Những đối tượng nào đang sử dụng Machine learning?
Em muốn hỏi về các đối tượng đang sử dụng machine learning, hay nói đúng hơn là machine learning đang được ứng dụng trong những lĩnh vực nào? Em cảm ơn ạ.
trí tuệ nhân tạo
Hầu hết mọi ngành công nghiệp đang làm việc với hàm lượng lớn dữ liệu đều cần sử dụng công nghệ Machine Learning bạn ạ. Những insights từ nguồn dữ liệu này – chủ yếu dạng realtime – sẽ giúp các tổ chức vận hành hiệu quả hơn hoặc tạo được lợi thế cạnh tranh so với các đối thủ. Một số ngành sau đang ứng dụng ML:
Các dịch vụ tài chính
Ngân hàng và những doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực tài chính sử dụng công nghệ Machine Learning với 2 mục đích chính: xác định insights trong dữ liệu và ngăn chặn lừa đảo. Insights sẽ biết được các cơ hội đầu tư hoặc thông báo đến nhà đầu tư thời điểm giao dịch hợp lý. Data mining cũng có thể tìm được những khách hàng đang có hồ sơ rủi ro cao hoặc sử dụng giám sát mạng để chỉ rõ những tín hiệu lừa đảo.
Chính phủ
Các tổ chức chính phủ hoạt động về an ninh cộng đồng hoặc tiện ích xã hội sở hữu rất nhiều nguồn dữ liệu có thể khai thác insights. Ví dụ, khi phân tích dữ liệu cảm biến, chính phủ sẽ tăng mức độ hiệu quả của dịch vụ và tiết kiệm chi phí. Machine Learning còn hỗ trợ phát hiện gian lận và giảm thiểu khả năng trộm cắp danh tính.
Chăm sóc sức khỏe
Machine Learning là 1 xu hướng phát triển nhanh chóng trong ngành chăm sóc sức khỏe, nhờ vào sự ra đời của các thiết bị và máy cảm ứng đeo được sử dụng dữ liệu để đánh giá tình hình sức khỏe của bệnh nhân trong thời gian thực (real-time). Công nghệ Machine Learning còn giúp các chuyên gia y tế xác định những xu hướng hoặc tín hiệu để cải thiện khả năng điều trị, chẩn đoán bệnh.
Marketing và sales
Dựa trên hành vi mua hàng trước đây, các trang web sử dụng Machine Learning phân tích lịch sử mua hàng, từ đó giới thiệu những vật dụng mà bạn có thể sẽ quan tâm và yêu thích. Khả năng tiếp nhận dữ liệu, phân tích và sử dụng những dữ liệu đó để cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm (hoặc thực hiện chiến dịch Marketing) chính là tương tai của ngành bán lẻ.
Dầu khí
Tìm kiếm những nguồn nguyên liệu mới. Phân tích các mỏ dầu dưới đất. Dự đoán tình trạng thất bại của bộ cảm biến lọc dầu. Sắp xếp các kênh phân phối để đạt hiệu quả và tiết kiệm chi phí. Có thể nói, số lượng các trường hợp sử dụng Machine Learning trong ngành công nghiệp này cực kì lớn và vẫn ngày càng mở rộng.
Vận tải
Phân tích dữ liệu để xác định patterns & các xu hướng là trọng tâm trong ngành vận tải vì đây là ngành phụ thuộc vào khả năng tận dụng hiệu quả trên mỗi tuyến đường và dự đoán các vấn đề tiềm tàng để gia tăng lợi nhuận. Các chức năng phân tích dữ liệu và modeling của Machine Learning đóng vai trò quan trọng với các doanh nghiệp vận chuyện, vận tải công cộng và các tổ chức vận chuyển khác.
Trần Trọng Đức
Hầu hết mọi ngành công nghiệp đang làm việc với hàm lượng lớn dữ liệu đều cần sử dụng công nghệ Machine Learning bạn ạ. Những insights từ nguồn dữ liệu này – chủ yếu dạng realtime – sẽ giúp các tổ chức vận hành hiệu quả hơn hoặc tạo được lợi thế cạnh tranh so với các đối thủ. Một số ngành sau đang ứng dụng ML:
Các dịch vụ tài chính
Ngân hàng và những doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực tài chính sử dụng công nghệ Machine Learning với 2 mục đích chính: xác định insights trong dữ liệu và ngăn chặn lừa đảo. Insights sẽ biết được các cơ hội đầu tư hoặc thông báo đến nhà đầu tư thời điểm giao dịch hợp lý. Data mining cũng có thể tìm được những khách hàng đang có hồ sơ rủi ro cao hoặc sử dụng giám sát mạng để chỉ rõ những tín hiệu lừa đảo.
Chính phủ
Các tổ chức chính phủ hoạt động về an ninh cộng đồng hoặc tiện ích xã hội sở hữu rất nhiều nguồn dữ liệu có thể khai thác insights. Ví dụ, khi phân tích dữ liệu cảm biến, chính phủ sẽ tăng mức độ hiệu quả của dịch vụ và tiết kiệm chi phí. Machine Learning còn hỗ trợ phát hiện gian lận và giảm thiểu khả năng trộm cắp danh tính.
Chăm sóc sức khỏe
Machine Learning là 1 xu hướng phát triển nhanh chóng trong ngành chăm sóc sức khỏe, nhờ vào sự ra đời của các thiết bị và máy cảm ứng đeo được sử dụng dữ liệu để đánh giá tình hình sức khỏe của bệnh nhân trong thời gian thực (real-time). Công nghệ Machine Learning còn giúp các chuyên gia y tế xác định những xu hướng hoặc tín hiệu để cải thiện khả năng điều trị, chẩn đoán bệnh.
Marketing và sales
Dựa trên hành vi mua hàng trước đây, các trang web sử dụng Machine Learning phân tích lịch sử mua hàng, từ đó giới thiệu những vật dụng mà bạn có thể sẽ quan tâm và yêu thích. Khả năng tiếp nhận dữ liệu, phân tích và sử dụng những dữ liệu đó để cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm (hoặc thực hiện chiến dịch Marketing) chính là tương tai của ngành bán lẻ.
Dầu khí
Tìm kiếm những nguồn nguyên liệu mới. Phân tích các mỏ dầu dưới đất. Dự đoán tình trạng thất bại của bộ cảm biến lọc dầu. Sắp xếp các kênh phân phối để đạt hiệu quả và tiết kiệm chi phí. Có thể nói, số lượng các trường hợp sử dụng Machine Learning trong ngành công nghiệp này cực kì lớn và vẫn ngày càng mở rộng.
Vận tải
Phân tích dữ liệu để xác định patterns & các xu hướng là trọng tâm trong ngành vận tải vì đây là ngành phụ thuộc vào khả năng tận dụng hiệu quả trên mỗi tuyến đường và dự đoán các vấn đề tiềm tàng để gia tăng lợi nhuận. Các chức năng phân tích dữ liệu và modeling của Machine Learning đóng vai trò quan trọng với các doanh nghiệp vận chuyện, vận tải công cộng và các tổ chức vận chuyển khác.