Xây dựng hệ thống cho machine learning và deep learning P2: Hoạt động và chi phí

Đăng lúc: Thứ năm - 06/10/2016 09:41 - Người đăng bài viết: SuperG
Xây dựng hệ thống cho machine learning và deep learning P2

Xây dựng hệ thống cho machine learning và deep learning P2

Trí tuệ nhân tạo ( artificial intelligence - AI) giờ xuất hiện ở khắp mọi nơi. Nó là thứ được sử dụng để trả lời email tự động trên Gmail, học cách lái xe cho chúng ta ngồi chơi, sắp xếp lại ảnh của những chuyến đi chơi thành từng album riêng biệt, thậm chí còn giúp quản lý ngôi nhà hay đi mua sắm nữa. P2 cùng tìm hiểu lại khái niệm này và bàn về chi phí.

Bạn có biết là trí tuệ nhân tạo không chỉ đơn giản là một thực thể mà nó còn được chia thành nhiều loại nhỏ hơn? Những hạn chế hiện tại của sản phẩm trí tuệ nhân tạo là gì? Và vì sao chúng ta không cần (hay chưa cần) phải lo lắng về việc trí tuệ nhân tạo bùng lên chiếm lấy thế giới?

Neural networkmachine learningdeep learning là gì?

Đây là những cụm từ mà bạn rất thường hay thấy trong những thông tin liên quan đến trí tuệ nhân tạo. Về cơ bản, bạn có thể nghĩ về những thứ này như các lớp cấu thành trí tuệ nhân tạo.

Neural network, tạm gọi là mạng lưới thần kinh nhân tạo, sẽ nằm dưới cùng. Đây là hệ thống các máy tính và thiết bị hệ thống điện toán nói chung được kết nối theo một cách nào đó để mô phỏng lại một phần cách hoạt động của các nơ-ron thần kinh trong não người. Những chiếc máy tính trong neural network có thể nằm gần nhau trong cùng một phòng hay cách xa nhau cả nghìn cây số, mỗi một chiếc máy tính trong đó có thể được xem như một đơn vị thần kinh, gọi là node.

Cập nhật: Neural network không nhất thiết phải dựa trên phần cứng, nó vẫn có thể là phần mềm và các giải thuật.

Khái niệm về neural network đã có từ những năm 1950 với sự ra đời của ngành nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo. Người ta nói rằng khi nằm riêng biệt, những node máy tính này chỉ chạy những gì được lập trình sẵn và chỉ có thể trả lời những câu hỏi đơn giản, hay nói cách là nó "không thông minh". Cũng giống như trong cơ thể người, một nơ-ron không chưa làm nên chuyện, nhưng khi kết nối chúng thành một mạng lưới dày đặt thì mọi chuyện sẽ khác đi rất nhiều. Khi các hệ thống máy tính được nối lại với nhau, chúng có thể giải quyết những vấn đề khó khăn hơn. Và quan trọng nhất, khi áp dụng đúng thuật toán, người ta có thể "dạy học" cho máy tính.

Lớp kế tiếp là machine learning. Từ này mình không biết nên dịch sang tiếng Việt như thế nào cho chính xác nên tạm thời cứ để nguyên tiếng Anh. Đây là một chương trình chạy trên neural network, nó sẽ làm nhiệm vụ huấn luyện máy tính để "học hỏi" một vấn đề gì đó, ví dụ như học hỏi từ hàng nhìn mẫu chữ viết tay của người dùng để đoán xem đó là kí tự gì, hoặc học từ hàng nghìn bức ảnh chụp bãi biển để tìm ra điểm chung và sau đó nhìn phát là biết ngay tấm này chụp biển chứ không phải chụp núi.

Deep learning nằm ở trên cùng, cũng không biết dịch ra tiếng Việt như thế nào. Đây là một nhánh đặc biệt của ngành khoa học machine learning. Deep learning trở nên phổ biến trong thập kỉ gần đây nhờ vào sự gia tăng nhanh chóng của lượng dữ liệu số mà loài người tạo ra, ngoài còn nhờ sức mạnh xử lý của máy tính gia tăng trong khi giá thành giảm xuống. Sẽ nói kĩ hơn về deep learning ở bên dưới.

