6 Cách Khiến Doanh Nghiệp Có Thể Hưởng Lợi Từ Machine Learning

Ngày càng có nhiều công ty chuyển sang khoa học dữ liệu để giúp họ nâng cao quy trình hoạt động bằng cách tận dụng công nghệ vì những lợi ích sau:

• Đó là tất cả về thặng dư dữ liệu
• Suy luận tự động thông qua việc sử dụng máy học
• Những phát minh về trí tuệ nhân tạo

Một số công nghệ có thể giúp các tổ chức tận dụng tối đa dữ liệu thô của họ và học máy là một trong số đó. Các phương pháp khai thác dữ liệu và học máy có thể được sử dụng với ít hoặc không cần lập trình để khám phá các mẫu và hành vi mới trong một lượng lớn dữ liệu.

Bản chất đệ quy, không ngừng phát triển của máy học giúp các công ty theo kịp nhu cầu của khách hàng và doanh nghiệp luôn thay đổi. Tất cả các nhà cung cấp dịch vụ đám mây hàng đầu hiện nay đều cung cấp nền tảng ML, giúp việc tạo hoặc tích hợp máy học vào quy trình công việc hiện tại trở nên dễ dàng hơn.

Các tổ chức trong mọi ngành triển khai công nghệ máy học (ML), biến công nghệ này trở thành trụ cột của hoạt động kinh doanh hiện đại.

Việc kết hợp Machine Learning vào các doanh nghiệp đã bị cản trở do thiếu kiến ​​thức về cách bắt đầu sử dụng nó và những lợi ích tiềm năng của nó. Khi chúng tôi chứng minh các trường hợp và mô tả công nghệ theo cách mô phạm, có lẽ chúng tôi có thể làm sáng tỏ phần còn lại của các câu hỏi mà chúng tôi nhận được.

Tuy nhiên, vấn đề đầu tiên, làm thế nào để bắt đầu tích hợp nó vào tổ chức, phức tạp hơn vì nó đòi hỏi bạn phải đặt chân lên mặt đất và tiếp cận với công nghệ tiên tiến. Học máy vẫn ở đây và chúng tôi tin rằng nó sẽ thay đổi xã hội nhiều như điện thoại di động đã làm.

Bài viết này nhằm mục đích giải thích về máy học, cách nó có thể được sử dụng trong hoạt động kinh doanh và nó có thể mang lại lợi ích như thế nào.

Tổng quan về học máy

Trước tiên chúng ta phải nắm bắt cơ bản về học máy để đánh giá những lợi thế tiềm năng của nó. Như tên cho thấy, học máy liên quan đến việc thu thập thông tin hữu ích từ các bộ dữ liệu lớn.

Ví dụ, hãy xem xét một doanh nghiệp bán lẻ trực tuyến theo dõi hoạt động và mua hàng của khách hàng trên trang web. Đây chỉ là thông tin. Học máy đóng một vai trò quan trọng đối với kinh doanh trực tuyến trong việc đánh giá và trích xuất các mẫu, số liệu thống kê, sự kiện và câu chuyện ẩn chứa bên trong dữ liệu này.

Các thuật toán được sử dụng trong học máy liên tục thay đổi. Các thuật toán ML phân tích và đưa ra dự đoán tốt hơn khi chúng nhập nhiều dữ liệu hơn. Tính linh hoạt của các thuật toán học máy khiến nó khác biệt với các phương pháp phân tích và diễn giải dữ liệu truyền thống hơn.

Sử dụng máy học, các công ty đã có thể:

• Thích ứng nhanh hơn với các điều kiện thị trường thay đổi liên tục.
• Thúc đẩy hiệu suất của công ty
• Tìm hiểu những gì khách hàng và doanh nghiệp của bạn muốn.

Việc sử dụng máy học đang nhanh chóng mở rộng trong tất cả các lĩnh vực của nền kinh tế, bao gồm nông nghiệp, nghiên cứu y tế, thị trường chứng khoán và giám sát giao thông, cùng các ứng dụng khác. Ví dụ: nông nghiệp có thể sử dụng học máy để dự báo các kiểu thời tiết và xác định luân canh cây trồng.

