3 ứng dụng tuyệt vời của Machine learning đối với các doanh nhân

Machine learning không còn là khái niệm mới mẻ có những công ty lớn, nhưng nhờ tiến bộ công nghệ vượt bậc và đầu tư tăng mạnh, thậm chí những doanh nhân bình thường giờ đây cũng có thể sử dụng machine learning để đạt được hiệu quả kinh doanh tối đa.

Theo 1 khảo sát gần đây được thực hiện bởi Forrester, những khoản đầu tư vào machine learning đã tăng 300% trong năm nay so có năm ngoái. Machine learning hiện đã đánh dấu được địa vị của mình trong 1 số lĩnh vực như xe hơi tự lái, cá nhân hóa nội dung gợi ý hay thậm chí bộ lọc nhận diện khuôn mặt.

Rõ ràng rằng machine learning có thể làm được nhiều hơn là chỉ gợi ý nội dung và lái xe xe hơi. Nhưng bài viết này sẽ tập trung xoay quanh 1 loại hình con của machine learning, có tên gọi “deep learning”, chờ mong sẽ nhữngh tân hoàn toàn nhữngh chúng ta quảng bá, sản xuất và phân phối sản phẩm.

Không giống như những mô hình khác đề nghị phải có những quy tắc cụ thể và bộ tính năng để có thể trích xuất ý nghĩa từ dữ liệu, mô hình deep learning tự động đưa ra kết luận và tạo ra những quy tắc phân loại của riêng mình từ dữ liệu phi cấu trúc.

Dữ liệu phi cấu trúc (unstructured data) chính là mấu chốt vấn đề. Trái ngược có dữ liệu cấu trúc (structured data) – vốn dĩ là những bảng thống kê hay biểu đồ có số liệu rõ ràng – dữ liệu phi cấu trúc bao gồm tài liệu “hằng ngày” của người dùng như âm thanh hoặc hình ảnh và loại dữ liệu này, đối có máy tính, khó đánh giá hơn rất nhiều. Việc trí thông minh nhân tạo, có thể tấn công vào dạng tài liệu phi cấu trúc này đã là cả 1 bước đột phá.

Tìm hiểu sâu hơn về deep learning

Để hiểu rõ hơn về vấn đề này, hãy tưởng tượng KH dạy cộng khi 1 em bé và 1 máy tính nhữngh nhận biết loài mèo trong những bức ảnh.

Với machine learning truyền thống, máy tính cần được dạy về những đặc điểm nhận dạng của mèo – chẳng hạn ria, móng vuốt hay đuôi mèo – để bắt đầu tìm kiếm trong những bức hình trước khi đưa ra dự báo dựa trên những đặc điểm nhận dạng được học. Nếu 1 bức hình không tuân theo những quy tắc được dạy, máy tính sẽ không thích nghi được: Chẳng hạn, nếu đuôi của chú mèo nằm ngoài khung hình, máy tính có thể sẽ không nhận ra nổi con vật.

Trái lại, 1 em bé không cần những dạng chỉ dẫn bởi thế. Sau khi được cho xem đủ hình ảnh, em bé sẽ thi công lên trong đầu 1 bộ khung nhận thức để phân biệt đâu là mèo và đâu không phải mèo. Tương tự, bằng nhữngh thu nhận những dữ liệu đầu vào mà không cần chỉ dẫn và tự mình xác định, cộng khi tham khảo những giá trị điểm ảnh, deep learning có thể lọc ra những bức ảnh chứa hình mèo trong 1 xấp ảnh. Nếu được đầu tư đủ thời gian và dữ liệu nền, những mô hình deep learning có thể hiểu được gần như bất kỳ bộ dữ liệu phi cấu trúc nào.

Giờ đây, có dao động 2,5 tỷ tỷ bytes dung lượng tài liệu được tạo ra mỗi ngày – 1 đa số trong số đây có thể truy cập công khai qua Google và YouTube – cộng có những tiến bộ vượt bậc của công nghệ điện toán đám mây, deep learning không chỉ “đáng giá” nữa, mà trở thành 1 chọn lọc chẳng thể thiếu, 1 chọn lọc sinh lời.

3 nhữngh tận dụng deep learning để kinh doanh hiệu quả

Căn hộ Gem Riverside do Đất Xanh là chủ đầu tư. Căn hộ Gem Riverside Đất Xanh quận 2 nằm ngay Nam Rạch Chiếc, An Phú, Trung tâm Quận 2, …Gem Riverside quận 2 gồm 6 tháp tổng số căn hộ chung cư lên tới 3100 căn hộ chung cư kiến trúc theo phong nhữngh châu Âu sang trọng cao. Xem thêm tài liệu https://canhogemriverside.edu.vn/#gkl-tien-ich-hien-dai-dang-cap-can-ho-gem-riverside

Tìm hiểu thêm https://giakhanhland.vn/ban-can-ho-quan-thu-duc/

0 replies

Leave a Reply

Want to join the discussion?
Feel free to contribute!

Leave a Reply