dài có thể rất lớn, một sự gián đoạn nhẹ cũng có thể dẫn đến sự áp dụng
sớm, ngay cả bởi những cái tên nổi tiếng.
Việc học có thể tốn rất nhiều dữ liệu và thời gian trước khi những sự dự
đoán của máy trở nên hoàn toàn chính xác. Việc máy dự đoán hoạt động tốt
ngay khi xuất kho là việc rất hiếm. Ai đó bán cho bạn một phần mềm được
hỗ trợ bởi AI có thể đã hết mình thực hiện công việc đào tạo. Nhưng khi
bạn muốn quản lý AI vì một mục đích quan trọng cho doanh nghiệp của
bạn, thực sự không có giải pháp tức thời nào cho bạn. Bạn sẽ không cần
một hướng dẫn sử dụng nhiều như một hướng dẫn đào tạo. Sự đào tạo này
sẽ cần tới một số cách thu thập dữ liệu và cải thiện AI.
5
Con đường học hỏi
“Học hỏi thông qua sử dụng” là một thuật ngữ mà chuyên gia lịch sử kinh
tế Nathan Rosenberg đặt ra để mô tả hiện tượng khi các công ty cải thiện
thiết kế sản phẩm của họ thông qua việc tương tác với người dùng.
6
Những
ứng dụng chính của ông liên quan với hiệu suất của máy bay, trong đó
nhiều thiết kế bảo thủ ban đầu đã nhường chỗ cho những thiết kế tốt hơn
với công suất lớn hơn và hiệu quả cao hơn khi các nhà sản xuất máy bay
sửa đổi thông qua việc tương tác. Các nhà sản xuất bắt đầu sớm có lợi thế
bởi vì họ học hỏi được nhiều hơn. Tất nhiên, những sự học hỏi như vậy
mang lại lợi thế chiến lược trong nhiều bối cảnh khác nhau. Chúng đặc biệt
quan trọng đối với máy dự đoán, mà trên thực tế là dựa vào máy tự học.
Cho đến nay, chúng tôi vẫn chưa dành nhiều thời gian phân biệt các loại
hình học tập cấu thành máy tự học. Chúng tôi tập trung chủ yếu vào việc
học có giám sát. Bạn sử dụng kỹ thuật này khi bạn đã có đủ dữ liệu về
những gì bạn đang cố gắng dự đoán; ví dụ, bạn có hàng triệu hình ảnh và
bạn đã biết rằng trong đó có chứa một con mèo hoặc một khối u; bạn huấn
luyện AI dựa trên kiến thức đó. Việc học có giám sát là một phần quan
trọng chúng tôi làm với tư cách giáo sư; chúng tôi trình bày những tài liệu
mới bằng cách cho các sinh viên thấy vấn đề và giải pháp.
