5 Công dụng machine learning quan trọng nhất 2023

• Tầm quan trọng của đường ống dữ liệu AI trong học máy
• Tìm hiểu về vai trò của Học máy trong dự đoán địa điểm khảo cổ
• Vai trò của Kỹ thuật tính năng AI trong các ứng dụng học máy
• Ứng dụng học máy trong việc tìm kiếm sự sống ngoài Trái Đất
• Tìm hiểu các khái niệm cơ bản về hệ thống thông tin AI

Những công dụng Machine learning vào các ngành trong công cuộc chuyển đổi số là rất lớn. Nhờ những sự thay đổi của công nghệ máy học mà việc quản lý, theo dõi, đo lường trở nên dễ dàng hơn rất nhiều.

1. Công dụng Machine learning trong chăm sóc sức khỏe

Học máy đang ngày càng được áp dụng nhiều hơn trong ngành chăm sóc sức khỏe, tín dụng cho các thiết bị và cảm biến có thể đeo được như máy theo dõi sức khỏe có thể đeo, đồng hồ sức khỏe thông minh,… Tất cả các thiết bị này đều theo dõi dữ liệu sức khỏe của người dùng để đánh giá sức khỏe của họ trong thời gian thực.

Hơn nữa, công nghệ này đang giúp các nhà y tế phân tích các xu hướng hoặc gắn cờ các sự kiện có thể giúp cải thiện chẩn đoán và điều trị cho bệnh nhân. Các thuật toán ML thậm chí còn cho phép các chuyên gia y tế dự đoán tuổi thọ của một bệnh nhân mắc phải căn bệnh hiểm nghèo với độ chính xác ngày càng cao.

Ngoài ra, học máy đang đóng góp đáng kể vào hai lĩnh vực:

• Tạo ra các loại thuốc: Việc sản xuất hoặc khám phá một loại thuốc mới rất tốn kém và bao gồm một quá trình dài. Học máy giúp tăng tốc các bước liên quan đến một quy trình gồm nhiều bước như vậy. Ví dụ, Pfizer sử dụng Watson của IBM để phân tích khối lượng lớn dữ liệu khác nhau để phát hiện ra ma túy.
• Điều trị cá nhân hóa : Các nhà sản xuất thuốc phải đối mặt với thách thức gay gắt trong việc xác nhận hiệu quả của một loại thuốc cụ thể trên một lượng lớn dân số. Điều này là do thuốc chỉ có tác dụng trên một nhóm nhỏ trong các thử nghiệm lâm sàng và có thể gây ra tác dụng phụ trên một số đối tượng.

Để giải quyết những vấn đề này, các công ty như Genentech đã hợp tác với GNS Healthcare để tận dụng các nền tảng AI mô phỏng và học máy, đổi mới các phương pháp điều trị y sinh để giải quyết những vấn đề này. Công nghệ ML tìm kiếm các dấu hiệu phản ứng của bệnh nhân bằng cách phân tích các gen riêng lẻ, cung cấp các liệu pháp nhắm mục tiêu cho bệnh nhân.

2. Công dụng của Machine learning trong lĩnh vực tài chính

Ngày nay, một số tổ chức tài chính và ngân hàng sử dụng công nghệ máy học để giải quyết các hoạt động gian lận và rút ra những hiểu biết cần thiết từ khối lượng dữ liệu khổng lồ. Những hiểu biết sâu sắc có nguồn gốc từ ML hỗ trợ trong việc xác định các cơ hội đầu tư cho phép các nhà đầu tư quyết định thời điểm giao dịch.

Hơn nữa, các phương pháp khai thác dữ liệu giúp các hệ thống giám sát mạng không phát hiện ra các dấu hiệu cảnh báo về các hoạt động gian lận, sau đó vô hiệu hóa chúng. Một số viện tài chính đã hợp tác với các công ty công nghệ để tận dụng những lợi ích của máy học.

Ví dụ,

• Citibank đã hợp tác với công ty phát hiện gian lận Feedzai để xử lý các gian lận ngân hàng trực tuyến và trực tiếp.
• PayPal sử dụng một số công cụ học máy để phân biệt giữa các giao dịch hợp pháp và gian lận giữa người mua và người bán.