Trí tuệ nhân tạo hoạt động ra sao?

Giả sử như bạn muốn một cái máy tính biết cách băng qua đường. Theo cách truyền thống, chúng ta sẽ lập trình cho nó cách nhìn trái, nhìn phải, cách đợi xe chạy qua hết, cách đi đúng vạch băng đường theo luật và nhiều thứ khác, sau đó để cho máy tự đi.

Còn với kĩ thuật trí tuệ nhân tạo, mà cụ thể là một chương trình machine learning, bạn sẽ cho máy tính xem 10.000 đoạn video về cách băng đường an toàn. Kế tiếp bạn lại cho nó xem thêm 10.000 đoạn video nữa nhưng lần này chiếu cảnh người ta bị xe tông khi băng đường ẩu. Lúc này bạn mới thả cho nó tự băng đường.



google_self_driving_car.0.gif ​

Phần khó nhất đó là bạn phải làm sao cho máy tính hiểu và tiếp thu được thông tin từ các video này, cũng giống như phần khó nhất khi đi dạy học là phải làm cho học sinh hiểu được bạn nói gì và ghi nhớ điều đó. Trong nhiều thập kỉ qua, người ta đã thủ nhiều phương pháp khác nhau để dạy cho máy tính học. Một trong những cách đã được xài đó là "reinforcement learning", tức là bạn sẽ "thưởng" cho máy tính khi nó làm đúng thứ bạn muốn rồi từ từ tối ưu để đạt kết quả tốt nhất. Người ta vẫn thường hay huấn luyện thú vật theo cách này. Một cách khác nữa là "chọn lọc tự nhiên", tức là nhiều cách giải quyết cùng một vấn đề sẽ được áp dụng cho chạy song song, cái này giải được nhanh và chính xác nhất sẽ thắng những cái còn lại.

Còn trong thời đại ngày nay, người ta xài một phương pháp gọi là deep learning. Deep learning sử dụng nhiều lớp trong một neural network để phân tích dữ liệu theo nhiều khía cạnh khác nhau. Ví dụ, nếu bạn đưa cho máy tính học một tấm ảnh theo kĩ thuật deep learning, mỗi lớp trong mạng lưới thần kinh nhân tạo này sẽ nhìn nhận vấn đề theo một cách riêng. Lớp dưới cùng sẽ chỉ đơn giản là vẽ ra một cái lưới 5x5 lên tám ảnh và đánh dấu "có" hoặc "không" khi có một đối tượng xuất hiện trong ô. Nếu "có", lớp bên trên sẽ bắt đầu nhìn vào từng ô này một cách kĩ càng hơn, nó phân tích xem đây có phải là điểm đầu của một đường thẳng không, hay đây là một cái góc nghiêng? Thật nhiều lớp như thế sẽ giúp phần mềm hiểu được những vấn đề phức tạp, tất cả đều dựa trên các bẻ nhỏ nó ra rồi "điều tra" từ từ. Cũng chính vì lý do này mà người ta gọi đây là "deep", tức là sâu và có nhiều lớp.



DeepFace.jpg
Kĩ thuật được Facebook áp dụng để nhận diện gương mặt, trong đó chia bức ảnh thành lớp khác nhau để học hỏi

Yann LeCun, trưởng bộ phận trí tuệ nhân tạo của Facebook, cho biết: "Khi bạn đi lên các lớp cao hơn thì những thứ được phát hiện sẽ càng lúc càng rộng hơn. Càng lúc càng có nhiều khía cạnh hơn được phân tích. Và khi bạn leo lên đến lớp cao nhất, bạn sẽ có những công cụ để cho bạn biết bức hình đó đang chụp người hay một chút chó hay một chiếc máy bay".

