STARTUP KẾU TO !!! THUẬT NGỮ CÔNG NGHỆ

Bạn đang truy cập website KNVN.VN - cộng đồng Khởi Nghiệp Việt Nam lâu đời nhất VN

Hy vọng bài viết góp chút giá trị cho các bạn khởi nghiệp công nghệ 🤝

.2019 - “Phổ cập các thuật ngữ Công nghệ sexy”

Sharktank tập này, lại một lần nữa các Startup lại đem các thuật ngữ: big data, machine learning, AI, blockchain và smart contract ra chém

Tôi xin phép phổ cập lại một số nhầm lẫn thường gặp hy vọng trào lưu bớt bớt ảo 🤣

1. ⚠️Nhầm data từ 2-3 nguồn đã là Big Data. Trên lý thuyết, dựa vào 3 tiêu chí: khối lượng, sự đa dạng và yêu cầu tốc độ xử lý để xác định có lớn hay không. 👉 Để đơn giản (đặc biệt khi bạn không phải dân Công nghệ thông tin) thì nếu phần công nghệ của dự án không có chuyên gia big data riêng thì 99.99% dữ liệu của bạn không thể gọi là big. Dễ hiểu hén?

2. ⚠️Machine learning và Lập trình xử lý các trường hợp: 99% các bạn lập trình xử lý theo điều kiện cho trước nhưng tưởng vậy là đã áp dụng machine learning 👉🚫

Học máy là dạy cái máy tính toán suy luận theo model cho trước (đã xác định input và output). Vì input có quá nhiều trường hợp (vài triệu chẳng hạn), nên không thể lập trình hết được. Kinh điển là bài đoán tuổi. Dữ liệu input là cái mặt, output là tuổi. Để đoán gần đúng tuổi, phải có trước chừng 1 triệu cái mặt, rồi mỗi cái mặt đó mình dạy cho máy biết là mặt nào bao nhiêu tuổi. Tới cái 1 triệu lẻ 1, máy nó mới tự đoán được.

Thường thì các bạn nhầm lẫn là:

- Có nhiều dữ liệu thì phải có cái gì đó xử lý, mà đã gọi là big thì phải có machine mới xử lý được 👉🚫

- Có xử lý các trường hợp xảy ra là đã cần machine learning 👉🚫

Vậy, trước khi bạn nói bạn có áp dụng machine learning, thì bạn phải biết:

- Model bạn đang dùng là gì? (Tức là áp dụng machine learning giải quyết bài toán gì?)

- Bạn lấy Dữ liệu mẫu ở đâu để train cho model ở trên? (Thường làm B2B rất khó có nguồn dữ liệu đủ lớn để train)

👉Không trả lời được thì coi như không có Machine learning gì ráo.

3. ⚠️AI (trí tuệ nhân tạo) và machine learning là một: rất nhiều người vẫn nhầm lẫn 2 cái này là một.

Nếu xem AI là một tập hợp các kỹ thuật giúp máy có trí tuệ thì Machine learning là một kỹ thuật hiện đại hơn các kỹ thuật khác.

👉Nếu bạn đang muốn nói AI là machine learning thì quay lại mục #2 ở trên để đọc trước khi nói mình có biết về nó.

👉Nếu bạn nói AI của bạn không phải machine learning (NPL, robotics...) thì hẳn bạn đã hiểu nghề 💪

‼️Hiện tại, việc ứng dụng machine learning ở các ứng dụng lớn (của các hãng lớn) vẫn còn hết sức hạn chế và độ chính xác còn là vấn đề bỏ ngõ (Xem thêm bài viết #week34.2019 của tôi để biết rõ hơn).

4. ⚠️Blockchain và smart contract sẽ được ứng dụng trong dự án của bạn.

Trên wiki có ghi: Công nghệ blockchain tương đồng với cơ sở dữ liệu, chỉ khác ở việc tương tác với cơ sở dữ liệu. Để hiểu blockchain, cần nắm được năm định nghĩa sau: chuỗi khối (blockchain), cơ chế đồng thuận phân tán đồng đẳng (Distributed), tính toán tin cậy (trusted computing), hợp đồng thông minh (smart contracts) và bằng chứng công việc (proof of work). Mô hình tính toán này là nền tảng của việc tạo ra các ứng dụng phân tán.

Nhớ, áp dụng được blockchain trong ứng dụng của bạn là công trình lớn và phụ thuộc rất nhiều yếu tố mà bạn không thể kiểm soát, nó khác và phức tạp hơn rất nhiều việc tạo đồng tiền kỹ thuật số riêng để giao dịch.

Vì vậy trước khi chém gió về blockchain, cần tự train mình qua 2 bước:

- Bước 1 là hiểu 5 cái định nghĩa.

- Bước 2 là biết:

- Dùng blockchain để sử dụng/áp dụng yếu tố nào trong 5 yếu tố trên?

- Và Tại sao phải sử dụng nó chứ không dùng công nghệ “không phải blockchain”? 👉Câu hỏi này rất quan trọng, vì nhiều công nghệ vẫn đang đáp ứng tốt yêu cầu. Bạn không nên phải mua xăng cho xe đạp, cũng như không nên lắp bánh máy bay vào xe hơi để mong việc đó giúp nó chạy nhanh hơn.