Trang chủDiễn đànTầm quan trọng của máy học

Tầm quan trọng của máy học

Ngày nay, công nghệ máy học (Machine learning) đang liên tục mở rộng và được triển khai trong các ngành công nghiệp khác nhau, nhưng để định nghĩa chính xác nó là gì và tầm quan trọng của nó như thế nào thì không nhiều người biết.

Máy học là một nhánh của trí tuệ nhân tạo AI tập trung vào việc xây dựng các ứng dụng từ nhiều nguồn dữ liệu và cải thiện độ chính xác của chúng theo thời gian mà không được lập trình trước.

Trong máy học, các thuật toán được lập trình để tìm kiếm các mẫu trong một số lượng lớn dữ liệu nhằm đưa ra các quyết định và dự đoán. Thuật toán càng tốt thì các quyết định và dự đoán càng chính xác.

Hàng ngày, cuộc sống của con người bị ảnh hưởng bởi máy học mà chúng ta không thường xuyên biết đến nó. Các trang web hiển thị cho chúng ta các đề xuất về sản phẩm và bài hát dựa trên những gì chúng ta đã mua hoặc nghe trước đó. Chúng ta có trợ lý kỹ thuật số trên điện thoại và loa thông minh, những thứ sẽ tự động tìm kiếm trên các trang web hoặc phát nhạc theo yêu cầu qua giọng nói của chúng ta. Trình phát hiện thư rác ngăn các email không mong muốn đến hộp thư đến của chúng ta cũng là nhờ sự can thiệp của máy học. Có rất nhiều cách khác để máy học được tích hợp vào cuộc sống hàng ngày của chúng ta.

Tại sao máy học lại quan trọng?

Dữ liệu rất cần thiết đối với các công ty và máy học có thể là chìa khóa để mở ra các giá trị từ dữ liệu khách hàng cho phép doanh nghiệp đưa ra các quyết định quan trọng.

Những ngành công nghiệp phát triển dựa trên các mô hình máy học có khả năng phân tích dữ liệu lớn hơn và phức tạp hơn đồng thời cung cấp kết quả nhanh hơn, chính xác hơn trên quy mô rộng lớn. Công cụ máy học cho phép các tổ chức nhanh chóng xác định những thời cơ có lợi cũng như rủi ro tiềm ẩn.

Máy học được sử dụng ở đâu?

Máy học được sử dụng trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau để giúp cải tiến và triển khai các ứng dụng khác nhau. Dưới đây là một số ví dụ:

  • Chăm sóc sức khỏe – Các thiết bị cảm biến sẽ theo dõi số liệu từ hoạt động và cơ thể chúng ta như: bước đi, nồng độ oxy đến nhịp tim. Điều này thực sự quan trọng và tạo ra một lượng lớn dữ liệu cho phép các bác sĩ đánh giá sức khỏe của bệnh nhân. Thuật toán máy học hiện có thể giúp phát hiện khối u trên bản chụp và giúp chẩn đoán các bệnh có thể xảy ra.
  • Giao thông vận tải – Chức năng phân tích và lập mô hình dữ liệu của máy học rất phù hợp với các doanh nghiệp trong lĩnh vực vận tải công cộng và vận chuyển hàng hóa. Máy học sử dụng các thuật toán để tìm kiếm các yếu tố tác động tích cực và tiêu cực đến thành công của chuỗi một cung ứng, biến máy học trở thành một thành phần quan trọng trong việc quản lý chuỗi cung ứng. Xe tự lái cũng cần đến máy học. Máy học sẽ liên tục xác định các đối tượng trong môi trường xung quanh xe, dự đoán chúng sẽ thay đổi hoặc di chuyển như thế nào.
  • Tài chính – Máy học có thể cung cấp cho ngành này những hiểu biết sâu sắc cho phép các nhà đầu tư xác định các cơ hội mới hoặc biết thời điểm nào nên giao dịch. Nó cũng có thể giúp chúng ta phát hiện các giao dịch gian lận và mở đường dẫn đến một giao dịch trực tuyến an toàn, bảo mật hơn.

Rõ ràng, máy học rất quan trọng đối với các doanh nghiệp vì nó có nhiều ứng dụng và khả năng thích ứng, cung cấp giải pháp cho các vấn đề phức tạp một cách hiệu quả, nhanh chóng. Biết cách sử dụng máy học để phục vụ các yêu cầu, thách thức và mục tiêu kinh doanh là rất quan trọng. Và một khi các công ty có thể hiểu và ứng dụng được công nghệ ngày càng phức tạp này, lợi ích mang lại sẽ là rất lớn.

Tam Nguyên (Theo:technologymagazine.com)

Theo dõi fanpage chúng tôi

BÌNH LUẬN

Vui lòng nhập bình luận của bạn
Vui lòng nhập tên của bạn ở đây

Bài viết cùng chủ đề

Hàng quán Hà Nội rục rịch chuẩn bị mở cửa trở lại

Từ 0h ngày 22/6, HN nới lỏng một số dịch vụ thiết yếu: cắt tóc, gội đầu; dịch vụ ăn, uống trong nhà bảo đảm khoảng cách, có tấm chắn giữa người với người, ngồi không quá 50% công suất chỗ ngồi và không quá 20 người, đóng cửa trước 21h hằng ngày

Blockchain: Tiềm năng nhưng chưa nở rộ

Công nghệ Blockchain trở nên “đình đám” trong giới công nghệ và các nhà ứng dụng trong những năm gần đây vì những lợi ích mà nó mang lại. Nhưng không phải vì thế mà việc ứng dụng Blockchain trở nên “nở rộ“ được, vì những hạn chế hiện hữu của công nghệ này.

Người làm báo cần ứng xử có trách nhiệm trên mạng xã hội

MXH đã giúp báo chí phát triển nhiều mặt, song cũng tạo ra môi trường cạnh tranh thông tin khốc liệt. Vì vậy, mỗi người làm báo cần kiểm soát, chịu trách nhiệm nội dung khi đăng tải, tránh những thông xấu độc, bịa đặt, không khách quan...

Báo chí quốc tế trên tuyến đầu khốc liệt chống dịch

Đại dịch Covid-19 khiến hoạt động tác nghiệp của nhà báo, phóng viên vô cùng khốc liệt tại những ổ dịch “nóng” như Mỹ, Italy, Brazil và Ấn Độ khi phải chứng kiến những thi thể xếp hàng dài tại nhà hỏa táng, người nhiễm Covid không có nơi chữa trị,...

Xây dựng nền tảng kiến trúc bảo mật toàn diện đảm bảo an toàn cho hệ thống báo chí điện tử

Báo chí hoạt động trên môi trường mạng ngày càng nhiều, cũng như doanh nghiệp, báo chí đôi khi cũng là đối tượng tấn công của các tội phạm mạng. Chỉ nửa đẩu tháng 6/2021, nhiều trang báo điện tử tại Việt Nam đã bị các hackers tấn công từ chối dịch vụ DDoS, khiến việc truy cập vào website của báo bị gián đoạn.

Bài viết nổi bật

Hơn 1.400 dự án đầu tư ra nước ngoài của Việt Nam còn hiệu lực

Cuối tháng 5/2021,Việt Nam có 1.420 dự án đầu tư ra nước ngoài còn hiệu lực với tổng vốn đầu tư đạt 21,81 tỷ USD., tập trung nhiều nhất vào các lĩnh vực khai khoáng (36,4%); nông lâm nghiệp, thủy sản(15,3%).

Blockchain: Tiềm năng nhưng chưa nở rộ

Công nghệ Blockchain trở nên “đình đám” trong giới công nghệ và các nhà ứng dụng trong những năm gần đây vì những lợi ích mà nó mang lại. Nhưng không phải vì thế mà việc ứng dụng Blockchain trở nên “nở rộ“ được, vì những hạn chế hiện hữu của công nghệ này.

Hình thành hệ sinh thái truyền thông giáo dục nghề nghiệp giai đoạn 2021 – 2025

Hệ sinh thái truyền thông giáo dục nghề nghiệp giai đoạn 2021 - 2025 được hình thành với nội dung xây dựng, phát triển cơ sở hạ tầng; đội ngũ cộng tác viên truyền thông; sản phẩm truyền thông giáo dục nghề nghiệp.