Hàng loạt ứng dụng của Machine Learning trong cuộc sống

742

Ứng dụng của Machine Learning trong cuộc sống hiện tại đã cho thấy vai trò quan trọng của nó. Cùng tìm hiểu các ứng dụng tuyệt vời của AI.

Khái niệm về Machine Learning hiện nay

Hàng loạt ứng dụng của Machine Learning trong cuộc sống

Theo định nghĩa của Wikipedia, Học máy hay Machine Learning là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo liên quan đến việc nghiên cứu. Và xây dựng các kĩ thuật. Cho phép các hệ thống “học” tự động từ dữ liệu để giải quyết những vấn đề cụ thể. Ví dụ như các máy có thể “học” cách phân loại thư điện tử xem có phải thư rác (spam) hay không. Và tự động xếp thư vào thư mục tương ứng. Học máy rất gần với suy diễn thống kê (statistical inference) tuy có khác nhau về thuật ngữ.

Các thuật toán của machine learning là các chương trình máy tính có khả năng học hỏi. Về cách hoàn thành các nhiệm vụ. Và cách cải thiện hiệu suất theo thời gian. Máy có khả năng thích nghi với các điều kiện môi trường xung quanh để rút trích ra các nguyên lý. Từ tri thức thu nhận được phục vụ cho việc ra quyết định.

Có 2 loại Máy học chính bao gồm học có giám sát (supervised learning). Và học không giám sát (unsupervised learning).

Học có giám sát

Trong đó, thuật toán tạo ra một hàm ánh xạ dữ liệu vào tới kết quả mong muốn. Một phát biểu chuẩn về một việc học có giám sát là bài toán phân loại. Chương trình cần học (cách xấp xỉ biểu hiện của) một hàm ánh xạ một vector. Tới một vài lớp bằng cách xem xét một số mẫu dữ liệu – kết quả của hàm đó.

Học không giám sát

Mô hình hóa một tập dữ liệu. Không có sẵn các ví dụ đã được gắn nhãn.

Một vài ứng dụng của Machine Learning

Cảnh báo giao thông (trên ứng dụng Google Maps)

Giờ đây, Google Maps có lẽ là ứng dụng được sử dụng với tần suất nhiều nhất mỗi khi bạn tham gia giao thông. Đặc biệt khi các ứng dụng khác về di chuyển như Grab, Be được áp dụng rộng rãi. Đồng nghĩa Google Maps được sử dụng liên tục để chỉ đường cho nhà cung cấp dịch vụ. Hay người sử dụng dịch vụ. Những thông tin về quãng đường tối ưu, thời gian di chuyển nhanh nhất cũng được phân tích cùng lúc trên Google Maps.

Thực tế, dữ liệu lịch sử của tuyến đường đó đã được thu thập theo thời gian. Và một số dữ liệu có từ các nguồn khác. Mọi người sử dụng bản đồ đều cung cấp vị trí, tốc độ trung bình, tuyến đường. Những thông tin này Google thu thập và tổng hợp thành Dữ liệu lớn về lưu lượng truy cập, thông qua các thuật toán phân tích phức tap trên Machine Learning, những thông tin này trở nên có nghĩa, chúng giúp Google dự đoán lưu lượng sắp tới và điều chỉnh tuyến đường của bạn theo cách tối ưu nhất.

Ứng dụng của Machine Learning trong mạng xã hội Facebook

Ứng dụng của Machine Learning trong mạng xã hội Facebook

Một trong những ứng dụng phổ biến nhất của Machine Learning là Đề xuất gắn thẻ bạn bè tự động trên Facebook hoặc bất kỳ nền tảng truyền thông xã hội nào khác. Facebook sử dụng tính năng nhận diện khuôn mặt và nhận dạng hình ảnh để tự động tìm thấy khuôn mặt của người phù hợp với Cơ sở dữ liệu của họ và do đó đề nghị người dùng gắn thẻ người đó dựa trên DeepFace.

Dự án DeepFace của Facebook thực hiện nhiệm vụ nhận diện khuôn mặt và xác định đối tượng cụ thể trong ảnh. Nó cũng cung cấp Thẻ Alt (Thẻ thay thế) cho hình ảnh đã được tải lên trên facebook.

Trợ lý cá nhân ảo (Virtual Personal Assistants) – Ứng dụng của Machine Learning

Trợ lý cá nhân ảo hỗ trợ tìm kiếm thông tin hữu ích, khi được yêu cầu qua văn bản hoặc giọng nói. Một số ứng dụng chính của Machine Learning ở đây là:

  • Nhận dạng giọng nói
  • Chuyển đổi lời nói thành văn bản
  • Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
  • Chuyển đổi văn bản thành giọng nói

Tất cả những gì bạn cần làm là hỏi một câu hỏi đơn giản như Lịch trình của tôi vào ngày mai là gì? hoặc các chuyến bay có sẵn sắp tới cho chuyến công tác của tôi. Để trả lời, trợ lý cá nhân của bạn tìm kiếm thông tin hoặc nhớ lại các truy vấn liên quan của bạn để thu thập thông tin. Gần đây, trợ lý cá nhân đang được sử dụng trong Chatbots đang được triển khai trong các ứng dụng đặt hàng thực phẩm khác nhau, các trang web đào tạo trực tuyến và cả trong các ứng dụng Đi lại.

Truyền phát video trực tuyến trên Netflix (Online Video Streaming)

Với hơn 100 triệu người đăng ký, không còn nghi ngờ gì nữa, Netflix là cha đẻ của thế giới truyền phát video trực tuyến. Sự gia tăng nhanh chóng của Netflix khiến cho tất cả các nhà công nghiệp điện ảnh bị bất ngờ. Họ buộc phải đăt ra câu hỏi làm thế nào một trang Web có thể chiếm mất vị trí của thế giới điện ảnh Hollywood. Câu trả lời chính là Machine Learning.

Các thuật toán được xây dựng trên Netflix liên tục thu thập lượng dữ liệu khổng lồ về các hoạt động của người dùng như:

  • Khi nào bạn tạm dừng, tua lại hoặc tua nhanh
  • Ngày nào bạn xem nội dung gì
  • Ngày và giờ bạn xem
  • Khi bạn tạm dừng và để lại nội dung (và nếu bạn quay lại)
  • Xếp hạng được đưa ra (khoảng 4 triệu mỗi ngày), Tìm kiếm (khoảng 3 triệu mỗi ngày)

Netflix thu thập dữ liệu này từ một thuê bao mà họ có và sử dụng Hệ thống đề xuất và rất nhiều Ứng dụng học máy để có thể gợi ý các bộ phim theo đúng thị hiếu của từng khách hàng. Bằng việc chạm vào chính xác sở thích và nhu cầu của khách hàng, Netflix dễ dàng giữ khách hàng sử dụng dịch vụ của mình.

Trên đây là những ứng dụng tuyệt vời của Machine Learning trong cuộc sống. Biết tận dụng tốt, bạn sẽ có trải nghiệm tuyệt vời với trí thông minh nhân tạo. 

Theo ifactory

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *