9 Xu hướng học máy machine learning tính đến 2025

• 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 xu hướng của machine learning trong những năm tới sẽ tác động thế nào đến cuộc cách mạng công nghiệp 4.0, quy trình làm việc, quản lý, kinh doanh tại các doanh nghiệp, đơn vị?

Máy học đã tác động đáng kể đến tất cả các ngành dọc trên toàn thế giới, từ các công ty khởi nghiệp đến các công ty nằm trong danh sách Fortune 500. Theo một báo cáo năm 2021 của Fortune Business Insights, quy mô thị trường máy học toàn cầu là 15,50 tỷ đô la vào năm 2021 và dự kiến ​​sẽ tăng lên con số khổng lồ 152,24 tỷ đô la vào năm 2028 với tốc độ CAGR là 38,6%.

1. Sự phát triển của công nghệ Blockchain

Một trong những xu hướng của machine learning hàng đầu đó là sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ blockchain. Blockchain, công nghệ đằng sau tiền điện tử như Bitcoin, có lợi cho nhiều doanh nghiệp. Công nghệ này sử dụng một sổ cái phi tập trung để ghi lại mọi giao dịch, do đó thúc đẩy sự minh bạch giữa các bên liên quan mà không cần bất kỳ trung gian nào. Ngoài ra, các giao dịch blockchain là không thể đảo ngược, ngụ ý rằng chúng không bao giờ có thể bị xóa hoặc thay đổi khi sổ cái được cập nhật.

Blockchain dự kiến ​​sẽ hợp nhất với học máy và AI, vì một số tính năng nhất định bổ sung cho nhau trong cả hai công nghệ. Điều này bao gồm một sổ cái phi tập trung, tính minh bạch và tính bất biến.

Ví dụ: các ngân hàng như Barclays và HSBC làm việc trên các dự án dựa trên blockchain cung cấp các khoản vay không lãi suất cho khách hàng. Ngoài ra, các ngân hàng sử dụng công nghệ máy học để xác định điểm tín dụng của những người vay tiềm năng dựa trên mô hình chi tiêu của họ. Những hiểu biết này rất hữu ích cho các ngân hàng trong việc xác định xem liệu người đi vay có xứng đáng được vay hay không.

>> Đọc thêm bài viết: Giải thích về nghề lập trình Blockchain cho người mới

2. Phát triển của công cụ AI tự động

Một số doanh nghiệp đã sử dụng các giải pháp dựa trên AI hoặc các công cụ tự phục vụ để hợp lý hóa hoạt động của họ. Các công ty công nghệ lớn như Google, Microsoft và Facebook sử dụng bot trên các nền tảng nhắn tin của họ như Messenger và Skype để thực hiện các nhiệm vụ tự phục vụ một cách hiệu quả.

Ví dụ: khi bạn tìm kiếm một vị trí trên công cụ tìm kiếm hoặc bản đồ Google, tùy chọn “Nhận chỉ đường” sẽ tự động bật lên. Điều này cho bạn biết tuyến đường chính xác đến điểm đến mong muốn của bạn, tiết kiệm thời gian quý báu. Nếu xu hướng như vậy tiếp tục, cuối cùng, máy học sẽ có thể mang lại trải nghiệm hoàn toàn tự động cho những khách hàng đang tìm kiếm các sản phẩm và dịch vụ từ các doanh nghiệp.

AI phát triển là một trong những xu hướng của machine learning tất yếu trong những năm tới tác động đến mọi ngành nghề, lĩnh vực.

3. Công cụ tìm kiếm & trợ lý AI được cá nhân hóa

Ngày nay, mọi người đều biết rõ về các trợ lý AI như Siri và Alexa. Các trợ lý giọng nói này thực hiện các tác vụ khác nhau như đặt vé máy bay, thanh toán hóa đơn, phát các bài hát yêu thích của người dùng và thậm chí gửi tin nhắn cho đồng nghiệp.

Cùng với thời gian, những chatbot này được kỳ vọng sẽ cung cấp những trải nghiệm được cá nhân hóa hơn nữa, chẳng hạn như đưa ra lời khuyên pháp lý về các vấn đề khác nhau, đưa ra các quyết định kinh doanh quan trọng, cung cấp dịch vụ điều trị y tế được cá nhân hóa, v.v.

Mặt khác, các công cụ tìm kiếm như Google và Bing thu thập thông tin qua một số nguồn dữ liệu để cung cấp loại nội dung phù hợp. Với sự cá nhân hóa ngày càng tăng, các công cụ tìm kiếm ngày nay có thể thu thập dữ liệu cá nhân để cung cấp cho người dùng các kết quả được cá nhân hóa.

Ví dụ: khi bạn tìm kiếm “giày thể thao cần mua” trên Google, lần tiếp theo khi bạn truy cập Google, bạn sẽ thấy các quảng cáo liên quan đến tìm kiếm cuối cùng của mình. Do đó, các công cụ tìm kiếm đang được cá nhân hóa nhiều hơn vì chúng có thể cung cấp các kết quả cụ thể dựa trên dữ liệu của bạn. Nhu cầu mua sắm, tìm kiếm hàng hóa trên các trang mạng xã hội, công cụ tìm kiếm ngày càng tăng. Đây là một trong xu hướng của machine learning quan trọng.

4. Phát triển trợ lý thông minh

Với việc cá nhân hóa là trung tâm, trợ lý thông minh sẵn sàng cung cấp hỗ trợ trọn gói bằng cách thực hiện các công việc thay mặt chúng tôi, chẳng hạn như lái xe, nấu ăn và thậm chí mua hàng tạp hóa. Những dịch vụ này sẽ bao gồm các dịch vụ nâng cao mà chúng tôi thường sử dụng thông qua các nhân viên của con người, chẳng hạn như sắp xếp việc đi lại hoặc gặp bác sĩ khi không khỏe.

