Học máy machine learning là gì? Tại sao machine learning lại quan trọng

• 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

Học máy machine learning là thuật ngữ đang được quan tâm nhất hiện nay bởi những đóng góp của nó trong quá trình số hóa tài liệu, loại bỏ sức người, tự động hóa quy trình quản lý.

1. Học máy machine learning là gì?

Học máy machine learning là khả năng của chương trình máy tính sử dụng kinh nghiệm, quan sát, hoặc dữ liệu trong quá khứ để cải thiện công việc của mình trong tương lai thay vì chỉ thực hiện theo đúng các quy tắc đã được lập trình sẵn. Chẳng hạn, máy tính có thể học cách dự đoán dựa trên các ví dụ, hay học cách tạo ra các hành vi phù hợp dựa trên quan sát trong quá khứ.

2. Tại sao học máy machine learning lại quan trọng

Học máy là một nhánh nghiên cứu rất quan trọng của trí tuệ nhân tạo với khá nhiều ứng dụng thành công trong thực tế. Hiện nay, học máy là một trong những lĩnh vực phát triển mạnh nhất của trí tuệ nhân tạo. Có một số lý do giải thích cho sự cần thiết và phát triển của học máy:

2.2 Tăng khả năng nhận dạng.

Sẽ rất khó xây dựng hệ thống thông minh có thể thực hiện các công việc liên quan đến trí tuệ như thị giác máy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên mà không sử dụng tới kinh nghiệm và quá trình học. Thông thường, khi viết chương trình, cần có thuật toán rõ ràng để chuyển đổi đầu vào thành đầu ra. Tuy nhiên, trong nhiều bài toán, rất khó để xây dựng được thuật toán như vậy. Như trong ví dụ về nhận dạng chữ ở trên, người bình thường có khả năng nhận dạng các chữ rất tốt nhưng rất khó để giải thích vì sao từ đầu vào là ảnh lại kết luận được đây là ký tự cụ thể nào. Học máy machine learning cho phép tìm ra giải pháp cho những trường hợp như vậy dựa trên dữ liệu, chẳng hạn bằng cách tìm ra điểm chung và riêng giữa rất nhiều ảnh chụp các ký tự.

2.3 Tăng khả năng thích nghi

Nhiều ứng dụng đòi hỏi chương trình máy tính phải có khả năng thích nghi. Ví dụ, hành vi mua sắm của khách hàng có thể thay đổi theo thời điểm cụ thể trong ngày, trong năm, hoặc theo tuổi tác. Việc xây dựng thuật toán cố định cho những ứng dụng cần thích nghi và thay đổi là không phù hợp. Học máy machine learning mang lại khả năng thích nghi nhờ phân tích dữ liệu thu thập được.

2.3 Ứng dụng trí tuệ nhân tạo của con người tạo ra

Việc tìm được chuyên gia và thu thập được tri thức cần thiết cho việc thiết kế thuật toán để giải quyết các vấn đề tương đối khó, trong khi dữ liệu ngày càng nhiều và có thể thu thập dễ dàng hơn. Khả năng lưu trữ và tính toán của máy tính cũng ngày càng tăng, cho phép thực hiện thuật toán học máy machine learning trên dữ liệu có kích thước lớn.

Cuối cùng, bản thân khả năng học là một hoạt động trí tuệ quan trọng của con người, do vậy học tự động hay học máy luôn thu hút được sự quan tâm khi xây dựng hệ thống thông minh.

>>> Đọc ngay bài viết: Vai trò machine learning trong cách mạng công nghệ 4.0

3. Ứng dụng của học máy machine learning

3.1 Ứng dụng của machine learning trong chăm sóc sức khỏe

Học máy machine learning 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 machine learning 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:

• Khám phá thuốc : Việc sản xuất hoặc khám phá một loại thuốc mới rất tốn kém và bao gồm một quá trình dài. Học máy machine learning 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.

3.2 Ứng dụng 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 machine learning để phân biệt giữa các giao dịch hợp pháp và gian lận giữa người mua và người bán.

3.3 Ứng dụng của 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.

3.4 Ứng dụng 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.

3.5 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 học máy 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