Các doanh nghiệp đang áp dụng công nghệ học máy (Machine Learning, ML) với tốc độ nhanh chóng. Trong hướng dẫn này, chúng tôi chia nhỏ những gì bạn cần biết về công nghệ mang tính bước ngoặt này.

Machine Learning cho các ứng dụng trong doanh nghiệp đang bùng nổ. Từ việc cải thiện trải nghiệm của khách hàng đến phát triển sản phẩm mới, hầu như không có lĩnh vực kinh doanh hiện đại nào không thể không cần đến ML.

ML là một con đường để tạo ra trí tuệ nhân tạo, mà đến lượt nó là một trong những động lực chính của việc sử dụng ML trong doanh nghiệp. Có một số tranh cãi về bản chất chính xác của mối quan hệ giữa AI và ML. Một số người coi ML là một tập con của AI, trong khi những người khác xem AI về cơ bản là một tập con của ML. Nói chung, AI nhằm mục đích tái tạo một số khía cạnh của nhận thức hoặc ra quyết định của con người, trong khi ML có thể được sử dụng để tăng cường hoặc tự động hóa hầu như mọi tác vụ, không chỉ những tác vụ liên quan đến nhận thức của con người. Dù bạn xem chúng như thế nào, hai khái niệm được liên kết chặt chẽ và chúng đang đóng góp vào sự phổ biến của nhau.

Việc thực hành ML bao gồm lấy dữ liệu, tìm kiếm các hình mẫu và phát triển một số loại dự đoán về kết quả trong tương lai. Bằng cách cung cấp cho mô hình thuật toán nhiều dữ liệu hơn theo thời gian, các nhà khoa học dữ liệu có thể làm sắc nét các dự đoán của mô hình ML. Từ khái niệm cơ bản này, một số loại ML khác nhau đã được phát triển:

• Supervised machine learning (Học có giám sát). Hình thức phổ biến nhất của ML, học có giám sát bao gồm cung cấp một thuật toán số lượng lớn dữ liệu đào tạo được gắn nhãn và yêu cầu nó đưa ra dự đoán về dữ liệu chưa từng thấy dựa trên các mối tương quan mà nó học được từ dữ liệu được dán nhãn.

• Unsupervised learning (Học không giám sát). Học tập không giám sát thường được sử dụng trong các ứng dụng tiên tiến hơn của trí tuệ nhân tạo. Nó liên quan đến việc cung cấp dữ liệu đào tạo không được gắn nhãn cho một thuật toán và yêu cầu nó tự mình lấy bất kỳ liên kết nào có thể. Học tập không giám sát là phổ biến trong các ứng dụng phân cụm (hành động phát hiện ra các nhóm trong dữ liệu) và liên kết (dự đoán các quy tắc mô tả dữ liệu).

• Semisupervised learning (Học có giám sát một phần). Trong học tập bán giám sát, các thuật toán huấn luyện trên các tập dữ liệu nhỏ được dán nhãn và sau đó, như trong học tập không giám sát, áp dụng các bài học của họ vào dữ liệu không được gắn nhãn. Cách tiếp cận này thường được sử dụng khi thiếu dữ liệu chất lượng.

• Reinforcement learning (Học tăng cường). Các thuật toán học tăng cường nhận được một bộ hướng dẫn và hướng dẫn và sau đó tự đưa ra quyết định về cách xử lý một nhiệm vụ thông qua quá trình thử và sai. Các quyết định được khen thưởng hoặc trừng phạt như một phương tiện hướng dẫn AI đến giải pháp tối ưu cho vấn đề.

Từ bốn loại ML chính này, các doanh nghiệp đã phát triển một loạt các kỹ thuật và ứng dụng ấn tượng. Tất cả mọi thứ từ dự báo bán hàng tương đối đơn giản đến hầu hết các công cụ AI tiên tiến nhất hiện nay đều chạy trên các mô hình ML. Hướng dẫn này để ML trong doanh nghiệp khám phá nhiều trường hợp sử dụng cho ML, những thách thức đối với việc áp dụng, cách triển khai các công nghệ ML và nhiều hơn nữa.

>>> Xem thêm: máy chủ hpe proliant dl360 gen10

Các trường hợp sử dụng và lợi ích đối với doanh nghiệp

ML ứng dụng cho các doanh nghiệp đang tăng tốc, và không chỉ ở vòng ngoài. Ngày càng nhiều công ty đang đặt các ứng dụng ML vào trung tâm của các mô hình kinh doanh của họ. Công nghệ này đã cho phép các doanh nghiệp thực hiện các nhiệm vụ ở quy mô trước đây không thể thực hiện được, không chỉ tạo ra hiệu quả cho các công ty mà còn cả các cơ hội kinh doanh mới, như nhà văn công nghệ Mary Pratt giải thích trong “10 cách sử dụng phổ biến cho ML trong kinh doanh”. Việc sử dụng ngày càng tăng của ML trong các quy trình kinh doanh quan trọng được phản ánh trong phạm vi các trường hợp sử dụng mà nó đóng vai trò không thể thiếu. Sau đây là các ví dụ:

