Machine Learning là gì? Ứng dụng của Machine Learning trong thực tiễn

Xuất hiện như một “làn sóng công nghệ” mới, Machine Learning đã trở thành yếu tố không thể thiếu đối với nhiều ngành nghề, lĩnh vực. Công nghệ này mang lại những tính năng mạnh mẽ và thông minh, giúp đơn giản hoá mọi tác vụ công việc của con người. Có thể nói, Machine Learning đã “cuốn trôi” những phương thức làm việc truyền thống, lạc hậu và mở ra một kỷ nguyên mới trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Vậy Machine Learning là gì? Công nghệ này được ứng dụng như thế nào vào thực tiễn?

Tìm hiểu tổng quan về Machine Learning

Machine Learning là gì?

Machine Learning (ML – tạm dịch: học máy) là một công nghệ hiện đại, bắt nguồn từ lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI). Công nghệ này có khả năng “tạo ra trí thông minh” cho các ứng dụng, phần mềm mà không cần thực hiện bất kỳ mã hoá nào. Chỉ với các dữ liệu đầu vào, Machine Learning có thể dự đoán được những giá trị đầu ra hoàn toàn mới.

Thuật ngữ Machine Learning chính thức được gọi tên vào năm 1959 do Arthur Samuel khởi xướng. Ông là người tiên phong trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) và trò chơi máy tính (computer gaming). Theo Arthur Samuel, Machine Learning là “lĩnh vực nghiên cứu cung cấp cho máy tính khả năng học tập mà không cần trải qua giai đoạn lập trình”.

Nhìn chung, Machine Learning là một “tập hợp con” của trí tuệ nhân tạo. Công nghệ này có khả năng khiến cho máy móc có hành vi và quyết định giống con người. Hiện tại, Machine Learning đã trở thành một phần không thể thiếu trong lĩnh vực khoa học kỹ thuật. Thông qua các phương pháp thống kê, thuật toán để phân loại, dự đoán cũng như khám phá các thông tin quan trọng của dữ liệu.

Dựa vào những thông tin này, người dùng có thể đưa ra các quyết định trong hoạt động kinh doanh của mình. Thế nên, Machine Learning chính là giải pháp cốt lõi của nhiều doanh nghiệp đối với việc cải thiện doanh thu.

Nguyên lý hoạt động của Machine Learning

Tương tự như bộ não con người có khả năng tiếp thu kiến thức và học hỏi, Machine Learning dựa vào những dữ liệu đầu vào để nhận diện các thực thể, sự vật, hiện tượng trong một lĩnh vực cụ thể và mối liên hệ giữa chúng.

Các thuật toán Machine Learning được hướng dẫn để sử dụng bộ dữ liệu đào tạo và tạo ra một mô hình nguyên mẫu. Khi tiếp nhận dữ liệu mới, các thuật toán này sẽ đưa ra những phân tích, dự đoán dựa trên nguyên mẫu.

Nếu các phân tích, dự đoán này chính xác, thuật toán Machine Learning sẽ tiến hành triển khai. Ngược lại, nếu phân tích, dự đoán không chính xác, thuật toán sẽ tiếp tục thực hiện lại quy trình này thêm lần nữa.

Vì sao nên học Machine Learning?

Tuy các thuật toán Machine Learning vẫn chưa đủ tiến bộ để đạt được mức độ thông minh của con người, nhưng số tính năng của công nghệ này vẫn vượt trội hơn chúng ta về tốc độ cũng như quy mô hoạt động.

Trên thực tế, máy móc có khả năng xử lý và phân tích một lượng lớn dữ liệu với tốc độ mà con người không thể đạt được. Chúng có thể làm việc xuyên suốt 24/7 mà không cần nghỉ ngơi, thúc đẩy hiệu suất cao gấp nhiều lần so với con người.

Bằng cách sử dụng các mô hình Machine Learning khác nhau, bạn có thể tự động hoá các quy trình tốn thời gian. Từ đó, doanh nghiệp có thể tối ưu các hoạt động kinh doanh của mình một cách hiệu quả.

Đối với nhiều doanh nghiệp, việc sử dụng Machine Learning chính là phương thức cạnh tranh mạnh mẽ. Sự hỗ trợ của công nghệ này giúp doanh nghiệp mở rộng quy mô phát triển sản phẩm/dịch vụ khách hàng cũng như quy trình hoạt động của mình.

