Nhờ chuyến đi này mà bà Hòe gặp được đối tác quan trọng là một công ty sơn của Mỹ, sau đó hai bên hợp tác nghiên cứu sơn và vật liệu chống thấm cho vùng nhiệt đới. Nhờ kinh nghiệm hợp tác này, bà Hòe ra quyết định thành lập công ty sản xuất sơn. Không chỉ kinh doanh thị trường nội địa, Kova còn lấn sân sang các nước khác trong khu vực.

“Nước thứ 3 sơn Kova đặt chân đến là Singapore, một thị trường đòi hỏi rất cao về chất lượng. Các đối tác tại đây chỉ nghĩ rằng Việt Nam xuất khẩu tre nứa, hạt điều, không thể xuất khẩu sản phẩm khoa học. Tuy nhiên sau bao cố gắng tôi đã thành công tại thị trường này”, nhà nữ khoa học xấp xỉ 70 tuổi kể ngắt quãng, vì bà vừa đi công tác xa về.

Sau thành công tại Singapore, công ty của bà Hòe tiến sang Malaysia. Tại Malaysia hiện Kova có nhà máy với mấy trăm công nhân đang hoạt động sản xuất.

Tìm hiểu sâu hơn về deep learning

Để hiểu rõ hơn về vấn đề này, hãy tưởng tượng bạn dạy cùng lúc một em bé và một máy tính cách nhận biết loài mèo trong các bức ảnh.

Với machine learning truyền thống, máy tính cần được dạy về những đặc điểm nhận dạng của mèo - chẳng hạn ria, móng vuốt hay đuôi mèo - để bắt đầu tìm kiếm trong những bức hình trước khi đưa ra dự đoán dựa trên những đặc điểm nhận dạng được học. Nếu một bức hình không tuân theo những quy tắc được dạy, máy tính sẽ không thích nghi được: Chẳng hạn, nếu đuôi của chú mèo nằm ngoài khung hình, máy tính có thể sẽ không nhận ra nổi con vật.

Trái lại, một em bé không cần những dạng chỉ dẫn như vậy. Sau khi được cho xem đủ hình ảnh, em bé sẽ xây dựng lên trong đầu một bộ khung nhận thức để phân biệt đâu là mèo và đâu không phải mèo. Tương tự, bằng cách thu nhận các dữ liệu đầu vào mà không cần chỉ dẫn và tự mình xác định, cùng lúc xem xét các giá trị điểm ảnh, deep learning có thể lọc ra những bức ảnh chứa hình mèo trong một xấp ảnh. Nếu được đầu tư đủ thời gian và dữ liệu nền, các mô hình deep learning có thể hiểu được gần như bất kỳ bộ dữ liệu phi cấu trúc nào.

Giờ đây, với khoảng 2,5 tỷ tỷ bytes dung lượng thông tin được tạo ra mỗi ngày - một phần lớn trong số đó có thể truy cập công khai qua Google và YouTube - cùng với những tiến bộ vượt bậc của công nghệ điện toán đám mây, deep learning không chỉ "đáng giá” nữa, mà trở thành một lựa chọn không thể thiếu, một lựa chọn sinh lời.

3 cách tận dụng deep learning để kinh doanh hiệu quả