AI = Code + Data. Từ công thức sơ lược này, có thể thấy, trong điều kiện các đơn vị phát triển AI sử dụng mô hình/thuật toán tương tự hoặc gần tương tự, thì sự khác biệt của AI nằm ở dữ liệu. Dữ liệu càng chất lượng thì độ chính xác của mô hình càng cao. Do đó, một trong những xu hướng hiện nay là Data-centric AI. Vậy Data-centric AI là gì và tầm quan trọng của nó như thế nào?

Khái niệm Data-centric AI

Trong Data-centric AI, việc lập trình tập trung vào dữ liệu thay vì code. Đặt dữ liệu vào trung tâm của bài toán đồng nghĩa với việc cần nhiều thời gian và nguồn lực hơn cho quy trình dán nhãn, quản lý, tổng hợp và chuẩn hóa dữ liệu.

Tầm quan trọng của Data-centric AI

So với phương pháp truyền thống (Rule-Based Machine Learning), việc áp dụng Data-centric AI đã cho thấy những cải tiến rõ rệt trong quy trình sản xuất, vận hành của các doanh nghiệp thuộc ngành ô tô, điện tử, thiết bị y tế,…. Theo Landing AI, hiệu quả của data-centric AI có thể được đo lường bằng số liệu cụ thể như:

Ngoài ra, một số tác động tích cực của Data-centric AI bao gồm:

Tăng cường hiệu suất làm việc: Data-centric AI liên quan đến việc xây dựng các hệ thống AI dựa trên dữ liệu đạt chất lượng. Do đó, dữ liệu phải đảm bảo truyền đạt rõ ràng và chính xác những gì mô hình cần phải học, nhằm giúp AI đạt được hiệu suất cần thiết và hỗ trợ đội ngũ lập trình giảm thiểu tối đa thời

Thúc đẩy sự hợp tác: Các nhà quản lý chất lượng, các chuyên gia và các nhà phát triển có thể phối hợp để đạt được sự đồng thuận về nhãn dữ liệu, xây dựng mô hình, phân tích kết quả và tiến hành tối ưu hóa.

Giảm thiểu thời gian phát triển mô hình: Với cách tiếp cận như vậy, các nhóm có thể làm việc song song và trực tiếp trên dữ liệu được sử dụng cho hệ thống AI, do đó giúp giảm thiểu đáng kể thời gian dành cho việc lập trình

Lợi ích khác: Data-centric AI tạo điều kiện để các nhóm phát triển có thể xây dựng một phương pháp nhất quán trong việc thu thập, dán nhãn dữ liệu, cũng như đào tạo, tối ưu hóa và cập nhật các mô hình. Các nhóm dễ dàng học hỏi từ thành công của dự án trước và áp dụng kiến ​​thức này để nhanh chóng mở rộng quy mô các dự án mới.

Thời gian gần đây, các doanh nghiệp đã nhận ra vai trò quan trọng của khoa học dữ liệu đối với hệ sinh thái sản phẩm và phục vụ đời sống cộng đồng. Vì vậy, nhu cầu nguồn nhân lực trong lĩnh vực khoa học dữ liệu đang không ngừng tăng cao trên thị trường. Vậy làm thế nào để trở thành một nhà khoa học dữ liệu chuyên nghiệp, sẵn sàng trở thành những chuyên viên chất lượng cao của doanh nghiệp? Điều này phụ thuộc hoàn toàn vào kỹ năng thực tế và kinh nghiệm triển khai. 

Bài viết dưới đây gợi ý một số ý tưởng dự án tiềm năng mà bạn có thể thực hiện để nâng cao trình độ chuyên môn trong lĩnh vực khoa học dữ liệu. 

