Machine learning là gì? Lợi ích của công nghệ máy học với doanh nghiệp

Machine Learning là gì?

Machine learning (học máy) là một lĩnh vực thuộc trí tuệ nhân tạo (AI), xoay quanh các thuật toán giúp máy tính học hỏi và cải thiện từ dữ liệu mà không cần lập trình cụ thể. Trong machine learning, "máy" ám chỉ các chương trình máy tính, còn "học" miêu tả quá trình các thuật toán trở nên chính xác hơn sau khi được cung cấp thêm dữ liệu.

Machine learning cho phép máy tính thực hiện những tác vụ mà trước đây chỉ con người mới có thể làm, từ việc phiên dịch ngôn ngữ đến lái xe tự động. Công nghệ này đã mở ra một cuộc cách mạng trong việc phát triển AI, giúp phần mềm có thể nhận thức và tương tác với thế giới thực, phức tạp và khó đoán.

Machine learning đã không còn là khái niệm xa lạ, nhưng chỉ thực sự phát triển mạnh mẽ khi internet phổ biến và các công nghệ như phân tích dữ liệu lớn và điện toán đám mây đạt được những thành tựu vượt bậc. Để huấn luyện các thuật toán học máy, cần rất nhiều tài nguyên điện toán và dữ liệu lớn, điều này đã tạo nên sự bùng nổ của machine learning trong các doanh nghiệp và các ngành công nghiệp.
 

Ứng dụng của Machine Learning

Machine learning có mặt trong nhiều lĩnh vực và đã trở thành công cụ quan trọng trong cuộc sống hàng ngày. Một trong những ứng dụng phổ biến nhất là trong các trợ lý ảo như Siri, Alexa hay Google Assistant, giúp nhận diện giọng nói và hiểu ngôn ngữ tự nhiên.

Hệ thống học máy cũng được áp dụng trong:

• Thị giác máy tính cho xe tự lái, drone, robot giao hàng.
• Các chatbot AI với khả năng nhận diện ngôn ngữ và giọng nói, hỗ trợ khách hàng hiệu quả.
• Hệ thống giám sát quét khuôn mặt để nhận diện tội phạm hoặc kiểm soát an ninh.
• Dự đoán và phân tích dữ liệu trong y tế, hỗ trợ phát hiện bệnh sớm.
• Các công cụ bảo trì dự báo cho hạ tầng IoT, giúp giảm chi phí vận hành.

Một ví dụ điển hình trong ứng dụng machine learning là chatbot AI. Các hệ thống chatbot như AI chatbot miễn phí, sử dụng học máy để hiểu và tương tác tự nhiên với người dùng, từ đó cải thiện chất lượng dịch vụ khách hàng.

5 lợi ích của Machine Learning với doanh nghiệp

Công nghệ này không chỉ giúp nâng cao năng suất mà còn mang lại các lợi ích lớn trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Dưới đây là 5 lợi ích chính mà Machine Learning mang lại cho doanh nghiệp.

Hỗ trợ khách hàng hiệu quả 

Các doanh nghiệp hiện nay sử dụng công nghệ này để theo dõi và phân tích dữ liệu khách hàng, từ đó hiểu rõ hơn về sở thích và hành vi của người tiêu dùng. Nếu doanh nghiệp bạn gặp khó khăn trong việc hỗ trợ khách hàng nhanh chóng và hiệu quả, Preny chính là giải pháp bạn cần. 

Chatbot AI này không chỉ giúp tự động nhận diện vấn đề của khách hàng mà còn cung cấp giải pháp ngay lập tức, giảm thời gian chờ đợi và nâng cao sự hài. Hãy tìm hiểu ngay cách tạo chatbot fanpage Facebook Preny để cải thiện dịch vụ khách hàng, tối ưu hóa quy trình bán hàng và nâng cao tỷ lệ chuyển đổi lên đến 50%.