3. Công dụng Machine learning trong lĩnh vực bán lẻ

Các trang web bán lẻ sử dụng rộng rãi công nghệ máy học để giới thiệu các mặt hàng dựa trên lịch sử mua hàng của người dùng. Các nhà bán lẻ sử dụng các kỹ thuật ML để nắm bắt, phân tích dữ liệu và cung cấp trải nghiệm mua sắm được cá nhân hóa cho khách hàng của họ. Họ cũng triển khai machine learning cho các chiến dịch tiếp thị, thông tin chi tiết về khách hàng, lập kế hoạch hàng hóa của khách hàng và tối ưu hóa giá cả.

Theo báo cáo tháng 9 năm 2021 của Grand View Research, Inc,…thị trường công cụ khuyến nghị toàn cầu dự kiến ​​sẽ đạt mức định giá 17,30 tỷ đô la vào năm 2028. Các ví dụ phổ biến hàng ngày về hệ thống khuyến nghị bao gồm:

• Khi bạn duyệt qua các mặt hàng trên Amazon, các đề xuất sản phẩm mà bạn thấy trên trang chủ là kết quả của các thuật toán máy học. Amazon sử dụng mạng thần kinh nhân tạo (ANN) để đưa ra các đề xuất thông minh, được cá nhân hóa phù hợp với khách hàng dựa trên lịch sử mua hàng, nhận xét, dấu trang và các hoạt động trực tuyến khác gần đây của họ.
• Netflix và YouTube chủ yếu dựa vào hệ thống đề xuất để đề xuất các chương trình và video cho người dùng dựa trên lịch sử xem của họ.

Hơn nữa, các trang web bán lẻ cũng được hỗ trợ với trợ lý ảo hoặc trò chuyện trò chuyện tận dụng machine learning, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và hiểu ngôn ngữ tự nhiên để tự động hóa trải nghiệm mua sắm của khách hàng.

4. Công dụng Machine learning trong ngành du lịch

Máy học đang đóng một vai trò quan trọng trong việc mở rộng phạm vi của ngành du lịch. Các chuyến xe do Uber, Ola và thậm chí cả xe tự lái cung cấp đều có chương trình hỗ trợ học máy mạnh mẽ.

Hãy xem xét thuật toán học máy của Uber để xử lý việc định giá động cho các chuyến đi của họ. Uber sử dụng mô hình máy học có tên “Geosurge” để quản lý các thông số định giá động. Nó sử dụng mô hình dự đoán thời gian thực về các mẫu lưu lượng truy cập, cung và cầu. Nếu bạn đi họp muộn và cần đặt xe Uber ở một khu vực đông đúc, mô hình định giá động sẽ ra đời và bạn có thể đặt xe Uber ngay lập tức nhưng sẽ phải trả gấp đôi giá vé thông thường.

Hơn nữa, ngành công nghiệp du lịch sử dụng máy học để phân tích đánh giá của người dùng. Nhận xét của người dùng được phân loại thông qua phân tích tình cảm dựa trên điểm tích cực hoặc tiêu cực. Điều này được sử dụng để giám sát chiến dịch, giám sát thương hiệu, giám sát tuân thủ, v.v. của các công ty trong ngành du lịch.

5. Phương tiện truyền thông xã hội

Với máy học, hàng tỷ người dùng có thể tương tác hiệu quả trên các mạng truyền thông xã hội. Công nghệ máy học đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy các nền tảng truyền thông xã hội từ việc cá nhân hóa nguồn cấp dữ liệu tin tức sang phân phối quảng cáo dành riêng cho người dùng. Ví dụ: tính năng tự động gắn thẻ của Facebook sử dụng tính năng nhận dạng hình ảnh để xác định khuôn mặt của bạn bè và tự động gắn thẻ họ. Mạng xã hội sử dụng ANN để nhận ra những khuôn mặt quen thuộc trong danh sách liên hệ của người dùng và tạo điều kiện cho việc gắn thẻ tự động.

Tương tự, LinkedIn biết khi nào bạn nên nộp đơn cho vai trò tiếp theo của mình, người bạn cần kết nối và kỹ năng của bạn xếp hạng như thế nào so với các đồng nghiệp. Tất cả các tính năng này được kích hoạt bởi máy học.

>>> 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