1. Thiết lập phần mềm nhận diện khuôn mặt

Một trong những ý tưởng lý thú và có tính ứng dụng cao, đó chính là các phần mềm nhận diện khuôn mặt. Với những beginner nên ứng dụng các tài nguyên từ thư viện OpenCV và các thuật toán nhận diện đơn giản, dễ thực hiện, như phát hiện khuôn mặt trong video phát trực tiếp thông qua webcam, hay phát hiện khuôn mặt từ các tệp video được lưu trữ trong bộ nhớ cục bộ của máy tính. Phần mềm này có thể sử dụng các mô hình phân loại XML đã được đào tạo từ trước để phát hiện các khuôn mặt trong thời gian thực và theo dõi chuyển động gương mặt. Ngoài ra, từng bộ phân loại khác nhau có khả năng xác định các đối tượng khác nhau thông qua các thuật toán này.

Để thực hiện dự án này, trước hết chúng ta cần cài đặt thư viện OpenCV trên máy tính cá nhân. Đặc biệt, chúng ta nên tạo các đường dẫn thích hợp cho các tệp chứa các chương trình phân loại XML trước khi thực thi dự án.

2. Phân loại ung thư vú

Ung thư vú là căn bệnh nguy hiểm. Các trường hợp ung thư vú đang gia tăng từng ngày, và cách tốt nhất có thể để chống lại ung thư vú là phát hiện bệnh ở giai đoạn sớm và thực hiện các biện pháp điều trị bệnh phù hợp. 

Ngày nay, với sự phát triển không ngừng của các thuật toán, chúng ta có thể tạo ra hệ thống phát hiện ung thư vú bằng Python. Để tạo một hệ thống như vậy với Python, chúng ta có thể dựa trên tập dữ liệu IDC (Ung thư biểu mô tuyến xâm lấn), tập dữ liệu mang hình ảnh mô học mô tả các tế bào ác tính gây ung thư, để đào tạo mô hình của mình. Các thư viện Python gợi ý bao gồm NumPy, OpenCV, TensorFlow, Keras, sci-kit-learning và Matplotlib.

3. Dự báo cháy rừng

Đây là một trong những ý tưởng hữu ích hàng đầu trong lĩnh vực khoa học dữ liệu. Cháy rừng trước đây là thứ không thể kiểm soát được và gây ra một lượng thiệt hại rất lớn cho con người, động thực vật và môi trường. Để dự đoán mật độ, khả năng gây ra cháy rừng trên diện rộng, chúng ta sử dụng phương tiện phân nhóm để phát hiện các điểm nóng nhất trên diện tích rừng và dùng cơ sở dữ liệu có sẵn để đưa ra dự đoán. Đặc biệt, dữ liệu khí tượng có thể giúp tìm kiếm các mùa cháy rừng cụ thể nhằm đưa ra quyết định chính xác, phòng tránh cháy rừng đúng thời điểm.

4. Dự đoán tỷ lệ tội phạm

Đây là một trong những ý tưởng dự án khoa học máy tính thú vị nhất. Như tên gọi của nó, dự án này liên quan đến việc xây dựng một hệ thống có thể phân tích và dự đoán tỷ lệ tội phạm của một địa điểm cụ thể thông qua các bộ dữ liệu đầu vào có liên quan. Ở đây sử dụng thuật toán khai thác dữ liệu K-mean để dự đoán tỷ lệ tội phạm. Thuật toán K-mean có thể phân nhóm đồng phạm và các nhóm tội phạm có tổ chức bằng cách phát hiện các dạng tội phạm có liên quan thông qua các liên kết ẩn, dự đoán liên kết và phân tích thống kê dữ liệu.

Phương thức hoạt động như sau: Quản trị viên sẽ cung cấp dữ liệu tội phạm vào hệ thống. Thuật toán sẽ phân tích dữ liệu tội phạm được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu và trích xuất thông tin các mẫu từ đó. Sau đó, nó sẽ đối chiếu các nhóm tội phạm dựa trên các mẫu được tìm thấy trong tập dữ liệu. Các dự đoán được thực hiện dựa trên các yếu tố như địa điểm xảy ra tội phạm, những người có liên quan đến tội phạm và thời gian có hành vi phạm tội.

