Học máy hay còn được biết đến với cái tên Machine Learning là một nhánh nhỏ của ngành trí tuệ nhân tạo (AI) và khoa học máy tính. Nó tập trung vào việc xử lý data và thuật toán để bắt chước cách mà con người học. Từ đó cải thiện độ chính xác của các dự đoán mà nó đưa ra.

Học máy là một thành phần vô cùng quan trọng trong sự phát triển của khoa học dữ liệu. Thông qua việc sử dụng các phương pháp thống kê và thuật toán, chúng được huấn luyện để đưa ra các phân loại, dự đoán và khám phá những tri thức mới trong các dự án khai phá dữ liệu. Những tri thức này sẽ tác động đến những quyết định trong các ứng dụng và các doanh nghiệp. 

Khi internet ngày càng phổ biến, mọi người trong số chúng ta vẫn thường xuyên lên mạng để cập nhập tin tức, giải trí, mua sắm,... Chính những hoạt động này đã sản sinh ra một lượng lớn dữ liệu. Khi dữ liệu lớn tiếp tục mở rộng và phát triển, nhu cầu của thị trường với các nhà khoa học dữ liệu ngày càng tăng. Nó cũng đòi hỏi nhà khoa học phải hỗ trợ xác định các câu hỏi của doanh nghiệp và đưa ra quyết định phù hợp nhất.

Hình 1: Các lĩnh vực liên quan đến học máy

 1. Cách hoạt động của học máy

Theo UC Berkeley (Đại học California-Berkeley) họ chia hệ thống học máy ra làm 3 phần chính:

* A Decision Process (quá trình quyết định): Nhìn chung các thuật toán học máy được sử dụng để đưa ra một dự đoán hoặc phân lớp. Dựa vào dữ liệu đầu vào nó có thể gán nhãn hoặc không gán nhãn, thuật toán sẽ đưa ra ước tính về một mẫu trong dữ liệu.

* An Error Function (hàm tính toán lỗi): Một hàm tính toán lỗi sẽ tính xem model có tỷ lệ dự đoán cao hay thấp, dựa vào những dữ liệu đã biết trước.

* An Model Optimization Process (quá trình tối ưu mô hình): Sau khi xây dựng được model cơ bản, người ta sẽ tối ưu mô hình bằng cách điều chỉnh các trọng số sao cho model đạt được đến một tỷ lệ chính xác phù hợp nhất định.

Lấy ví dụ, nếu bạn đang xây dựng một hệ thống gợi ý phim, thuật toán dự đoán của bạn có thể xem xét về mức độ tương tự của một bộ phim với những bộ phim mà bạn đã xem. Từ đó xây dựng những trọng số tối ưu cho các tính năng khác nhau của hệ thống. 

Trong suốt quá trình huấn luyện, thuật toán sẽ xem xét những bộ phim bạn đã xem và trọng số thuộc tính của các phim đó. Các câu hỏi sẽ được đặt ra như nó có phải là một bộ phim kinh dị không, nó có phải phim hài không,... Sau đó thuật toán sẽ kiểm tra xem liệu nó có đề xuất những bộ phim mà bạn (hoặc những người như bạn) đã xem hay không. Nếu nó dự đoán đúng, trọng số sẽ được giữ nguyên, còn nếu dự đoán sai thì nó sẽ giảm trọng số xuống để lần sau không gặp lại lỗi tương tự nữa.

Hình 2: Netflix đã áp dụng rất thành công hệ thống gợi ý phim dựa trên học máy

Các thuật toán học máy sẽ được tự động cập nhập cải thiện độ chính xác sau những lần lặp. Bản chất của việc lặp lại này này rất độc đáo và có giá trị vì chúng diễn ra mà không có can thiệp của con người. Nó tự động khám phá ra những hiểu biết mà không được lập trình cụ thể để làm như vậy.

2. Vì sao học máy ngày càng trở nên quan trọng?

Ngày nay, dữ liệu có sẵn gần như vô hạn, khả năng lưu trữ với chi phí thấp kèm theo đó là sự phát triển của mạnh mẽ của quá trình xử lý đã thúc đẩy lĩnh vực học máy. Nhiều ngành đang phát triển các mô hình học máy mạnh mẽ hơn, có khả năng phân tích dữ liệu lớn hơn và phức tạp hơn. Đồng thời cung cấp kết quả nhanh hơn, chính xác hơn trên quy mô rộng lớn. Công cụ học máy cho phép tổ chức xác định nhanh hơn các cơ hội có lợi và rủi ro tiềm ẩn.

