Trong nền kinh tế tri thức, tài sản vô hình – đặc biệt là nhãn hiệu – ngày càng trở thành yếu tố cốt lõi tạo nên lợi thế cạnh tranh bền vững. Tuy nhiên, việc khai thác dữ liệu nhãn hiệu tại Việt Nam trong thời gian dài vẫn gặp nhiều hạn chế do phân tán, khó tiếp cận và thiếu công cụ phân tích hiệu quả. Sự ra đời của VietnamTrademark.net đã góp phần lấp đầy khoảng trống này, cung cấp một nền tảng dữ liệu chuyên sâu phục vụ đa mục tiêu: từ học thuật, nghiên cứu thị trường cho đến hoạch định chiến lược thương hiệu và quản trị rủi ro pháp lý.

Cuốn sách truy cập mở này có cái nhìn sáng tạo và phê phán về cách thức dữ liệu số và thuật toán đang thay đổi bộ mặt của giáo dục đại học theo nhiều cách, khám phá vai trò của dữ liệu lớn và cách thức các hệ thống chất lượng trong nghiên cứu có thể chuyển đổi thành các chế độ giám sát và kỷ luật thuật toán.

Không giống như các phương pháp học máy và học truyền thống, các kỹ thuật học sâu mô phỏng mạng lưới nơ-ron của não bộ con người ở quy mô nhỏ hơn, cho phép chúng xử lý và phân tích một lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc.

Dữ liệu thường được cho là đưa chúng ta đến gần hơn với tính khách quan, nhưng những con đường tường thuật mà các thuật toán này chỉ định dường như thường xuyên lặp lại những thành kiến về việc một cá nhân là ai và có thể trở thành ai.

Phân tích này đạt được thông qua nhiều nghiên cứu điển hình, phát triển các phương pháp luận mới trong các lĩnh vực như khai thác dữ liệu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, và tạo ra các tập dữ liệu lấy sự kiện làm trung tâm mới được tổng hợp trong Biểu đồ tri thức sự kiện mở (OEKG), một biểu đồ tri thức lấy sự kiện làm trung tâm đa ngôn ngữ chứa hơn 1 triệu sự kiện bằng 15 ngôn ngữ.

Nghiên cứu về thị giác máy tính đã tăng trưởng theo cấp số nhân trong hai thập kỷ qua nhờ sự ra đời của các máy ảnh giá rẻ và bộ xử lý nhanh. Các chương sau dành riêng cho nhận dạng mẫu và đề cập đến nhiều chủ đề đa dạng, từ phân tích hình ảnh sinh học, cảm biến từ xa, nhận dạng văn bản, thiết kế bộ lọc nâng cao để phân tích dữ liệu, v.v.

Sự tiến bộ của công nghệ khai thác dữ liệu và sự phổ biến rộng rãi của công chúng đặt ra nhu cầu về một văn bản toàn diện về chủ đề này. Bộ sách Khai thác Dữ liệu đáp ứng nhu cầu này bằng cách trình bày chi tiết các thuật toán khai thác mới và nhiều ứng dụng hữu ích.

Cuốn sách này chứng minh rằng nếu không hiểu những điều kiện khả thi này thì không thể can thiệp hoặc định hình chính trị dữ liệu. Dành cho các học giả và sinh viên sau đại học quan tâm đến các khía cạnh chính trị của dữ liệu, tập sách này cũng sẽ được các chuyên gia trong các lĩnh vực nghiên cứu internet, nghiên cứu quốc tế, Dữ liệu lớn, khoa học xã hội kỹ thuật số và nhân văn quan tâm

Cuốn sách nhấn mạnh việc tích hợp PCA với các thuật toán và phương pháp luận khác, làm nổi bật những cải tiến đạt được thông qua các phương pháp kết hợp. Hơn nữa, cuốn sách còn làm rõ các phiên bản hoặc lần lặp lại cập nhật của PCA, mô tả chi tiết và ứng dụng thực tế của chúng.

Cuốn sách này đề cập đến ba lĩnh vực chính của những tiến bộ trong AI: học máy và khai thác dữ liệu, thị giác máy tính, và hệ thống đa tác tử. Sự sẵn có ngày càng tăng của các tập dữ liệu khổng lồ và tài nguyên điện toán mạnh mẽ đã cho phép phát triển các thuật toán và mô hình phức tạp hơn để giải quyết các thách thức trong thế giới thực.