Những công nghệ điện toán phát triển kéo theo đó là sự thay đổi của machine learning. Ở bài chia sẻ trước BKAII đã giới thiệu đến các bạn khái niệm cũng như một số ứng dụng của Machine learning. Hôm nay chúng ta sẽ tìm hiểu một số tác động mà machine learning mang lại cho các ngành nghề, lĩnh vực nhé!
Machine learning hay còn được gọi với tên quen thuộc là học máy có liên quan mật thiết với thống kê bởi cả hai lĩnh vực đều nghiên cứu việc phân tích dữ liệu. Khác biệt ở chỗ học máy tập trung vào sự phức tạp của các giải thuật trong việc thực thi tính toán.
Học máy hiện nay được áp dụng rộng rãi bao gồm: truy tìm dữ liệu, chuẩn đoán y học, phát hiện gian lận, phân tích thị trường, nhận dạng giọng nói, chữ viết,… Để hiểu rõ hơn về machine learning chúng ta sẽ tìm hiểu về một số phương pháp machine learning phổ biến nhất nhé.
Supervised Learning SL hay còn gọi là học có giám sát: là một kĩ thuật học máy để học tập từ tập dữ liệu được gán nhãn cho trước. Nhiệm vụ của SL là dự đoán đầu ra mong muốn dựa vào giá trị đầu vào. Học có giám sát tức là máy học dựa vào sự trợ giúp của con người, hay nói cách khác con người dạy cho máy học và giá trị đầu ra mong muốn được định trước bởi con người. Tập dữ liệu huấn luyện hoàn toàn được gán nhãn dựa vào con người. Tập càng nhỏ thì máy tính học càng ít.
Unsupervised learning học không giám sát: là một kĩ thuật của máy học nhằm tìm ra một mô hình hay cấu trúc bị ẩn bởi tập dữ liệu không được gán nhãn cho trước. Khác với học máy giám sát, học máy không giám sát có tập dữ liệu huấn luyện không do con người gán nhãn, máy tính sẽ phải tự học hoàn, giá trị đầu ra sẽ phụ thuộc vào thuật toán. Một ứng dụng có thể thấy đó chính là gom nhóm, đây cũng chính là ứng dụng được Google, facebook áp dụng khá phổ biến.
Tiếp theo chúng ta sẽ tìm hiểu về một số đối tượng đang “hưởng lợi” từ machine learning.
Dịch vụ tài chính: Các tổ chức tài chính, thường thấy nhất là ngân hàng sử dụng machine learning để xác định insights trong dữ liệu để biết các cơ hội đầu tư và ngăn chặn lừa đảo. Khách hàng có hồ sơ rủi ro cao cũng có thể được tìm thấy nhờ áp dụng học máy.
Chăm sóc y tế: với sự ra đời của các thiết bị, máy cảm ứng đeo được những dữ liệu được sử dụng để đánh giá tình hình sức khỏe của bệnh nhân trong thời gian thực. Các chuyên gia cũng có thể xác định cu hướng cả thiện khả năng điều trị, chuẩn đoán bệnh.
Nhà nước: an ninh cộng đồng, tiện ích xã hội có nhiều lợi ích để khai thác. Việc phát hiện gian lận và giảm thiểu khả năng trộm cắp danh tính là ứng dụng được nhắc đến khá nhiều.
Bán hàng: machine learning có thể dùng để phân tích lịch sử mua hàng từ đó giới thiệu những mặt hàng được quan tâm, ưa thích.
Vận tải: Phân tích dữ liệu để xác định patterns và các xu hướng là trọng tâm trong ngành vận tải vì đây là ngành phụ thuộc vào khả năng tận dụng hiệu quả trên mỗi tuyến đường và dự đoán các vấn đề tiềm tàng để gia tăng lợi nhuận. Chức năng phân tích dữ liệu đóng vai trò quan trọng với các doanh nghiệp vận tải.
Xem thêm:
- Machine Learning khái niệm và phạm vi áp dụng
- Những quan niệm sai lầm về Machine Learning
- Sự khác biệt giữa AI, machine learning và deep learning
- Những công nghệ cơ bản của Machine Learning
Trên đây là một số chia sẻ liên quan đến một số ngành nghề áp dụng học máy một cách phổ biến và hữu ích. Cần thêm thông tin gì các bạn cứ liên hệ BKAII nhé!
"BKAII - Thiết bị truyền thông TỐT nhất với giá CẠNH TRANH nhất!"