Để giải quyết bài toán phân loại hình ảnh "Chó" hoặc "Mèo", ta cần áp dụng một quy trình học máy. Dưới đây là một ví dụ về quy trình đó: Thu thập dữ liệu. Cần thu thập một tập dữ liệu lớn gồm các hình ảnh của chó và mèo, được gán nhãn chính xác là "Chó" hoặc "Mèo". Dữ liệu cần đa dạng về góc chụp, độ sáng, giống chó mèo, v.v. để mô hình có thể học được các đặc trưng chung. Tiền xử lý dữ liệu. Các hình ảnh cần được tiền xử lý để chuẩn hóa kích thước, điều chỉnh độ sáng, loại bỏ nhiễu, và chuyển đổi sang định dạng phù hợp cho mô hình học máy. Ví dụ, có thể resize ảnh về cùng một kích thước, chuẩn hóa pixel về khoảng [0,1] Trích xuất đặc trưng. Từ các hình ảnh đã được tiền xử lý, cần trích xuất các đặc trưng quan trọng để phân biệt chó và mèo. Có thể sử dụng các phương pháp trích xuất đặc trưng như SIFT, SURF, HOG, hoặc sử dụng các mô hình mạng nơ-ron tích chập (CNN) để tự động học các đặc trưng. Huấn luyện mô hình. Sử dụng tập dữ liệu đã được chuẩn bị, huấn luyện một mô hình học máy để phân loại hình ảnh. Có thể sử dụng các thuật toán như Support Vector Machine (SVM), Random Forest, hoặc các mạng nơ-ron sâu (deep neural networks) như CNN. Quá trình huấn luyện bao gồm việc tối ưu hóa các tham số của mô hình để giảm thiểu sai số trên tập huấn luyện. Đánh giá mô hình. Sau khi huấn luyện, cần đánh giá hiệu suất của mô hình trên một tập dữ liệu kiểm thử độc lập. Các chỉ số đánh giá thường dùng bao gồm độ chính xác (accuracy), độ chính xác (precision), độ phủ (recall), và F1-score. Tối ưu hóa mô hình. Nếu hiệu suất của mô hình chưa đạt yêu cầu, cần tối ưu hóa các tham số, lựa chọn thuật toán khác, hoặc thu thập thêm dữ liệu để cải thiện hiệu suất.

Ngành học Mạng máy tính và truyền thông trang bị cho người quản trị mạng những kiến thức và kỹ năng chuyên sâu cần thiết để thực hiện công việc hiệu quả. Hiểu biết toàn diện về kiến trúc mạng: Chương trình đào tạo cung cấp kiến thức về các mô hình mạng, giao thức truyền thông, cấu trúc mạng LAN, WAN, Internet, v.v... Điều này giúp người quản trị mạng hiểu rõ cách thức hoạt động của mạng, từ đó dễ dàng phát hiện và khắc phục sự cố. Nắm vững các công nghệ mạng hiện đại: Ngành học này cập nhật liên tục các công nghệ mới như điện toán đám mây, mạng không dây, an ninh mạng, Internet vạn vật (IoT),... Việc nắm vững các công nghệ này giúp người quản trị mạng quản lý và bảo mật mạng hiệu quả hơn, đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của doanh nghiệp và tổ chức. Kỹ năng quản trị và bảo mật mạng: Sinh viên được đào tạo các kỹ năng quản trị hệ thống mạng, cấu hình thiết bị mạng, giám sát hiệu suất mạng, và đặc biệt là bảo mật mạng. Đây là những kỹ năng cốt lõi giúp người quản trị mạng đảm bảo hoạt động ổn định và an toàn của hệ thống mạng. Khả năng giải quyết vấn đề và tư duy logic: Quá trình học tập đòi hỏi người học phải có khả năng phân tích, giải quyết vấn đề và tư duy logic cao. Những kỹ năng này rất quan trọng trong việc xử lý các sự cố mạng phức tạp và đưa ra các giải pháp hiệu quả.

Dự án Khoa học dữ liệu về mức biến động giá cả một số mặt hàng nông sản qua từng năm có thể được chia thành các giai đoạn sau: 1 Khởi tạo dự án (Giai đoạn lên kế hoạch) Thu thập thông tin: Xác định rõ mục tiêu dự án (ví dụ: phân tích biến động giá gạo, cà phê, cao su trong 10 năm gần đây), phạm vi dữ liệu cần thu thập (nguồn dữ liệu, thời gian, địa điểm), các chỉ tiêu cần đánh giá (trung bình, độ lệch chuẩn, xu hướng...) Lập kế hoạch: Xây dựng kế hoạch dự án bao gồm các công việc cụ thể, thời gian thực hiện, phân công nhiệm vụ, ngân sách dự kiến. Xác định các nguồn lực cần thiết (phần mềm, máy tính, nhân lực) Xây dựng nhóm: Thành lập nhóm nghiên cứu bao gồm các thành viên có chuyên môn phù hợp (thu thập dữ liệu, xử lý dữ liệu, phân tích dữ liệu, báo cáo) 2 Thu thập và làm sạch dữ liệu (Giai đoạn thực hiện) Thu thập dữ liệu: Tìm kiếm và thu thập dữ liệu giá cả các mặt hàng nông sản từ các nguồn khác nhau (Tổng cục Thống kê, báo cáo của các tổ chức quốc tế, các trang web chuyên ngành...) Làm sạch dữ liệu: Kiểm tra, xử lý các lỗi trong dữ liệu như giá trị thiếu, giá trị sai lệch, dữ liệu trùng lặp. Sử dụng các kỹ thuật làm sạch dữ liệu để đảm bảo tính chính xác và nhất quán của dữ liệu. 3 Phân tích dữ liệu (Giai đoạn thực hiện) Xây dựng nhóm: Thành lập nhóm nghiên cứu bao gồm các thành viên có chuyên môn phù hợp (thu thập dữ liệu, xử lý dữ liệu, phân tích dữ liệu, báo cáo) Xử lý dữ liệu: Tiến hành xử lý dữ liệu, chuyển đổi dữ liệu sang định dạng phù hợp cho việc phân tích. Có thể sử dụng các kỹ thuật thống kê mô tả để tóm tắt dữ liệu. Phân tích mô hình: Áp dụng các mô hình thống kê hoặc học máy (ví dụ: hồi quy tuyến tính, ARIMA, mô hình dự báo chuỗi thời gian) để phân tích biến động giá cả, xác định các yếu tố ảnh hưởng đến giá cả. Truy xuất kết quả: Tạo ra các biểu đồ, bảng biểu để trực quan hóa kết quả phân tích. 4 Báo cáo và trình bày kết quả (Giai đoạn hoàn thành) Viết báo cáo: Tổng hợp kết quả phân tích, trình bày các phát hiện chính, đánh giá kết quả đạt được so với mục tiêu ban đầu. Trình bày kết quả: Trình bày kết quả nghiên cứu cho các bên liên quan (ví dụ: các nhà quản lý, nhà đầu tư, người tiêu dùng). Có thể sử dụng các phương tiện trình bày khác nhau (bài thuyết trình, báo cáo viết, infographic...) 5 Đánh giá dự án (Giai đoạn hoàn thành) Đánh giá hiệu quả: Đánh giá hiệu quả của dự án dựa trên các chỉ tiêu đã đề ra ban đầu. Rút kinh nghiệm: Rút ra bài học kinh nghiệm cho các dự án tương tự trong tương lai.