Machine learning: Khái niệm, vai trò và ứng dụng

Bạn đang sở hữu hàng Terabyte dữ liệu khách hàng nhưng lại để chúng nằm im trong kho lưu trữ? Bạn thấy đối thủ cạnh tranh có khả năng dự đoán chính xác nhu cầu thị trường trước cả khi nó xảy ra? Đó không phải là phép thuật, đó là sức mạnh của Machine Learning.

Trong bối cảnh kinh doanh hiện đại, việc ra quyết định dựa trên cảm tính đã trở nên lỗi thời. Dữ liệu mới là tài sản quý giá nhất. Tuy nhiên, dữ liệu thô sẽ vô nghĩa nếu không có công cụ khai thác. Machine Learning chính là chìa khóa giúp các doanh nghiệp, từ những startup non trẻ đến các tập đoàn đa quốc gia, chuyển hóa những con số khô khan thành lợi nhuận thực tế.

Bài viết này của Xuyên Việt Media sẽ không đi sâu vào những dòng code phức tạp hay thuật toán hàn lâm. Thay vào đó, chúng tôi sẽ mang đến một góc nhìn chiến lược dành riêng cho các chủ doanh nghiệp và Marketer về cách vận dụng công nghệ này để tối ưu hóa vận hành và bứt phá doanh thu.

Machine learning là gì?

Machine learning là một ứng dụng của trí tuệ nhân tạo (AI) cung cấp cho các hệ thống khả năng tự động học hỏi và cải thiện từ kinh nghiệm mà không cần đến lập trình rõ ràng. Học máy tập trung vào việc phát triển các chương trình máy tính có thể truy cập dữ liệu và sử dụng nó để tự học.

Quá trình học tập bắt đầu với các quan sát hoặc dữ liệu, chẳng hạn như ví dụ, kinh nghiệm trực tiếp hoặc hướng dẫn, để tìm kiếm các mẫu trong dữ liệu và đưa ra quyết định tốt hơn trong tương lai dựa trên các ví dụ mà chúng tôi cung cấp. Mục đích chính là cho phép máy tính học tự động mà không cần sự can thiệp hoặc trợ giúp của con người và điều chỉnh các hành động cho phù hợp.

Machine Learning hay Học máy là một nhánh của Artificial Intelligence (Trí tuệ nhân tạo), tập trung vào việc phát triển các hệ thống có khả năng tự học hỏi và cải thiện từ dữ liệu mà không cần được lập trình cụ thể cho từng tác vụ.

Hãy tưởng tượng bạn dạy một đứa trẻ phân biệt giữa quả táo và quả cam. Thay vì viết ra một bộ quy tắc cứng nhắc như “táo thì đỏ, cam thì cam” (vì táo cũng có thể màu xanh), bạn đưa cho đứa trẻ xem hàng nghìn bức ảnh về táo và cam. Qua thời gian, bộ não của trẻ tự hình thành quy luật để nhận diện. Machine Learning hoạt động theo cơ chế tương tự.

Phân biệt AI, Machine Learning và Deep Learning

Để có cái nhìn tổng quan, chúng ta cần phân định rõ các khái niệm thường bị nhầm lẫn này trong hệ sinh thái dữ liệu:

• Artificial Intelligence: Khái niệm bao trùm nhất, chỉ bất kỳ kỹ thuật nào cho phép máy tính bắt chước trí tuệ con người.
• Machine Learning: Tập hợp con của AI, sử dụng các thuật toán thống kê để máy tính có khả năng cải thiện tác vụ thông qua trải nghiệm.
• Deep Learning: Tập hợp con chuyên sâu của Machine Learning, sử dụng các mạng nơ-ron nhân tạo nhiều lớp (Neural Networks) để giải quyết các vấn đề phức tạp như nhận diện giọng nói hay xử lý ảnh.

Tại sao Doanh nghiệp phải quan tâm Machine Learning?

