Làm thế nào để ứng dụng Machine Learning cho doanh nghiệp của bạn?

Học máy (Machine Learning) vẫn đang thúc đẩy việc cải tiến các tính năng của sản phẩm, cũng như đóng vai trò thiết yếu trong công cuộc nâng cao trải nghiệm người dùng trong nhiều năm qua. Tuy vậy, những thứ chúng ta đang thấy chỉ là bề nổi của những gì học máy (ML), hay cụ thể hơn là trí tuệ nhân tạo (AI) có thể làm.

Việc có thể hiểu rõ học máy là gì và cách để ứng dụng nó một cách tối ưu nhất lại vô cùng quan trọng đối với doanh nghiệp.

Nghe thì có vẻ phức tạp, nhưng học máy về cơ bản là một nhánh của trí tuệ nhân tạo, trong đó máy tính sử dụng các thuật toán để “học” từ dữ liệu và từ đó đưa ra những phỏng đoán tốt hơn. Nhờ việc tận dụng những lượng lớn dữ liệu, máy có thể tự học thông qua việc phân tích mẫu và sử dụng kiến thức đã học được để cải thiện thuật toán. Kỹ thuật này đã có từ vài thập kỷ trước, tuy nhiên, chỉ tới gần đây, chúng ta mới có khả năng để đưa nó vào thực nghiệm. Hiện nay, khi trí tuệ nhân tạo đã trở nên vô cùng phổ biến, học máy đang dần trở thành một công nghệ hợp lý về chi phí, kể cả đối với các doanh nghiệp nhỏ.

Sau đây là những cách để cải tiến các sản phẩm ứng dụng máy móc tự học:

Tận dụng dữ liệu

Máy tính không bao giờ thiếu dữ liệu – từ dữ liệu người dùng, xu hướng tìm kiếm, tới phân tích sản phẩm – bạn có thể sử dụng máy học trên những lượng dữ liệu khổng lồ. Máy học là một phương pháp cụ thể, trong đó sử dụng lượng lớn dữ liệu để có thể phân tích những vấn đề hóc búa mà không cần phải sử dụng công thức hay phương trình. Việc tận dụng tài nguyên dữ liệu cho các ứng dụng máy học là một quá trình bao gồm cung cấp dữ liệu, phân tích và sau đó phân loại dữ liệu thành nhóm để huấn luyện và cải thiện mô hình máy tính mà bạn đang sở hữu. Một số công ty thuê các nhà phân tích dữ liệu để hỗ trợ cho những quy trình phức tạp hơn, nhưng bạn cũng có thể tìm thấy vô cùng nhiều tài liệu hướng dẫn cơ bản trên mạng để chuẩn bị dữ liệu cho các ứng dụng máy học.

Những công cụ công nghệ cho máy học đang phổ biến hơn bao giờ hết

Các mô hình máy học đã tồn tại từ lâu, nhưng phải gần đây máy tính mới có thể xử lý được những dữ liệu đã được thu thập. Hiện nay, khi công nghệ máy học đã trở nên phổ biến với giá thành hợp lý, các doanh nghiệp đã có thể dễ dàng tiếp cận các ứng dụng trí tuệ nhân tạo. Các công cụ với nguồn mở như TensorFlow và Keras đã cho phép các công ty tích hợp công nghệ máy học với những nền tảng hay phần mềm có sẵn.

Hơn nữa, đây không chỉ đơn thuần là các đặc điểm của sản phẩm trí tuệ nhân tạo. Công nghệ máy học cũng có thể nâng cao hiệu quả nội bộ bằng cách cung cấp khả năng bảo mật dữ liệu cao, nâng cao khả năng chọn lọc đối tượng của các chiến dịch quảng cáo, cũng như đem lại dịch vụ khách hàng chất lượng. Khi tôi còn làm cho một dự án khởi nghiệp tại Seattle, chúng tôi đã sử dụng OpenCV và một hệ thống máy học được giám sát để đưa ra các dự đoán về các trận đấu esports chiếu trực tiếp. Nhờ vào hiệu quả của công nghệ máy học trong giai đoạn phát triển, chỉ trong một vài tháng, từ một ý tưởng, dự án đã nhanh chóng đi vào thực tiễn.

Hãy đầu tư ngay vào những công nghệ máy học mới nhất

Một mức độ “học” sâu hơn, sử dụng trí tuệ nhân tạo phức tạp hơn là cải tiến tiếp theo của máy học. Mặc dù công nghệ này hiện đang là công nghệ tiên tiến nhất, bạn vẫn có thể thử thách với công nghệ mới mẻ hơn, từ đó đưa doanh nghiệp của mình tới một tầm cao mới. Một lợi thế của các mô hình máy học chính là nó không chỉ tận dụng dữ liệu, mà còn đi vào cấu trúc của các dữ liệu đó. Máy tính càng thực nghiệm và học hỏi từ những thất bại cũng như thành công của nó, mô hình sẽ càng trở nên chính xác.

Trước đây, máy học chỉ được sử dụng bởi những “ông lớn” trong ngành công nghệ như Google và Amazon, nhưng hiện nay, rất nhiều ngành công nghiệp khác có thể tận dụng nó. Nền công nghiệp ô tô và dịch vụ tài chính có sẽ thấy được lợi ích lớn nhất, do học máy đem lại khả phân tích dữ liệu hiệu quả hơn, dự đoán chính xác hơn, và sản xuất tối ưu hơn.

Việc đầu tư vào học máy từ bây giờ sẽ giúp doanh nghiệp của bạn có đà để xây dựng một tiền đề vững chắc về công nghệ, từ đó có thể sử dụng những mô hình đa chức năng cho nhiều ngành công nghiệp khác nhau, từ giáo dục, dịch vụ, bán lẻ, cho tới công nghệ.

Văn phòng NSCL