Giải pháp machine learning có thể coi là một phân ngành của trí tuệ nhân tạo, với nhiều thuật toán machine learning được kết hợp để tạo ra trí tuệ nhân tạo. Tuy nhiên, một số thuật toán này có thể được sử dụng để thực hiện các nhiệm vụ cụ thể, có giới hạn, từ trả lời điện thoại đến nhận dạng hình ảnh. 

Máy học (ML) các giải pháp thường được sử dụng trong các tình huống đòi hỏi khả năng thích ứng, có nhiều phản ứng hạn chế để lựa chọn và nơi ML có thể học hỏi từ những sai lầm của mình. 

Các giải pháp máy học có khả năng thích ứng có thể cực kỳ năng động và được sử dụng để giải quyết nhiều vấn đề khác nhau, từ nhận dạng thư rác đến hỗ trợ chatbot và trợ lý cá nhân ảo.

Theo Giáo sư MIT Thomas W. Malone“Chỉ trong vòng 10 hoặc XNUMX năm qua, học máy đã trở thành một phương pháp quan trọng, được cho là phương pháp quan trọng nhất, hầu hết các bộ phận của AI đều được thực hiện. Vì vậy, đó là lý do tại sao một số người sử dụng thuật ngữ AI và học máy gần như đồng nghĩa với nhau… hầu hết những tiến bộ hiện tại trong AI đều liên quan đến học máy.”

Các giải pháp học máy hiện đang được sử dụng để cải thiện các quy trình kinh doanh khác nhau, nhưng những ứng dụng mới vẫn đang được khám phá. Ngoài ra, sử dụng thuật toán học máy cung cấp dịch vụ sẽ làm thay đổi các mô hình kinh doanh cũ và thúc đẩy việc tạo ra các mô hình mới. Điều này, đến lượt nó, có thể cho phép doanh nghiệp phát triển, trở nên hiệu quả và sinh lời hơn. 

Việc tạo ra một giải pháp học máy thành công sẽ bắt đầu bằng việc nhận ra một vấn đề hoặc cơ hội kinh doanh cụ thể. 

Không giống như lập trình truyền thống với chương trình được tạo thủ công sử dụng dữ liệu đầu vào để tạo đầu ra, học máy sử dụng dữ liệu đầu vào và dữ liệu đầu ra để tạo chương trình. Khi những tiến bộ trong học máy tiếp tục phát triển, phạm vi sử dụng và ứng dụng của nó cũng sẽ mở rộng. 

Một câu hỏi quan trọng là “Nếu giải pháp máy học cải thiện doanh số bán hàng và lợi nhuận, thì khoản đầu tư sẽ mất bao lâu để hoàn vốn?”

Giải pháp học máy sẵn có

Hầu hết các phương pháp ML “có sẵn” đều dễ cài đặt và sử dụng. Các công cụ có sẵn chỉ cần nhấp vào nút tải xuống, sau đó chờ một chút khi phần mềm tải xuống. Mặc dù chúng khá đơn giản nhưng tiếc là chúng có một số hạn chế:

• Sự lặp lại nhàm chán: Một tác vụ có thể yêu cầu lặp lại cùng một hành động nhiều lần theo cách thủ công. Một số giải pháp ML bao gồm các tùy chọn “tải xuống hàng loạt” hoặc “tải lên hàng loạt”, nhưng không phải tất cả đều có.
• Lưu trữ thủ công: Nếu công việc ML là một phần nhỏ của giai đoạn dài hơn nhiều thì việc lưu dữ liệu có thể cần được thực hiện thủ công, việc này tốn nhiều thời gian.  

