Helpex - Trao đổi & giúp đỡ Đăng nhập

Học máy: Lợi ích đối với doanh nghiệp

Hoàng Sơn Quân
· 17:00 24/07/2018
5 ngày trước

Bạn đã bao giờ nghĩ về cách hộp thư đến của mình thông minh đến mức có thể lọc Thư rác, gắn nhãn các email hoặc cuộc hội thoại quan trọng và tách biệt các thư quảng cáo, xã hội và thư chính? Có một thuật toán phức tạp dành cho loại dự đoán này và thuật toán này thuộc phạm vi rộng lớn của Học máy. Công thức xem xét các từ trong dòng chủ đề, các liên kết có trong thư và / hoặc các mẫu trong danh sách người nhận. Giờ đây, phương pháp này chắc chắn đang giúp ích cho công việc kinh doanh của các nhà cung cấp email và các thuật toán dự đoán (cũng như chỉ định) như vậy có thể giúp ích cho tất cả các loại hình kinh doanh. Nhưng trước tiên, hãy định nghĩa chính xác Học máy (ML) là gì.

Học máy là gì?

Nói một cách đơn giản, ML là tất cả về sự hiểu biết, hầu hết là ẩn, dữ liệu và thống kê và sau đó khai thác những hiểu biết sâu sắc có ý nghĩa từ tập dữ liệu thô này. Phương pháp phân tích sử dụng thuật toán có thể giúp giải quyết các vấn đề kinh doanh phức tạp, giàu dữ liệu.

Hơn nữa, các mô hình ML khá thích ứng theo cách chúng liên tục học hỏi khi dữ liệu mới được đưa vào. Điều này cũng làm cho chúng ngày càng chính xác trong các dự đoán của họ khi chúng hoạt động lâu hơn.

Đối với các doanh nghiệp, các thuật toán ML được điều khiển bởi các công nghệ điện toán mới có thể giúp tăng cường khả năng mở rộng kinh doanh và cải thiện hoạt động kinh doanh. Kết hợp với trí tuệ nhân tạo và phân tích kinh doanh, ML có thể là một giải pháp cho một loạt các phức tạp kinh doanh. Ngày nay, các mô hình ML đang được sử dụng để dự đoán mọi thứ từ mức tăng đột biến về lưu lượng truy cập web và lỗi phần cứng đến các mô hình lưu lượng truy cập, sự bùng phát dịch bệnh cũng như cổ phiếu và hàng hóa.

Lợi ích cho Doanh nghiệp

  1. Dự đoán hành vi của khách hàng:  Học máy đang được các công ty trên toàn thế giới sử dụng để dự đoán hành vi của khách hàng và ẩn chứa thông tin chi tiết mang tính dự đoán thành thông tin chi tiết mang tính mô tả để tăng cơ sở khách hàng hoặc cung cấp cho họ dịch vụ tốt hơn. Bằng cách xem xét các mô hình mua hàng và duyệt qua lịch sử mua hàng, các công ty bán lẻ có thể cung cấp sản phẩm hoặc dịch vụ được tùy chỉnh tốt nhất cho từng khách hàng và cải thiện dự báo nhu cầu. 

  2. Đề xuất Sản phẩm: Trong thương mại điện tử, các thuật toán ML có thể được sử dụng để thúc đẩy việc mua sản phẩm. Phù hợp với kho sản phẩm lớn, ML có thể được sử dụng để xác định các mẫu ẩn và nhóm những thứ tương tự lại với nhau. Những sản phẩm này sau đó có thể được gợi ý cho khách hàng.

  3. Cải thiện chiến lược tiếp thị: ML có thể trộn một lượng lớn dữ liệu trong thời gian thực để làm cho nó phù hợp và hữu ích hơn. Dữ liệu nhận được từ phân tích hành vi của khách hàng có thể được sử dụng để thực hiện các thay đổi thích hợp đối với chiến lược tiếp thị và bán hàng của công ty liên quan đến việc bán thêm cũng như bán chéo. Các mô hình ML được trang bị phần mềm nhận dạng hình ảnh trong các công ty bán lẻ có thể được mở rộng cho khách hàng để họ có thể tìm thấy sản phẩm phù hợp từ một kho hàng nghìn sản phẩm được quét. Hơn nữa, doanh số bán hàng kỷ lục có thể đạt được thông qua triển khai công cụ đề xuất và quảng cáo được nhắm mục tiêu theo thời gian thực cũng có thể được tạo trên các trang web.

  4. Hỗ trợ nhập dữ liệu: Mô hình dự đoán và các thuật toán học máy có thể giúp hợp lý hóa quy trình lập tài liệu của công ty, loại bỏ các rủi ro liên quan đến việc nhập dữ liệu thủ công. Công thức có thể được sử dụng để tự động hóa quá trình nhập dữ liệu và cuối cùng để các nguồn lực có kỹ năng tập trung vào các nhiệm vụ quan trọng và sáng tạo.

  5. Phân tích tài chính: Phát hiện gian lận được chứng minh là một trở ngại lớn trong lĩnh vực tài chính ngày nay. Các công ty liên quan đến một đội ngũ nhân lực có kỹ năng khổng lồ để tìm ra gian lận trong công ty của họ và quá trình của họ không chỉ tốn kém mà còn tốn thời gian. ML có thể giúp không chỉ tìm mà còn dự đoán gian lận trong một khối lượng lớn các giao dịch bằng cách áp dụng các công nghệ điện toán nhận thức vào dữ liệu thô. Trong danh mục đầu tư tiền tệ, ML cũng có thể giúp quản lý rủi ro, dự đoán đầu tư, cải thiện dịch vụ khách hàng và triển khai trợ lý kỹ thuật số, quản lý khoản vay và các biện pháp bảo mật trong số những thứ khác.

  6. Dự đoán và điều trị y tế: Lĩnh vực chăm sóc sức khỏe giống như một mỏ vàng dữ liệu và càng nhiều dữ liệu, mô hình học máy càng tốt. Nếu được áp dụng tốt trong lĩnh vực dược phẩm và y học, ML có thể giúp chẩn đoán bệnh tốt hơn, điều trị cá nhân hóa, nâng cao hiệu quả nghiên cứu và thử nghiệm lâm sàng, hồ sơ sức khỏe thông minh, dự đoán dịch bệnh và các biện pháp kiểm soát tốt hơn.

  7. Phát hiện các hành vi xâm nhập mạng: Bên cạnh việc dự đoán các hành vi phức tạp của khách hàng, khai thác dữ liệu cũng có thể được sử dụng để dự đoán các mẫu xâm nhập mạng và theo đó loại bỏ chúng. Hệ thống phát hiện xâm nhập sàng lọc lưu lượng mạng trong khi tìm kiếm bất kỳ hoạt động độc hại nào dưới dạng tấn công hoặc truy cập trái phép. Phân tích lưu lượng truy cập này có thể đưa ra các mô hình được trang bị tốt hơn trong tương lai để nắm bắt các cuộc xâm nhập. Vì chúng sẽ dựa trên phân tích, những phát hiện này sẽ chính xác và nhanh chóng hơn.

13 hữu ích 0 bình luận 4.7k xem chia sẻ

Có thể bạn quan tâm