Ví dụ, nếu bạn bị ốm, tất cả những gì bạn cần làm là gọi trợ lý của mình. Dựa trên dữ liệu của bạn, nó sẽ đặt lịch hẹn với bác sĩ hàng đầu trong khu vực của bạn. Sau đó, trợ lý sẽ theo dõi bằng cách sắp xếp bệnh viện và đặt xe Uber đến đón bạn đúng giờ.

5. Phát triển thiết bị y tế cá nhân hóa

Ngày nay, các thiết bị y tế có thể đeo được đã trở thành một phần trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta. Những thiết bị này đo lường dữ liệu sức khỏe, bao gồm nhịp tim, mức đường huyết, nồng độ muối,… Tuy nhiên, với việc triển khai rộng rãi công nghệ máy học và AI, những thiết bị như vậy sẽ có nhiều dữ liệu hơn để cung cấp cho người dùng trong tương lai.

Thiết bị đeo được sẽ có thể phân tích dữ liệu sức khỏe trong thời gian thực và cung cấp chẩn đoán và điều trị được cá nhân hóa cụ thể cho nhu cầu của cá nhân. Trong những trường hợp quan trọng, các cảm biến có thể đeo cũng sẽ có thể đề xuất một loạt các bài kiểm tra sức khỏe dựa trên dữ liệu sức khỏe. Họ thậm chí có thể đặt một cuộc hẹn với một chuyên gia có sẵn gần đó.

>>> Đọc thêm: Machine learning là gì? Những đóng góp của machine learning

6. Thực tế tăng cường nâng cao (AR)

AR thực tế ảo sẽ được tăng cường, quan tâm hơn nữa vào những năm tới, đây là một trong những xu hướng của machine learning đã và đang được thúc đẩy. Mặc dù thực tế tăng cường đã xuất hiện được vài năm, nhưng giờ đây chúng ta đang chứng kiến ​​tiềm năng thực sự của công nghệ. HoloLens của Microsoft là một ví dụ phổ biến. Những chiếc kính AR này chiếu một lớp phủ kỹ thuật số lên môi trường vật lý và cho phép người dùng tương tác với thế giới ảo bằng lệnh thoại hoặc cử chỉ tay.

Tuy nhiên, phiên bản nâng cao của AR sẽ xuất hiện trong những tháng tới. Vào năm 2022, những thiết bị như vậy sẽ tiếp tục được cải thiện vì chúng có thể cho phép tương tác và trò chuyện trực tiếp với bạn bè và gia đình từ bất kỳ vị trí nào. Đây là một trong những lý do tại sao các nhà phát triển thực tế tăng cường đang có nhu cầu lớn ngày nay.

7. Công nghiệp ô tô tự động

Xe tự lái đã được thử nghiệm trên đường phố. Họ có khả năng lái xe trong môi trường đô thị phức tạp mà không cần bất kỳ sự can thiệp nào của con người. Mặc dù có nhiều nghi ngờ về việc khi nào chúng nên được phép lưu thông trên đường, năm 2025 dự kiến ​​sẽ tiếp tục cuộc tranh luận này.

Vào năm 2025, ô tô tự lái thậm chí sẽ cho phép người lái xe chợp mắt trong suốt hành trình của họ. Đây là một xu hướng của machine learning mới. Điều này sẽ không chỉ giới hạn ở các phương tiện tự hành mà có thể biến đổi ngành vận tải. Ví dụ, xe buýt tự hành có thể đi vào các tuyến đường, chở một số hành khách đến điểm đến của họ mà không cần sự tham gia của con người.

8. Học toàn diện bằng trợ lý học tập

Ngày nay, học sâu bắt nguồn từ các ứng dụng như nhận dạng hình ảnh, chuyển động xe tự hành, tương tác bằng giọng nói và nhiều ứng dụng khác. Hơn nữa, các trò chơi như AlphaGo của DeepMind khám phá học sâu sẽ được chơi ở cấp độ chuyên gia với nỗ lực tối thiểu.

Vào năm 2022, học sâu sẽ tìm thấy các ứng dụng trong hình ảnh y tế, nơi các bác sĩ sử dụng nhận dạng hình ảnh để chẩn đoán các tình trạng với độ chính xác cao hơn. Hơn nữa, học sâu sẽ tạo ra những tiến bộ đáng kể trong việc phát triển các ngôn ngữ lập trình có thể hiểu mã và tự viết chương trình dựa trên dữ liệu đầu vào được cung cấp.

9. Mạng đối thủ chung

Mạng đối thủ chung là một bước đột phá máy học cần thiết trong thời gian gần đây. Nó cho phép tạo ra dữ liệu có giá trị từ đầu hoặc nhiễu ngẫu nhiên, thường là hình ảnh hoặc âm nhạc. Nói một cách đơn giản, thay vì đào tạo một mạng nơ-ron duy nhất với hàng triệu điểm dữ liệu, chúng tôi có thể cho phép hai mạng nơ-ron cạnh tranh với nhau và tìm ra con đường tốt nhất có thể.

Trên đây là bài viết xu hướng của machine learning dành cho những người làm công nghệ cần biết để cập nhật thông tin mới về ngành của mình. Theo dõi website FUNiX để có thêm nhiều kiến thức hay về công nghệ machine learning.

>>> 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

Nguyễn Cúc