7 ứng dụng thực tế của Machine Learning

Machine Learning, hay ML, là một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI) và đã thu hút được sự chú ý đáng kể nhờ sự xuất hiện của các công cụ AI như ChatGPT và DALL-E. Machine Learning cho phép các hệ thống máy tính thích ứng và học hỏi kinh nghiệm, làm cho nó trở thành một khái niệm được công nhận rộng rãi. Mặc dù mức độ phổ biến của nó mới tăng lên gần đây, nhưng trên thực tế Machine Learning đã phổ biến trong nhiều tình huống thực tế.

Nếu bạn tò mò về các ứng dụng hàng ngày của nó, hãy đi sâu vào một số ví dụ phổ biến về hoạt động của Machine Learning.

1. Trợ lý cá nhân và chatbot

Một trong những ứng dụng thực tế nhất của Machine Learning được thấy trong trợ lý cá nhân AI và chatbot. Các công cụ phổ biến như Alexa, Google Assistant và Siri dựa trên những thuật toán ML sử dụng kỹ thuật Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và Deep Learning để hiểu các mẫu ngôn ngữ, ngữ điệu và ngữ cảnh. Điều này cho phép chúng tham gia vào các cuộc trò chuyện mô phỏng với con người.

Khả năng hiểu ngôn ngữ của con người giúp đơn giản hóa đáng kể các tương tác của chúng ta với hệ thống máy tính. Bằng cách cung cấp lệnh hoặc lời nhắc cho chatbot hoặc trợ lý cá nhân AI, nó có thể thực hiện chính xác các tác vụ hoặc đưa ra câu trả lời phù hợp.

Một ví dụ về ML đang hoạt động là sử dụng chatbot trong dịch vụ khách hàng. Nhiều cửa hàng thương mại điện tử sử dụng tính năng này, cho phép khách hàng đặt câu hỏi và nhận phản hồi tức thì từ bot.

2. Email trả lời tự động

Một ứng dụng thực tế phổ biến khác của Machine Learning là trình trả lời email tự động do ML cung cấp. Bạn có thể nhận thấy rằng khi bạn nhận được một email trong tài khoản Gmail của mình, nó sẽ đề xuất các tùy chọn phản hồi chính xác dựa trên ngữ cảnh của cuộc trò chuyện. Khả năng này được thực hiện thông qua các kỹ thuật ML và NLP.

Tương tự, các email bạn nhận được ngay sau khi đăng ký nhận bản tin, mua hàng hoặc thậm chí từ bỏ giỏ hàng đều được tự động hóa. Những email này được tạo bởi phần mềm sử dụng các mô hình như vậy, cho phép chúng chỉ được gửi đi khi các hành động cụ thể được kích hoạt. Ngoài ra, phần mềm trả lời email tự động này đảm bảo khả năng tùy chỉnh và cá nhân hóa trong email.

Sử dụng phần mềm tự động để trả lời email mang lại một số lợi ích, bao gồm:

• Nâng cao hiệu quả.
• Cải thiện dịch vụ khách hàng.
• Trải nghiệm được cá nhân hóa bằng cách tìm hiểu sở thích của bạn.
• Tiết kiệm chi phí vì email có thể được gửi mà không cần sự can thiệp của con người.

3. Tài chính cá nhân và ngân hàng

Các thuật toán Machine Learning cũng đã bước vào lĩnh vực tài chính ngân hàng, mang lại những ứng dụng có giá trị. Một trong những cách ngân hàng sử dụng thuật toán AI và ML là các kỹ thuật phát hiện gian lận nâng cao, mang lại khả năng bảo mật mạnh mẽ cho tài sản của bạn. Các mô hình ML để phát hiện gian lận trong ngân hàng có thể phân biệt giữa những giao dịch hợp pháp và bất hợp pháp bằng cách tận dụng những phương pháp nhận dạng hình ảnh và văn bản để tìm hiểu các mẫu và xác định những hoạt động gian lận.