5. Phát hiện gian lận thẻ tín dụng

Trong thời đại số, thẻ tín dụng trở thành phương thức thanh toán phổ biến, tuy nhiên, điều này cũng tạo cơ hội cho tội phạm dễ dàng gian lận để lấy cắp tiền trong tài khoản của người dùng. Những đổi mới trong công nghệ như trí tuệ nhân tạo, học máy và khoa học dữ liệu, đã tạo ra nhiều công cụ hữu ích giúp ngân hàng nhận ra và khoanh vùng thành công những hành vi gian lận này với độ chính xác cao.

Đối với dự án này, chúng ta có thể sử dụng ngôn ngữ lập trình R hoặc Python để theo dõi cơ sở dữ liệu lịch sử giao dịch của khách hàng và đưa nó vào các thuật toán để dự đoán xác suất gian lận.  

6. Phát hiện tin tức giả mạo

Với sự ra đời của internet và các phương tiện truyền thông xã hội, tin tức giả mạo đang phát triển ở mức đáng báo động. Sự lan tràn của tin tức giả từ các nguồn trái phép đang ảnh hưởng đến lối sống của tất cả mọi người, dễ tạo nên những cục diện rối ren và sự hoảng loạn trên diện rộng. 

Bằng cách sử dụng các dự án khoa học dữ liệu, có thể xác định tính xác thực của bất kỳ thông tin nào cho dù nó là giả hay thật. Sử dụng Python sẽ giúp tách biệt tin tức thật khỏi tin tức giả mạo. Một số thư viện Python phù hợp cho dự án này là pandas, NumPy và sci-kit-learning.

7. Xây dựng hệ thống đấu giá trực tuyến

Trong đấu giá trực tuyến, người mua và người bán tham gia vào hoạt động kinh doanh giao dịch, trong đó việc trao đổi hàng hóa thông qua đấu giá. Người mua tiềm năng trả giá cao nhất cho một mặt hàng được tuyên bố là người chiến thắng và chủ sở hữu của các mặt hàng đó.

Trong dự án này, chúng ta sẽ tạo một hệ thống đấu giá trực tuyến an toàn bằng cách sử dụng phương pháp phát hiện gian lận với phân loại nhị phân. Nếu người dùng muốn mua một sản phẩm thông qua đấu giá trực tuyến, họ phải cung cấp các chi tiết nhận dạng của họ như số PAN, địa chỉ email, số giấy phép…. Sau đó, hệ thống sẽ sàng lọc người dùng, xác thực và cấp quyền cho họ. Chỉ những người dùng được ủy quyền mới có thể đấu giá trong phiên đấu giá. Hệ thống sẽ được thiết kế để dự đoán người dùng gian lận trong giai đoạn đầu, từ đó loại bỏ nguy cơ gian lận và lừa đảo trực tuyến. Các dự án khoa học máy tính ở cấp độ mới bắt đầu này sẽ giúp xây dựng nền tảng vững chắc cho các khái niệm lập trình cơ bản.

8. Phần mềm đánh giá kết quả học tập

Dự án này liên quan đến việc tạo ra một hệ thống đánh giá có thể phân tích kết quả học tập của sinh viên bằng cách sử dụng phương pháp logic mờ (fuzzy logic). Trong phương pháp logic mờ, chúng ta sẽ xem xét ba tham số, đó là điểm chuyên cần, điểm thành phần và điểm thi kết thúc học phần, để đánh giá kết quả học tập cuối cùng của sinh viên tại 1 cơ sở giáo dục nhất định. Hệ thống logic mờ được đánh giá là chính xác hơn nhiều so với các kỹ thuật thông thường.

