Machine Learning có thật sự cần thiết cho doanh nghiệp của bạn?

Machine Learning là một chủ đề được nhiều người nhắc đến trong nhiều năm trở lại đây bên cạnh khái niệm trí tuệ nhân tạo AI. Từ Machine Learning, nếu ứng dụng đúng thì giải pháp này có thể mang đến nhiều lợi ích cũng như điểm mạnh cho doanh nghiệp.

Machine Learning là gì?

Machine Learning (học máy) là một tập hợp con của AI tập trung vào một mục tiêu cụ thể: dạy máy tính thực hiện các tác vụ mà không cần lập trình rõ ràng. Trong hầu hết các tình huống, máy tính được cung cấp dữ liệu có cấu trúc và ‘học’ để phát triển tốt hơn trong việc phân tích và hành động trên dữ liệu đó theo thời gian. Hãy coi “dữ liệu có cấu trúc” là đầu vào dữ liệu có thể được đặt trong các cột và hàng. Trong Excel, bạn có thể tạo một cột danh mục có tên là ‘thực phẩm’ với các mục hàng như ‘trái cây’ hoặc ‘thịt’. Loại dữ liệu ‘có cấu trúc’ này cực kỳ đơn giản để máy tính xử lý và các lợi ích là hiển nhiên (không ngạc nhiên rằng một trong những ngôn ngữ lập trình dữ liệu quan trọng nhất được gọi là SQL – Ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc. Một máy tính, sau khi được thiết kế, có thể tiếp nhận dữ liệu mới liên tục, sắp xếp và hành động trên dữ liệu đó mà không cần thêm sự tương tác của con người. Ngay cả khi bạn ngừng phân loại dữ liệu của mình, máy tính cuối cùng vẫn có thể nhận ra rằng ‘trái cây’ là một loại thực phẩm. Sự ‘tự lực’ này rất quan trọng đối với học máy đến mức nó chia ngành học thành các danh mục con phụ thuộc vào mức độ cần thiết của sự hỗ trợ liên tục của con người.

Lý do Machine learning là cần thiết với đời sống

Sau khi hiểu rõ hơn machine learning là gì thì dưới đây là những lý do nó rất cần thiết đối với cuộc sống. 

Nhu cầu toàn cầu lớn

Hiện nay, nhu cầu Machine learning đang dần trở nên bùng nổ trên toàn thế giới. Và mức lương nhập cảnh của nó đang được bắt đầu trong khoảng từ $100k – $150k. Chính vì vậy, các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư phần mềm và nhà phân tích kinh doanh đều nhận được nhiều lợi ích nếu như biết đến Machine learning.

Dữ liệu là sức mạnh

Dữ liệu của Machine learning đang dần có các bước tiến biến đổi những thứ xung quanh chúng ta. Chính vì vậy, các tổ chức từ những công ty khởi nghiệp cho đến các doanh nghiệp khổng lồ công nghệ đều đang chạy đua để khai thác dữ liệu từ nó.

Hỗ trợ khách hàng

Hỗ trợ khách hàng là một trong những lĩnh vực chính mà Machine Learning đang mang lại lợi ích cho hoạt động kinh doanh. Doanh nghiệp hiện đang sử dụng Machine Learning để theo dõi dữ liệu về khách hàng của họ, phát triển các bức tranh chính xác hơn về sở thích của người tiêu dùng và thông báo cho các nỗ lực hỗ trợ khách hàng.

Bằng cách cho phép các doanh nghiệp hiểu khách hàng của họ ở mức độ sâu hơn, Machine Learning giúp các nhóm hỗ trợ giải quyết các mối quan tâm của khách hàng theo cách chủ động hơn. Ngày nay, nhiều tổ chức đang sử dụng Machine Learning để xác định những khách hàng có khả năng gặp sự cố và đề xuất cách giải quyết những vấn đề đó trước khi khách hàng liên hệ. Nhiều nhà bán lẻ trực tuyến đang sử dụng chương trình Machine Learning để giúp khách hàng thông qua quá trình mua hàng với mục đích giảm bớt các giao dịch mua hàng bị bỏ rơi.