Machine Learning cũng có lợi trong tài chính cá nhân, đặc biệt là trong quản lý danh mục đầu tư. Các nền tảng đầu tư trực tuyến, đóng vai trò là người máy tư vấn, sử dụng ML để hỗ trợ xây dựng, giám sát và tự động hóa việc quản lý những danh mục đầu tư đa dạng. Các nền tảng này tìm hiểu về sở thích của bạn đối với những tài sản hoặc rủi ro cụ thể và giúp xây dựng danh mục đầu tư phù hợp mà không cần sự giám sát của con người.

Ngoài ra, Machine Learning cho phép dự báo thị trường trong lĩnh vực tài chính cá nhân. Thuật toán BL có thể dự đoán giá cổ phiếu và xu hướng thị trường bằng cách phân tích dữ liệu lịch sử. Thông tin chi tiết này giúp bạn phát triển các chiến lược giao dịch hiệu quả và xác định những cơ hội giao dịch thuận lợi.

4. Chăm sóc sức khỏe và chẩn đoán y tế

Machine Learning cũng đã nổi lên như một công cụ quan trọng trong ngành chăm sóc sức khỏe, mang lại nhiều lợi ích cho chẩn đoán y tế, chăm sóc bệnh nhân và kết quả tổng thể. Nó hợp tác với nhiều công nghệ chăm sóc sức khỏe khác nhau để cải thiện sức khỏe theo nhiều cách.

Dưới đây là 6 ứng dụng quan trọng của Machine Learning trong chăm sóc sức khỏe:

• Các thuật toán Machine Learning phân tích dữ liệu bệnh nhân, bao gồm những triệu chứng, hồ sơ y tế, kết quả xét nghiệm và scan hình ảnh, để hỗ trợ chẩn đoán và tiên lượng bệnh chính xác.
• Bằng cách phân tích các đặc điểm của bệnh nhân, thông tin di truyền, lịch sử điều trị và dữ liệu lâm sàng, Machine Learning phát triển các kế hoạch điều trị được cá nhân hóa phù hợp với nhu cầu của từng cá nhân.
• Công nghệ Machine Learning tạo điều kiện thuận lợi cho việc phân tích tia X, quét MRI và tiêu bản bệnh lý, tự động phát hiện các bất thường, xác định những đặc điểm cụ thể và hỗ trợ bác sĩ X quang chẩn đoán bệnh.
• Các mô hình ML tối ưu hóa những quy trình tìm kiếm hoạt chất tiềm năng bằng cách cho phép tối ưu hóa thử nghiệm lâm sàng, tìm bệnh nhân và xác định các ứng cử viên phù hợp cho những phương pháp điều trị cụ thể.
• Machine Learning tối ưu hóa các hoạt động chăm sóc sức khỏe bằng cách cung cấp hệ thống quản lý chuỗi cung ứng, dự đoán lỗi thiết bị và tối ưu hóa phân bổ nguồn lực.
• Công nghệ Machine Learning cho phép phân tích dự đoán, hoạt động với các thiết bị đeo được kết nối Internet of Things (IoT) để theo dõi bệnh nhân và đưa ra cảnh báo sớm.

Các ứng dụng này chứng minh tiềm năng của Machine Learning trong việc cách mạng hóa hoạt động chăm sóc sức khỏe, cải thiện độ chính xác trong chẩn đoán, hiệu quả điều trị và chăm sóc bệnh nhân tổng thể.

5. Ô tô tự lái

Machine Learning đóng một vai trò quan trọng trong sự phát triển của ô tô hiện đại, Tesla là một ví dụ nổi bật. Ô tô của Tesla dựa vào phần cứng AI do NVIDIA cung cấp, kết hợp các mô hình ML không giám sát cho phép khả năng phát hiện và nhận dạng đối tượng tự học. Nhưng không chỉ có Tesla với tính năng tự lái.

