Machine learning là gì? Ứng dụng ra sao? Tại sao nói machine learning nền tảng cho cuộc sống thời đại mới? Hãy cùng trường quản lý SOM hệ thống lại cách nhìn về machine learning và thấu hiểu những lợi ích của chúng thông qua bài viết dưới đây nhé!
Machine Learning là gì?
Machine learning (máy học) là 1 nhánh con của trí tuệ nhân tạo (AI) và khoa học máy tính. Machine learning sử dụng data, thuật toán đầu vào để tự xử lý các vấn đề và liên tục tối ưu để tạo ra những phương án xử lý mới, hiệu quả hơn; giống như cách thức tự học của não bộ con người.
Thống kê và dự đoán là 2 mục đích chính của việc áp dụng machine learning vì thế hệ thống này được thiết kế với khả năng tự nghiên cứu, cải tiến bản thân dựa trên những nguyên lý được lập trình ban đầu. Trong nhiều trường hợp machine learning sẽ tự đề xuất ra giải pháp tối ưu mà không cần được lập trình trước.
Có thể nói Machine Learning giống như 1 người lao động với khả năng tự học, hoàn thiện và giàu kinh nghiệm hơn theo thời gian. Cụ thể thì quá trình vận hành của của Machine Learning ra sao, đâu là cơ chế đằng sau khả năng ưu việt đó?
Quá trình “tự học” của Machine Learning
Về tổng thể thì quá trình này sẽ đi từ xác định vấn đề, rà soát các phương án có sẵn từ bộ dữ liệu đầu vào để trả ra kết quả tương thích. Sau mỗi lần xử lý, machine learning có khả năng đánh giá và đúc kết kinh nghiệm để làm “giàu” thêm bộ dữ liệu được lập trình ban đầu.
Quá trình này là 1 chuỗi khép kín, vận hành và chuyển hóa liên tục.
Bước 1. Xử lý dữ liệu đầu vào.
Dữ liệu thô sẽ được chọn lọc để loại bỏ phần thừa, sắp xếp dữ liệu theo nhóm có cấu trúc nhất định. Dữ liệu thô trong từng bối cảnh sẽ khác nhau và thường rất “rối” nhưng với cơ chế sàng lọc, machine learning có thể tự gỡ rối. Cơ chế này giúp nhận dạng những dữ liệu quan trọng, nhóm chúng lại và cắt bỏ những dữ liệu rác để hạn chế chi phí xử lý.
Bước 2. Sử dụng thuật toán để chọn ra những phương án tối ưu nhất.
Những dữ liệu đã được phân theo nhóm được đưa vào “dây chuyền” xử lý để phân tích, kết hợp lại để tạo nên các phương án mà machine learning cho rằng phù hợp với vấn đề hiện tại. Hiểu đơn giản thì đây là lúc hệ thống tổ hợp các dữ liệu đầu vào, vận dụng thuật toán để hình thành, đánh giá và chọn ra những phương án khả thi nhất.
Những ứng cử viên nặng ký còn lại sau quá trình đánh giá sẽ được kiểm nghiệm trong các điều kiện giả định của yêu cầu đầu vào. Một lần nữa, các phương án lộ ra các yếu điểm sẽ bị loại bỏ. Kết quả xuất ra chính là phương án sau (nhiều) thử nghiệm có thể trụ lại mà machine learning cho rằng phù hợp nhất với “bài toán” đang giải.
Bước 3. Triển khai phương án tốt nhất và tiếp tục cải thiện.
Phương án cuối cùng sẽ được triển khai trong thực tế và trong quá trình triển khai machine learning tiếp tục ghi nhận những vấn đề phát sinh, kể cả ưu và nhược điểm mà khi kiểm nghiệm chưa phát hiện ra. Sau đó, hệ thống quay lại cập nhật cho bộ dữ liệu ban đầu cách xử lý để có những phương án chuẩn xác hơn theo thời gian.
Sau nhiều lần cập nhật, machine learning sẽ hình thành tiêu chuẩn cho những phương án trả ra để hướng tới phương án tốt nhất, với tốc độ xử lý nhanh, ít sai sót và rủi ro hơn.
Nhưng liệu rằng quá trình tự học của machine learning có thể hoàn toàn tự chủ và độc lập khỏi sự giám sát của con người?
Các phân loại của Machine Learning
Machine Learning vẫn chưa thể tách biệt khỏi con người. Tuy nhiên, tùy theo phân loại mà mức độ tham gia của con người trong quá trình vận hành của sẽ khác nhau. Cụ thể thì Machine Learning có 3 phân loại như sau:
- Supervised learning– Học tập dưới sự giám sát: Con người sẽ lập trình dữ liệu đầu vào bao gồm cả cách thức và phương án mà con người mong muốn. Phương án và đáp án sẽ được gắn nhãn, sắp xếp sẵn và Machine Learning chỉ cần rà soát và trả ra đúng kết quả có trong bộ dữ liệu đã có. Tin nhắn rác đến từ 1 số nguồn sẽ tự động được tách ra khỏi hộp thư chính là ứng dụng của machine learning giúp phân loại tin nhắn trên email.
- Unsupervised learning– Học tập mà không giám sát: Machine learning chỉ được cung cấp các thuật toán, công cụ để tự xử lý mà không biết trước kết quả. Dễ thấy nhất việc ứng dụng của phân loại này đó là cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng.Dữ liệu đầu vào bao gồm hành vi, lịch sử mua mua hàng và hệ thống sẽ dự đoán những sản phẩm phù hợp và đề xuất riêng cho từng khách hàng.
- Semi-supervised learning- Học tập được giám sát bán phần: Đây là phân loại nằm ở giữa của 2 phân loại trên khi này dữ liệu đầu vào là 1 hỗn hợp bao gồm cả phương pháp lẫn đáp án. Điểm khác biệt ở đây là phương án và đáp án chưa được nhóm lại thành từng bộ. Như vậy machine learning phải tự tìm ra cách giải nào tương thích với đáp án nào trong bộ dữ liệu sẵn có.
Semi-supervised learning thường được doanh nghiệp ứng dụng trong khảo sát thị trường. Trước khi ra mắt sản phẩm mới, họ đưa ra các kết quả giả định về phản ứng của người tiêu dùng. Sau đó, họ sử dụng machine learning trong quá trình khảo sát để kiểm chứng xem giả định nào là đúng. Nhờ đó, doanh nghiệp có thể điều chỉnh sản phẩm, nhắm đến đối tượng mục tiêu phù hợp và dễ thành công hơn khi chính thức ra mắt.
Tùy theo từng phân loại, con người sẽ phải lập trình bộ dữ liệu đầu vào khác nhau và để machine learning có khoảng không thể hiện tính ứng dụng của mình. Trong những trường hợp đơn giản, thuật toán chỉ cần nhận diện và thao tác đúng. Nhưng ở phân loại phức tạp như unsupervised learning thì hệ thống phải “tự thân vận động” và gợi ý ngược lại cho con người.
Vậy đâu là những ứng dụng của các phân loại này trong thực tế? Có thực là Machine Learning đã âm thầm bao phủ lên cuộc sống hiện đại?
Ứng dụng của Machine Learning là gì?
Ngày nay, Machine Learning đã được ứng dụng rộng rãi trong rất nhiều lĩnh vực. Tuy nhiên, mỗi lĩnh vực thì hình thức sử dụng lại khác nhau cho nên nhiều người vẫn chưa có cái nhìn rõ sự hiện diện về phân nhánh này của AI.
Ứng dụng 1: Giải mã thị trường tài chính
Thị trường tài chính luôn biến động và nhiều rủi ro đặc biệt là sân chơi chứng khoán. Machine Learning không đảm bảo mọi cơ hội đầu tư đều chuẩn xác mà sẽ giúp mỗi quyết định đầu tư giảm thiểu được nhiều nhất các rủi ro này. Thông qua quá trình phân tích cặn kẽ, dự đoán nền kinh tế chung dẫn đến mỗi lượt mua, bán là đúng lúc và phù hợp nhất với mức lợi nhuận, rủi ro mà nhà đầu tư mong muốn.
Ứng dụng 2: Thay đổi cục diện ngành nông nghiệp.
Máy bay không người lái được dùng để bón phân đúng theo khu vực được xác định, hệ thống ghi nhận sức khỏe vật nuôi hay quản lý toàn bộ bằng thiết bị số theo tiêu chuẩn quốc tế chính là những ứng dụng rõ nét của ngành nông nghiệp. Những công việc tay chân hay lo lắng muôn thuở “trúng mùa thì mất giá” của nhà nông đã được giải quyết. Nông nghiệp khoác lên mình bộ áo mới, sản xuất tối ưu, tối đa chất lượng sản phẩm và luôn cân bằng được cung cầu.
Ứng dụng 3: Nâng cao hiệu quả và cải thiện chất lượng dịch vụ ngành y tế
Không quá xa lạ khi máy móc có thể tự phẫu thuật, hay những tổng đài tự động tư vấn sức khỏe cho những bệnh thông thường mà người bệnh không còn mất thời gian đến bệnh viện. Ở các nước phát triển, người bệnh sẽ được tư vấn, sắp xếp lịch gặp bác sĩ, chăm sóc trong quá trình hồi phục nhờ ứng dụng của machine learning.
Vì thế bác sĩ/đội ngũ y tế chỉ cần chẩn đoán trực tiếp trong những trường hợp phức tạp giúp cho quá trình sử dụng dịch vụ y tế được đồng bộ.
Ứng dụng 4: Cơ quan nhà nước có thể quản lý trật tự xã hội và đảm bảo tình hình phát triển đất nước
Machine learning chính là lời giải cho những cơ quan nhà nước hay các doanh nghiệp còn có cấu trúc vận hành quá cồng kềnh. Những công việc hành chính lập lại được giải quyết bởi phân loại học tập giám sát hay dự đoán hành vi xã hội sẽ được dự đoán bởi học tập không giám sát.
Thế nên, từng công việc cho đến cả tổ chức sẽ được tinh giản, những biến chuyển trong tương lai được dự đoán trước giúp cho nhà nước có thời gian chuẩn bị kế sách điều phối đất nước tốt hơn và phát triển bền vững hơn.
Trước làn sóng mạnh mẽ này thì ngay cả người tiêu dùng cá nhân cũng nên hiểu và có góc nhìn toàn diện về machine learning. Cao hơn bậc hiểu, những nhà quản lý ở đa lĩnh vực cần thẩm thấu cặn kẽ đến vận dụng được vào doanh nghiệp của mình. Vì như vậy, nhà quản lý mới có thể hướng dẫn lại cho nhân sự ở cấp dưới, tổ chức vận hành tối ưu, sản phẩm đạt chuẩn tiêu dùng và trụ vững trên thị trường trong dài hạn.
Khóa học dành cho nhà quản lý muốn chinh phục thị trường thời đại số
Chương trình PM BADT – Thạc sĩ Phân tích kinh doanh và chuyển đổi số của trường quản lý SOM-AIT chính là chìa khóa giúp những nhà quản lý có đầy đủ kỹ năng và kiến thức để làm chủ thương trường của thời đại số, bao gồm cả machine learning.
Chương trình đào tạo sẽ mang đến góc nhìn toàn cảnh, cách thức tư duy về kinh doanh 4.0. Bên cạnh đó, những nhà quản lý cũng sẽ biết cách phân tích, thấu hiểu và trình bày dữ liệu một cách trực quan.
Chương trình học được thiết kế để người học tiếp kiến thức đa chiều, từ lắng nghe từ các giảng viên đầu ngành đến hội thảo cùng các chuyên gia, nhà quản lý các cấp. Cuối cùng, những nhà quản lý được tự nghiên cứu 1 chủ đề của riêng mình, dưới sự hướng dẫn của giảng viên để qua đó có thể sử dụng chính khóa luận này áp dụng cho doanh nghiệp của mình.
Hãy đầu tư cho chính mình và tăng khả năng thành công cho doanh nghiệp bằng khóa học PM BADT tại SOM ngay hôm nay.
Bạn chỉ cần để lại thông tin bên dưới, đội ngũ tư vấn của trường SOM-AIT sẽ liên hệ để tư vấn chương trình và lịch học phù hợp trong thời gian sớm nhất!
