Các ứng dụng của machine learning

Các dịch vụ chăm sóc sức khỏe, quốc phòng, dịch vụ tài chính, tiếp thị và bảo mật, … đều đang áp dụng Machine Learning vào các ứng dụng và quy trình của họ. Hãy tìm hiểu các ứng dụng của machine learning qua bài viết này.

Nhiều ngành đang áp dụng các giải pháp học máy cho các vấn đề kinh doanh của họ, hoặc để tạo ra các sản phẩm và dịch vụ mới và tốt hơn. Các dịch vụ chăm sóc sức khỏe, quốc phòng, dịch vụ tài chính, tiếp thị và bảo mật, … đều đang áp dụng Machine Learning vào các ứng dụng và quy trình của họ.

Nhận dạng khuôn mặt/Nhận dạng hình ảnh

Ứng dụng phổ biến nhất của ML là Nhận dạng khuôn mặt và ví dụ đơn giản nhất của ứng dụng này là iPhone X. Có rất nhiều trường hợp sử dụng nhận dạng khuôn mặt, chủ yếu cho các mục đích bảo mật như xác định tội phạm, tìm kiếm người mất tích, hỗ trợ pháp y điều tra, … Một số ứng dụng khác của nó là tiếp thị thông minh, chẩn đoán bệnh tật, theo dõi việc đi học.

Nhận dạng giọng nói tự động

Nhận dạng giọng nói viết tắt là ASR (automatic speech recognition), được sử dụng để chuyển giọng nói thành văn bản kỹ thuật số. Các ứng dụng của nó nằm ở việc xác thực người dùng dựa trên giọng nói của họ và thực hiện các tác vụ dựa trên đầu vào giọng nói của con người. Các mẫu giọng nói và từ vựng được đưa vào hệ thống để huấn luyện mô hình. Hiện tại, các hệ thống ASR được tìm thấy trong nhiều loại ứng dụng ở các lĩnh vực sau:

• Hỗ trợ y tế
• Robot công nghiệp
• Pháp y và thực thi pháp luật
• Quốc phòng & Hàng không
• Ngành Viễn thông
• Kiểm soát truy cập an ninh và tự động hóa tại nhà
• CNTT & Điện tử tiêu dùng

Dịch vụ tài chính

Học máy có nhiều trường hợp sử dụng trong Dịch vụ tài chính. Các thuật toán học máy được chứng minh là rất xuất sắc trong việc phát hiện gian lận bằng cách giám sát các hoạt động của từng người dùng và đánh giá xem liệu một hoạt động có phải là điển hình của người dùng đó hay không.
Giám sát tài chính để phát hiện các hoạt động rửa tiền cũng là một trường hợp sử dụng bảo mật quan trọng của ML.

ML cũng giúp đưa ra quyết định giao dịch tốt hơn với sự trợ giúp của các thuật toán có thể phân tích đồng thời hàng nghìn nguồn dữ liệu. Một số ứng dụng khác của nó là tính điểm tín dụng và bảo lãnh phát hành.
Ứng dụng phổ biến nhất trong các hoạt động hàng ngày của chúng ta là các trợ lý ảo cá nhân như Siri và Alexa.

Tiếp thị và bán hàng

ML đang cải thiện các thuật toán tính điểm khách hàng tiềm năng bằng cách chứa các thông số khác nhau như lượt truy cập trang web, email đã mở, lượt tải xuống và nhấp chuột để tính điểm cho từng khách hàng tiềm năng. Nó cũng giúp các doanh nghiệp cải thiện mô hình định giá động của họ bằng cách sử dụng các kỹ thuật hồi quy để đưa ra dự đoán.

Phân tích cảm xúc là một ứng dụng cơ bản khác giúp đánh giá phản ứng của người tiêu dùng đối với một sản phẩm cụ thể hoặc một sáng kiến ​​tiếp thị. Machine Learning cho Computer Vision (Thị giác máy tính) giúp các thương hiệu xác định sản phẩm của họ dưới dạng hình ảnh và video trực tuyến. Các thương hiệu này cũng sử dụng Computer Vision để đo lường các đề cập bị bỏ sót trên bất kỳ văn bản liên quan nào. Chatbot cũng ngày càng nhanh nhạy và thông minh hơn với sự trợ giúp của ML.

Chăm sóc sức khỏe

Một ứng dụng quan trọng của ML là chẩn đoán bệnh tật, những bệnh rất khó chẩn đoán. Phương pháp xạ trị cũng đang được cải thiện tốt hơn với sự trợ giúp của ML.

Nghiên cứu phát triên thuốc ở giai đoạn đầu là một ứng dụng quan trọng khác liên quan đến các công nghệ như y học chính xác và giải trình tự gen thế hệ mới. Các thử nghiệm lâm sàng tốn rất nhiều thời gian và tiền bạc để hoàn thành và mang lại kết quả. Việc áp dụng phân tích dự đoán dựa trên ML có thể cải thiện những yếu tố này và đem lại kết quả tốt hơn.