Những ứng dụng thực tế của học máy thúc đẩy kết quả kinh doanh có thể ảnh hưởng đáng kể đến lợi nhuận của công ty. Những kỹ thuật mới trong lĩnh vực này đang phát triển nhanh chóng và mở rộng ứng dụng của học máy đến những khả năng gần như vô hạn. Nhiều ngành đã coi việc học máy là cách tốt nhất để xây dựng mô hình, lập chiến lược và lập kế hoạch. Vì họ phụ thuộc vào lượng lớn dữ liệu — và cần một hệ thống để phân tích dữ liệu đó một cách hiệu quả và chính xác.

Hình 3: Áp dụng học máy vào các hoạt động kinh doanh

3. Một số ứng dụng được áp dụng học máy ngày nay.

Chăm sóc sức khỏe: 

Các thiết bị cảm biến có thể giám sát mọi thứ từ nhịp tim, số bước đi bộ cho đến nồng độ oxy, chỉ số đường huyết. Thậm chí cả giấc ngủ cũng tạo ra một lượng dữ liệu lớn đáng kể cho phép các bác sĩ đánh giá sức khỏe bệnh nhân của họ trong thời gian thực. Học máy còn có thể phát hiện được ung thư tuyến vú thông qua việc phân tích ảnh x-quang, chẩn đoán bệnh võng mạc tiểu đường thông qua hình ảnh võng mạc,..

Tiếp thị và bán hàng: 

Học máy đang cách mạng hóa lĩnh vực marketing. Rất nhiều doanh nghiệp đã thành công trong việc triển khai trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy để tăng và nâng cao sự hài lòng của khách hàng. 

Theo Forbes, “57% các giám đốc điều hành tin tưởng rằng lợi ích lớn nhất của sự phát triển AI và học máy là cải thiện trải nghiệm khách hàng”. 

Các trang thương mại điện tử và mạng xã hội đã sử dụng học máy để phân tích những sản phẩm mà bạn mua và tìm kiếm trước đó. Sau đó đưa ra các món đồ đề xuất khác mà bạn có thể sẽ mua. 

Rất nhiều chuyên ra tin rằng tương lai của ngành bán lẻ sẽ bị chi phối bởi AI và học máy. Bởi vì các ứng dụng kinh doanh học sâu ngày càng trở nên thành thạo hơn trong việc nắm bắt, phân tích và sử dụng dữ liệu để cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm của từng cá nhân. Đồng thời phát triển các chiến dịch tiếp thị có mục tiêu được tùy chỉnh.

Có thể bạn quan tâm: Ứng dụng - sử dụng AI vào doanh nghiệp nhỏ | Cần thiết hay thừa thãi?

Dịch vụ tài chính: 

Những thông tin được cung cấp bởi học máy trong lĩnh vực này cho phép các nhà đầu tư xác định được những cơ hội mới hoặc biết được khi nào cần giao dịch. 

Học máy có thể giúp hiệu chỉnh danh mục đầu tư hoặc đánh giá rủi ro đối với các khoản vay và bảo lãnh phát hành. 

Những câu hỏi bảo mật lỗi thời ngày trước như usernames, passwords sẽ được thay thế bằng nhân diện giọng nói, nhận diện khuôn mặt, sinh trắc học.

Đối với chính phủ: 

Hệ thống học máy giúp chính phủ dễ dàng dự đoán những kịch bản tiềm năng trong tương lai, thích ứng với các tình huống thay đổi nhanh. Học máy còn có thể giúp trong việc cải thiện an ninh mạng, trí thông minh mạng, hỗ trợ các nỗ lực chống lại khủng bố, tối ưu hóa khả năng sẵn sàng,...

Ngoài ra còn rất nhiều những ứng dụng khác mà học máy mang lại đang tồn tại xung quanh chúng ta.

Hình 4: Các ứng dụng được tích hợp học máy

Như vậy qua bài viết này, tôi hy vọng các bạn đã có cái nhìn tổng quát hơn về học máy và những lợi ích mà học máy mang trong đời sống của chúng ta. Trong bài viết tiếp theo tôi sẽ nói chi tiết hơn về cách tiếp cận một bài toán học máy.

Tại Rabiloo chúng tôi cũng đã và đang nhận được sự tin tưởng của các đối tác để triển khai các hệ thống học máy. Từ đó giúp các doanh nghiệp nâng cao hoạt động kinh doanh