Đây không còn là câu chuyện của tương lai. Việc ứng dụng Machine Learning đang diễn ra ngay bây giờ và tạo ra khoảng cách lớn giữa những người tiên phong và kẻ tụt hậu.

Xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ (Big Data)

Con người có giới hạn về khả năng xử lý thông tin. Một chuyên viên phân tích tài chính giỏi nhất cũng không thể xem xét hàng triệu giao dịch mỗi giây để phát hiện gian lận. Machine Learning thực hiện điều này trong thời gian thực với độ chính xác gần như tuyệt đối.

Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng ở quy mô lớn

Khách hàng ngày nay mong đợi doanh nghiệp hiểu họ hơn chính bản thân họ. Netflix tiết kiệm được 1 tỷ USD mỗi năm nhờ thuật toán gợi ý phim giúp giữ chân người dùng. Amazon tạo ra 35% doanh thu từ các đề xuất sản phẩm. Nếu không có Machine Learning, bạn không thể phục vụ hàng triệu khách hàng với hàng triệu hành trình trải nghiệm riêng biệt.

Tự động hóa các quy trình phức tạp

Từ việc Chatbot tự động trả lời khiếu nại khách hàng đến hệ thống quản lý chuỗi cung ứng tự động đặt hàng khi kho sắp hết, Machine Learning giúp giải phóng sức lao động con người khỏi các tác vụ lặp lại để tập trung vào các công việc sáng tạo hơn.

Lý do Machine learning là cần thiết với đời sống

Sau khi hiểu rõ hơn Machine learning là gì? thì sau đây là những lý do nó rất cần thiết đối với cuộc sống. 

Nhu cầu toàn cầu lớn

Hiện nay, nhu cầu Machine learning đang dần trở nên lớn mạnh trên toàn thế giới. Và mức lương nhập cảnh của nó đang được bắt đầu trong khoảng từ $100k – $200k. Chính vì vậy, các nhà khoa học dữ liệu hay kỹ sư phần mềm và nhà phân tích kinh doanh đều nhận được khá nhiều lợi ích nếu như biết đến Machine learning.

Dữ liệu là sức mạnh

Dữ liệu của Machine learning đang dần có các bước ngoặt tiến biến đổi những thứ xung quanh chúng ta. Chính vì vậy, các tổ chức hay từ những công ty khởi nghiệp cho đến các doanh nghiệp khổng lồ công nghệ đều đang chạy đua để khai thác dữ liệu từ nó. 

Machine learning thú vị 

Machine learning được xem là tuyệt vời nhờ sở hữu sự pha trộn độc đáo giữa ứng dụng, sự khám phá, và kỹ thuật kinh doanh độc nhất. Nhờ vậy, mọi người có thể sẽ thu được rất nhiều niềm vui rất phong phú và sôi động từ nó.

4 Mô hình Machine Learning phổ biến trong kinh doanh

Hiểu về các mô hình vận hành giúp Marketer biết cách đặt đề bài đúng cho đội ngũ kỹ thuật hoặc đối tác công nghệ.

1. Supervised Learning (Học có giám sát)

Đây là phương pháp phổ biến nhất. Hệ thống được “dạy” bằng một bộ dữ liệu đã được dán nhãn. Ví dụ, bạn cung cấp cho máy tính dữ liệu về khách hàng cũ gồm độ tuổi, thu nhập, lịch sử mua hàng và kết quả (có mua hay không). Từ đó, máy sẽ dự đoán khả năng mua hàng của một khách hàng mới.

Ứng dụng:

• Dự đoán giá nhà đất.
• Phân loại thư rác (Spam filter).
• Scoring Lead (Chấm điểm khách hàng tiềm năng).

2. Unsupervised Learning (Học không giám sát)

Trong mô hình này, dữ liệu đầu vào không được dán nhãn. Nhiệm vụ của thuật toán là tự tìm ra cấu trúc hoặc các mẫu ẩn bên trong dữ liệu đó.

