(TTCNTT) - Học máy (Machine learning - ML), một phần của của Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence - AI), là một trong những lĩnh vực được nhắc đến và sử dụng nhiều nhất trong không gian công nghệ thông tin. Vì vậy, mọi tổ chức đều muốn tận dụng những tiến bộ gần đây trong lĩnh vực này.
Học máy là một tập hợp các thuật toán thống kê được đặt cùng nhau tạo ra một mô hình dự đoán. Dự đoán kết quả trong tương lai dựa vào dữ liệu trong quá khứ. Học máy có thể dựa trên các mô hình được giám sát, không giám sát hoặc dựa trên phần thưởng và kết quả tìm được sẽ theo kiểu phân loại ví dụ như đúng hay sai.
Học máy có rất nhiều định nghĩa vì công nghệ này được áp dụng trong nhiều lĩnh vực như là dự báo thời tiết, mô hình mua sắm và phản ứng tiếp thị. Tuy nhiên, trong bài viết này chúng ta chỉ tập trung vào 5 vấn đề tiềm năng mà học máy có thể giúp các doanh nghiệp thúc đẩy kinh doanh.
1. Phân khúc thị trường - Khi bạn tham gia thị trường với một ý tưởng lớn, bạn luôn tò mò không biết thị trường sẽ phản ứng với ý tưởng của mình như thế nào. Bạn có thể áp dụng trí thông minh của con người và đưa ra dự đoán hợp lý nhưng cũng tùy thuộc vào ý tưởng hoặc doanh nghiệp sẽ có nhiều thông số quyết định kết quả. Tuy nhiên, bằng cách áp dụng các thuật toán phân loại đa lớp phù hợp tạo ra một mô hình, bạn có thể dự đoán liệu phản hồi từ từng loại thị trường sẽ tốt hay xấu hay trung tính.
2. Đối tượng khách hàng - Điều quan trọng là phải hiểu được sở thích của khách hàng bạn hướng đến. Dự đoán đúng độ tuổi, giới tính, sở thích và không thích, vị trí địa lý, ... sẽ đóng vai trò chính trong sự thành công hay thất bại về dự định tiếp theo của bạn. Trong khi người ta có thể áp dụng lẽ thường để dự đoán, nhưng bằng việc áp dụng học máy sẽ cho bạn thấy nhiều kết quả tiềm năng hơn.
3. Chiến dịch tiếp thị - Cung cấp dịch vụ tiếp thị sản phẩm là cực kỳ quan trọng. Bạn có thể phải chi một khoản đáng kể cho các chiến dịch tiếp thị trực tuyến hoặc ngoại tuyến khác nhau nhưng bạn không thể tưởng tượng nổi lợi ích đáng kể mà tiếp thị đem lại. Điều đó còn có ý nghĩa hơn nếu bạn có thể dự đoán kết quả của chiến dịch khi áp dụng các mô hình dựa trên thuật toán phân loại để biết được phạm vi tiếp cận hoặc phản hồi sẽ cao hay thấp. Sau đó, bạn có thể điều chỉnh các tham số cho phù hợp với mong muốn của khách hàng.
4. Dịch vụ chăm sóc khách hàng - Bạn phải biết chủ động hơn khi phục vụ khách hàng. Chìa khoá để có thể làm được như vậy đó là dự đoán phản ứng của khách. Học máy sẽ giúp bạn bằng cách dựa vào dữ liệu cũ về cách từng khách hàng thường phản ứng. Mặc dù mỗi khách hàng có những cách phản ứng khác nhau nhưng về cơ bản họ có chung một kỳ vọng. Do đó, dựa trên các kỳ vọng khác nhau và các yếu tố dịch vụ, người ta có thể dự đoán.
5. Mô hình kinh doanh – Mỗi người trong chúng ta đều có ý tưởng và thị trường khác nhau. Tùy thuộc vào mô hình kinh doanh bạn tham gia, học máy có thể giúp dự đoán kết quả hoạt động.
Một vấn đề phổ biến bạn sẽ phải đối mặt là chất lượng của dữ liệu. Bạn không chỉ cần đủ dữ liệu để thực hiện mô hình của mình, mà việc truyền tải các tính năng cũng phải tốt. Nếu không, mô hình có thể bị sai lệch kết quả so với kết quả khác.
(Nguồn: http://ictvietnam.vn)