Nãy giờ chúng ta chỉ mới nói đến chuyện nhận biết, giờ thì đến lúc dạy cho máy tính biết thứ mà nó vừa nhận ra là gì. Một hệ thống neural network lại được sử dụng, nhưng lần này nó sẽ xem xét nhiều đặc điểm của một con mèo. Rất nhiều bức hình chụp mèo cũng sẽ được đưa cho hệ thống xem kèm theo lời dặn: đây là ảnh con mèo đó nha. Rồi người ta lại cho máy xem thêm một loạt ảnh khác nữa chụp chó, heo, gấu, vịt và dặn: đây không phải là con mèo. Thông qua hàng loạt dữ liệu như vậy, phần mềm sẽ biết được những con mèo thường có điểm chung gì, móng, lông, tay chân, đầu, đuôi của chúng ra sao thì mới được gọi là mèo...

Theo thời gian, máy sẽ ghi nhớ những dữ liệu này và sắp xếp theo thứ tự quan trọng. Ví dụ, móng vuốt không chỉ mèo mới có, nhưng nếu móng đi chung với bàn chân to và ria mép thì đây đích thị là con mèo. Các mối liên hệ như thế này cũng sẽ được cung cấp theo thời gian trong quá trình phần mềm machine learning học hỏi các ảnh. Quy trình này diễn ra trong thời gian dài và lặp đi lặp lại nhiều lần. Cứ lần sau nó sẽ tốt hơn lần trước vì được góp ý từ con người hoặc thậm chí là từ những hệ thống trí tuệ nhân tạo khác.

Bạn có thể thấy rằng chỉ để nhận biết được một con mèo thôi đã phức tạp quá chừng, trong khi các hệ thống machine learning của Facebook, Google hay Microsoft phải nhận biết nhiều thứ khác nữa trong đời sống. Thế nên, việc Microsoft tự hào khi phát hành một ứng dụng có khả năng nhận biết các giống chó khó nhanh nghe có vẻ đơn giản nhưng phía sau nó là cả một mạng lưới thần kinh nhân tạo phức tạp và đã bắt đầu chạy học hỏi trong thời gian rất dài rồi.



dogknight_3346130k.0.jpg
Hình ảnh được tạo ra từ dự án trí tuệ nhân tạo Google Drea

Đây có phải là thứ mà Google, Facebook và nhiều công ty khác đang sử dụng?

Câu trả lời chung sẽ là "Đúng rồi".

Deep learning hiện tại đang được xài cho nhiều tác vụ khác nhau. Các công ty công nghệ lớn thường lập riêng một bộ phận trí tuệ nhân tạo. Google, Facebook còn mở những hệ thống phần mềm machine learning của mình ra cho mọi người sử dụng. Google hồi tháng trước cũng mới mở một khóa học kéo dài 3 tháng vè machine learning và deep learning.

Một vài ví dụ về machine learning đó là công cụ Google Photos. Nó có khả năng nhận biết và phân loại hình ảnh mà bạn chụp theo từng chủ đề khác nhau, thậm chí là theo từng khuôn mặt khác nhau một cách tự động. Hay Facebook M, một trợ lý ảo cá nhân nửa người nửa máy có thể giúp bạn đặt một số món hàng mà bạn muốn. Microsoft với Cortana, Google với Google Now và Apple với Siri đều là những ví dụ rất thực của trí tuệ nhân tạo.

Đây cũng là lý do vì sao mà trong thời gian gần đây chúng ta bắt đầu nghe nói nhiều về machine learning, deep learning và trí tuệ nhân tạo. Đó là vì các hãng tiêu dùng lớn đã bắt đầu nhảy vào cuộc chơi và đưa ra những sản phẩm thực tế mà người ta có thể cầm nắm và trải nghiệm. Trước đó, deep learning và machine learning chỉ nằm trong các phòng thí nghiệm ở những viện nghiên cứu và trường đại học mà thôi.

