Connect with us

Machine learning là gì?

Machine Learning là gì?

HỎI ĐÁP - TƯ VẤN

Machine learning là gì?

Machine learning là một nhánh trong trí tuệ nhân tạo, đang được áp dụng hàng ngày trên các website bạn truy cập, trên các ứng dụng quen thuộc chứ không phải chỉ có ở những sản phẩm xa xỉ như trợ lý ảo Siri, Cortana.

Trí tuệ nhân tạo đang là nền tảng cốt lõi trong nền công nghệ hiện đại. Chúng ta từng nghe đến những thất bại của con người khi đấu trí với máy móc dùng trí tuệ nhân tạo, thông qua các cuộc đánh cờ vua trước đó hay cờ vây mới đây, cho thấy sự tiến bộ vượt bậc của máy móc mô phỏng trí tuệ con người.

Là một nhánh của trí tuệ nhân tạo, Machine learning (được dịch là “máy học”, hay “học máy”) là các thuật toán mà máy móc sẽ được lập trình để tự “học”, nhằm đưa ra các kết quả phù hợp. Ví dụ phân tính một bức tranh, máy móc có thể biết đó là cảnh biển chứ không phải núi, hay giúp người dùng sửa lỗi chính tả, dịch thuật ngôn ngữ… Machine learning đã được ứng dụng trong rất nhiều dự án lớn ở nhiều công ty, và có đóng góp rất lớn trong quá trình vận hành những công ty này.

Machine learning không phải chỉ có ở những sản phẩm mang tính định hướng tương lai như Siri hay các trợ lý ảo khác, cũng không chỉ có ở Google hay Microsoft – là những công ty chi đống tiền cho hoạt động R&D. Trong thực tế, hầu như mọi công ty trong danh sách Fortune 500 – 500 công ty hàng đầu thế giới – đều đang ứng dụng công nghệ này một cách thành thạo, và chắc chắn kiếm được bộn tiền từ nó.

Dưới đây là những ứng dụng thực tế của Machine learning đang được sử dụng trong các hoạt động thường ngày.

 

Tối ưu nội dung đăng tải của người dùng

Những thông tin đăng tải của người dùng trên các ứng dụng hay trên mạng Internet thực sự dính rất nhiều lỗi. Đó là các đoạn viết sai chính tả, các nội dung thô tục hay các nội dung xuyên tạc. Bằng cách lọc các nội dung này, Machine learning có thể loại bỏ hoặc che giấu các nội dung xấu và làm nổi bật thông tin lành mạnh lên mà không cần con người can thiệp.

Trước đây và hiện nay Google vẫn làm rất tốt trong việc lựa chọn thông tin từ nguồn tin cậy để hiển thị đầu tiên trong kết quả tìm kiếm của người dùng, nhưng không chỉ Google mới làm được việc đó. Bạn có nhớ email rác đã làm phiền mình tới mức nào trước đây hay không? Tuy nhiên hiện nay với các bộ lọc xây dựng từ Machine learning, các email đó đã bị ẩn hoặc loại bỏ khỏi hộp thư điện tử người dùng, rất ít email rác lọt vào hòm thư ưu tiên, hầu hết bị đưa vào mục tin rác (spam). Sau này, bộ lọc nội dung tương tự sẽ được áp dụng rộng rãi trong nhiều ứng dụng hay website khác, và các thông tin rác sẽ bị loại bỏ.

Hiện nay, mạng xã hội Pinterest đã dùng Machine learning để đưa lên đầu những nội dung thú vị nhằm thu hút người dùng. Yelp dùng công nghệ này để sắp xếp các hình ảnh được người dùng tải lên. NextDoor dùng nó để lựa chọn nội dung hiển thị trên bảng tin nhắn. Trong khi đó Disqus dùng Machine learning để xóa những bình luận spam.

 

Tìm sản phẩm nhanh hơn

Không có gì ngạc nhiên khi gã khổng lồ tìm kiếm Google luôn trả lương cao để tuyển những nhà nghiên cứu về Machine learning. Trong thực tế, người đứng đầu bộ phận tìm kiếm hiện nay của Google là một chuyên gia về trí tuệ nhân tạo. Không dừng lại ở việc lục lọi thông tin trên mạng để đưa ra nội dung người dùng tìm kiếm như trước, hiện nay Google đã “thông minh” hơn, lựa chọn những thông tin phù hợp giữa vô vàn dữ liệu trên mạng để đưa ra kết quả cho người dùng, khiến họ thấy bộ máy tìm kiếm là hữu ích, chứ không trưng ra tất cả nội dung tìm kiếm không liên quan.

