiếu đa dạng.

4. Trách nhiệm giải trình:

• Khi xảy ra vấn đề với kết quả học máy, việc xác định ai chịu trách nhiệm có thể gặp nhiều khó khăn.
• Cần có quy định rõ ràng về trách nhiệm giải trình trong học máy để đảm bảo tính minh bạch và công bằng.

5. Tác động đến việc làm:

• Một số lo ngại cho rằng học máy có thể dẫn đến失业, đặc biệt là đối với các công việc liên quan đến công việc lặp đi lặp lại.
• Tuy nhiên, học máy cũng được kỳ vọng sẽ tạo ra những vị trí làm việc mới đòi hỏi kỹ năng cao hơn.

Một số trường hợp sử dụng học máy

Học máy đã và đang len lỏi vào nhiều lĩnh vực khác nhau, mang đến những cải tiến và thay đổi vượt bậc. Dưới đây là một số ví dụ tiêu biểu:

1. Mạng xã hội:

• Các nền tảng như Facebook, Instagram, TikTok thu thập dữ liệu khổng lồ về hành vi người dùng để dự đoán sở thích, mong muốn và đề xuất nội dung, sản phẩm phù hợp.
• Nhờ học máy, trải nghiệm người dùng được cá nhân hóa, tối ưu hóa, giúp họ dễ dàng tìm kiếm thông tin, kết nối và giải trí.

2. Dịch vụ truyền thông theo yêu cầu:

• Netflix, Youtube sử dụng học máy để phân tích lịch sử xem phim, sở thích của người dùng để đề xuất phim, video phù hợp.
• Nhờ đó, người xem tiết kiệm thời gian tìm kiếm, đồng thời được trải nghiệm nội dung phù hợp với thị hiếu của bản thân.

3. Xe tự lái:

• Học máy đóng vai trò then chốt trong việc phát triển xe tự lái.
• Các thuật toán học máy giúp xe nhận diện môi trường xung quanh, xử lý thông tin cảm biến, đưa ra quyết định điều khiển và di chuyển an toàn.

4. Các lĩnh vực khác:

• Học máy được ứng dụng rộng rãi trong nhiều ngành khác như:
  • Công nghệ: phát triển chip thông minh, tối ưu hóa hiệu suất phần mềm.
  • Điện toán đám mây: phân bổ tài nguyên hiệu quả, nâng cao bảo mật.
  • Thời trang: dự đoán xu hướng, thiết kế sản phẩm phù hợp thị hiếu khách hàng.
  • Thể thao: phân tích dữ liệu thi đấu, hỗ trợ huấn luyện vận động viên.
  • Hàng không vũ trụ: phát triển tàu vũ trụ, vệ tinh tiên tiến.

Kết luận

Khoa học dữ liệu và Học máy đan xen chặt chẽ, cùng nhau tạo nên bộ công cụ mạnh mẽ giúp giải mã thông tin từ kho dữ liệu khổng lồ.

Học máy đóng vai trò then chốt trong khoa học dữ liệu, cung cấp thuật toán thông minh để tự động học hỏi từ dữ liệu, dự đoán xu hướng và đưa ra quyết định hiệu quả. Nhờ sức mạnh của học máy, khoa học dữ liệu có thể:

• Xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ: Học máy có khả năng tự động phân tích và trích xuất thông tin từ các tập dữ liệu lớn một cách nhanh chóng và hiệu quả, vượt xa khả năng của con người.
• Phát hiện những mẫu ẩn: Học máy có thể nhận diện những mối tương quan và khuôn mẫu tinh vi trong dữ liệu mà con người khó có thể phát hiện bằng mắt thường, từ đó đưa ra những hiểu biết sâu sắc hơn về vấn đề.
• Dự đoán chính xác: Các mô hình học máy được đào tạo trên dữ liệu quá khứ có thể dự đoán chính xác các sự kiện tương lai với độ tin cậy cao, hỗ trợ ra quyết định sáng suốt trong kinh doanh, y tế, khoa học, v.v.
• Tự động hóa quy trình: Học máy giúp tự động hóa các tác vụ tẻ nhạt và tốn thời gian, giải phóng sức lao động con người để tập trung vào những công việc sáng tạo và giá trị hơn.

Sự kết hợp giữa khoa học dữ liệu và học máy đang và sẽ tiếp tục tạo ra những đột phá trong nhiều lĩnh vực, thúc đẩy sự phát triển của khoa học, công nghệ và xã hội.

Nguồn:

• IBM https://www.ibm.com/blog/data-science-vs-machine-learning-whats-the-difference/