Các doanh nghiệp có thể nhận được thêm lợi ích từ việc kết hợp học máy và trí tuệ nhân tạo. Các dịch vụ điện toán đám mây như Azure Machine Learning và Amazon SageMaker cho phép người dùng tận dụng tính linh hoạt và khả năng thích ứng của ML đối với các yêu cầu kinh doanh của họ.

Các trường hợp sử dụng Machine Learning trong kinh doanh

Để hiểu cách sử dụng máy học trong kinh doanh, bạn phải biết hầu hết các kỹ thuật máy học hoạt động như thế nào. Có bốn bộ phận chính, đó là:

Hiệp hội

Những khách hàng mua sản phẩm thực phẩm từ một loại (X) có nhiều khả năng mua sản phẩm thực phẩm từ loại khác (Y). Vì lý do này, chúng tôi có thể đề xuất danh mục Y cho những khách hàng đã mua danh mục X vì có 50% khả năng họ sẽ quan tâm đến nó. Thuật toán tính toán khả năng xảy ra dựa trên tần suất mà hai hành động được liên kết theo thống kê.

Phân loại

Để các hệ thống máy học có thể đưa ra dự đoán, ban đầu chúng phải đào tạo một mô hình trên một số dữ liệu đã được thu thập. Cảm xúc của khách hàng có thể được phân loại là tích cực, tiêu cực hoặc trung tính. Sử dụng dữ liệu chúng tôi có về khách hàng của mình, chúng tôi có thể xây dựng quy tắc cho chúng tôi biết liệu họ có thuộc một trong bốn loại hay không. Sau đó, thuật toán sẽ xác định xem khách hàng mới có hài lòng với dịch vụ của chúng tôi hay không dựa trên trải nghiệm trước đây của họ. Hãy xem bài đăng phân loại dữ liệu chuyên dụng của chúng tôi nếu bạn muốn biết thêm thông tin.

Học có giám sát và không giám sát

Học không giám sát và học có giám sát đều được sử dụng trong ML. Ý nghĩa của điều này có thể được tóm tắt như sau.

Trong học có giám sát, dữ liệu đã được gắn nhãn hoặc gắn thẻ với câu trả lời đúng được sử dụng để huấn luyện các mô hình. Để phân loại và dự đoán dữ liệu, các thuật toán có thể được dạy.

Các công ty có thể giải quyết các vấn đề trong thế giới thực như phân loại thư rác khỏi email của bạn bằng cách nhấp vào nút. Đúng như tên gọi, học tập không giám sát tự đánh giá và nhóm dữ liệu chưa được gắn nhãn, khám phá kiến ​​thức mới trong quá trình này. Các thuật toán này được thiết kế để tìm các mẫu hoặc cụm dữ liệu ẩn một cách độc lập.

Các thuật toán học không giám sát có thể giải quyết các vấn đề phức tạp hơn các hệ thống học có giám sát. Khả năng so sánh và phân tích dữ liệu của nó làm cho nó trở thành một lựa chọn tuyệt vời cho nghiên cứu dữ liệu khám phá. Các công ty có thể khám phá dữ liệu một cách sáng tạo bằng cách sử dụng phương pháp học không giám sát, cho phép họ xác định các mẫu nhanh hơn so với quan sát của con người.

Như tên cho thấy, kiểu học này dựa vào việc thu thập kinh nghiệm hoặc tạo dữ liệu từ kinh nghiệm đó. Dựa trên kinh nghiệm trước đó, nó giúp tối ưu hóa các nhu cầu về hiệu năng và giải quyết nhiều khó khăn về máy tính trong thế giới thực. Trái ngược với các thuật toán được đào tạo, học tập không giám sát phát hiện ra các mẫu dữ liệu chưa biết trước đó và hỗ trợ xác định các phẩm chất có giá trị để phân loại.

Dữ liệu hiện có thể truy cập có thể được sử dụng để phân loại khách hàng, trong khi thông tin chưa được tiết lộ có thể được sử dụng trong quy trình học tập không giám sát.