Bảo trì dự đoán

Bảo trì dự đoán (Predictive maintenance) là một trong những lợi ích mạnh mẽ nhất của Machine Learning trong kinh doanh. Ngày nay, các công ty trong các lĩnh vực từ sản xuất đến dầu khí đang sử dụng bảo trì dự báo để giữ cho máy móc của họ hoạt động bình thường. Thiết bị này là mạch máu chính của các loại doanh nghiệp này, vì vậy bất kỳ thời gian downtime nào cũng có thể gây tốn kém chi phí. Đó là lý do tại sao họ đã đầu tư rất nhiều vào việc duy trì và vận hành máy móc.

Bảo trì dự báo hoạt động bằng cách giám sát các luồng dữ liệu do thiết bị tạo ra. Điều này thiết lập một hồ sơ cơ sở mô tả các hoạt động bình thường. Khi dữ liệu bắt đầu thay đổi so với đường cơ sở này, nó có thể là dấu hiệu của một vấn đề tiềm ẩn. Cung cấp đủ dữ liệu và thời gian, các thuật toán bảo trì dự đoán có thể học cách phát hiện các vấn đề cơ học cụ thể, nhắc nhở nhóm làm việc khắc phục sự cố trước khi hoạt động tạm dừng.

Tự động hóa công nghiệp và tự động hóa quy trình

Tự động hóa thường được coi là một trong những lý do chính để áp dụng Machine Learning. Bằng cách tự động hóa các nhiệm vụ, doanh nghiệp có thể giảm thiểu sai sót của con người và giải phóng lực lượng lao động của họ để tập trung vào các nhiệm vụ có giá trị hơn.

Trong môi trường công nghiệp, điều này nghĩa là lập trình cho máy móc (bot, robot) để thực hiện một tác vụ nào đó. Càng ngày những con robot này càng được cung cấp một lớp Machine Learning để giúp chúng thực hiện nhiệm vụ một cách thông minh hơn. Khả năng nhận dạng hình ảnh và thị giá qua máy tính (computer vision), giúp chúng thực hiện những việc như phân loại lô hàng và di chuyển các pallet.

Dự báo

Machine Learning có thể giúp dự báo chính xác hơn trong rất nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Các nhà bán lẻ đang sử dụng các công cụ dự báo Machine Learning để cải thiện dự đoán nhu cầu của khách hàng; các công ty tài chính đang sử dụng nó để dự đoán hiệu suất tương lai của cổ phiếu; các công ty trong chuỗi cung ứng đang sử dụng nó để dự đoán cách nhanh nhất để đưa hàng hóa đến tay người tiêu dùng.

Lợi ích của Machine Learning là rất rõ ràng. Nếu bạn biết những điều kiện nào có thể xảy đến với mình, bạn có thể đáp ứng theo cách mang lại cho bạn lợi thế cạnh tranh so với các doanh nghiệp khác. Đó là lý do tại sao các công cụ dự báo đã trở nên rất phổ biến trong doanh nghiệp.

Kết luận

Machine Learning tốt nhất trong việc tự động hóa các tác vụ đơn giản và lặp lại. Đây là những quy trình có các bước được xác định rõ ràng và kết quả mong đợi. Tuy nhiên, việc triển khai machine learning trong doanh nghiệp cũng đối diện với những thách thức. Để sử dụng machine learning hiệu quả, các doanh nghiệp cần có các chuyên gia thực hiện và quản lý các mô hình machine learning. Họ cũng cần đầu tư vào hạ tầng máy tính và lưu trữ dữ liệu để xử lý các lượng dữ liệu lớn.

Tóm lại, machine learning đang trở thành một công nghệ quan trọng và đầy tiềm năng trong doanh nghiệp. Việc đổ hàng tỷ đồng để nghiên cứu và triển khai machine learning của các doanh nghiệp lớn là một minh chứng cho sức mạnh và tính cạnh tranh của công nghệ này. Tuy nhiên, để sử dụng machine learning hiệu quả, các doanh nghiệp cần đầu tư vào hạ tầng máy tính và lưu trữ dữ liệu, cùng với các chuyên gia thực hiện và quản lý mô hình machine learning.

Nguồn: Gimasys