MACHINE LEARNING

Machine learning 1

Nội dung bài viết

Machine learning (máy học) là một phương pháp phân tích dữ liệu tự động, xây dựng mô hình phân tích. Đây là một phần của trí tuệ nhân tạo (AI) dựa trên ý tưởng rằng máy móc sẽ có thể học hỏi và thích nghi thông qua kinh nghiệm.

Sự phát triển của machine learning

Bởi vì các công nghệ máy tính mới, machine learning ngày nay không giống như trong quá khứ. Nó được sinh ra từ nhận dạng mẫu và lý thuyết mà các máy tính có thể học mà không được lập trình để thực hiện các nhiệm vụ cụ thể; các nhà nghiên cứu trí tuệ nhân tạo muốn biết máy tính có thể học được từ dữ liệu hay không. Khía cạnh lặp lại của machine learning rất quan trọng bởi vì các mô hình được tiếp xúc với dữ liệu mới, nó có thể thích nghi một cách độc lập. Nó học hỏi từ các tính toán trước đó để đưa ra các quyết định, kết quả đáng tin cậy, lặp lại.

Mặc dù nhiều thuật toán mà machine learning đã được sử dụng trong một thời gian dài, nhưng khả năng tự động áp dụng các tính toán toán học phức tạp vào dữ liệu lớn, nhanh hơn – là một sự phát triển gần đây.

Dưới đây là một số ví dụ về các ứng dụng machine learning mà bạn có thể biết:

Xe tự động lái của Google -> Bản chất của machine learning.
Các khuyến nghị trực tuyến khi mua hàng trên Amazon và Netflix? -> Machine learning ứng dụng cho cuộc sống hàng ngày.
Biết được khách hàng nói gì về bạn trên Twitter? -> Machine learning kết hợp với việc tạo ra các quy tắc ngôn ngữ.
Phát hiện gian lận? -> Một trong những ứng dụng rõ ràng, quan trọng nhất trong thế giới ngày nay.

Tại sao machine learning lại quan trọng?

Việc phát triển machine learning là do các yếu tố đã làm cho việc khai thác dữ liệu và phân tích của Bayesian trở nên phổ biến hơn bao giờ hết. Những thứ như số lượng ngày càng tăng và các loại dữ liệu sẵn có, tính toán dễ hơn và mạnh hơn, và dung lượng lưu trữ hợp lý.
Tất cả những điều này có nghĩa là có thể nhanh chóng và tự động tạo ra các mô hình có thể phân tích dữ liệu lớn hơn, phức tạp hơn và mang lại kết quả nhanh hơn, chính xác hơn – thậm chí ở quy mô rất lớn. Và bằng cách xây dựng các mô hình chính xác, một tổ chức có cơ hội tốt hơn để xác định các cơ hội có lợi nhuận – hoặc tránh rủi ro không xác định được.

Những gì cần thiết để tạo ra các hệ thống machine learning tốt?

Khả năng chuẩn bị dữ liệu.
Thuật toán – cơ bản và nâng cao.
Quá trình tự động hóa và lặp.
Khả năng mở rộng.
Mô hình Ensemble.

Một số ứng dụng của machine learning

Hầu hết các ngành công nghiệp làm việc với số lượng lớn dữ liệu đã nhận ra giá trị của công nghệ machine learning. Bằng cách thu thập thông tin chi tiết từ dữ liệu này – thường là trong thời gian thực – các tổ chức có thể làm việc hiệu quả hơn hoặc đạt được lợi thế hơn đối thủ cạnh tranh.

Các dịch vụ tài chính

Các ngân hàng và các doanh nghiệp khác trong ngành tài chính sử dụng công nghệ machine learning cho hai mục đích chính: để xác định thông tin chi tiết quan trọng và ngăn ngừa gian lận. Những hiểu biết sâu sắc có thể xác định cơ hội đầu tư, hoặc giúp các nhà đầu tư biết khi giao dịch. Khai thác dữ liệu cũng có thể xác định các khách hàng có nguy cơ rủi ro cao hoặc sử dụng giám sát kỹ thuật số để xác định dấu hiệu cảnh báo gian lận.

Cơ quan Nhà Nước

Các cơ quan chính phủ và các tiện ích chung có một nhu cầu đặc biệt về việc machine learning vì họ có nhiều nguồn dữ liệu có thể khai thác để tìm hiểu sâu sắc. Ví dụ, phân tích dữ liệu cảm biến xác định cách tăng hiệu quả và tiết kiệm tiền. Machine learning cũng có thể giúp phát hiện gian lận và giảm thiểu đánh cắp thông tin nhận dạng.

Chăm sóc sức khỏe

Machine learning là một xu hướng phát triển nhanh trong ngành chăm sóc sức khoẻ, nhờ sự xuất hiện của các thiết bị và bộ cảm biến có thể đeo có thể sử dụng dữ liệu để đánh giá sức khoẻ của bệnh nhân trong thời gian thực. Công nghệ này cũng có thể giúp các chuyên gia y tế phân tích dữ liệu để xác định xu hướng hoặc có thể dẫn đến việc chẩn đoán và điều trị được cải thiện.

Tiếp thị và bán hàng

Các trang web đề xuất các mục mà bạn có thể thích dựa trên các lần mua hàng trước đó đang sử dụng việc machine learning để phân tích lịch sử mua hàng của bạn và quảng cáo các mặt hàng khác bạn muốn quan tâm Khả năng nắm bắt dữ liệu, phân tích và sử dụng nó để cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm là một chiến dịch tiếp thị là tương lai của bán lẻ.

Dầu khí

Việc tìm nguồn năng lượng mới, phân tích khoáng vật trong lòng đất. Dự báo của bộ lọc cảm biến đôi khi thất bại. Tinh giản việc phân phối dầu để làm cho nó hiệu quả hơn và tiết kiệm chi phí. Số trường hợp sử dụng machine learning cho ngành công nghiệp này là rất lớn và vẫn đang mở rộng.

Vận chuyển

Phân tích dữ liệu để xác định mô hình và xu hướng là chìa khóa cho ngành giao thông vận tải, dựa vào việc làm cho tuyến đường hiệu quả hơn và dự đoán các vấn đề tiềm năng để tăng lợi ích. Các khía cạnh phân tích số liệu và mô hình hoá của machine learning là những công cụ quan trọng đối với các công ty giao nhận, vận tải công cộng và các tổ chức vận tải khác.