8 vấn đề có thể giải quyết dễ dàng bằng Học Máy - Machine LearningHọc máy và Trí tuệ Nhân tạo đã đạt được sự nổi bật trong những năm gần đây với Apple Siri, Google Assistant và Amazon Echo sắp ra mắt với nền tảng Cloud Machine Learning của họ. Nhưng đáng ngạc nhiên là chúng ta đã trải nghiệm học máy mà không biết nó. Các trường hợp sử dụng chính nhất là gắn thẻ hình ảnh bởi Facebook và phát hiện 'Spam' bởi các nhà cung cấp email. Giờ đây, Facebook tự động gắn thẻ các hình ảnh được tải lên bằng kỹ thuật nhận dạng khuôn mặt (hình ảnh) và Gmail nhận dạng mẫu hoặc các từ đã chọn để lọc tin nhắn rác. 1. Nhập dữ liệu thủ côngSự không chính xác và trùng lặp dữ liệu là những vấn đề kinh doanh chính đối với một tổ chức muốn tự động hóa các quy trình của mình. Các thuật toán học máy (ML) và thuật toán mô hình dự đoán có thể cải thiện đáng kể tình hình. Các chương trình học máy sử dụng dữ liệu được phát hiện để cải thiện quy trình khi có nhiều tính toán được thực hiện. Do đó, máy móc có thể học cách thực hiện các tài liệu và nhiệm vụ nhập dữ liệu tốn nhiều thời gian. Ngoài ra, công nhân tri thức giờ đây có thể dành nhiều thời gian hơn cho các nhiệm vụ giải quyết vấn đề có giá trị cao hơn. Arria, một công ty dựa trên AI đã phát triển một công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên để quét các văn bản và xác định mối quan hệ giữa các khái niệm để viết báo cáo.2. Phát hiện thư rácPhát hiện thư rác là vấn đề sớm nhất được học máy giải quyết. Bốn năm trước, các nhà cung cấp dịch vụ email đã sử dụng các kỹ thuật dựa trên quy tắc có sẵn để loại bỏ thư rác. Nhưng bây giờ các bộ lọc thư rác tự tạo quy tắc mới bằng học máy. Nhờ có 'mạng lưới thần kinh' trong các bộ lọc thư rác, Google hiện tự hào với 0,1 phần trăm tỷ lệ spam. Ngoài việc phát hiện thư rác, các trang web truyền thông xã hội đang sử dụng học máy như một cách để xác định và lọc lạm dụng.3. Đề xuất sản phẩmHọc không giám sát cho phép một hệ thống khuyến nghị dựa trên sản phẩm. Đưa ra lịch sử mua hàng cho một khách hàng và một kho sản phẩm lớn, các mô hình học máy có thể xác định những sản phẩm mà khách hàng đó sẽ quan tâm và có khả năng mua. Thuật toán xác định mô hình ẩn giữa các mục và tập trung vào việc nhóm các sản phẩm tương tự thành các cụm. Một mô hình của quá trình quyết định này sẽ cho phép một chương trình đưa ra khuyến nghị cho khách hàng và thúc đẩy mua sản phẩm. Các doanh nghiệp thương mại điện tử như Amazon có khả năng này. Học không giám sát cùng với chi tiết vị trí được Facebook sử dụng để khuyến nghị người dùng kết nối với người dùng khác.4. Chẩn đoán y khoaHọc máy trong lĩnh vực y tế sẽ cải thiện việc chăm sóc sức khỏe của bệnh nhân với chi phí tối thiểu. Các trường hợp sử dụng học máy đang thực hiện các chẩn đoán gần như hoàn hảo, đề xuất các loại thuốc tốt nhất, dự đoán kết quả điều trị và xác định bệnh nhân có nguy cơ cao. Những dự đoán này được dựa trên bộ dữ liệu của các hồ sơ bệnh nhân ẩn danh và các triệu chứng được trình bày bởi một bệnh nhân. 5. Phân khúc khách hàng và dự đoán giá trị trọn đờiPhân khúc khách hàng, dự đoán khuấy đảo và dự đoán giá trị trọn đời của khách hàng (LTV) là những thách thức chính mà bất kỳ nhà tiếp thị nào cũng phải đối mặt. Các doanh nghiệp có một lượng lớn dữ liệu liên quan đến tiếp thị từ nhiều nguồn khác nhau như chiến dịch email, khách truy cập trang web và dữ liệu khách hàng tiềm năng. 6. Phân tích tài chínhDo khối lượng dữ liệu lớn, tính chất định lượng và dữ liệu lịch sử chính xác, học máy có thể được sử dụng trong phân tích tài chính. 7. Bảo trì dự đoánNgành sản xuất công nghiệp có thể sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và Học máy để khám phá các mẫu có ý nghĩa trong dữ liệu của nhà máy. Thực hành bảo trì khắc phục và phòng ngừa là tốn kém và không hiệu quả. Trong khi đó bảo trì dự đoán sẽ giảm thiểu rủi ro thất bại bất ngờ và giảm số lượng các hoạt động bảo trì phòng ngừa không cần thiết.8. Nhận dạng hình ảnh (Thị giác máy tính)Tầm nhìn máy tính tạo ra thông tin bằng số hoặc ký hiệu từ hình ảnh và dữ liệu.