Dự báo hiệu suất và tối ưu hóa quy trình

Machine Learning giúp các doanh nghiệp dự đoán chính xác nhu cầu và xu hướng của khách hàng, từ đó cải thiện chiến lược kinh doanh. Ví dụ, các nhà bán lẻ có thể dự đoán xu hướng mua sắm của khách hàng, hoặc các công ty trong ngành tài chính có thể dự đoán hiệu suất của cổ phiếu trong tương lai. Các công cụ dự báo này giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định chính xác hơn, tạo ra lợi thế cạnh tranh đáng kể.

Tự động hóa và giảm thiểu sai sót

Tự động hóa là một trong những lợi ích nổi bật của Machine Learning. Các doanh nghiệp có thể tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại, giảm thiểu sự can thiệp của con người và giảm thiểu sai sót. Việc áp dụng các bot thông minh có thể giúp tự động hóa các tác vụ trong môi trường công nghiệp lẫn trong thế giới ảo, như nhập liệu và phân loại dữ liệu. Điều này giúp giảm chi phí và tăng hiệu quả công việc.

Bảo trì dự báo

Trong nhiều ngành công nghiệp, từ sản xuất đến dầu khí, Machine Learning đóng vai trò quan trọng trong việc bảo trì dự báo. Công nghệ này giúp theo dõi trạng thái của thiết bị và phát hiện sớm các vấn đề tiềm ẩn, từ đó giúp doanh nghiệp giảm thiểu thời gian chết và chi phí bảo trì. Các thuật toán học máy có thể nhận diện sự thay đổi trong dữ liệu thiết bị và cảnh báo các vấn đề trước khi chúng trở thành sự cố nghiêm trọng.

Cải thiện điều kiện làm việc 

Những công việc lặp đi lặp lại và nhàm chán có thể được tự động làm việc , giúp nhân viên tập trung vào các nhiệm vụ chiến lược và sáng tạo hơn. Công nghệ này không chỉ giúp tăng hiệu quả mà còn nâng cao trải nghiệm công việc, đặc biệt là trong các ngành lao động phổ thông.

Các loại Machine Learning chính

Machine learning được chia thành 4 nhóm chính: học giám sát, học không giám sát, học nửa giám sát và học tăng cường.

Học giám sát (Supervised Learning)

Học giám sát là phương pháp dạy máy thông qua ví dụ, với dữ liệu đã được gắn nhãn. Các hệ thống học giám sát sẽ nhận diện các mẫu hình và mối liên hệ trong dữ liệu, từ đó học cách phân loại hoặc dự đoán chính xác. Ví dụ điển hình là nhận diện chữ viết tay hoặc phân biệt các con số từ hình ảnh.

Học không giám sát (Unsupervised Learning)

Khác với học giám sát, học không giám sát không sử dụng dữ liệu đã được gắn nhãn. Thay vào đó, các thuật toán tự tìm kiếm mẫu hình và phân nhóm dữ liệu theo các đặc điểm tương đồng. Ví dụ, các dịch vụ như Airbnb sử dụng học không giám sát để nhóm các nhà cho thuê theo khu vực.

Học nửa giám sát (Semi-supervised Learning)

Học nửa giám sát kết hợp giữa dữ liệu đã được gắn nhãn và dữ liệu chưa được gắn nhãn để huấn luyện hệ thống. Một số mô hình học máy sử dụng dữ liệu đã được gắn nhãn để tạo ra dữ liệu mới, từ đó nâng cao độ chính xác trong quá trình huấn luyện.

Học tăng cường (Reinforcement Learning)

Học tăng cường giống như việc bạn học chơi một trò chơi. Máy tính sẽ thực hiện các hành động và nhận phản hồi từ môi trường, dần dần cải thiện khả năng ra quyết định của mình để đạt được mục tiêu tối ưu, ví dụ như các trò chơi máy tính hoặc xe tự lái.