Hạn chế của trí tuệ nhân tạo hiện nay

Deep learning đang được sử dụng cho những thứ như nhận dạng giọng nói và nhận dạng hình ảnh, những thứ có nhiều tiềm năng thương mại hóa. Nhưng song song đó, nó cũng còn nhiều hạn chế.

Đầu tiên, deep learning cần một lượng dữ liệu đầu vào khổng lồ để máy tính có thể học hỏi. Quy trình này mất nhiều thời gian, nhiều sức mạnh xử lý mà chỉ có các server cỡ lớn mới làm được. Nếu không có đủ dữ liệu đầu vào, hay có đủ dữ liệu nhưng không đủ sức mạnh để xử lý, thì mọi thứ không thể diễn ra đúng như ý định, kết quả do máy học sẽ không chính xác.

Thứ hai, deep learning vẫn chưa thể nhận biết được những thứ phức tạp, ví dụ như các mối liên hệ thông thường. Chúng cũng sẽ gặp khó khăn khi cần nhận biết những thứ tương tự nhau. Lý do là vì hiện chưa có kĩ thuật nào đủ tốt để trí tuệ nhân tạo có thể rút ra những kết luận đó một cách logic. Bên cạnh đó, vẫn còn nhiều thách thức trong việc tích hợp kiến thức trừu tượng vào các hệ thống machine learning, ví dụ như thông tin về vật đó là gì, nó dùng để làm gì, người ta hay xài nó làm sao... Nói cách khác, machine learning chưa có được những kiến thức thông thường như con người.

Một ví dụ rất cụ thể cho các bạn dễ hiểu: trong một dự án của Google, một mạng lưới thần kinh được sử dụng để tạo ra bức ảnh của một quả tạ mà người ta hay cầm tập trong phòng gym. Kết quả đưa ra khá ấn tượng: hai vòng tròn màu xám được kết nối bằng một cái ống ngang. Nhưng ở giữa cái ống này còn có cánh tay của con người, và đây không phải là thứ nằm trong "đề bài". Lý do thì khá là dễ đoán: hệ thống được dạy về quả tạ bằng những tấm hình chụp người ta đang cử tạ, vậy nên dính tay người vào là chuyện hiển nhiên. Hệ thống có thể biết được quả tạ ra sao, nhưng nó không biết là quả tạo sẽ không bao giờ có cánh tay cả.



dumbbells.0.png ​

Với một số bức hình đơn giản hơn nhưng mahcine vẫn nhầm lẫn. Thử nghiệm của một nhóm nhà nghiên cứu cho thấy rằng khi họ đưa máy tính xem một loạt ảnh chỉ có các pixel ngẫu nhiên nhưng máy lại chắc chắn đây 95% là một cái... xe tải, hay là một con sao biển...

Đó chưa phải là tất cả. Theo lời của nhà khoa học máy tính Hector Levesque, những công cụ trí tuệ nhân tạo hiện nay sử dụng nhiều "mánh" để xóa đi những lỗ hổng thật sự trong kiến thức của chúng. Các trợ lý ảo như Siri hay Cortana thường làm cho bạn có cảm giác bạn đang nói chuyện với người thật vì chúng sử dụng các câu nói đùa, câu trích dẫn, các biểu hiện cảm xúc và nhiều thứ khác, cốt chỉ để bạn phân tâm.

Bạn hãy thử hỏi những thứ cần đến suy nghĩ thông thường, ví dụ như "con cá xấu có lái xe được không" hay "một cầu thủ đá banh có được phép gắn cánh để bay hay không". Các câu hỏi dạng này quá phức tạp với những hệ thống trí tuệ nhân tạo hiện nay nên thường sẽ không có kết quả nào được trả về cho bạn, nếu có cũng là những thứ không liên quan hay chỉ đơn giản là search câu nói của bạn trên Internet.