Tất nhiên Google là một ví dụ tiêu biểu cho việc dùng Machine learning để đưa kết quả tìm kiếm phù hợp. Nhưng những hãng khác cũng đang áp dụng công nghệ này với mục đích tương tự. Như nhà bán lẻ Home Depot phải dùng thuật toán để tìm ra một bồn tắm phù hợp trong vô vàn bồn tắm của mình để vừa với một nhà tắm có thiết kế khác lạ. Apple cũng phải đưa ra các kết quả tìm kiếm phù hợp khi người dùng tìm kiếm trên App Store. Hàng loạt các công ty khởi nghiệp khác tại Mỹ cũng đang ứng dụng Machine learning vào việc đưa ra các nội dung thu hút trong khi người dùng tìm kiếm, nhằm giữ chân người dùng với ứng dụng.

 

Tương tác với khách hàng

Một ví dụ khác về Machine learning chính là ô “Liên hệ” (Contact us) có hầu hết trên các website. Trước đây phần này khá đơn giản nhưng hiện nay đã được cải tiến rất nhiều. Chúng được ứng dụng Machine learning nhằm tương tác tốt nhất với khách hàng, là những người truy cập website. Nếu trước đây bạn phải điền vào đó rất nhiều thông tin, rồi chọn nhiều mục để gửi đi yêu cầu của mình đến nhà cung cấp, thì hiện nay công nghệ mới chỉ dựa trên một vài thông tin bạn cung cấp, hệ thống sẽ tự động điều hướng đến những danh mục cần thiết để tiết kiệm thời gian cho bạn.

Đối với các công ty càng lớn thì sự đầu tư cho mục này càng nhiều. Vì người điền thông tin mục này thường là khách muốn liên hệ mua hàng, hay là những người muốn than phiền về bất kỳ vấn đề gì của công ty. Một khi lọc được các từ khóa hay nhận thấy những dấu hiệu cần thiết, yêu cầu của khách hàng sẽ được ưu tiên đẩy nhanh đến phòng kinh doanh hay phòng chăm sóc khách hàng để xử lý yêu cầu nhanh nhất. Những ưu tiên dạng này ngoài con người trực tiếp xem nội dung và phân loại thì chỉ có Machine learning nhận ra, giúp tiết kiệm nhân lực và tạo sự chuyên nghiệp cho công ty.

 

Hiểu hành vi khách hàng

Machine learning cũng là những nhà phân tích đại tài. Nhờ những phân tích này mà người ta biết được thói quen người dùng để đưa ra các quyết định hợp lý.

Ví dụ, một hãng phim khi tung ra trailer, họ có thể theo dõi những đoạn bình luận của người xem để tìm ra đâu là khách hàng mục tiêu của mình, nhờ các phân tích của Machine learning, từ đó sẽ đẩy mạnh quảng cáo đến nhóm khách hàng mục tiêu kia nhằm lôi kéo họ đến rạp xem phim.

Một ví dụ khác, như một hãng làm game khi tung ra video giới thiệu một tựa game mới, cố tình cắt bớt một vài tính năng mà người dùng chờ đợi để xem phản ứng của họ. Với công cụ Machine learning, hệ thống sẽ dò quét các bình luận trên mạng, xem tính năng bị thiếu có nhận nhiều lời chê bai hay không. Nếu có, ngày ra mắt game có thể dời lại để bổ sung thêm tính năng, sau đó tung quảng cáo vào chính những người đã lên tiếng chê bai, để họ lập tức quay sang ủng hộ game, và trở thành những người quảng bá miễn phí cho game.

Làm sao hàng triệu thông tin bình luận trên mạng có thể được lọc ra theo yêu cầu nào đó? Dĩ nhiên nền tảng của chúng là Machine learning, và nó đã được các hãng áp dụng vài năm trở lại đây.

Một vài thập kỷ trước, khi nói đến Machine learning thì chỉ có Google hay Yahoo nhưng giờ đây chúng được ứng dụng ở hầu như mọi nơi. Dữ liệu giờ đây đã quen thuộc hơn với người dùng và rất dễ dàng truy cập vào. Những sản phẩm mới áp dụng Machine learning như Microsoft Azure ML và IBM Watson là đỉnh cao của Machine learning, hay những sản phẩm khác như trợ lý ảo, xe hơi tự lái cũng là những thành quả của trí tuệ nhân tạo. Tuy nhiên, ngoài những thứ xa xỉ đó thì Machine learning còn được áp dụng trên các website mà hàng ngay bạn vẫn đang truy cập, và dĩ nhiên chúng chỉ ẩn phía sau không dễ nhận ra. Các công ty lớn áp dụng Machine learning không chỉ bởi muốn đuổi theo công nghệ mà chủ yếu để làm hài lòng người dùng, từ đó tạo doanh thu. Dĩ nhiên đó chính là động lực để sáng tạo phát triển.

Continue Reading
You may also like...

Xem thêm trong chuyên mục HỎI ĐÁP - TƯ VẤN




CHÚNG TÔI TRÊN FACEBOOK

XEM NHIỀU TRONG NGÀY…




To Top