Ứng dụng:

• Phân khúc khách hàng (Customer Segmentation) dựa trên hành vi.
• Hệ thống gợi ý sản phẩm (Recommendation Systems).

3. Semi-supervised Learning (Học bán giám sát)

Sự kết hợp giữa hai loại trên, sử dụng một lượng nhỏ dữ liệu có nhãn và một lượng lớn dữ liệu không nhãn. Phương pháp này giải quyết bài toán chi phí khi việc gán nhãn dữ liệu quá tốn kém.

4. Reinforcement Learning (Học tăng cường)

Máy tính học thông qua thử và sai. Nó nhận được phần thưởng khi làm đúng và bị phạt khi làm sai, từ đó tối ưu hóa chiến lược hành động.

Ứng dụng:

• Tối ưu hóa chiến lược đặt giá thầu quảng cáo (Bidding Strategy).
• Robot tự hành trong kho vận.

Một số ứng dụng của hiện nay Machine Learning là gì?

Tự động phân loại

Phân loại tin tức là một ứng dụng điểm chuẩn khác của phương pháp học máy. Vận dụng như thế nào? Như một vấn đề thực tế là bây giờ khối lượng thông tin đã tăng lên rất nhiều trên mạng. Nhưng, mỗi người có sở thích hoặc lựa chọn cá nhân của mình. Bởi vậy, để chọn hoặc thu thập một phần thông tin phù hợp trở thành một thách thức đối với người dùng từ hàng vạn nội dung trên trang web.

Ứng dụng machine learning

Phân loại các danh mục một cách rõ ràng, dễ điều hướng giúp cho các người dùng mục tiêu chắc chắn sẽ tăng khả năng truy cập các trang tin tức. Hơn nữa, độc giả hoặc người dùng có thể tìm kiếm tin tức cụ thể một cách hiệu quả và nhanh chóng.

Có một số phương pháp học máy trong mục đích này, tức là, máy vectơ hỗ trợ, naive Bayes, k-nearest neighbor, v.v.

Ứng dụng trong các mạng xã hội

Học máy đang được sử dụng trong một loạt các ứng dụng ngày nay. Một trong những ví dụ cụ thể nhất là Facebook News Feed. Nguồn cấp tin tức sử dụng học máy để cá nhân hóa từng nguồn cấp dữ liệu thành viên.

 Nếu một thành viên thường xuyên dừng lại để đọc hoặc thích một bài đăng của một người bạn cụ thể. Thì News Feed sẽ bắt đầu hiển thị nhiều hơn về hoạt động của người bạn đó trước đó trong nguồn cấp dữ liệu.

Đằng sau hệ thống ấy, phần mềm sử dụng phân tích thống kê và phân tích dự đoán để xác định các mẫu trong dữ liệu người dùng và sử dụng các mẫu đó để điền vào News Feed. Nếu thành viên không còn dừng lại để đọc, thích hoặc bình luận trên các bài đăng của bạn bè, dữ liệu mới đó sẽ được bao gồm trong tập dữ liệu và News Feed sẽ điều chỉnh tương ứng.

Không chỉ riêng facebook, ta có thể bắt gặp những tính năng tương tự đó qua các mạng xã hội khác như instagram, google,….

Nhận diện hình ảnh

Nhận dạng hình ảnh là một trong những ví dụ về máy học và trí tuệ nhân tạo phổ biến nhất. Dễ hiểu hơn nó là một cách tiếp cận để xác định và phát hiện các đặc trưng của một đối tượng trong hình ảnh kỹ thuật số. Hơn nữa, kỹ thuật này có thể được sử dụng để phân tích sâu hơn, chẳng hạn như nhận dạng mẫu, nhận diện hình khuôn, nhận dạng khuôn mặt, nhận dạng ký tự quang học và nhiều hơn nữa,..