Những chiếc xe này thu thập thông tin toàn diện về môi trường xung quanh và được trang bị nhiều cảm biến khác nhau như camera, LiDAR, radar và GPS. Dữ liệu này sau đó được xử lý để đảm bảo nhận thức chính xác và ra quyết định hiệu quả. Ô tô tự lái sử dụng các kỹ thuật Simultaneous Localization and Mapping (SLAM), tận dụng dữ liệu cảm biến để tạo bản đồ cập nhật hỗ trợ điều hướng.

Các mô hình ML tiếp tục đóng góp cho ô tô tự lái bằng cách xác định đường đi tối ưu và hỗ trợ quá trình ra quyết định theo thời gian thực. Những mô hình này cũng tạo điều kiện thuận lợi cho việc phát triển các hệ thống thích ứng có khả năng phát hiện và dự đoán những trục trặc tiềm ẩn trong xe.

Bằng cách tích hợp Machine Learning, ô tô đang trở nên thông minh hơn, tự chủ hơn và có khả năng nâng cao hiệu quả và an toàn đường bộ.

6. Đi lại và vận chuyển

Các thuật toán Machine Learning thậm chí còn nâng cao tiêu chuẩn đi lại và giao thông của chúng ta. Các ứng dụng gọi xe như Uber sử dụng các mô hình ML để tự động hóa các tính năng như định giá chuyến đi, địa điểm đón, tuyến đường tối ưu và thời gian đến ước tính, giúp việc đi lại hàng ngày của chúng ta trở nên thuận tiện hơn.

Google Maps là một công cụ có giá trị khác tận dụng ML để cải thiện tuyến đường đi làm của chúng ta. Việc sử dụng dữ liệu vị trí cung cấp điều hướng thông minh, dự đoán giao thông và đề xuất được cá nhân hóa, đảm bảo việc di chuyển hiệu quả.

Trong ngành hàng không, các thuật toán ML cho phép những hệ thống lái tự động trên máy bay, bao gồm cả các chuyến bay thương mại. Sự tích hợp AI và ML này đảm bảo hoạt động an toàn và đáng tin cậy.

Hơn nữa, các thuật toán ML góp phần phát triển những hệ thống điều khiển tín hiệu giao thông thông minh. Các hệ thống này phân tích dữ liệu lưu lượng giao thông theo thời gian thực và điều chỉnh thời gian tín hiệu cho phù hợp, giảm tắc nghẽn và thời gian chờ đợi để cải thiện trải nghiệm đi làm tổng thể.

7. Mạng xã hội

Các thuật toán Machine Learning cũng được sử dụng rộng rãi trong những trang mạng xã hội, nơi chúng đã giới thiệu nhiều tính năng để nâng cao trải nghiệm người dùng. Hơn nữa, nhiều công ty mạng xã hội cũng sử dụng AI và ML để phát hiện và ngăn chặn các cuộc tấn công nguy hiểm. Dưới đây là một số ví dụ:

• Nhiều nền tảng mạng xã hội phổ biến như Facebook, Instagram và Snapchat kết hợp các tính năng nhận dạng khuôn mặt để áp dụng những bộ lọc khác nhau.
• Các trang web mạng xã hội sử dụng những mô hình ML để cá nhân hóa các bài đăng dựa trên sở thích của từng người dùng.
• Quảng cáo hiển thị trên các nền tảng này được điều chỉnh theo sở thích của người dùng, đề xuất những sản phẩm và dịch vụ có liên quan.
• Mạng xã hội cung cấp các đề xuất kết nối và bạn bè dựa trên mạng hiện có của người dùng.
• Các kỹ thuật phân tích cảm xúc được sử dụng để phân tích tình cảm được truyền tải bởi những biểu tượng cảm xúc.

Các ứng dụng thuật toán Machine Learning này trong những trang mạng xã hội góp phần cải thiện trải nghiệm người dùng bằng cách cung cấp nội dung được cá nhân hóa, các đề xuất phù hợp và kết nối xã hội nâng cao.