Hiểu về Học máy: Các ứng dụng, Ví dụ

Học máy là gì?

Học máy là khái niệm mà một chương trình máy tính có thể học và thích nghi với dữ liệu mới mà không cần sự can thiệp của con người. Học máy là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo (AI) giữ cho các thuật toán tích hợp trong máy tính luôn cập nhật dù có sự thay đổi trong nền kinh tế toàn cầu.

Những điều quan trọng cần nhớ

Hiểu về Học máy

Các lĩnh vực khác nhau của nền kinh tế đang đối mặt với lượng dữ liệu khổng lồ có sẵn trong các định dạng khác nhau từ các nguồn khác nhau. Lượng dữ liệu khổng lồ này, được gọi là dữ liệu lớn, trở nên dễ dàng tiếp cận và truy cập nhờ vào việc sử dụng tiến bộ về năng lực tính toán và lưu trữ đám mây. Các công ty và chính phủ nhận ra những hiểu biết to lớn có thể được đạt được từ việc khai thác dữ liệu lớn nhưng thiếu các tài nguyên và thời gian cần thiết để phân tích thông tin vô số có sẵn. Do đó, các biện pháp trí tuệ nhân tạo đang được các ngành công nghiệp khác nhau sử dụng để thu thập, xử lý, truyền thông và chia sẻ thông tin hữu ích từ các bộ dữ liệu. Một phương pháp trí tuệ nhân tạo ngày càng được sử dụng để xử lý dữ liệu lớn là học máy.

Các ứng dụng dữ liệu khác nhau của học máy được hình thành thông qua một thuật toán phức tạp hoặc mã nguồn được tích hợp vào máy hoặc máy tính. Mã lập trình này tạo ra một mô hình nhận diện dữ liệu và xây dựng các dự đoán xung quanh dữ liệu mà nó nhận diện được. Mô hình sử dụng các tham số được xây dựng trong thuật toán để hình thành các mẫu cho quá trình ra quyết định của nó. Khi dữ liệu mới hoặc bổ sung có sẵn, thuật toán tự động điều chỉnh các tham số để kiểm tra sự thay đổi mẫu, nếu có. Tuy nhiên, mô hình không nên thay đổi.

Các ứng dụng của Học máy

Học máy được sử dụng trong các lĩnh vực khác nhau với các lý do khác nhau. Hệ thống giao dịch có thể được hiệu chỉnh để nhận diện cơ hội đầu tư mới. Các nền tảng marketing và thương mại điện tử có thể được điều chỉnh để cung cấp các gợi ý chính xác và cá nhân hóa cho người dùng dựa trên lịch sử tìm kiếm internet hoặc các giao dịch trước đây của người dùng. Các tổ chức tín dụng có thể tích hợp học máy để dự đoán các khoản vay xấu và xây dựng mô hình rủi ro tín dụng. Các trung tâm thông tin có thể sử dụng học máy để bao phủ một lượng lớn các câu chuyện tin tức từ khắp nơi trên thế giới. Ngân hàng có thể tạo ra các công cụ phát hiện gian lận từ các kỹ thuật học máy. Sự tích hợp của học máy trong thời đại số hóa là vô tận khi doanh nghiệp và chính phủ ngày càng nhận thức rõ hơn về các cơ hội mà dữ liệu lớn mang lại.

Ứng dụng của Học máy

Cách học máy hoạt động có thể được giải thích tốt hơn thông qua một ví dụ trong lĩnh vực tài chính. Truyền thống, những người chơi đầu tư trên thị trường chứng khoán như các nhà nghiên cứu tài chính, các nhà phân tích, quản lý tài sản và các nhà đầu tư cá nhân đào sâu vào nhiều thông tin từ các công ty khác nhau trên thế giới để đưa ra các quyết định đầu tư có lợi. Tuy nhiên, một số thông tin quan trọng có thể không được công bố rộng rãi bởi các phương tiện truyền thông và chỉ dành riêng cho một số ít có lợi thế là nhân viên của công ty hoặc cư dân của quốc gia nơi thông tin bắt nguồn. Ngoài ra, chỉ có một lượng thông tin hạn chế mà con người có thể thu thập và xử lý trong một khung thời gian nhất định. Đó là lúc mà học máy xuất hiện.

Một công ty quản lý tài sản có thể sử dụng học máy trong lĩnh vực phân tích đầu tư và nghiên cứu của mình. Ví dụ, quản lý tài sản chỉ đầu tư vào cổ phiếu khai thác. Mô hình được tích hợp vào hệ thống quét web và thu thập tất cả các sự kiện tin tức từ doanh nghiệp, ngành công nghiệp, thành phố và quốc gia, và các thông tin này tạo thành bộ dữ liệu. Các nhà quản lý tài sản và nhà nghiên cứu của công ty sẽ không thể thu thập thông tin trong bộ dữ liệu này bằng sức mạnh và trí tuệ của họ. Các tham số được xây dựng cùng với mô hình chỉ trích xuất dữ liệu về các công ty khai thác, các chính sách quy định về lĩnh vực khai thác và các sự kiện chính trị tại một số quốc gia từ bộ dữ liệu.

Ví dụ về Học máy

Cho rằng công ty khai thác XYZ vừa phát hiện một mỏ kim cương tại một thị trấn nhỏ ở Nam Phi. Một công cụ học máy trong tay một quản lý tài sản tập trung vào các công ty khai thác sẽ nhấn mạnh điều này như một dữ liệu có liên quan. Mô hình trong công cụ học máy sau đó sử dụng công cụ phân tích dự đoán để dự đoán liệu ngành công nghiệp khai thác sẽ có lãi trong một khoảng thời gian hay không, hoặc các cổ phiếu khai thác nào có khả năng tăng giá vào một thời điểm nhất định, dựa trên thông tin mới phát hiện này, mà không cần bất kỳ đầu vào nào từ quản lý tài sản. Thông tin này được truyền đến quản lý tài sản để phân tích và đưa ra quyết định cho danh mục đầu tư của họ. Quản lý tài sản có thể quyết định đầu tư hàng triệu đô la vào cổ phiếu XYZ.

Trong bối cảnh một sự kiện bất lợi xảy ra, như các thợ mỏ Nam Phi bắt đầu đình công, thuật toán máy tính tự động điều chỉnh các tham số của nó để tạo ra một mẫu mới. Như vậy, mô hình tính toán được tích hợp vào máy vẫn luôn cập nhật ngay cả khi có thay đổi trong các sự kiện thế giới và không cần con người chỉnh sửa mã để phản ánh các thay đổi. Bởi vì quản lý tài sản nhận được dữ liệu mới này đúng thời điểm, họ có thể hạn chế tổn thất bằng cách thoát khỏi cổ phiếu đó.