Trong khi phát triển dự án Khoa học Máy tính này, hãy đảm bảo rằng thông tin sinh viên cung cấp chính xác (không có sai sót về điểm số). Việc nhập dữ liệu bị lỗi có thể dẫn đến kết quả không chính xác.

Hy vọng với 8 ý tưởng thú vị này, bạn sẽ có một khởi đầu thật suôn sẻ và may mắn trong năm 2022 để gặt hái nhiều thành công trên hành trình trở thành nhà Khoa học dữ liệu!

Nguồn tham khảo: upGrad & Analytics Insight

Máy tính xách tay là thiết bị điện tử hữu ích trong công việc và cuộc sống hàng ngày. Với cường độ sử dụng liên tục, được mang theo đến muôn nơi, máy tính thường dễ bị bụi bẩn, đôi lúc còn có thể dẫn đến hỏng hóc linh kiện trong máy. Vậy làm sao để vệ sinh lap top thật chuẩn chỉnh, đầy đủ?

Hãy cùng VinBigData tìm hiểu dưới chi tiết các bước vệ sinh laptop đây nhé!

Làm sạch màn hình 

1. Làm sạch bụi bề mặt bằng một miếng vải sợi nhỏ. 

Gấp miếng vải và xoa nhẹ qua toàn bộ chiều rộng của màn hình, lặp lại thao tác nhiều lần và sử dụng tay còn lại để cố định laptop khi đang vệ sinh.

Không ấn mạnh vào màn hình hoặc cố gắng làm sạch các vết bẩn cứng đầu bởi dễ gây hỏng màn hình laptop. Lưu ý sử dụng áp lực nhẹ nhất để lau sạch bụi trên bề mặt.

2. Sử dụng một miếng bọt biển ẩm để loại bỏ bụi bẩn. 

Làm ướt một miếng bọt biển sạch, sau đó vắt cho đến khi gần khô và dùng nó để lau nhẹ bề mặt màn hình. Chú ý không chà quá mạnh, và sử dụng nước tinh khiết hoặc nước cất thay vì nước máy, bởi nước máy có thể để lại vệt khoáng trên màn hình của bạn. 

3. Đầu tư vào một bộ vệ sinh màn hình cho những vết bẩn cứng đầu 

Với những vết bẩn lâu ngày quá cứng đầu, chúng ta cần một loạt chất tẩy rửa được thiết kế đặc biệt, thường bán kèm với những miếng vải sợi nhỏ chuyên dụng. Đối với một số màn hình cảm ứng, bộ dụng cụ vệ sinh này cũng được thiết kế riêng, để tránh gây ảnh hướng tới chức năng của màn.

Tuy nhiên, các bạn nên lưu ý là không sử dụng chất tẩy rửa kính thông thường, đặc biệt là chất tẩy rửa có chứa amoniac, trên bất kỳ màn hình máy tính xách tay nào. Chúng rất dễ làm hỏng màn hình.

4. Đánh bóng theo chuyển động tròn để loại bỏ các vệt. 

Sau khi bạn làm sạch xong, hãy lấy miếng vải sợi nhỏ và nhẹ nhàng chà xát màn hình theo chuyển động tròn. Điều này sẽ loại bỏ bất kỳ vệt hoặc hạt nào mà miếng bọt biển để lại.

Bắt đầu ở góc trên cùng và tiến hành lau theo các vòng tròn trên từ trên xuống dưới, sau đó xuay tròn liên tục cho đến khi màn hình được lau khô, sáng bóng.

Vệ sinh bàn phím

1. Lắc nhẹ để loại bỏ bụi bẩn lưu trên bàn phím

Giữ chặt các cạnh của máy tính xách tay và lật ngược máy khi màn hình đang mở. Lắc nhẹ máy để đánh bật các vụn bánh và các hạt lớn hơn. Chúng ta cũng có thể nghiêng máy tính sang bên này, rồi sang bên khác, để giải phóng các mảnh vụn mắc kẹt dưới các phím. 