Công nghệ Học máy cũng rất quan trọng để đưa ra các dự đoán về đại dịch. Các nhà khoa học trên thế giới đang sử dụng những công nghệ này để dự đoán sự bùng phát dịch bệnh.

Hệ thống đề xuất

Nhiều doanh nghiệp ngày nay sử dụng hệ thống đề xuất để giao tiếp hiệu quả với người dùng trên trang web của họ. Nó giúp giới thiệu các sản phẩm, phim, web-series, bài hát có liên quan, … Hầu hết các trường hợp sử dụng nổi bật của hệ thống đề xuất là các trang thương mại điện tử như Amazon, Flipkart và nhiều trang khác, cùng với Spotify, Netflix và các kênh phát trực tuyến trên web khác.

Câu hỏi thường gặp về ML

1. Học máy chính xác là gì?

Arthur Samuel đặt ra thuật ngữ Machine Learning vào năm 1959. Ông định nghĩa nó là “Lĩnh vực nghiên cứu cung cấp cho máy tính khả năng học hỏi mà không cần được lập trình rõ ràng”. ML là một tập hợp con của AI, nó cho phép máy móc học hỏi từ trải nghiệm của chúng mà không cần mã hóa.

2. ML được sử dụng cho những mục đích nào?

ML được sử dụng trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta nhiều hơn những gì chúng ta biết. Đây là những lĩnh vực mà ML được sử dụng:

• Nhận dạng khuôn mặt
• Ô tô tự lái
• Trợ lý ảo
• Dự đoán lưu lượng truy cập
• Nhận dạng giọng nói
• Phát hiện gian lận trực tuyến
• Lọc thư rác
• Đề xuất sản phẩm

3. ML và AI khác nhau thế nào?

AI là công nghệ cho phép máy móc kích thích hành vi của con người để giúp giải quyết các vấn đề phức tạp. ML là một tập hợp con của AI và cho phép máy móc học từ dữ liệu trong quá khứ và cung cấp kết quả đầu ra chính xác. AI xử lý dữ liệu phi cấu trúc cũng như dữ liệu có cấu trúc, còn ML xử lý dữ liệu có cấu trúc và bán cấu trúc.

4. ML hoạt động ra sao?

Quy trình học máy điển hình gồm ba bước: Huấn luyện, xác thực và kiểm tra. Bước đầu tiên là học từ tập huấn luyện được cấp, bước thứ hai là đo lỗi, bước thứ ba liên quan đến việc quản lý nhiễu và kiểm tra tất cả các tham số. Đây là các bước cơ bản theo sau, chúng mô tả khá rộng về cách hoạt động của ML.

5. Có các loại ML nào?

Có các loại ML sau:

• Supervised Machine Learning (Học có giám sát)
• Unsupervised Machine Learning (Học không giám sát)
• Semi-supervised Learning (Học bán giám sát)
• Reinforcement Learning (Học tăng cường)

6. Ngôn ngữ tốt nhất cho ML là gì?

Ngôn ngữ lập trình tốt nhất để học ML có thể là bất kỳ ngôn ngữ nào sau đây: Python, R, Java và JavaScript, Julia. Tuy nhiên, hiện nay, Python là ngôn ngữ lập trình được sử dụng phổ biến nhất do đơn giản và dễ sử dụng. Số lượng lập trình viên sử dụng Python làm ngôn ngữ mã hóa chính ngày càng tăng.

7. Alexa có phải là một sản phẩm học máy không?

Alexa là một trợ lý ảo được tạo ra bởi Amazon, và còn được gọi là Amazon Alexa. Trợ lý ảo này được tạo ra bằng cách sử dụng công nghệ ML và AI.

8. Siri có phải là một sản phẩm học máy không?

Tương tự như Alexa, Siri cũng là một trợ lý ảo hoặc một trợ lý cá nhân. Siri được tạo ra bởi Apple và sử dụng công nghệ giọng nói để thực hiện một số hành động nhất định. Siri cũng sử dụng machine learning và deep learning để hoạt động.

9. Tại sao ML lại phổ biến đến vậy?

Số lượng dữ liệu có sẵn của chúng ta không ngừng tăng lên. Máy móc sử dụng dữ liệu này để tìm hiểu và cải thiện kết quả được cấp cho chúng ta. Những kết quả này có thể cực kỳ hữu ích trong việc cung cấp thông tin chi tiết có giá trị và đưa ra các quyết định kinh doanh sáng suốt. ML không ngừng phát triển, cùng với đó, các ứng dụng của nó cũng ngày càng phát triển. Chúng ta sử dụng ML trong cuộc sống hàng ngày của mình nhiều hơn những gì chúng ta biết. Trong tương lai, ML được cho là sẽ phát triển hơn nữa và giúp ích rất nhiều cho chúng ta. Do đó, nó khá phổ biến.

Nguyễn Hải Nam

Dịch từ bài What is Machine Learning? How Machine Learning Works and future of it?

Tìm hiểu: khoá học Machine Learning cam kết đầu ra với mức lương 12-16 triệu/tháng.