6 Ví dụ machine learning trong đời sống thực tế

• Trợ lý AI cho marketing - công cụ hiệu quả cho các nhà tiếp thị 
• Vai trò của việc thu hẹp khoảng cách giới tính trong công nghệ AI
• Tìm hiểu về vai trò của trí tuệ nhân tạo trong giáo dục
• Trí tuệ nhân tạo và giao thông thông minh: bước tiến vượt trội của tương lai
• Điểm danh các ý tưởng kinh doanh trí tuệ nhân tạo khả thi nhất Phần 1

6 Ví dụ machine learning thực tế nhất trong quá trình hoạt động, ứng dụng vào quản trị các ngành nghề, lĩnh vực.

Với máy học, hệ thống máy tính có thể lấy tất cả dữ liệu của khách hàng và sử dụng nó. Nó hoạt động dựa trên những gì đã được lập trình đồng thời điều chỉnh theo các điều kiện hoặc thay đổi mới. Các thuật toán thích ứng với dữ liệu, phát triển các hành vi không được lập trình trước.

Học cách đọc và nhận dạng ngữ cảnh có nghĩa là trợ lý kỹ thuật số có thể quét email và trích xuất thông tin cần thiết. Vốn có trong học tập này là khả năng đưa ra dự đoán về các hành vi của khách hàng trong tương lai. Điều này giúp bạn hiểu khách hàng của mình một cách sâu sắc hơn và không chỉ phản ứng nhanh mà còn chủ động.

1. Nhận dạng hình ảnh

Nhận dạng hình ảnh là một ví dụ machine learning nổi tiếng và phổ biến về máy học trong thế giới thực. Nó có thể xác định một đối tượng dưới dạng ảnh kỹ thuật số, dựa trên cường độ của các pixel trong ảnh đen trắng hoặc ảnh màu.

 Các ví dụ thực tế về nhận dạng hình ảnh:

• Ghi nhãn X quang là ung thư hay không

• Gán tên cho khuôn mặt được chụp ảnh (hay còn gọi là “gắn thẻ” trên mạng xã hội)

• Nhận dạng chữ viết tay bằng cách phân đoạn một chữ cái thành các hình ảnh nhỏ hơn

Máy học cũng thường được sử dụng để nhận dạng khuôn mặt trong một hình ảnh. Sử dụng cơ sở dữ liệu về mọi người, hệ thống có thể xác định những điểm chung và khớp họ với khuôn mặt. Điều này thường được sử dụng trong thực thi pháp luật.

>>> ĐỌC NGAY: Cập nhật mức lương nghề kỹ sư học máy 2025

2. Nhận dạng giọng nói

Máy học có thể dịch lời nói thành văn bản. Một số ứng dụng phần mềm có thể chuyển đổi giọng nói trực tiếp và giọng nói đã ghi thành tệp văn bản. Bài phát biểu cũng có thể được phân đoạn theo cường độ trên các dải tần số thời gian.

Các ví dụ machine learning thực tế về nhận dạng giọng nói:

• Tìm kiếm bằng giọng nói

• Quay số bằng giọng nói

• Kiểm soát thiết bị

Một số cách sử dụng phổ biến nhất của phần mềm nhận dạng giọng nói là các thiết bị như Google Home hoặc Amazon Alexa.

3. Chẩn đoán y tế

Học máy có thể giúp chẩn đoán bệnh. Nhiều bác sĩ sử dụng chatbot với khả năng nhận dạng giọng nói để phân biệt các mô hình trong các triệu chứng.

 Các ví dụ machine learning để chẩn đoán y tế:

• Hỗ trợ xây dựng chẩn đoán hoặc đề xuất một lựa chọn điều trị

• Ung thư học và bệnh học sử dụng máy học để nhận ra mô ung thư 

• Phân tích chất lỏng cơ thể

Trong trường hợp mắc các bệnh hiếm gặp, việc sử dụng chung phần mềm nhận dạng khuôn mặt và máy học giúp quét ảnh bệnh nhân và xác định các kiểu hình tương quan với các bệnh di truyền hiếm gặp.

>>> Đón đọc bài viết: 9 Xu hướng học máy hàng đầu tính đến 2025

4. Kinh doanh chênh lệch giá thống kê

Chuyên kinh doanh chênh lệch giá là một chiến lược giao dịch tự động được sử dụng trong lĩnh vực tài chính để quản lý một khối lượng lớn chứng khoán. Chiến lược sử dụng một thuật toán giao dịch để phân tích một tập hợp các chứng khoán bằng cách sử dụng các biến số và mối tương quan kinh tế.

Các ví dụ machine learning trong thế giới thực về kinh doanh chênh lệch giá thống kê:

• Giao dịch thuật toán phân tích cấu trúc vi mô thị trường

• Phân tích các tập dữ liệu lớn

• Xác định các cơ hội kinh doanh chênh lệch giá theo thời gian thực

Máy học tối ưu hóa chiến lược kinh doanh chênh lệch giá để nâng cao kết quả.

5. Phân tích dự đoán

Học máy có thể phân loại dữ liệu có sẵn thành các nhóm, sau đó được xác định bởi các quy tắc do các nhà phân tích đặt ra. Khi việc phân loại hoàn tất, các nhà phân tích có thể tính toán xác suất lỗi.

Các ví dụ thực tế về phân tích dự đoán:

• Dự đoán liệu một giao dịch là gian lận hay hợp pháp

• Cải thiện hệ thống dự đoán để tính toán khả năng xảy ra lỗi

Phân tích dự đoán là một trong những ví dụ hứa hẹn nhất về học máy. Nó có thể áp dụng cho mọi thứ từ phát triển sản phẩm đến định giá bất động sản.

>>> Xem thêm bài viết: Tương lai của AI: 5 điều mong đợi trong 10 năm tới

6. Trích xuất thông tin

Máy học có thể trích xuất thông tin có cấu trúc từ dữ liệu phi cấu trúc. Các tổ chức tích lũy khối lượng dữ liệu khổng lồ từ khách hàng. Thuật toán học máy tự động hóa quá trình chú thích tập dữ liệu cho các công cụ phân tích dự đoán.

Các ví dụ machine learning trên thế giới thực về việc trích xuất thông tin:

• Tạo một mô hình để dự đoán sự rối loạn dây thanh âm

• Phát triển các phương pháp để ngăn ngừa, chẩn đoán và điều trị các rối loạn

• Giúp các bác sĩ chẩn đoán và điều trị các vấn đề một cách nhanh chóng

Thông thường, những quá trình này rất tẻ nhạt. Nhưng máy học có thể theo dõi và trích xuất thông tin để thu được hàng tỷ mẫu dữ liệu. 

Nếu bạn đang tìm hiểu khóa học lập trình machine learning. Tham khảo khóa học lập trình Machine learning của FUNiX tại đây:

>>> Tham khảo chuỗi bài viết liên quan:

Machine learning là gì? Những đóng góp của machine learning

Những điều cần biết về học máy Machine learning

Các loại machine learning bạn nên biết

5 Ứng dụng của machine learning quan trọng trong công cuộc chuyển đổi số

9 Xu hướng học máy hàng đầu tính đến 2025

Nguyễn Cúc