• Hệ thống gợi ý/đề xuất. Các công ty trực tuyến, đối mặt với người tiêu dùng nổi bật nhất hiện nay sử dụng các công cụ đề xuất để có được sản phẩm phù hợp trước khách hàng của họ vào đúng thời điểm. Gã khổng lồ bán lẻ trực tuyến Amazon đã tiên phong trong công nghệ này vào đầu thập kỷ trước và từ đó nó đã trở thành công nghệ tiêu chuẩn cho các trang web mua sắm trực tuyến. Các công cụ này xem xét lịch sử duyệt web của khách hàng theo thời gian và phù hợp với các ưu tiên được mô tả bởi lịch sử đó với các sản phẩm khác mà khách hàng có thể chưa biết.

• Phát hiện gian lận. Khi nhiều giao dịch tài chính chuyển sang trực tuyến, cơ hội gian lận chưa bao giờ lớn hơn. Điều đó làm cho nhu cầu phát hiện gian lận là tối quan trọng. Các công ty thẻ tín dụng, ngân hàng và nhà bán lẻ đang ngày càng sử dụng các ứng dụng ML để loại trừ các trường hợp lừa đảo. Ở mức độ rất cơ bản, các ứng dụng này hoạt động bằng cách tìm hiểu các đặc điểm của giao dịch hợp pháp và sau đó quét các giao dịch đến để tìm các đặc điểm sai lệch. Công cụ này sau đó gắn cờ các giao dịch này.

• Phân tích khách hàng. Hầu hết các doanh nghiệp ngày nay thu thập các cửa hàng dữ liệu lớn về khách hàng của họ. Cái gọi là dữ liệu lớn này bao gồm mọi thứ, từ lịch sử duyệt web đến hoạt động truyền thông xã hội. Nó quá xa vời và đa dạng đối với con người để tự cảm nhận. Đó là nơi ML xuất hiện. Các thuật toán có thể kiểm soát các hồ dữ liệu nơi doanh nghiệp lưu trữ dữ liệu thô và phát triển hiểu biết về khách hàng. ML thậm chí có thể phát triển các chiến lược tiếp thị được cá nhân hóa nhắm vào khách hàng cá nhân và thông báo các chiến lược để cải thiện trải nghiệm của khách hàng .

• Kinh doanh tài chính. Phố Wall là một trong những người áp dụng công nghệ ML sớm nhất và lý do rất rõ ràng: Trong một thế giới cổ phần cao, nơi hàng tỷ đô la đang hoạt động, bất kỳ cạnh nào cũng có giá trị. Các thuật toán ML có thể kiểm tra các tập dữ liệu lịch sử, tìm các mẫu trong hiệu suất cổ phiếu và đưa ra dự đoán về cách các cổ phiếu nhất định có khả năng thực hiện trong tương lai.

• Trợ lý ảo. Đến bây giờ, hầu hết mọi người đều quen thuộc với trợ lý ảo từ các công ty công nghệ như Apple và Google. Những gì họ có thể không biết là mức độ mà ML tăng sức mạnh cho các bot này. ML đi vào một số cách khác nhau, bao gồm học sâu , một kỹ thuật ML dựa trên các mạng lưới thần kinh . Học sâu đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển xử lý ngôn ngữ tự nhiên, đó là cách bot có thể tương tác với người dùng và tìm hiểu sở thích của người dùng.

• Xe tự lái. Đây là nơi mà ML bước vào vương quốc của AI với mục tiêu tiến tới ngang tầm với trí thông minh của con người. Một phương tiện tự lái sử dụng mạng lưới thần kinh để học cách giải thích các vật thể được phát hiện bởi camera và các cảm biến khác của chúng, và để xác định hành động nào cần thực hiện để di chuyển phương tiện xuống đường. Theo cách này, các thuật toán ML có thể sử dụng dữ liệu để tiến gần đến việc nhân rộng nhận thức và ra quyết định giống như con người.

Đây chỉ là một số ví dụ, nhưng có nhiều hơn nữa. Bất kỳ quy trình kinh doanh nào sản xuất hoặc sử dụng một lượng lớn dữ liệu – đặc biệt là dữ liệu có cấu trúc, được gắn nhãn – đã sẵn sàng để tự động hóa sử dụng ML. Các doanh nghiệp trên tất cả các ngành đã học được điều này và đang nỗ lực để thực hiện các phương pháp ML trong suốt quy trình của họ.

>>> Xem thêm: ram hpe proliant dl380 gen10

Các thách thức

Câu hỏi không còn là có nên sử dụng ML hay không, đó là cách vận hành ML theo cách mang lại kết quả tối ưu. Đó là nơi mọi thứ trở nên khó khăn.