Mùa đông AI

Ngành khoa học trí tuệ nhân tạo là một ngành dễ lên nhưng cũng dễ xuống. Năm 1958, tờ New York Times từng nói về một chiếc máy có khả năng phân biệt bên trái và bên phải như là một dạng mầm sống của robot thông minh. Nhưng đến nay, chúng ta vẫn chưa thể tạo ra được một con robot nào có trí thông minh đến vậy. Và khi những lời hứa hẹn đó không được thực hiện, người ta dùng từ "mùa đông AI". Đó là giai đoạn mà lượng tiền đầu tư cho AI giảm mạnh, ít còn ai nhắc về nó, và người ta cũng tỏ ra hoài nghi về những kết quả có thể đạt được. Tính đến nay đã có khoảng 6 "mùa đông AI" nhỏ và 2 mùa lớn từng xuất hiện, vào cuối những năm 70 và đầu các năm 90.

Trí tuệ nhân tạo có tri giác?

Nhiều người đang làm việc trong ngành trí tuệ nhân tạo cho rằng chúng ta sẽ rất khó để tạo ra một trí tuệ nhân tạo có tri giác. "Có rất ít bằng chứng ở thời điểm hiện tại cho thấy hi vọng về việc tạo ra một trí tuệ nhân tạo có tính linh hoạt cao và làm được những thứ mà chúng không được tạo ra để thực hiện", theo lời giáo sư Andrei Barbu từ đại học MIT. Ông nhấn mạnh việc nghiên cứu trí tuệ nhân tạo hiện nay chỉ tạo ra được những hệ thống được tối ưu để giải quyết một vấn đề cụ thể mà thôi.

Cũng đã có một số công trình nghiên cứu về việc cho máy tính học nhưng không cần sự giám sát, tức là cứ đưa dữ liệu cho máy học mà không dán nhãn đúng sai hay giải thích gì cả. Tuy nhiên, Andrei Barbu nhận xét những dự án như thế này vẫn chưa có tiến triển nào và vẫn còn rất xa xời để đến được ngày có kết quả. Một ví dụ đã từng xuất hiện đó là một hệ thống neural network của Google đã từng lấy ngẫu nhiên ảnh thumbnail của 10 triệu video trên YouTube để tự dạy mình con mèo trông giống như thế nào. Thế nhưng, Google nói đây chỉ là một thử nghiệm và không nói gì về độ chính xác của nó cả.

Nói cách khác, chúng ta vẫn chưa biết cách làm cho máy tính tự học mà không cần giám sát. Đó là rào cản lớn nhất. Tức là vẫn còn rất xa mới tới cái ngày mà robot có tri giác và đánh trả lại con người :D



Như Elon Musk đã nói, công ty ông có tạo ra một trí tuệ nhân tạo cho tính năng tự lái xe trên những chiếc Tesla. Nhưng ông chưa bao giờ nói rằng nó sẽ biết hết mọi thứ. Đây chỉ đơn giản là một mạng lưới giúp các xe học hỏi lẫn nhau. Khi một chiếc này học được điều gì thì những chiếc khác cũng biết điều tương tự. Kết quả cuối cùng không phải là những chiếc xe có thể làm mọi thứ trên đời, nó chỉ để giải quyết một vấn đề rất cụ thể mà thôi.

 

Tại sao phải sử dụng  và chi phí thế nào?

Dưới thuật ngữ thông dụng như “big data”, “machine learning”, “deep learning” and “data science”. Làm thế nào để biết những công cụ này thực sự hữu ích cho các hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp và chi phí tiêu tốn sẽ là bao nhiêu?

Bạn có biết mục đích của bạn thuộc nhóm nào ko?

Machine learning là gì: một số lượng dữ liệu sẽ được đưa tới một thuật toán học, lần lượt sẽ được đào tạo thành một model. Model này là một phần mềm nhỏ có chứa quy tắc và các mẫu lấy từ số liệu thống kê, và có khả năng khái quát và nhanh chóng trả lời các câu hỏi về các dữ liệu.

