Mục lục
Machine learning hay Học máy thường được biết đến như là một thuật ngữ trong giới công nghệ chỉ việc sử dụng dữ liệu và thuật toán để AI có thể dần cải thiện chính nó. Đây là một công nghệ đang phát triển cực kì nhanh chóng trong thời đại 4.0 với nhiều ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực khác nhau trong đời sống hằng ngày. Thông qua bài viết này, chúng ta sẽ cùng nhau tìm hiểu về 10 ứng dụng của machine learning.
Bố mẹ có thể tìm hiểu thêm về định nghĩa của Machine learning tại đây.
1. NHẬN DẠNG HÌNH ẢNH
Nhận dạng hình ảnh là một trong những ứng dụng phổ biến nhất của Machine learning. Nó được sử dụng để xác định đối tượng, người, địa điểm, hình ảnh kỹ thuật số, v.v. và đặc biệt là nhận dạng khuôn mặt, ứng dụng phổ biến nhất của nhận dạng hình ảnh.
Có thể dễ dàng thấy được ứng dụng nhận dạng hình ảnh trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta. Ví dụ như cách Facebook cung cấp tính năng gợi ý tự động gắn thẻ bạn bè. Khi bạn đăng một hình ảnh bất kỳ lên Facebook, Machine learning sẽ tự động đề xuất gắn thẻ với tên khớp với người xuất hiện trong hình. Đằng sau công nghệ hiện đại này là một thuật toán nhận dạng phát hiện khuôn mặt.
(Nguồn: Feed My Curiosity)
2. NHẬN DẠNG GIỌNG NÓI
Bố mẹ có biết rằng, chức năng “Tìm kiếm bằng giọng nói” của google là do thuật toán phức tạp của Machine learning?
Nhận dạng giọng nói là một bước phát triển đột phá của công nghệ AI, nó cho phép xác định, nhận diện và hiểu lời nói của con người. Hiện nay, các thuật toán nhận dạng giọng nói của Machine learning đang được sử dụng rộng rãi ở nhiều ứng dụng khác nhau như Trợ lý Google, Siri, Cortana và Alexa.
3. DỊCH TỰ ĐỘNG
Ngày nay, việc đi du lịch nước ngoài mặc dù không biết ngoại ngữ đã không còn là điều xa lạ. Bởi vì chúng ta hoàn toàn có thể chủ động trong việc giao tiếp bằng cách sử dụng các ứng dụng của machine learning trong việc biên-phiên dịch. Machine learning giúp chuyển đổi văn bản sang ngôn ngữ (Chuyển đổi giữa các ngôn ngữ ). GNMT của Google (Google Neural Machine Translation) chính là ứng dụng cung cấp tính năng này.
Google Neural Machine Translation là một thuật toán học theo trình tự, được sử dụng để nhận dạng hình ảnh và dịch văn bản từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác.
4. ĐỀ XUẤT SẢN PHẨM
Ứng dụng của Machine learning được sử dụng rộng rãi bởi các công ty giải trí và thương mại điện tử như Amazon, Netflix, v.v., để giới thiệu và đề xuất sản phẩm thích hợp cho người dùng. Bất kỳ khi nào chúng ta tìm kiếm một sản phẩm trên Amazon hay shopee, ta sẽ tự động nhận được các quảng cáo sản phẩm tương tự khi lướt Internet.
Google hiểu được sở thích của người dùng bằng cách sử dụng các thuật toán Machine learning khác nhau từ đó đề xuất sản phẩm theo sở thích.
(Nguồn: Ai for business)
5. XE Ô TÔ TỰ LÁI
Một trong những ứng dụng thú vị nhất của Machine learning là ô tô tự lái. Việc đưa xe tự lái vào cuộc sống đang là ý tưởng đầy triển vọng, để làm được điều đó không thể bỏ qua công nghệ Machine learning. Tesla, công ty sản xuất xe hơi nổi tiếng đang tiến hành các nghiên cứu về xe tự lái bằng phương pháp học không giám sát (unsupervised learning method )để đào tạo các mô hình ô tô tự động phát hiện ra người và đồ vật khi đang lái xe.