Nếu bạn chưa vệ sinh máy tính xách tay của mình trong một thời gian dài hoặc nếu bạn thường xuyên ăn uống trong khi sử dụng máy tính xách tay, hãy lắc nó ngay trên thùng rác để đảm bảo thu gom bụi bẩn đúng chỗ.

Nếu bạn đã làm sạch màn hình của mình trước đó, bạn nên lau lại màn hình một lần nữa bằng vải sợi nhỏ sau khi thực hiện việc này. Bụi từ bàn phím có thể bám ngược lên trên màn hình.

2. Hút sạch bụi và tóc bám trên bàn phím. 

Ở bước này chúng ta có thể sử dụng máy hút bụi cầm tay loại nhỏ, di chuyển nó từ từ trên mặt bàn phím, đi theo từng hàng một cách nhẹ nhàng để không gây ảnh hưởng đến máy tính. 

Tiện dụng và dễ kiếm thì chúng ta có thể sử dụng một lon khí nén. Tuy nhiên, để hiệu quả nhất thì các bạn hãy nghiêng bàn phím một chút để đẩy bụi ra khỏi bàn phím. Nếu bạn thổi khí nén trực tiếp vào bàn phím, bạn sẽ chỉ thổi thêm bụi và các mảnh vụn vào sâu bên trong. Điều này đặc biệt đúng đối với bàn phím có thiết kế dạng MacBook. 

Mẹo: Nếu bạn sử dụng khí nén, hãy nghiêng máy tính xách tay của bạn ở một góc 75 độ hoặc đặt máy nằm nghiêng. Bằng cách đó, bạn có thể thổi không khí bên dưới các phím mà không làm bụi trở lại máy.

3. Sử dụng tẩy bút chì để loại bỏ bụi bẩn trên keycaps. 

Nếu bạn nhìn vào các phím từ một góc nghiêng, bạn sẽ có thể thấy nơi bụi bẩn tích tụ trên các keycaps từ ngón tay của bạn. Lấy tẩy bút chì của bạn và chà nhẹ để loại bỏ phần tích tụ này. 

Sau khi sử dụng tẩy bút chì, chúng ta có thể sử dụng khí nén trên các phím một lần nữa, để loại bỏ những vụn tẩy sót lại. 

4. Lấy tăm bông chà xát khoảng giữa các phím. 

Bụi bẩn cũng có thể tích tụ tại phần khe hở giữa các phím. Chúng ta cần 1 chiếc tăm bông đủ nhỏ để làm sạch những khu vực này. Nếu bàn phím của bạn đặc biệt bẩn, hãy nhúng tăm bông vào cồn tẩy rửa. Một miếng gạc bông nhúng cồn cũng có tác dụng làm sạch các phần trên cùng của các phím, đặc biệt nếu bạn có vết bẩn dính mà tẩy không thể lấy được.

Chú ý không để tăm bông quá ướt, không ấn xuống quá mạnh khi làm sạch.

5. Lau bề mặt phím bằng khăn hơi ẩm. 

Sử dụng một miếng vải sợi nhỏ được làm ẩm bằng nước cất hoặc hỗn hợp khử trùng (hòa tan 1 lượng vừa đủ nước & cồn tẩy rửa). Vắt khô trước khi sử dụng miếng vải trên bàn phím. Chà nhẹ lên trên bề mặt các phím. Sau khi hoàn tất, hãy lau lại các phím bằng khăn khô hoàn toàn để loại bỏ hết độ ẩm.

Làm sáng mặt ngoài laptop

1. Hòa tan dung dịch tẩy rửa 

Sử dụng nước tinh khiết hoặc nước cất và xà phòng rửa bát với lượng vừa đủ. Có thê rthay thế bằng hỗn hợp cồn xoa bóp hòa tan với nước tinh khiết hoặc nước cất. Lưu ý không sử dụng chất tẩy rửa gia dụng hoặc bất kỳ hóa chất mạnh nào như thuốc tẩy hoặc amoniac.

