MACHINE LEARNING VÀ ỨNG DỤNG THỰC TẾ

12-01-2019 13:16

Đặc điểm quan trọng nhất của thời kỳ công nghệ 4.0 ngày nay mà thế giới đang theo đuổi là trí tuệ nhân tạo. Cùng với xu hướng phát triển công nghệ này mà các lĩnh vực về siêu máy tính, trí tuệ nhân tạo đang là một ngành cực kỳ hot trong giới công nghệ. Cùng ITPlus Academy tìm hiểu khía cạnh cực kỳ quan trọng của trí tuệ nhân tạo: machine learning.

Machine learning là gì?

Machine learning là một phương pháp phân tích dữ liệu mà sẽ tự động hóa việc xây dựng mô hình phân tích. Sử dụng các thuật toán lặp để học từ dữ liệu, machine learning cho phép máy tính tìm thấy những thông tin giá trị ẩn sâu mà không được lập trình một cách rõ ràng nơi để tìm.

Khía cạnh lặp lại của machine learning là quan trọng bởi vì khi các mô hình này được tiếp xúc với dữ liệu mới thì chúng có thể thích ứng một cách độc lập. Chúng học từ các tính toán trước đó để tạo ra những quyết định cũng như kết quả lặp lại và đáng tin cậy. Đó là một ngành khoa học không mới - nhưng hiện nay đang dành được nhiều mối quan tâm để phát triển bùng nổ.

Nhờ vào các công nghệ điện toán mới, machine learning hiện nay không còn giống như machine learning trong quá khứ. Trong khi rất nhiều các thuật toán machine learning vẫn còn được sử dụng hiệu quả trong một thời gian dài, khả năng tự động áp dụng các tính toán toán học phức tạp trên dữ liệu lớn - ngày càng lớn hơn và nhanh hơn - là một sự phát triển gần đây. Dưới đây là một vài ví dụ được công bố công khai rộng rãi về các ứng dụng của machine learning mà bạn có thể đã quen thuộc:

  • Những thông tin thổi phồng về xe hơi tự lái của Google? Bản chất là machine learning.
  • Những phần giới thiệu trực tuyến (recommendation) của Amazon và Netflix? Đó là các ứng dụng của machine learning trong cuộc sống hàng ngày.
  • Biết những khách hàng nào đang nói về bạn trên mạng xã hội Twitter? Machine learning kết hợp với việc tạo ra quy tắc ngôn ngữ.
  • Phát hiện gian lận? Một trong những ứng dụng rất quan trọng trong thế giới của chúng ta ngày nay.

Machine learning được sử dụng hiện nay như thế nào?

Đã bao giờ bạn tự hỏi làm thế nào mà một trang bán lẻ trực tuyến cung cấp lời mời chào gần như tức thời cho các sản phẩm khác có thể bạn quan tâm? Hoặc làm thế nào người cho vay có thể cung cấp gần như tức thời câu trả lời cho các yêu cầu vay tiền của bạn? Nhiều hoạt động hàng ngày của chúng ta được trợ giúp bởi các thuật toán machine learning, bao gồm:

  • Phát hiện gian lận.
  • Các kết quả tìm kiếm trên web.
  • Quảng cáo theo thời gian thực trên các trang web và các thiết bị di động.
  • Phân tích tình cảm dựa trên văn bản.
  • Điểm số tín dụng và lời mời chào tiếp theo tốt nhất.
  • Dự đoán những hư hỏng của thiết bị.
  • Những mô hình định giá mới.
  • Phát hiện xâm nhập mạng.
  • Nhận dạng qua pattern (mẫu) và hình ảnh.
  • Lọc bỏ các email spam.  

Những lĩnh vực đang áp dụng Machine learning?

Các dịch vụ tài chính

Ngân hàng và những doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực tài chính sử dụng công nghệ Machine Learning với 2 mục đích chính: xác định insights trong dữ liệu và ngăn chặn lừa đảo. Insights sẽ biết được các cơ hội đầu tư hoặc thông báo đến nhà đầu tư thời điểm giao dịch hợp lý. Data mining cũng có thể tìm được những khách hàng đang có hồ sơ rủi ro cao hoặc sử dụng giám sát mạng để chỉ rõ những tín hiệu lừa đảo.

Chính phủ

Các tổ chức chính phủ hoạt động về an ninh cộng đồng hoặc tiện ích xã hội sở hữu rất nhiều nguồn dữ liệu có thể khai thác insights. Ví dụ, khi phân tích dữ liệu cảm biến, chính phủ sẽ tăng mức độ hiệu quả của dịch vụ và tiết kiệm chi phí. Machine learning còn hỗ trợ phát hiện gian lận và giảm thiểu khả năng trộm cắp danh tính.

Chăm sóc sức khỏe

Machine learning là 1 xu hướng phát triển nhanh chóng trong ngành chăm sóc sức khỏe, nhờ vào sự ra đời của các thiết bị và máy cảm ứng đeo được sử dụng dữ liệu để đánh giá tình hình sức khỏe của bệnh nhân trong thời gian thực (real-time). Công nghệ Machine Learning còn giúp các chuyên gia y tế xác định những xu hướng hoặc tín hiệu để cải thiện khả năng điều trị, chẩn đoán bệnh.

Marketing và sales

Dựa trên hành vi mua hàng trước đây, các trang web sử dụng Machine Learning phân tích lịch sử mua hàng, từ đó giới thiệu những vật dụng mà bạn có thể sẽ quan tâm và yêu thích. Khả năng tiếp nhận dữ liệu, phân tích và sử dụng những dữ liệu đó để cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm (hoặc thực hiện chiến dịch Marketing) chính là tương tai của ngành bán lẻ.

Dầu khí

Tìm kiếm những nguồn nguyên liệu mới. Phân tích các mỏ dầu dưới đất. Dự đoán tình trạng thất bại của bộ cảm biến lọc dầu. Sắp xếp các kênh phân phối để đạt hiệu quả và tiết kiệm chi phí. Có thể nói, số lượng các trường hợp sử dụng Machine Learning trong ngành công nghiệp này cực kì lớn và vẫn ngày càng mở rộng.

Vận tải

Phân tích dữ liệu để xác định patterns & các xu hướng là trọng tâm trong ngành vận tải vì đây là ngành phụ thuộc vào khả năng tận dụng hiệu quả trên mỗi tuyến đường và dự đoán các vấn đề tiềm tàng để gia tăng lợi nhuận. Các chức năng phân tích dữ liệu và modeling của Machine learning đóng vai trò quan trọng với các doanh nghiệp vận chuyện, vận tải công cộng và các tổ chức vận chuyển khác.

Ban truyền thông ITPlus Academy

Bài viết cùng chủ đề

Gửi tin nhắn Facebook