Machine Learning là gì? Bạn đã bao giờ thắc mắc làm sao mà Netflix có thể gợi ý những bộ phim mà bạn chắc chắn sẽ thích không? Hay làm thế nào để điện thoại nhận diện được khuôn mặt của bạn và mở khóa. Đó chính là nhờ vào công nghệ học máy, hay còn gọi là Machine Learning. Sử dụng AI có công nghệ máy học giúp cho doanh nghiệp tiết kiệm ngân sách và tối ưu quy trình hoạt động của họ. Hãy cùng tìm hiểu rõ hơn về Machine Learning trong bài viết này và xem đâu là chatbot AI tốt nhất hiện nay đang sử dụng công nghệ này ở Việt Nam.
Machine Learning là gì? Hoạt động như thế nào?
Machine Learning (ML - Máy Học) là một nhánh của mảng AI, tập trung vào việc phát triển các thuật toán dựa trên mô hình toán học và thống kê để phân tích dữ liệu mà không cần sự hướng dẫn cụ thể. Các thuật toán này có khả năng xử lý lượng dữ liệu lịch sử lớn, từ đó xác định các mô hình và xu hướng. Dựa trên những mô hình đó, chúng có thể dự đoán các mối quan hệ mới từ dữ liệu chưa biết trước.
Ví dụ, các nhà khoa học dữ liệu có thể huấn luyện một mô hình học máy để chẩn đoán ung thư từ hình ảnh X-quang bằng cách sử dụng hàng triệu hình ảnh và chẩn đoán tương ứng. Các thuật toán machine learning có thể xử lý dữ liệu dưới dạng văn bản, số liệu, hoặc hình ảnh để thực hiện các nhiệm vụ phân loại và dự đoán.
Trường Đại học UC Berkeley đã chia cách hoạt động của một thuật toán máy học (machine learning algorithms) thành 3 phần chính:
- Quy trình ra quyết định: Dựa trên dữ liệu đầu vào, có thể đã được gán nhãn hoặc chưa, thuật toán sẽ đưa ra dự đoán về một mẫu trong dữ liệu.
- Quy trình hàm lỗi: Đánh giá mức độ chính xác của dự đoán. Nếu có dữ liệu đầu vào với nhãn đã biết, hàm lỗi sẽ so sánh kết quả dự đoán với thực tế để đo lường sai số.
- Quy trình tối ưu hóa mô hình: Nếu mô hình có thể khớp tốt hơn với dữ liệu huấn luyện, các trọng số của mô hình sẽ được điều chỉnh để giảm sai số giữa dữ liệu thực và dự đoán. Thuật toán sẽ lặp lại quá trình "đánh giá và tối ưu hóa" này, tự động cập nhật các trọng số cho đến khi đạt được độ chính xác mong muốn.
Các hình thức Machine Learning phổ biến
Công nghệ máy học cổ điển thường được phân loại dựa trên cách mà thuật toán học để trở nên chính xác hơn trong dự đoán của nó. Bốn loại hình Machine Learning cơ bản là:
- Supervised learning: học có giám sát
- Unsupervised learning: học không giám sát
- Semi-supervised learning: học có giám sát bán phần
- Reinforcement learning: học tăng cường.
Việc lựa chọn hình thức nào sẽ phụ thuộc vào tính chất của dữ liệu. Nhiều thuật toán và kỹ thuật không bị giới hạn trong một loại Machine Learning duy nhất; chúng có thể được điều chỉnh để phù hợp với nhiều loại khác nhau tùy thuộc vào vấn đề và tập dữ liệu.
Ứng dụng của Machine Learning là gì?
Dưới đây là một vài ví dụ về Machine Learning mà bạn có thể gặp trong cuộc sống hàng ngày:
Tích hợp cho voicebot/chatbot: Đây là công nghệ nhận dạng và chuyển giọng nói thành văn bản, sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để dịch giọng nói của con người sang dạng văn bản. Nhiều thiết bị di động tích hợp tính năng này để hỗ trợ tìm kiếm bằng giọng nói, như Siri, hoặc giúp người dùng nhắn tin thuận tiện hơn.
Chăm sóc khách hàng: Chatbot đang dần thay thế nhân viên chăm sóc khách hàng, thay đổi cách chúng ta tương tác với khách hàng trên các trang web và mạng xã hội. Chúng có thể trả lời các câu hỏi thường gặp (FAQs) như thông tin vận chuyển, cung cấp tư vấn cá nhân hóa, hoặc gợi ý sản phẩm và kích cỡ phù hợp. Ví dụ bao gồm các trợ lý ảo trên trang thương mại điện tử, chatbot trên ứng dụng nhắn tin như Slack và Messenger, cũng như các trợ lý ảo trên điện thoại.
Công cụ đề xuất: Dựa trên dữ liệu về hành vi tiêu dùng trong quá khứ, các thuật toán AI có thể xác định xu hướng và phát triển chiến lược bán chéo hiệu quả hơn. Công cụ đề xuất thường được các nhà bán lẻ trực tuyến sử dụng để gợi ý sản phẩm phù hợp cho khách hàng trong quá trình mua sắm.