Các loại Machine Learning cơ bản

Machine Learning là công nghệ hiện đại, ứng dụng các loại thuật toán có khả năng phân tích và dự đoán. Dựa trên những thuật toán này, Machine Learning được phân thành 4 loại cơ bản, bao gồm:

  • Supervised Learning (học tập có giám sát).
  • Semi-supervised Learning (học tập bán giám sát).
  • Unsupervised Learning (học tập không giám sát).
  • Reinforcement Learning (học tăng cường).

Supervised Learning

Supervised Learning sử dụng tập dữ liệu được gắn nhãn để phân loại dữ liệu và dự đoán kết quả. Thông qua đó, người dùng có thể điều chỉnh trọng lượng khi dữ liệu mới được đưa vào mô hình cho đến khi chúng được lắp một cách hoàn chỉnh.

Loại Machine Learning này giúp doanh nghiệp giải quyết các vấn đề trên quy mô lớn, như phân loại thư rác theo từng mục riêng. Một số thuật toán được dùng trong Supervised Learning là: neural networks, linear regression, logistic regression, support vector machine,…

Semi-supervised Learning

Semi-supervised Learning là sự kết hợp hoàn hảo giữa Supervised Learning và Unsupervised Learning. Loại Machine Learning này sử dụng cả dữ liệu gắn nhãn lẫn không gắn nhãn để đào tạo máy móc. Với Semi-Supervised Learning, các vấn đề không đủ dữ liệu được gắn nhãn sẽ được giải quyết một cách hiệu quả.

Unsupervised Learning

Loại Machine Learning này vận dụng các thuật toán để phân tích những tập dữ liệu không được gắn nhãn. Thông qua đó, thuật toán sẽ phát hiện được những nhóm dữ liệu ẩn mà không cần sự hỗ trợ của con người. Đây chính là giải pháp lý tưởng người dùng: nhận diện hình ảnh, thực hiện chiến lược cross sale, phân khúc khách hàng,…

Ngoài ra, Unsupervised Learning còn giảm số lượng tính năng trong một mô hình dựa trên việc giảm kích thước. Một số thuật toán được ứng dụng trong Unsupervised Learning là: k-means clustering, probabilistic clustering, neural networks,…

Reinforcement Learning

Đây là loại Machine Learning có khả năng học tập dựa trên sự tương tác với môi trường. Vai trò của Reinforcement Learning là hỗ trợ người dùng thực hiện một nhiệm vụ duy nhất như lái xe hay chơi game tự động. Loại Machine Learning này được dùng để đào tạo máy tính thực hiện một quy trình gồm nhiều bước.

Ứng dụng của Machine Learning trong thực tiễn

FaceID (nhận diện khuôn mặt)

FaceID là một trong những ứng dụng phổ biến nhất của Machine Learning. Hiện nay, việc nhận diện khuôn mặt được áp dụng trong nhiều trường hợp khác nhau, nhằm phục vụ nhu cầu bảo mật cũng như xác minh danh tính như: điều tra, xác định tội phạm, hỗ trợ pháp y, mở khóa điện thoại,…

Nhận diện giọng nói

Một ứng dụng cũng rất phổ biến của Machine Learning là nhận diện giọng nới thành văn bản kỹ thuật số. Với Machine Learning, bạn có thể sử dụng giọng nói của mình để xác minh danh tính. Bên cạnh đó, một số thiết bị còn hỗ trợ người dùng thực hiện các thao tác đơn giản bằng giọng nói. Hệ thống nhận diện giọng nói được ứng dụng trong một số lĩnh vực sau:

  • Ngành robot công nghiệp
  • Ngành hàng không, quốc phòng, công nghiệp viễn thông, công nghệ thông tin và điện tử tiêu dùng.
  • Kiểm soát an ninh.
  • Trợ lý ảo.

Tài chính

Tài chính – ngân hàng cũng là một lĩnh vực được ứng dụng Machine Learning khá phổ biến. Thông qua các thuật toán Machine Learning, các ngân hàng, đơn vị tài chính có thể giám sát, đánh giá hành vi của người dùng. Tính năng này giúp khắc phục các tình trạng gian lận hoặc thiếu minh bạch trong quá trình giao dịch. Ngoài ra, Machine Learning còn được ứng dụng để kiểm tra hoạt động rửa tiền phi pháp.