 

 Việc phát triển một mô hình machine learning cũng có nhiều bước và mỗi bước đều có sự thay đổi về ngân sách. Sẽ có 1 vài điểm/bước tương đồng so với việc phát triển 1 phần mềm công nghệ thông thường. Có chăng, machine learning – trí thông minh nhân tạo chỉ là một nhánh cực kỳ hiện đại của việc phát triển phần mềm. Như trong phần mềm thông thường, các giải pháp đóng gói sẵn tốn ít chi phí nhưng không phù hợp với nhu cầu cụ thể, trong khi ngược lại xây dựng hệ thống ML đưa đến các giải pháp có khả năng thiên biến vạn hóa hơn.

Các bước phát triển hệ thống Machine learning:

1/ requirements

2/ data
3/ model
4/ production

1 – Requirements – Yêu cầu

Giai đoạn requirements là giai đoạn tìm hiểu về những gì bạn đang cần. 1 ý tưởng, mục tiêu rõ ràng sẽ tiết kiệm được kha khá chi phí trong khi 1 mục đích quá rộng rãi sẽ làm chi phí tăng đột biến. 1 số ví dụ trong giai đoạn này bao gồm:

  1. Phân loại review của khách hàng là tích cực hay tiêu cực (xử lý ngôn ngữ tự nhiên)
  2. Phát hiện sự hiện diện của một con mèo trong hình ảnh (phân tích hình ảnh)
  3. Giới thiệu cuốn sách trong một cửa hàng (recomendation system)

Con mèo của youtube, hệ thống hiểu được thế nào là con mèo, sau khi cho thuật toán xem hàng ngàn video.

Bạn càng đi vào chi tiết trong giai đoạn này thì càng giúp cho những người tư vấn định giá một cách chính xác trong công việc. Chi phí cho bước này có thể thay đổi từ 0 đến dưới $5000, nếu bạn biết chính xác những gì bạn muốn và đã lên hết tài liệu về nó. Tuy nhiên đối với những mô hình cực kỳ phức tạp thì chi phí có thể bị đội lên tới hàng chục ngàn.

Trong mọi trường hợp bước này là quan trọng nhất. Càng dành thêm thời gian dành riêng cho giao tiếp và hiểu biết lẫn nhau giữa các bộ phận, càng có nhiều cơ hội dự án sẽ thành công hơn. Một số trường hợp dữ liệu là tối mật (Confidential), thì bước người tư vấn thường xem xét kỹ dữ liệu của khách hàng trước khi đưa ra quyết định. Giá cả ở những dữ liệu tối mật thường cao hơn so với dữ liệu thường từ 10% cho đến 20% cho công tác bảo mật.

1 bước nhỏ nằm giữa Requirement và Data là bước hardware. Nếu khách hàng cần xử lý những bài toán phức tạp, việc thiết kế 1 hệ thống chuyên dụng là 1 việc cần thiết.

2 – Data – Số liệu

Bạn có thể xem dữ liệu là “kinh nghiệm” cho model (mô hình). Nếu chúng ta có thể train các model với rất nhiều “kinh nghiệm” có chất lượng tốt, nó sẽ học những phương án tốt hơn để phục vụ mục đích. Đối với các trường hợp trong đó dữ liệu không đủ hoặc quá lộn xộn nó cần một bước chuẩn bị dữ liệu, hoặc là thu thập thêm dữ liệu, hoặc là mua từ 1 bên thứ 3, hoặc là sử dụng dữ liệu opensource. Trong trường hợp bất kỳ dữ liệu phải được hoàn thiện sạch sẽ và có cấu trúc tốt.

Đối với những doanh nghiệp không có nhu cầu ứng dụng công nghệ ML vào hoạt động, nhưng cũng cần phải thực hiện qua bước này để chuẩn bị/sắp xếp dữ liệu của bạn lại cho những hoạt động trog tương lai.

Chi phí cho quá trình này biến đổi từ 0, nếu như dữ liệu của bạn đã dc mô hình hóa hoàn chỉnh, nếu không có thể lên đến vài trăm USD. Với bigdata thì chi phí có thể đội lên đến vài nghìn USD.

