Machine learning và các ứng dụng thực tế
Đặc điểm quan trong nhất mà thế giới công nghệ 4.0 đang theo đuổi là trí tuệ nhân tạo (AI). Cùng với xu hướng phát triển công nghệ AI, các lĩnh vực như siêu máy tính, siêu trí tuệ nhân tạo đang là một ngành cực hot trong thế giới công nghệ hiện nay. Một khía cạnh quan trọng của trí tuệ nhân tạo là học máy (Machine learning).
Machine learning là gì?
Học máy (machine learning) là một phương pháp phân tích dữ liệu sẽ tự động hóa việc xây dựng các mô hình phân tích, Sử dụng các thuật toán lặp đi lặp lại để học từ các dữ liệu, máy học cho phép máy tính tìm thấy thông tin có giá trị mà không cần lập trình rõ ràng ở đâu.
Ngày nay, “machine learning” được ứng dụng như thế nào?
Bạn có bao giờ tự hỏi làm thế nào mà một nhà bán lẻ trực tuyến cung cấp các ưu đãi gần như tức thời cho các sản phẩm, dịch vụ khác mà bạn quan tâm? hoặc làm thế nào để người cho vay có thể cung cấp câu trả lời gần như là tức thời cho các yêu cầu vay của bạn? Nhiều hoạt động của chúng tôi được hỗ trợ bởi các thuật toán machine learning, bao gồm:
- Phát hiện hành vi gian lận
- Kết quả tìm kiếm trên các trang web
- Quảng cáo trên web hoặc thiết bị di động
- Phân tích cảm xúc dựa trên văn bản
- Chấm điểm tín dụng
- Dự đoán lỗi thiết bị
- Các mô hình định giá mới
- Phát hiện xâm nhập hệ thống mạng
- Nhận diện thông qua các mẫu và hình ảnh
- Lọc ra các email spam.
Những lĩnh vực nào đang sử dụng “Machine learning”?
Các dịch vụ tài chính
Các ngân hàng và doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực tài chính sử dụng “machine learning” với 2 mục đích chính: xác đinh những hiểu biết sâu sắc (insight) về dữ liệu và ngăn chặn gian lận. Insight sẽ biết về cơ hội đầu tư hoặc thông báo cho nhà đầu tư về thời gian giao dịch hợp lý. Khai thác dữ liệu giúp ngân hàng, doanh nghiệp tìm thấy những khách hàng có hồ sơ rủi ro cao hoặc sử dụng giám sat mạng để phát hiện các dấu hiệu lừa đảo.
Chính phủ
Các tổ chức chính quyền làm việc về an ninh công cộng hoặc tiện ích xã hội có rất nhiều nguồn dữ liệu có thể khai thác thông tin chi tiết. Ví dụ, khi phân tích dữ liệu cảm biến giúp chính phủ tăng hiệu quả dịch vụ, tối ưu và tiết kiệm chi phí công. Machine learning cũng hỗ trợ phát hiện gian lận và giảm thiểu khả năng bị đánh cắp thông tin cá nhân.
Chăm sóc sức khỏe
Machine learning là một xu hướng phát triển nhanh chóng trong ngành chăm sóc sức khỏe, nhờ sự ra đời của các thiết bị cầm tay, đeo được và cảm biến sử dụng dữ liệu để đánh giá sức khỏe của bệnh nhân, người sử dụng theo thời gian thực. Công nghệ Machine learning còn giúp các chuyên gia y tế xác định các tiên lượng và biểu hiện để nâng cao khả năng chuẩn đoán và điều trị bệnh.
Marketing và bán hàng
Dựa trên hành vi mua hàng của khách hàng trong quá khứ, các trang web sử dụng Machine learning để phân tích lịch sử mua hàng, từ đó đề xuất các mặt hàng mà khách hàng có thể quan tâm và yêu thích. Khả năng tiếp nhận dữ liệu, phân tích và sử dụng dữ liệu đó để cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm của khách hàng hoặc thực hiện các chiến dịch tiếp thị sản phẩm là tương lai của ngành bán lẻ.
Dầu khí
Tìm nguồn nguyên liệu mới, phân tích các mỏ dầu dưới lòng đất, dự báo các lỗi của cảm biến lọc dầu, sắp xếp đường vận chuyển sao cho hiệu quả và tiết kiệm chi phí. Có thể nói, số lượng công việc ứng dụng Machine learning là vô cùng lớn và vẫn đang tiếp tục mở rộng.
Vận tải
Phân tích dữ liệu để xác định các mô hình và xu hướng là trọng tâm của ngành vận tải vì nó phụ thuộc vào khả năng tận dụng hiệu quả các hình thức vận tải, các tuyến đường và dự đoán các vấn đề tiềm ẩn để giảm rủi ro , tăng lợi nhuận. Các chức năng phân tích dữ liệu và mô hình hóa dữ liệu của Machine learning rất quan trọng đối với các doanh nghiệp vận tải, vận tải công cộng và các hình thức vận tải khác.
