Ứng dụng của DataRobot: Ví dụ sử dụng trong thực tế

DataRobot, một nền tảng máy học (machine learning) và AI hàng đầu, đã và đang chuyển đổi các ngành công nghiệp bằng cách cung cấp cho các tổ chức khả năng xây dựng, triển khai và duy trì các mô hình máy học trên quy mô lớn.

• Giải pháp đào tạo nhân sự doanh nghiệp trong kỷ nguyên AI
• Trợ lý AI cho marketing - công cụ hiệu quả cho các nhà tiếp thị 
• Tìm hiểu khoá học tool AI cho marketing tại FUNiX
• Khoá học AI Marketing FUNiX - Cơ hội cho tương lai của nhà tiếp thị
• AI cho Marketer: Đột phá trong thời đại Marketing số

DataRobot, một nền tảng máy học (machine learning) và AI hàng đầu, đã và đang chuyển đổi các ngành công nghiệp bằng cách cung cấp cho các tổ chức khả năng xây dựng, triển khai và duy trì các mô hình máy học trên quy mô lớn.

Ưu điểm của DataRobot

Giao diện thân thiện với người dùng, khả năng xây dựng mô hình tự động và khả năng phân tích nâng caođã khiến nền tảng này trở thành một công cụ không thể thiếu đối với các doanh nghiệp muốn tận dụng sức mạnh của AI và máy học. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá một số trường hợp sử dụng trong thế giới thực và các ví dụ về ứng dụng DataRobot trong các ngành khác nhau.

Các lĩnh vực ứng dụng của DataRobot

Chăm sóc sức khoẻ

Một trong những ngành nổi bật nhất mà DataRobot đã tạo ra tác động đáng kể là chăm sóc sức khỏe. Các bệnh viện và nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe đang sử dụng nền tảng này ngày càng nhiều để chẩn đoán bệnh nhân, tối ưu hóa các kế hoạch điều trị và cải thiện việc chăm sóc bệnh nhân tổng thể. Chẳng hạn, một bệnh viện lớn ở Hoa Kỳ đã sử dụng DataRobot để phát triển một mô hình dự đoán giúp xác định những bệnh nhân có nguy cơ tái nhập viện cao trong vòng 30 ngày kể từ ngày xuất viện. Bằng cách tận dụng các khả năng phân tích nâng cao của nền tảng, bệnh viện đã có thể giảm 10% tỷ lệ tái nhập viện, giúp tiết kiệm đáng kể chi phí và cải thiện kết quả của bệnh nhân.

Một ví dụ khác trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe là việc một công ty dược phẩm sử dụng DataRobot để tối ưu hóa quy trình khám phá thuốc của mình. Công ty đã sử dụng nền tảng này để phân tích khối lượng lớn dữ liệu, bao gồm cấu trúc hóa học, kết quả xét nghiệm sinh học và kết quả thử nghiệm lâm sàng, nhằm xác định các loại thuốc tiềm năng. Bằng cách tự động hóa quy trình phân tích và xây dựng mô hình, DataRobot đã cho phép công ty giảm đáng kể thời gian và nguồn lực cần thiết để khám phá thuốc, cuối cùng đẩy nhanh quá trình phát triển các phương pháp điều trị mới.

Dịch vụ tài chính

Trong ngành dịch vụ tài chính, DataRobot là công cụ giúp các tổ chức chống gian lận và quản lý rủi ro. Ví dụ, một công ty thẻ tín dụng hàng đầu đã sử dụng nền tảng này để phát triển mô hình máy học giúp phát hiện chính xác các giao dịch gian lận trong thời gian thực. Bằng cách tích hợp mô hình này vào hệ thống phát hiện gian lận hiện có, công ty đã có thể giảm 50% thông tin sai lệch và cải thiện hiệu quả tổng thể của quy trình quản lý gian lận.

DataRobot cũng đã được các ngân hàng và tổ chức tài chính sử dụng để tối ưu hóa quy trình cho vay của họ. Một ngân hàng khu vực ở Hoa Kỳ đã sử dụng nền tảng này để phát triển một mô hình dự đoán nhằm đánh giá mức độ tín nhiệm của những người xin vay vốn. Bằng cách kết hợp học máy vào quy trình bảo lãnh phát hành của mình, ngân hàng đã có thể cải thiện độ chính xác của các đánh giá rủi ro, giúp giảm 20% tỷ lệ vỡ nợ cho vay và tăng đáng kể lợi nhuận.

Bán lẻ

Trong ngành bán lẻ, DataRobot đã được sử dụng để tối ưu hóa các chiến lược định giá, quản lý hàng tồn kho và phân khúc khách hàng. Chẳng hạn, một nhà bán lẻ lớn đã sử dụng nền tảng này để phát triển mô hình định giá động có tính đến các yếu tố như giá của đối thủ cạnh tranh, nhu cầu của khách hàng và mức tồn kho. Bằng cách triển khai mô hình này, nhà bán lẻ đã có thể tăng 5% doanh thu trong khi vẫn duy trì sự hài lòng của khách hàng.

Năng lượng

DataRobot cũng đã được các tổ chức trong lĩnh vực năng lượng sử dụng để tối ưu hóa hoạt động của họ và giảm chi phí. Ví dụ, một công ty tiện ích đã sử dụng nền tảng này để phát triển mô hình bảo trì dự đoán giúp xác định thiết bị có nguy cơ hỏng hóc. Bằng cách triển khai mô hình này, công ty đã có thể giảm 15% thời gian ngừng hoạt động của thiết bị và tiết kiệm hàng triệu đô la chi phí bảo trì.

Kết luận

Đây chỉ là một vài ví dụ về nhiều cách mà DataRobot đang được sử dụng trong các ngành để khai thác sức mạnh của AI và máy học. Khi các tổ chức tiếp tục nhận ra giá trị của những công nghệ này, có khả năng chúng ta sẽ thấy nhiều ứng dụng sáng tạo hơn nữa của DataRobot trong tương lai. Bằng cách cung cấp cho các doanh nghiệp các công cụ và kiến thức chuyên môn cần thiết để phát triển và triển khai các mô hình máy học trên quy mô lớn, DataRobot đang đóng một vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy việc áp dụng AI và giúp các tổ chức mở ra các nguồn giá trị và lợi thế cạnh tranh mới.

Quỳnh Anh (dịch từ Ts2.space: https://ts2.space/en/datarobot-applications-real-world-use-cases-and-examples/)

Tin liên quan:

• 3 lý do nên học lập trình trước tuổi 18
• Những hoạt động giúp trẻ em học cách đặt mục tiêu
• Trẻ em thỏa sức sáng tạo với ngôn ngữ lập trình Scratch
• Trẻ em học FUNiX: Cơ hội và hướng dẫn để chinh phục IT
• Độ tuổi nên cho trẻ em học lập trình và cách để trẻ học CNTT hiệu quả