Machine learning xuất hiện như một “làn sóng” công nghệ mới, cuốn trôi những hoạt động truyền thống, lạc hậu và mở ra một chương đầy lý thú trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo hiện đại.

Machine learning là gì?

Khái niệm machine learning

Machine learning (tạm dịch: học máy) có khởi nguồn từ lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI). Đây là giải pháp có khả năng khiến các ứng dụng, phần mềm trở nên thông minh hơn mà không cần thực hiện bất kỳ mã hóa nào. Thông qua dữ liệu đầu vào, Machine learning có thể dự đoán các giá trị đầu ra mới.

Nhiệm vụ của học máy là tập trung phát triển chương trình máy tính truy cập dữ liệu và sử dụng chúng để tự học. Mục tiêu chính của hoạt động này là giúp máy tính tự hoạt động mà không cần sự hỗ trợ của con người.

Machine learning được xem là một phần quan trọng thuộc lĩnh vực khoa học dữ liệu. Chúng sử dụng các phương pháp thống kê, thuật toán để phân loại, dự đoán và khám phá những thông tin quan trọng của dữ liệu. Nhờ những chuỗi thông tin này, người dùng nhanh chóng đưa ra các quyết định trong các hoạt động kinh doanh của mình. Vì vậy, Machine learning chính là giải pháp lý tưởng giúp doanh nghiệp tác động đến chỉ số tăng trưởng doanh thu.

Lịch sử hình thành Machine learning

Machine learning là thuật ngữ được đặt bởi Arthur Samuel vào năm 1959. Samuel là một IBMer người Mỹ kiêm nhà tiên phong trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và máy tính chơi game. Năm 1960, thuật ngữ học máy phổ biến hơn thông qua cuốn sách của Nilsson, nội dung đề cập đến việc phân loại máy học.

Machine learning hiện đại bao gồm hai mục tiêu chính: phân loại dữ liệu thông qua mô hình đã được phát triển và đưa ra dự đoán về kết quả trong tương lai dựa trên mô hình này.

Vì sao Machine learning lại quan trọng?

Machine learning mang lại cái nhìn trực quan về hành vi của khách hàng và các mô hình hoạt động kinh doanh. Chúng giúp doanh nghiệp xác định những xu hướng trong tương lai và đưa ra quyết định nhanh chóng hơn. Ngoài ra, Machine learning còn hỗ trợ sự phát triển của các sản phẩm mới.

Hiện nay, các nền tảng lớn như: Google, Facebook, Uber,…, đã ứng dụng học máy làm trọng tâm trong hoạt động chính của họ. Đối với các doanh nghiệp, Machine learning chính là nhân tố thúc đẩy tính cạnh tranh hiệu quả.

Một số giải pháp của Machine learning

Machine learning là giải pháp được ứng dụng thông qua các loại thuật toán để phân tích và dự đoán. Dựa trên những thuật toán này, Machine learning được chia làm bốn loại: Machine learning được giám sát, Machine learning không được giám sát, Machine learning bán giám sát và Machine learning tăng cường.

Machine learning được giám sát

Machine learning được giám sát sử dụng tập dữ liệu được gắn nhãn để phân loại dữ liệu hoặc dự đoán kết quả chính xác nhất. Phương pháp này có thể điều chỉnh trọng lượng khi dữ liệu mới được đưa vào mô hình cho đến khi chúng được lắp một cách thích hợp.

Giải pháp Machine learning có giám sát giúp doanh nghiệp xử lý các vấn đề thực trên quy mô lớn, như việc phân loại thư rác trong thư mục riêng. Những thuật toán được sử dụng trong học máy được giám sát là: mạng nơ-ron, hồi quy tuyến tính, hồi quy logistic, máy vectơ hỗ trợ,…

Machine learning không được giám sát

Phương pháp này sử dụng các thuật toán Machine learning để phân tích các tập dữ liệu không được gắn nhãn. Những thuật toán này có khả năng phát hiện nhóm dữ liệu ẩn mà không cần sự hỗ trợ của con người. Đây là giải pháp lý tưởng để: phân tích dữ liệu, phân khúc khách hàng, nhận dạng hình ảnh, chiến lược bán chéo,…

Bên cạnh đó, Machine learning không giám sát còn giảm số lượng tính năng trong một mô hình dựa trên việc giảm kích thước. Chúng có hai cách tiếp cận phổ biến là: phân tích thành phần chính và phân tích giá trị đơn lẻ. Một số thuật toán khác trong phương pháp nay là: phân cụm k-mean, phân cụm xác suất, mạng nơ-ron,…

Machine learning bán giám sát

Đây là sự kết hợp hài hòa giữa học máy được giám sát và không giám sát. Machine learning bán giám sát sử dụng các dữ liệu gắn nhãn và không gắn nhãn để đào tạo. Phương pháp này giúp giải quyết các vấn đề không có đủ dữ liệu được gắn nhãn để đào tạo thuật toán học máy được giám sát.