Học tăng cường

Các mô hình máy tính học tập được đào tạo để đưa ra quyết định bằng cách đặt chúng trong một bối cảnh giống như trò chơi. Thử và sai là cách máy tính giải quyết vấn đề. Để máy tính thực hiện các hành động do người lập trình chỉ định, nó sẽ nhận được phản hồi tích cực và tiêu cực. Để tối đa hóa phần thưởng, máy tính phải thực hiện một loạt các thử nghiệm ngẫu nhiên trước khi quyết định. Phương pháp hiệu quả nhất là sử dụng học tăng cường.

6 lợi ích kinh doanh hàng đầu của Machine Learning

1. Đại lý chatbot thời gian thực

Các giao diện trò chuyện, chẳng hạn như chatbot, là một trong những ví dụ đầu tiên về tự động hóa vì chúng cho phép tương tác giữa người và máy bằng cách cho phép người dùng đặt câu hỏi và nhận phản hồi. Trong những ngày đầu của chatbot, các bot được lập trình để thực hiện một số hành vi nhất định dựa trên các quy tắc được xác định trước.

Chatbot đang trở nên tốt hơn trong việc dự đoán và đáp ứng nhu cầu của người dùng cũng như nói giống mọi người hơn. Với việc bổ sung khả năng học máy của AI và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), chatbot có tiềm năng trở nên hấp dẫn và hiệu quả hơn. Các thuật toán máy học làm nền tảng cho các trợ lý kỹ thuật số như Siri, Google Assistant và Alexa của Amazon, đồng thời công nghệ này có thể được sử dụng để thay thế các chatbot truyền thống trong các nền tảng tương tác và chăm sóc khách hàng mới.

Chatbots là một trong những ứng dụng máy học phổ biến nhất tại nơi làm việc. Sau đây là một vài trường hợp chatbot đã nhận được lời khen ngợi:

• Được IBM quảng cáo là máy "trả lời nhanh, đơn giản", Trợ lý Watson đã được thiết kế để xác định khi nào cần thêm thông tin và khi nào nên chuyển yêu cầu đến một người.
• Nghe, tìm kiếm và chia sẻ nhạc với bot của dịch vụ truyền phát nhạc cho Facebook Messenger.
• Biển số xe và kiểu xe của người lái được cung cấp cho họ thông qua nền tảng trò chuyện hoặc cuộc gọi điện thoại để họ có thể xác định vị trí phương tiện của mình.

 2. Tạo điều kiện thuận lợi cho việc chẩn đoán và dự đoán y tế chính xác

Công nghệ máy học (ML) trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe giúp xác định bệnh nhân có nguy cơ cao, chẩn đoán họ, kê đơn thuốc tối ưu và dự báo tái nhập viện là khả thi. Dữ liệu từ hồ sơ và triệu chứng của bệnh nhân được ẩn danh là nguồn chính của những phát hiện này. Phục hồi bệnh nhân có thể được tăng tốc mà không cần dùng thuốc. ML cho phép ngành y tế tăng cường sức khỏe bệnh nhân.

3. Đơn giản hóa tài liệu tốn nhiều thời gian trong nhập dữ liệu

Các công việc nhập dữ liệu tự động có thể được thực hiện bởi máy tính, giải phóng nguồn nhân lực để tập trung vào công việc có giá trị cao hơn. Tự động hóa nhập dữ liệu đặt ra một số thách thức, trong đó đáng kể nhất là tính chính xác và sao chép dữ liệu. Mô hình dự đoán và phương pháp học máy có thể cải thiện đáng kể vấn đề này.

4. Quy luật và mô hình kiếm tiền chính xác hơn.

Ngoài ra, ML đã có ảnh hưởng đáng kể đến ngành tài chính. Quản lý danh mục đầu tư và giao dịch theo thuật toán là hai trong số những ứng dụng phổ biến nhất của máy học trong lĩnh vực tài chính.

Bảo lãnh phát hành khoản vay là chuyện khác. Nghiên cứu "Tương lai của bảo lãnh phát hành" của Ernst & Young nói rằng ML có thể được sử dụng để tìm và phân tích những bất thường và sự tinh tế thông qua đánh giá dữ liệu liên tục. Bằng cách này, các mô hình và quy định tài chính có thể chính xác hơn.