Giao dịch chứng khoán tự động: Các nền tảng giao dịch tần suất cao dựa trên AI được thiết kế để tối ưu hóa danh mục đầu tư, thực hiện hàng nghìn, thậm chí hàng triệu giao dịch mỗi ngày mà không cần sự can thiệp của con người.
Phát hiện lừa đảo: Ngân hàng và các tổ chức tài chính sử dụng hệ thống máy học để phát hiện các giao dịch đáng ngờ. Mô hình học có giám sát được huấn luyện dựa trên dữ liệu về các giao dịch gian lận đã biết. Ngoài ra, hệ thống phát hiện bất thường có thể xác định các giao dịch bất thường cần được điều tra thêm.
Ưu nhược điểm của công nghệ máy học
Khi được triển khai hiệu quả, Machine Learning mang lại lợi thế cạnh tranh cho doanh nghiệp bằng cách xác định xu hướng và dự đoán kết quả với độ chính xác cao hơn so với thống kê truyền thống hoặc trí tuệ con người. ML có thể mang lại lợi ích cho doanh nghiệp theo nhiều cách:
- Phân tích dữ liệu lịch sử để giữ chân khách hàng.
- Triển khai hệ thống gợi ý sản phẩm để tăng doanh thu.
- Cải thiện việc lập kế hoạch và dự báo.
- Đánh giá các mẫu để phát hiện gian lận.
- Tăng hiệu quả và giảm chi phí.
Tuy nhiên, Machine Learning cũng mang lại nhiều thách thức cho doanh nghiệp. Trước hết, chi phí triển khai có thể rất cao. Công đòi hỏi phần mềm, phần cứng và hạ tầng quản lý dữ liệu đắt đỏ, đồng thời các dự án này thường được dẫn dắt bởi các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư với mức lương cao.
Một thách thức lớn khác là vấn đề thiên lệch trong Machine Learning. Nếu các thuật toán được huấn luyện trên bộ dữ liệu không đại diện đầy đủ cho tất cả các nhóm dân số hoặc chứa sai sót, mô hình có thể đưa ra kết quả không chính xác. Những mô hình này có thể thất bại, thậm chí tệ hơn là tạo ra kết quả phân biệt đối xử. Dựa vào các mô hình thiên lệch trong hoạt động cốt lõi của doanh nghiệp có thể gây ra hậu quả pháp lý và làm tổn hại uy tín của doanh nghiệp.
AI machine learning thông minh nhất hiện nay - Preny
Ở Việt Nam hiện nay, chatbot tốt nhất có tích hợp công nghệ Machine Learning chắc chắn là AI chatbot Preny do Askany thiết kế phát triển. Chatbot Preny được phát triển với vai trò tối ưu hóa hệ thống bán hàng để tăng tỷ lệ chốt sale lên 50%. Bằng công nghệ Machine Learning, Preny AI có khả năng học rất nhanh về xu hướng, ý định của khách hàng. Từ đó, chatbot này có thể trò chuyện với khách trôi chảy và điều hướng về sản phẩm tự nhiên hơn.
Trải nghiệm ngay bản AI Chatbot miễn phí để hiểu hơn về Preny!
Ví dụ, khi khách hàng có ý muốn mua laptop, chat bot AI này sẽ không dẫn về trang bán hàng ngay lập tức như các chatbot truyền thống khác. Preny sẽ hỏi rằng khách hàng có nhu cầu dùng laptop cho việc gì, khách ở độ tuổi bao nhiêu và màu sắc, thương hiệu yêu thích của họ, rồi đưa ra lời khen, cảm thán. Nhờ đó, khách hàng cảm nhận được mình đang trò chuyện với một nhân viên sales thực thụ chứ không chỉ là một cỗ máy khô khan, buồn chán.
Và theo thời gian, AI chatbot Preny sẽ tự tổng hợp các lịch sử trò chuyện với nhiều khách hàng khác nhau để đưa ra phương hướng tốt nhất về cách đối thoại sao cho tự nhiên và đạt mức chuyển đổi cao nhất. Khi mà mọi chatbot khác chỉ biết trả lời máy móc theo từ khóa, Preny sẽ biết được khách hàng đang cảm thấy gì, đào sâu hơn vào nhu cầu của họ và đưa ra gợi ý về vô số sản phẩm khác nhau. Ví dụ khi khách mua laptop thì Preny còn sẽ hỏi thêm về nhu cầu mua chuột, loa, bàn phím, tai nghe của họ để tăng tỷ lệ chốt sales.
Qua bài viết trên, bạn đã hiểu được Machine Learning là gì và các công dụng của nó khi tích hợp vào chatbot AI cho doanh nghiệp. Chắc chắn chỉ trong tương lai gần, mọi doanh nghiệp, nhà bán hàng đều sẽ sử dụng các AI này để gia tăng tính chuyển đổi và tỷ lệ chốt sales của họ. Vậy nên bạn đừng đứng ngoài xu hướng này mà hãy trải nghiệm miễn phí để quyết định tích hợp chatbot AI Preny của Askany cho doanh nghiệp của mình ngay hôm nay!