6. LỌC EMAIL SPAM VÀ PHẦN MỀM ĐỘC HẠI
Bạn có bao giờ tự hỏi một số mail gửi đến mình lại rơi vào hòm thư rác chưa? Vì bất cứ khi nào bạn nhận được một email mới, Machine learning sẽ tự động lọc email thành 3 nhóm: quan trọng, bình thường và thư rác. Đứng sau công nghệ này là thuật toán học máy như Perceptron nhiều lớp và trình phân loại Naïve Bayes được dùng để lọc thư rác và phát hiện phần mềm độc hại.
7. TRỢ LÝ CÁ NHÂN ẢO
Machine learning là công nghệ đứng sau thành công của các trợ lý ảo như Google, Alexa, Cortana, Siri. Các trợ lý ảo này sẽ hoạt động dựa vào giọng nói của người dùng.
Khi chúng ta nhập giọng nói vào điện thoại, việc này sẽ được ghi lại sau đó gửi qua máy chủ trên một điện toán đám mây và giải mã bằng các thuật toán ML. Trợ lý ảo có thể thực hiện các yêu cầu khác nhau như phát nhạc, gọi điện thoại, mở email, lên lịch cuộc hẹn, v.v
8. PHÁT HIỆN GIAN LẬN TRỰC TUYẾN
Machine learning góp phần quan trọng trong việc bảo mật các giao dịch trực tuyến. Ứng dụng của Machine learning giúp cho ngân hàng có thể dễ dàng phát hiện được các gian lận như: tài khoản giả mạo, ID giả và lừa đảo lúc thực hiện giao dịch. Mạng Feed Forward Neural – ứng dụng của Machine learning sẽ giúp bạn dễ dàng kiểm tra xem đó có phải là giao dịch trung thực hay giao dịch gian lận.
9. GIAO DỊCH TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN
Ứng dụng của Machine learning được sử dụng rộng rãi trong các giao dịch trên thị trường chứng khoán. Thị trường chứng khoán luôn chứa đựng những rủi ro như sự lên xuống đột ngột của giá cổ phiếu. Chính vì vậy, Học máy còn được dùng để dự đoán xu hướng của thị trường chứng khoán.
10. CHẨN ĐOÁN Y TẾ
Trong ngành y tế, Machine learning còn được sử dụng để chẩn đoán bệnh. Ví dụ như giúp tìm ra các khối u hay các bệnh liên quan đến não một cách dễ dàng. Ngoài ra, với sự phát triển vượt bậc của công nghệ y tế hiện nay, chúng ta đã có thể xây dựng các mô hình 3D để dự đoán chính xác vị trí của các tổn thương trong não.
Có thể thấy, ứng dụng của machine learning hiện nay đang rất phổ biến, lan toả mạnh mẽ trên nhiều lĩnh vực. Từ y học, tài chính, kinh tế, kế toán cho đến Marketing đâu cũng có dấu ấn của machine learning. Đây là một bước đột phá vô cùng kinh ngạc trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Vì vậy, việc cho con cơ hội được thấu hiểu công nghệ là cách duy nhất để con phát triển trong tương lai.
DigiUni Junior đem đến nhiều khóa học công nghệ về lập trình – thiết kế cho trẻ em từ 5-18 tuổi. Đặc biệt, với các khóa lập trình Scratch-Python, chúng tôi kết hợp Machine Learning (học máy) thông qua các trò chơi và dự án tương tác thú vị, khơi dậy đam mê lập trình và giúp trẻ tiến xa hơn trên chặng đường thực hiện ước mơ trong tương lai.
Chúng tôi hiểu rằng học lập trình hiệu quả cần sự hỗ trợ của giảng viên CNTT kinh nghiệm và tận tâm. Và đặc biệt, chú ý, sâu sát đến việc học của từng học viên, lớp học chỉ từ 3-8 học viên, có giảng viên và trợ giảng luôn lắng nghe, hướng dẫn kịp thời cũng là chìa khóa giúp các em tiến bộ nhanh và đi sâu hơn trên chặng đường chinh phục tương lai.