Nếu bạn sử dụng cồn tẩy rửa, hãy cẩn thận không để bất kỳ chất nào dính vào màn hình máy tính xách tay của bạn. Nó có thể làm hỏng lớp phủ chống chói và chống xước trên màn hình.

2. Ngâm miếng bọt biển vào dung dịch tẩy rửa vừa pha 

Lấy một miếng bọt biển sạch và ngâm vào dung dịch tẩy rửa, sau đó vắt cho đến khi gần khô hoàn toàn. Đảm bảo rằng miếng bọt biển đó không còn nhỏ giọt và chà nhẹ miếng bọt biển lên bề mặt bên ngoài của máy tính xách tay.

Không làm sạch các cổng hoặc lỗ thông hơi bên trong bằng miếng bọt biển –  dễ gây ẩm bên trong máy tính xách tay và làm hỏng các thành phần của nó.

3. Dùng tăm bông để làm sạch cặn bẩn ra khỏi các kẽ hở. 

Nếu vỏ máy tính xách tay của bạn có các đường nối và kẽ hở, chúng có thể tích tụ bụi bẩn. Sử dụng tăm bông nhúng vào dung dịch tẩy rửa để làm sạch những vùng nhỏ như thế này. 

Nếu sửu dụng miếng bọt biển, hãy đảm bảo miếng bông không quá ướt. Dùng lực ấn nhẹ để tránh ép hơi ẩm vào máy.

4. Loại bỏ bụi bẩn bằng tăm nếu cần thiết. 

Nếu các khe hẹp, cổng hoặc lỗ thông hơi bị bụi bẩn làm tắc nghẽn, hãy dùng tăm để cạo nhẹ vỏ và kéo cặn bẩn ra ngoài. Di chuyển tăm theo chuyển động quét ra ngoài để tránh bụi bẩn bám sâu hơn vào phần trong của máy. Dùng tăm nhẹ nhàng để tránh làm xước bề mặt ốp lưng máy. 

5. Thổi các mảnh vụn từ các cổng bằng khí nén. 

Đặt nghiêng lon khí nén và xịt nghiêng vào các cổng kết nối. Xoay máy tính nhiều lần và thổi từ nhiều góc độ để đảm bảo rằng các cặn bẩn đã được làm sạch triệt để.

Chú ý: Khi sử dụng khí nén nên xịt nghiên chứ không xịt thẳng trực tiếp vào các cổng, bởi thao tác này sẽ làm lỏng các mảnh vụn và đẩy chúng vào sâu bên trong máy, gây hỏng các bộ phận.

6. Dùng bông thấm cồn cho các chất dính trên bề mặt vỏ laptop 

Nếu trên vỏ máy có những điểm đặc biệt dính hoặc bẩn không thể loại bỏ bằng cách làm sạch nhẹ nhàng, hãy dùng bông gòn nhúng cồn tẩy rửa trực tiếp lên chỗ đó. Dùng lực ấn vừa phải, xoa nhiều lần cho đến khi loại bỏ sạch vết bẩn.

7. Đánh bóng bề mặt bằng vải sợi nhỏ. 

Bước cuối cùng của công đoạn làm sạch chính là đánh óng vỏ máy, sử dụng vải sợi nhỏ và lau toàn bộ vỏ theo chuyển động tròn. Điều này sẽ loại bỏ độ ẩm cũng như bất kỳ vết bẩn nào có thể còn sót lại trên lớp vỏ máy.

Trên đây là quy trình vệ sinh một chiếc máy tính xách tay đúng chuẩn từ trong ra ngoài. Tuy có hơi phức tạp một chút, nhưng vì một chiếc laptop sáng bóng cho năm mới, chúng ta hãy cùng “xắn tay thay áo mới” cho em máy tính của mình nhé!

Tư liệu tham khảo: Wikihow