Phần mềm sẵn có hiếm khi cung cấp nhiều dịch vụ cần thiết và có thể cần một số mức độ tùy chỉnh. Dự án càng độc đáo thì khả năng tồn tại giải pháp sẵn có càng ít. Một số ứng dụng phổ biến của học máy là: 

• Nhận dạng thư rác: Một trong những ứng dụng cơ bản nhất của học máy. Các nhà cung cấp email thường lọc thư rác không mong muốn. Họ sử dụng mô hình ML để xác định thư rác, dựa trên các đặc điểm nhận dạng. Mạng lưới thần kinh sử dụng quy trình lọc dựa trên nội dung để phân loại các email không mong muốn là thư rác. (Spambrella, Thư rácTitan, Không có thư rác)

• Khuyến nghị sản phẩm: Các hệ thống ML này được sử dụng nhất quán bởi các trang web thương mại điện tử, công cụ tìm kiếm cũng như ứng dụng web và thiết bị di động. Các nhà bán lẻ internet nổi tiếng (ví dụ: Amazon và eBay) thường giới thiệu một loạt sản phẩm được đề xuất dựa trên những lần mua hàng trước đó của người tiêu dùng. (thư ký.io, nosto, qubit) 

• Nhận dạng hình ảnh: Học kĩ càng (một phân ngành của học máy) được sử dụng trong nhận dạng hình ảnh và video. Các giải pháp học máy này được sử dụng cho nhiều nhiệm vụ nhận dạng khác nhau, bao gồm nhận dạng khuôn mặt, phát hiện đối tượng, tìm kiếm trực quan, phát hiện văn bản cũng như phát hiện logo và mốc. (Infiviz, vue.ai, Tìm kiếm hình ảnh của Alibaba)

• Gian lận: Các giao dịch ngân hàng gian lận đã trở nên phổ biến. Các giải pháp máy học trong lĩnh vực tài chính đã được phát triển để tự động xây dựng các mô hình ML dự đoán có độ chính xác cao nhằm xác định và phân tách nhiều hoạt động gian lận có thể xảy ra. (Bộ dữ liệu, Sàng lọc, Không gian lận) 

• Dự báo nhu cầu: Được sử dụng trong nhiều ngành công nghiệp, từ thương mại điện tử đến sản xuất đến vận tải. Nó sử dụng dữ liệu lịch sử để hỗ trợ các mô hình và thuật toán ML nhằm dự đoán nhu cầu về sản phẩm, năng lượng, dịch vụ và cách sử dụng. Dự báo nhu cầu dựa trên ML đã trở nên cực kỳ chính xác, nhanh chóng và minh bạch. (Tính logic, thần tiên, Dự báo nhu cầu)

• Trợ lý cá nhân ảo: Chúng chấp nhận và hiểu lệnh thoại và có thể thực hiện các tác vụ đơn giản, chẳng hạn như gọi điện thoại, lên lịch cuộc hẹn và tắt đèn. Trợ lý cá nhân ảo sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên, AI, tự động hóa phần mềm robot và nhiều thuật toán học máy để hiểu các lệnh bằng lời nói và xử lý chúng. (Siri, Aisiri, bóng)

• Dịch vụ khách hàng tự động: Việc quản lý nhiều tương tác trực tuyến của khách hàng có thể khó khăn và đã trở thành vấn đề khiến nhiều doanh nghiệp thất vọng. Điều này chủ yếu là do các doanh nghiệp thiếu nhân viên hỗ trợ khách hàng cần thiết để giải quyết khối lượng yêu cầu họ nhận được hàng ngày. (Zendesk, Onedesk, Hubspot)

(Các nhà cung cấp dịch vụ trên chỉ là ví dụ, không phải gợi ý. Nên nghiên cứu.)

Truy cập các giải pháp học máy nguồn mở

Để tối đa hóa hiệu quả, điều quan trọng là phải bắt đầu với một vấn đề kinh doanh được xác định rõ ràng. Là một phần của quá trình làm rõ, nên đặt câu hỏi: “Liệu máy học có thực sự giúp giải quyết vấn đề không?” (Nên hiểu rằng các thuật toán, dù đã có sẵn hay mới được tạo, đều có thể không cung cấp giải pháp như mong đợi.)