5. Nghiên cứu thị trường và phân khúc khách hàng

Các công ty có thể sử dụng khả năng lập kế hoạch hàng tồn kho dự đoán và phân khúc người tiêu dùng do phần mềm máy học cung cấp để giúp thiết lập giá cả và cung cấp các mặt hàng và dịch vụ phù hợp đến đúng địa điểm vào đúng thời điểm. Adnan Masood, kiến ​​trúc sư trưởng của UST Global và là chuyên gia về trí tuệ nhân tạo và máy học, giải thích rằng các nhà bán lẻ sử dụng máy học để dự đoán hàng hóa nào sẽ bán chạy nhất tại địa điểm của họ dựa trên những cân nhắc theo mùa, nhân khẩu học của khu vực đó và các điểm dữ liệu khác.

Thói quen mua hàng của khách hàng có thể được phân tích bằng cách sử dụng các ứng dụng học máy, cho phép các nhà bán lẻ phục vụ khách hàng tốt hơn bằng cách cung cấp cho cửa hàng của họ những sản phẩm mà những khách hàng đó có nhiều khả năng mua hơn, chẳng hạn như những người giống nhau về độ tuổi, thu nhập, hoặc trình độ học vấn chẳng hạn.

6. Phát hiện gian lận

Khi nói đến việc xác định gian lận, máy học là một công cụ mạnh mẽ nhờ khả năng nhận dạng các mẫu và nhanh chóng xác định các bất thường. Các công ty tài chính đã sử dụng máy học trong lĩnh vực này trong nhiều năm.

Đây là cách nó diễn ra: Hành vi thông thường của một khách hàng cá nhân, chẳng hạn như khi nào và ở đâu họ sử dụng thẻ tín dụng, có thể được học bằng máy học. Máy học có thể sử dụng bộ dữ liệu này và các bộ dữ liệu khác để nhanh chóng phân biệt giữa các giao dịch phù hợp với các tiêu chuẩn dự đoán và những giao dịch có thể gian lận bằng cách phân tích dữ liệu tính bằng mili giây.

Học máy có thể được sử dụng để phát hiện gian lận trong nhiều doanh nghiệp, bao gồm:

• Việc cung cấp các dịch vụ tiền tệ
• Du lịch
• chơi game
• Bán lẻ

Phần kết luận

Tự động hóa và trí tuệ nhân tạo (AI) đang trở thành công cụ thiết yếu hơn cho các doanh nghiệp trong hoạt động hàng ngày của họ và học máy là một trong những công cụ được sử dụng rộng rãi nhất.

Để điều hành một doanh nghiệp thành công, bạn phải đưa ra quyết định dựa trên thực tế. Nếu không theo kịp các thuật ngữ liên quan đến ngành như "học máy", bạn có thể bỏ lỡ các công cụ phân tích mới có thể giúp bạn đưa ra quyết định tốt hơn.

Học máy là một tập hợp con của lĩnh vực được gọi là trí tuệ nhân tạo (AI). Các kỹ thuật máy học giúp các công ty tận dụng tối đa những thay đổi quan trọng này để hiểu dữ liệu của họ.

Mặc dù việc cài đặt ML có thể tốn nhiều thời gian và tiền bạc, nhưng các công ty phát triển AI sẵn sàng chấp nhận thử thách này vì nó mang lại những lợi thế tự nhiên và đáng kể so với bất kỳ công cụ phân tích nào khác.

Copyright Disclaimer:

This site does not store any files on its server. We only index and link to content provided by other sites. Please contact the content providers to delete copyright contents if any and email us, we'll remove relevant links or contents immediately.

Tuyên bố miễn trừ bản quyền:

Trang web này không lưu trữ bất kỳ tệp nào trên máy chủ của nó. Chúng tôi chỉ lập chỉ mục và liên kết đến nội dung được cung cấp bởi các trang web khác. Vui lòng liên hệ với các nhà cung cấp nội dung để xóa nội dung bản quyền nếu có và gửi email cho chúng tôi, chúng tôi sẽ xóa các liên kết hoặc nội dung có liên quan ngay lập tức.

Tham khảo các bài viết cùng chủ đề: