Tiến bộ của công nghệ máy học được thúc đẩy bởi lượng dữ liệu có thể truy cập và lưu trữ không tốn kém gần như vô hạn và sự phát triển của các phép tính ít tốn kém hơn và hiệu quả hơn. Do đó, nhiều lĩnh vực hiện đang xây dựng các mô hình mạnh mẽ hơn để phân tích dữ liệu phức tạp trong khi cung cấp các câu trả lời nhanh chóng và chính xác hơn trên quy mô lớn.
Máy học là một nhánh của trí tuệ nhân tạo trong đó máy tính sử dụng các thuật toán để hiểu dữ liệu và tìm ra các mẫu, một kỹ năng mà các doanh nghiệp có thể sử dụng theo nhiều cách khác nhau.
Dưới đây là năm ứng dụng kinh doanh của học máy đang mang lại những lợi ích đáng kể:
# 1. Chatbots nâng cao
Phiên bản đầu tiên của chatbots đã khắc phục khoảng cách tương tác giữa con người và công nghệ bằng cách cho phép mọi người giao tiếp với máy tính bằng các quy tắc theo tập lệnh hướng dẫn chatbots về những hành động cần thực hiện tùy thuộc vào từ khóa.
Tuy nhiên, học máy và NLP hoặc xử lý ngôn ngữ tự nhiên, một nhánh khác của công nghệ AI, cho phép các chatbot trở nên hấp dẫn và hiệu quả hơn. Những chatbot mới nhất này đáp ứng tốt hơn các yêu cầu của người dùng và nói chuyện giống người thực hơn, do đó hiệu quả hơn.
# 2. Hỗ trợ quyết định
Một lĩnh vực khác mà máy học có thể giúp các tổ chức chuyển đổi vô số dữ liệu thành những thông tin chi tiết có ý nghĩa tạo ra giá trị là hỗ trợ quyết định. Các thuật toán dựa trên dữ liệu lịch sử hoặc bất kỳ nguồn dữ liệu liên quan nào có thể đánh giá thông tin và đưa ra nhiều kết quả có thể xảy ra với khối lượng và tốc độ mà con người không thể khớp, cho phép họ đưa ra đề xuất về hướng hành động phù hợp.
Ví dụ: các công nghệ hỗ trợ quyết định lâm sàng sử dụng máy học để giáo dục các bác sĩ về các lựa chọn chẩn đoán và điều trị trong kinh doanh chăm sóc sức khỏe giúp tăng hiệu suất của người chăm sóc và phúc lợi của bệnh nhân.
# 3. Công cụ đề xuất cho khách hàng
Công cụ đề xuất khách hàng, sử dụng máy học để cải thiện trải nghiệm khách hàng và tạo ra trải nghiệm phù hợp, được hỗ trợ bởi máy học. Tại đây, các thuật toán phân tích các điểm dữ liệu về một khách hàng, như các lần mua hàng trong quá khứ và các nguồn dữ liệu khác, chẳng hạn như kho hàng hiện có của công ty, các mẫu nhân khẩu học và lịch sử mua hàng của các khách hàng khác, để xác định giải pháp nào nên đề xuất cho từng người tiêu dùng cụ thể.
Ví dụ: YouTube sử dụng công nghệ công cụ đề xuất để giúp người xem xác định vị trí các video phù hợp với sở thích của họ một cách nhanh chóng.
#4. Các chiến lược định giá thay đổi theo thời gian
Các công ty có thể sử dụng dữ liệu giá lịch sử và bộ dữ liệu về nhiều biến số khác để hiểu rõ hơn về mức độ ảnh hưởng của nhiều yếu tố đến chi tiêu của người tiêu dùng, chẳng hạn như khoảng thời gian trong ngày, khí hậu và mùa. Các thuật toán máy học có thể lấy dữ liệu đó và tích hợp dữ liệu đó với dữ liệu khách hàng và thị trường khác để giúp các doanh nghiệp định giá linh hoạt các mặt hàng của họ tùy thuộc vào các biến số lớn và đa dạng. Phương pháp này cho phép các công ty tối ưu hóa thu nhập.
Ví dụ rõ ràng nhất về định giá thay đổi này là Giá tăng đột biến của Uber, xảy ra khi nhiều khách hàng tìm kiếm chuyến đi cùng một lúc.
# 5. Phát hiện gian lận
Khả năng nhận ra các xu hướng và phát hiện ra các điểm bất thường của máy học khiến nó trở thành một công cụ có giá trị để xác định các hành vi bất hợp pháp. Kết quả là, các tổ chức tài chính đã áp dụng hiệu quả học máy trong lĩnh vực này trong nhiều năm.
Người ta có thể học hỏi thêm nhiều điều thông qua các khóa học ngắn hạn trực tuyến khác nhau có sẵn về việc triển khai AI.
Do đó, rõ ràng là giống như sản xuất, bán lẻ, chăm sóc sức khỏe, khoa học đời sống, du lịch và dịch vụ tài chính, nhiều ngành công nghiệp khác cũng được hưởng lợi từ những tiến bộ của máy học, khiến cho sự tiến bộ trong mỗi hoạt động kinh doanh là điều tất yếu.
Các thuật toán học máy cho các ứng dụng kinh doanh là gì?
Trong chương này, chúng ta sẽ xem xét các thuật toán Machine Learning cơ bản sẽ đáp ứng nhu cầu kinh doanh của bạn.
# 1. hồi quy
Hồi quy là một phương pháp học máy cơ bản để xác định mối quan hệ giữa ít nhất hai biến. Các yếu tố này có thể vừa phụ thuộc (vào mục tiêu) vừa độc lập (công cụ dự đoán). Hiểu cách các biến tương tác với nhau sẽ hỗ trợ dự báo, cũng như phát hiện chuỗi thời gian, mối tương quan nhân quả và đóng vai trò là công cụ dự báo sức mạnh.
Các kỹ thuật hồi quy thường được sử dụng để giải thích hoặc dự báo một giá trị số nhất định bằng cách sử dụng dữ liệu trong quá khứ. Và tính đa dạng của mô hình hồi quy được xác định bởi loại và số lượng dữ liệu đầu vào (các biến). Tổng cộng có hơn mười mô hình tương tự. Phổ biến nhất là hồi quy tuyến tính đơn giản và tuyến tính đa biến.
# 2. Phân cụm
Phân cụm là một phương pháp ML để xác định và nhóm các điểm dữ liệu thành các cấu trúc. Các cấu trúc này phản ánh các bộ dữ liệu rộng lớn có thể hiểu và thao tác dễ dàng, đồng thời có thể thu được những hiểu biết mới từ dữ liệu được nhóm theo mô hình phân cụm. Phân cụm không yêu cầu dữ liệu được dán nhãn. Xét cho cùng, nó tìm kiếm các mẫu bằng cách nhận ra các đặc điểm được chia sẻ hoặc so sánh được và sau đó sử dụng các mẫu này để tạo thành các cụm riêng biệt.
#3. Học kĩ càng
Học sâu (DL) là một nhánh của trí tuệ nhân tạo bắt chước một số chiến thuật được con người sử dụng khi học. Các thuật toán DL thay thế một mạng thần kinh có ít nhất ba lớp phân chia các vấn đề thành các mức dữ liệu và sau đó giải quyết chúng. Các thuật toán này tương tự như cách bộ não của chúng ta hoạt động khi chúng ta lần đầu tiên bắt đầu nhận thức về môi trường, học từ và nhận ra các đối tượng mới.
Học sâu, với tư cách là một nhánh của ML, thay thế các thuật toán dựa trên mạng thần kinh nhiều lớp nhưng khác với các kỹ thuật AI/ML điển hình. Sự khác biệt cơ bản là các mô hình học sâu không yêu cầu dữ liệu với một tập hợp các tính năng có liên quan – chỉ cần cung cấp dữ liệu thô cho phép thuật toán tự xác định các tính năng có liên quan. Các mô hình DL đang trở nên mạnh mẽ hơn khi lượng dữ liệu được sử dụng để đào tạo tăng lên. Vì vậy, sự phát triển của học sâu trông như thế này: các lớp của mạng nơ-ron được tạo thành từ các nơ-ron truyền thông tin đến các nơ-ron ở lớp tiếp theo và mô hình đưa ra phán đoán khi đầu vào đến lớp đầu ra.
# 4. Phân loại
Phân loại là một kỹ thuật học máy phân loại dữ liệu phi cấu trúc hoặc có cấu trúc. Ứng dụng của nó vẫn hữu ích cho việc lọc thư rác, phân loại tài liệu, tự động gắn thẻ và nhận dạng lỗi. Các lớp trong ngữ cảnh này có thể được coi là nhãn hoặc mục tiêu. Mô hình học cách phân loại thông tin mới bằng cách nghiên cứu đầu vào và ánh xạ nhãn hoặc mục tiêu tới dữ liệu.
Có 3 kiểu phân loại được sử dụng:
- Phân loại nhị phân
- phân loại đa nhãn
- phân loại đa nhãn
Làm cách nào để chọn thuật toán ML phù hợp cho doanh nghiệp của bạn?
Bạn đã tìm hiểu về nhiều loại thuật toán ML, giờ đây bạn có thể làm theo quy trình từng bước này để chọn thuật toán thích hợp cho ứng dụng kinh doanh của mình:
- Xác định thách thức/vấn đề kinh doanh
- Kiểm tra các dữ liệu có sẵn
- Xem xét số liệu và tốc độ đánh giá tốt nhất.
- Chọn một số tính năng và thông số thích hợp.
- Sử dụng mô hình cơ bản hoặc giải pháp nâng cao hơn
Tổng kết
Với rất nhiều thuật toán Machine Learning tuyệt vời để lựa chọn, bạn rất dễ bị choáng ngợp. Do đó, hãy cố gắng thực hiện phương pháp tiếp cận dựa trên dữ liệu hoặc giải quyết vấn đề. Hãy nhớ rằng dữ liệu tốt hơn quan trọng hơn thuật toán, có thể dễ dàng cải thiện bằng cách tăng thời gian đào tạo.