GitHub đóng vai trò là vị trí trung tâm cho hầu hết các dự án nguồn mở hiện nay. Các nhà khoa học, nhà nghiên cứu, doanh nghiệp và những người có sở thích cung cấp nhiều giải pháp khác nhau và chia sẻ chúng ở đó. GitHub hỗ trợ cộng đồng các nhà nghiên cứu hợp tác toàn cầu và có thể hữu ích khi nghiên cứu các lựa chọn học máy.

Nhiều giải pháp ML trong số này được thiết kế tốt và đi kèm tài liệu toàn diện, bao gồm cơ sở mã đầy đủ và hướng dẫn từng bước. 

Ngoài ra, quyền truy cập vào cơ sở mã thường không bị hạn chế (không giống như đăng ký hoặc sắp xếp cho mỗi lần sử dụng). Điều này cho phép người dùng hiểu cách giải pháp hoạt động và điều chỉnh nó khi cần thiết. Mã ML có thể được điều chỉnh và hợp nhất với cơ sở mã của công ty.

If thiết lập đúng cách, học máy có thể hợp lý hóa việc giải quyết các vấn đề của khách hàng và giúp nâng cao sự hài lòng của khách hàng.

Việc tùy chỉnh mã cần có kinh nghiệm, tùy chỉnh càng lớn thì càng cần nhiều kinh nghiệm. Mặc dù vậy, các giải pháp học máy nguồn mở có thể là một nguồn tài nguyên thực tế đáng chú ý. 

Truy cập Amazon SageMaker

Đám mây AWS cung cấp dịch vụ machine learning cho phép mọi người ở mọi cấp độ kỹ năng sử dụng và phát triển công nghệ machine learning. Dịch vụ này được gọi là SageMaker (đừng nhầm với dịch vụ machine learning của Amazon, dịch vụ này không còn chấp nhận thành viên mới cũng như không được cập nhật) và cung cấp dịch vụ machine learning hoàn chỉnh. Nó có thể giúp tạo ra các mô hình học máy. Đây là một hướng dẫn đào tạo có sẵn, cùng với một số khóa học. 

Dịch vụ SageMaker được tính phí theo phút sử dụng. Không có cam kết trả trước và không có phí tối thiểu.

Tổng kết

Công nghệ máy học có thể nhận dạng các mẫu, truy cập dữ liệu và diễn giải hành vi. Nó cung cấp các hệ thống hỗ trợ khách hàng được thiết kế để bắt chước con người thật trong việc giải quyết các truy vấn riêng của khách hàng. Các giải pháp máy học được đào tạo bằng ngôn ngữ của con người và các biến thể giọng nói để dịch giọng nói thành từ một cách hiệu quả và sau đó đưa ra phản hồi thông minh.

Các tổ chức phát triển công nghệ tiên tiến (các công ty khởi nghiệp, công ty công nghệ và trường đại học) đang nỗ lực phát triển những cách sử dụng máy học mới, mới. Một số khái niệm mới là:

• Tự động hóa kiểm soát truy cập của nhân viên: Amazon đã phát động cuộc thi học máy trên Kaggle để phát triển khả năng kiểm soát quyền truy cập tự động của nhân viên. Họ đang cố gắng phát triển một thuật toán máy tính có thể dự đoán những nhân viên nào sẽ được cấp quyền truy cập vào các tài nguyên bị hạn chế.

• Bảo vệ động vật: Đại học Cornell đang phát triển một thuật toán xác định cá voi để tàu thuyền có thể tránh vô tình va phải chúng. 

• Dự đoán thời gian chờ cấp cứu: Các tổ chức chăm sóc sức khỏe đã bắt đầu sử dụng giải pháp máy học có tên “Mô phỏng sự kiện rời rạc” để dự đoán thời gian chờ đợi của bệnh nhân đến phòng cấp cứu.

Hình ảnh được sử dụng theo giấy phép từ Shutterstock.com