3 – Model – Mô hình

Mặc dù được giới truyền thông nhắc đến khá nhiều, những người làm về deep learning đều biết rất rõ sự tốn kém chi phí cho nó nhiều như thế nào. Áp dụng những kỹ thuật mới thì khá là thú vị nhưng cái khách hàng cần đó là giải quyết vấn đề của họ với chi phí tối giản/hợp lý nhất. Nếu không cần thiết, thuật toán cũ đủ dùng đề giải quyết vì nó đã được thử nghiệm hàng trăm lần.

Mục đích của bước này để thống nhất về số liệu chính xác để đánh giá các mô hình 1 cách khách quan. Mất nhiều ngày làm việc để lựa chọn các thuật toán, train model, kiểm tra nó và lập lại. Chi phí có thể gia tăng từ $1000. Đây là phần cốt lõi của quá trình và không hề dễ dàng để khái quát về chi phí và tính hiệu quả.

4 – Production – Vận hành

Một khi các thuật toán được thử nghiệm sẳn sàng để hoạt động, có hai công việc chính trong bước vận hành:

Tích hợp với các thiết lập hiện có. Hãy xem hệ thống machine learning vừa tạo ra như 1 addon của hệ thống đang vận hành sẵn (Oracle, webgate, CMS, app&hellipWink Ví dụ như tích hợp hệ thống nhận diện khuôn mặt vào app kết bạn…

Tự động cập nhật các mô hình. Mô hình tự động cập nhật theo thời gian khi mà lượng data mới  liên tục được thêm vào.

Nếu dữ liệu tối quan trọng, hoặc quá trình vận hành không được dừng lại, bạn nên cân nhắc 1 hệ thống back up dữ liệu hay 1 hệ thống vận hành song hành.

Tất cả những điểm trên đều không bắt buộc phải có trong quá trình vận hành. Chi phí có thể bắt đầu từ 0 cho đến vài trăm USD. Tuy nhiên tất cả đều phải được làm rõ ngay bước requirement, hệ thống có phải tích hợp với hệ thống hiện tại hoặc thời gian cập nhật model.

Kết luận

Như vậy, chi phí cho ML là bao nhiêu? Giữa 1 ngàn và vài ngàn USD. Những đại ý nêu trên là những yếu tố thông dụng trong việc xây dựng hệ thống ML.

Đối với dịch vụ đám mây thì chi phí cho 1 hệ thống ML có thể thấp hơn nhiều, đa dạng cách chi trả hơn ví dụ như: Chi phí theo tháng, chi phí theo công việc etc… Tuy nhiên đánh đổi cho chi phí thấp là sự bó hẹp trong thuật toán của doanh nghiệp cung cấp đám mây. Hiện nay đang có rất rất nhiều những doanh nghiệp đang hoạt động trong lỉnh vực cung cấp nền tảng ML

Thị trường về dữ liệu và các thuật toán còn quá mới mẻ. Nó mang lại nhiều lợi nhuận cho cả những người hiểu được giá trị của việc mua trí tuệ nhân tạo và những người quản lý để cung cấp các giải pháp cho họ với giá cả phải chăng.

Tổng hợp

Đánh giá bài viết
Tổng số điểm của bài viết là: 5 trong 1 đánh giá
Click để đánh giá bài viết
 

Hướng dẫn sử dụng Website

Hướng dẫn quý khách hàng cách tham khảo và sử dụng thông tin trên Website chúng tôi, với mục tiêu giúp quý khách hàng nhanh chóng hình dung về sản phẩm và dịch vụ mới của chúng tôi, kính mong được hợp tác cùng quý khách! ...

Thăm dò ý kiến

Bạn có muốn sở hữu một Robot trong nhà không?

Cần một Robot để dọn dẹp

Cần một Robot trông nhà

Cần một Robot để giải trí

Bạn cần một Robot theo cách khác

Bạn đã có rồi

Bạn không cần

Liên kết