ML là một công nghệ phức tạp đòi hỏi chuyên môn đáng kể. Không giống như một số lĩnh vực công nghệ khác, nơi phần mềm chủ yếu là plug and play, machine learning buộc người dùng phải suy nghĩ về lý do tại sao họ sử dụng nó, ai đang xây dựng các công cụ, giả định của họ là gì và cách áp dụng công nghệ. Có rất ít công nghệ khác có rất nhiều điểm thất bại tiềm năng.

Trường hợp sử dụng sai là sự sụp đổ của nhiều ứng dụng ML. Đôi khi các doanh nghiệp dẫn đầu với công nghệ, tìm cách để thực hiện ML, thay vì cho phép vấn đề đưa ra giải pháp. Khi ML được đưa vào trường hợp sử dụng, nó thường không mang lại kết quả.

Các mô hình ML dữ liệu sai doom mô hình học nhanh hơn bất cứ điều gì. Dữ liệu là nguồn sống của ML. Các mô hình chỉ biết những gì họ đã được hiển thị , vì vậy khi dữ liệu họ đào tạo không chính xác, không được tổ chức hoặc sai lệch theo một cách nào đó, đầu ra của mô hình sẽ bị lỗi.

Xu hướng thường xuyên cản trở việc thực hiện ML. Nhiều loại sai lệch có thể làm suy yếu việc triển khai máy nói chung rơi vào hai loại. Một loại xảy ra khi dữ liệu được thu thập để huấn luyện thuật toán đơn giản là không phản ánh thế giới thực. Tập dữ liệu không chính xác, không đầy đủ hoặc không đủ đa dạng. Một loại sai lệch khác xuất phát từ các phương pháp được sử dụng để lấy mẫu, tổng hợp, lọc và nâng cao dữ liệu đó. Trong cả hai trường hợp, các lỗi có thể xuất phát từ sự thiên vị của các nhà khoa học dữ liệu giám sát việc đào tạo và dẫn đến các mô hình không chính xác và tệ hơn là ảnh hưởng không công bằng đến các nhóm dân cư cụ thể. Trong bài viết của mình ” 6 cách để giảm các loại sai lệch khác nhau trong ML, “Nhà phân tích Ron Schmelzer đã giải thích các loại sai lệch có thể làm hỏng các dự án ML và cách giảm thiểu chúng.

Chức năng hộp đen là một lý do tại sao sự thiên vị rất phổ biến trong ML. Nhiều loại thuật toán ML – thuật toán đặc biệt không được giám sát – hoạt động theo cách mờ đục hoặc như một ” hộp đen ” cho nhà phát triển. Một nhà khoa học dữ liệu cung cấp dữ liệu thuật toán, thuật toán tạo ra các quan sát về mối tương quan và sau đó tạo ra một số loại đầu ra dựa trên những quan sát này. Nhưng hầu hết các mô hình không thể giải thích cho nhà khoa học dữ liệu tại sao họ tạo ra kết quả đầu ra họ làm. Điều này làm cho việc phát hiện các trường hợp sai lệch hoặc các lỗi khác của mô hình là cực kỳ khó khăn.

Sự phức tạp kỹ thuật là một trong những thách thức lớn nhất đối với doanh nghiệp sử dụng ML. Khái niệm cơ bản về cung cấp dữ liệu huấn luyện cho một thuật toán và cho phép nó tìm hiểu các đặc điểm của tập dữ liệu nghe có vẻ đủ đơn giản. Nhưng có rất nhiều phức tạp kỹ thuật dưới mui xe. Các thuật toán được xây dựng xung quanh các khái niệm toán học tiên tiến và mã mà thuật toán chạy trên có thể khó học. Không phải tất cả các doanh nghiệp có chuyên môn kỹ thuật trong nhà cần thiết để phát triển các ứng dụng ML hiệu quả.

Thiếu tính tổng quát ngăn cản việc ML từ nhân rộng sang các trường hợp sử dụng mới ở hầu hết các doanh nghiệp. Các ứng dụng ML chỉ biết những gì chúng đã được đào tạo rõ ràng. Điều này có nghĩa là một mô hình không thể lấy một cái gì đó nó đã học về một lĩnh vực và áp dụng nó cho một khu vực khác, theo cách mà một con người có thể làm được. Các thuật toán cần được đào tạo từ đầu cho mọi trường hợp sử dụng mới.

Công ty cổ phần thương mại Máy Chủ Hà Nội

- Trụ sở Hà Nội: Tầng 1,2,4 - Tòa nhà PmaxLand số 32 ngõ 133 Thái Hà - Q. Đống Đa

Hotline mua hàng Hà Nội: 0979 83 84 84       Điện thoai: 024 6296 6644

- CN Hồ Chí Minh: Lầu 1- Tòa nhà 666/46/29 Đường 3/2- Phường 14 - Quận 10

Hotline mua hàng Hồ Chí Minh: 0945 92 96 96      Điện thoai: 028 2244 9399

- Email: hotro@maychuhanoi.vn

- website: https://maychuhanoi.vn/

- facebook: https://www.facebook.com/maychuhanoi