Với sự hỗ trợ của các thuật toán Machine Learning, bạn có thể đưa ra quyết định giao dịch chính xác hơn bằng cách phân tích khối lượng lớn dữ liệu cùng lúc. Bên cạnh đó, công nghệ này cũng rất hiệu quả khi tính điểm tín dụng hoặc bảo lãnh phát hành.

Marketing

Các tính năng mạnh mẽ của Machine Learning giúp doanh nghiệp xác định chính xác khách hàng tiềm năng dựa trên một số yếu tố như:

  • Lượt truy cập vào website.
  • Lượt click chuột.
  • Số Email người dùng đã mở.

Từ những dữ liệu thu thập được, doanh nghiệp có thể định hình được các chiến lược tiếp thị hiệu quả hơn. Ngoài ra, Machine Learning còn hỗ trợ người dùng phân tích cảm xúc của khách hàng. Nhờ đó, doanh nghiệp có thể xác định được phản ứng của khách hàng đối với sản phẩm/dịch vụ. Hiện nay, chatbots cũng là một ứng dụng điển hình của công nghệ Machine Learning.

Y tế

Machine Learning có khả năng chẩn đoán bệnh lý chuẩn xác dựa vào các tính năng mạnh mẽ. Dựa trên những kết quả từ các thiết bị ứng dụng công nghệ Machine Learning, các y bác sĩ có thể đưa ra giải pháp khám chữa bệnh phù hợp.

Bên cạnh việc chẩn đoán bệnh lý, Machine Learning còn được ứng dụng trong lĩnh vực bào chế thuốc. Các dự đoán từ Machine Learning giúp các thử nghiệm lâm sàng hiệu quả hơn. Không những thế, công nghệ này còn có khả năng đưa ra các dự đoán có nguy cơ bùng phát. Các nhà khoa học trên thế giới hiện nay đã sử dụng Machine Learning như một giải pháp dự đoán sự bùng nổ của dịch bệnh.

Kết luận

Có thể thấy, Machine Learning không đơn thuần là một phát hiện mới của nhân loại, công nghệ này còn đóng vai trò quan trọng trong nhiều ngành nghề/lĩnh vực khác nhau. Thời gian gần đây, Machine Learning nhận được rất nhiều sự quan tâm và đón nhận của người dùng công nghệ trên toàn thế giới. Giải pháp thông minh này mang đến những tính năng tuyệt vời, hỗ trợ con người bước đến một tương lai hiện đại , toàn diện và tiến bộ hơn.

Thiết Kế Web Số 1Group hy vọng những thông tin từ bài viết đã giúp bạn biết được Machine Learning là gì cũng như ứng dụng thực tiễn của công nghệ mới này. Đừng quên theo dõi Thiết Kế Web Số 1Group để không bỏ lỡ những bài viết hay và hữu ích nhất nhé!

Những câu hỏi thường gặp

Tại sao Machine Learning lại phổ biến?

Machine Learning cho phép người dùng trích xuất các mẫu, thông tin chi tiết hoặc dự đoán kết quả từ một lượng lớn dữ liệu. Nhờ đó, người dùng có thể giảm bớt sự can thiệp của con người bằng các thiết bị tự động hoá.

Vì sao Machine Learning lại được gọi là “công nghệ tương lai”?

Thị trường AI và Machine Learning đã có bước phát triển vượt bậc trong những năm qua và không ngừng tăng tốc. Công nghệ Machine Learning được chứng minh có thể tiết kiệm chi phí, đơn giản hoá các quy trình và tăng kiểm soát chất lượng trong nhiều ngành công nghiệp. Từ đó, Machine Learning thúc giục các doanh nghiệp và nhà khoa học dữ liệu tiếp tục đầu tư vào sự tiến bộ của công nghệ này trong tương lai.

Machine Learning phù hợp với ngôn ngữ lập trình nào?

Ngôn ngữ lập trình tốt và phù hợp với Machine Learning là: Java, JavaScript, Python, R, Julia.

Siri và Alexa có phải công nghệ Machine Learning không?

Câu trả lời là “Có!”. Trợ lý ảo Siri và Alexa được tạo ra dựa trên công nghệ AI và Machine Learning.