Machine learning tăng cường

Machine learning tăng cường là phương pháp học tập dựa trên sự tương tác với môi trường. Chúng có khả năng thực hiện một mục tiêu nhất định như lái xe hoặc chơi trò chơi với đối thủ. Phương pháp này được sử dụng để đào tạo máy tính hoàn thành một quy trình gồm nhiều bước.

Ứng dụng của Machine learning

Nhận diện hình ảnh/khuôn mặt

Đây được xem là ứng dụng phổ biến nhất của Machine learning. Hiện nay, có rất nhiều trường hợp cần sử dụng nhận diện khuôn mặt, chủ yếu phục vụ cho nhu cầu bảo mật như: điều tra, xác định tội phạm, hỗ trợ pháp y, mở khóa điện thoại,…

Tự động nhận diện giọng nói

Tự động nhận diện giọng nói được ứng dụng để chuyển giọng nói thành văn bản kỹ thuật số. Machine learning hỗ trợ việc xác định danh tính của người dùng dựa trên giọng nói của họ. Ngoài ra, chúng còn giúp người dùng thực hiện các thao tác đơn giản thông qua giọng nói.

Những mẫu giọng nói và từ vựng được đưa vào hệ thống để đào tạo mô hình hoạt động. Hiện tại, hệ thống nhận diện giọng nói được ứng dụng trong các lĩnh vực sau:

Lĩnh vực tài chính

Trong lĩnh vực tài chính – ngân hàng, giải pháp học máy được ứng dụng phổ biến. Những thuật toán Machine learning có khả năng giám sát và đánh giá hành vi của người dùng. Việc này giúp quá trình phát hiện vấn đề gian lận hoặc không minh bạch dễ dàng hơn. Bên cạnh đó, người ta còn ứng dụng học máy để kiểm tra hoạt động rửa tiền phi pháp.

Thông qua sự hỗ trợ của thuật toán, học máy giúp đưa ra quyết định giao dịch tốt hơn bằng cách phân tích hàng nghìn dữ liệu cùng lúc. Ngoài ra, giải pháp này rất hiệu quả trong việc tính điểm tín dụng và bảo lãnh phát hành.

Tiếp thị bán hàng

Machine learning sở hữu các thuật toán xác định khách hàng tiềm năng dựa trên: lượt truy cập trang web, lượt nhấp chuột, lượt tải xuống, email đã mở,… Thông qua dữ liệu thu thập được, doanh nghiệp sẽ định hình được các chiến lược tiếp thị hiệu quả hơn.

Không những thế, học máy còn hỗ trợ việc phân tích cảm xúc của người tiêu dùng để đánh giá phản ứng của họ đối với sản phẩm. Ngoài ra, chatbots cũng ngày càng được cải tiến khi có sự trợ giúp của học máy.

Chăm sóc sức khỏe

Một trong những ứng dụng phổ biến của Machine learning là chẩn đoán bệnh lý, thậm chí là những căn bệnh nguy hiểm. Giải pháp này cũng được sử dụng trong quá trình xạ trị cho các bệnh nhân ung thư.

Machine learning xuất hiện trong lĩnh vực y học, bào chế thuốc. Những dự đoán dựa trên học máy giúp các thử nghiệm lâm sàng hiệu quả hơn. Ngoài ra, Machine learning có khả năng đưa ra các dự đoán bùng phát. Nhiều nhà khoa học trên thế giới đang sử dụng công nghệ này để dự đoán sự bùng phát dịch bệnh.

Qua bài viết trên, bạn có thể thấy không phải ngẫu nhiên mà Machine learning lại nhận được sự quan tâm trong những năm gần đây như vậy. Giải pháp công nghệ này mang lại những tính năng tuyệt vời, hỗ trợ con người bước đến một tương lai hiện đại và tiến bộ hơn.

Những câu hỏi thường gặp về machine learning

Mọi thắc mắc và góp ý liên quan, xin vui lòng liên hệ ngay Tino Group để được tư vấn chi tiết hoặc Fanpage để cập nhật những thông tin mới nhất nhé!

Tinh gọn quy trình – chạm đỉnh doanh thu – Tino Group tự tin đồng hành cùng doanh nghiệp Việt trên hành trình chuyển đổi số!

CÔNG TY CỔ PHẦN TẬP ĐOÀN TINO

• Trụ sở chính: L17-11, Tầng 17, Tòa nhà Vincom Center, Số 72 Lê Thánh Tôn, Phường Bến Nghé, Quận 1, Thành phố Hồ Chí Minh
• Tổng đài miễn phí: 1800 6734
• Email: info@tino.org
• Website: www.tino.org