Khi tìm hiểu về trí tuệ nhân tạo (AI) trên các kênh thông tin, chúng ta rất dễ bắt gặp thuật ngữ “Machine Learning” hay “Máy Học” với đôi dòng mô tả về khả năng học tập từ dữ liệu và đưa ra dự đoán. Vậy, thực chất thì Machine Learning là gì? Nó liên quan thế nào đến AI? Và ứng dụng ra sao trong tiếp thị, bán hàng hay chăm sóc khách hàng? Hãy cùng Base.vn khám phá cách máy móc “học tập và tư duy” trong nội dung sau.
1. Machine Learning là gì?
Machine Learning (ML), hay còn gọi là Máy học hoặc Học máy, là một nhánh quan trọng của trí tuệ nhân tạo (AI), cho phép máy tính tự học từ dữ liệu, tự cải thiện hiệu quả và độ chính xác theo thời gian, mà không cần được lập trình cho từng tình huống cụ thể.
Hiểu một cách đơn giản, thay vì con người phải viết từng dòng lệnh hướng dẫn máy tính thực hiện một tác vụ, Machine Learning giúp máy “tự học” cách hoàn thành tác vụ đó thông qua:
- Phân tích dữ liệu quá khứ.
- Nhận diện các quy luật, mô hình ẩn trong dữ liệu.
- Áp dụng kiến thức học được để xử lý dữ liệu mới, thúc đẩy việc đưa ra quyết định trong các ứng dụng, công cụ hỗ trợ người dùng.
Thông thường, các bài toán trong Machine Learning được chia thành hai nhóm chính:
- Dự đoán (Prediction): Dự báo giá bất động sản, dự đoán nhu cầu tiêu dùng, dự đoán doanh thu trong tương lai,…
- Phân loại (Classification): Nhận diện chữ viết tay, phân biệt các loại sản phẩm, phân tích cảm xúc khách hàng từ nội dung bình luận,…
Hiện nay, ML đang được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, từ sản xuất, tài chính, giải trí đến y tế. Ví dụ, trong y tế, các nhà khoa học có thể “huấn luyện” một hệ thống để chẩn đoán ung thư qua hình ảnh X-quang bằng cách cho máy học từ hàng triệu ảnh quét và chẩn đoán thực tế. Nhờ đó, hệ thống có thể phát hiện dấu hiệu bất thường một cách nhanh chóng và chính xác hơn.
2. Có những loại Machine Learning nào?
Học máy (Machine Learning) được chia thành nhiều loại khác nhau, mỗi loại có những đặc điểm và ứng dụng riêng. Cụ thể có 4 loại chính:
2.1 Học có giám sát (Supervised Machine Learning)
Học có giám sát là hình thức học máy phổ biến nhất hiện nay. Trong phương pháp này, mô hình được huấn luyện trên một bộ dữ liệu có nhãn (Labelled Dataset), tức là mỗi mẫu dữ liệu đều đi kèm với kết quả đầu ra mong muốn (nhãn). Nhờ đó, mô hình học được mối quan hệ giữa dữ liệu đầu vào và kết quả đầu ra, để có thể dự đoán chính xác với dữ liệu mới.
Ví dụ: Giả sử chúng ta muốn xây dựng một hệ thống phân loại ảnh để nhận biết ảnh nào là cam và ảnh nào là táo. Chúng ta sẽ cung cấp cho mô hình một tập hình ảnh đã được dán nhãn “cam” hoặc “táo”. Trải qua quá trình học tập, mô hình ML sẽ rút ra được cách phân biệt giữa 2 loại quả này dựa trên các đặc trưng của hình ảnh. Và, khi đưa vào một hình ảnh mà mô hình chưa từng thấy, nó sẽ dự đoán đó là cam hay táo dựa trên những gì đã học trước đó.
Dưới đây là một số thuật toán được sử dụng phổ biến trong mô hình Học máy có giám sát:
- Mạng nơ-ron nhân tạo (Neural Networks): Mô phỏng cấu trúc và hoạt động của não bộ con người, đặc biệt mạnh mẽ trong xử lý hình ảnh và ngôn ngữ.
- Naive Bayes: Dựa trên định lý Bayes, phù hợp với các bài toán phân loại văn bản, chẳng hạn như lọc email rác.
- Hồi quy tuyến tính (Linear Regression): Dự đoán giá trị liên tục dựa trên mối quan hệ tuyến tính giữa các biến.
- Hồi quy logistic (Logistic Regression): Thường dùng cho phân loại nhị phân, ví dụ như xác định email có phải là spam không.
- Rừng ngẫu nhiên (Random Forest): Tổ hợp nhiều cây quyết định (Decision Tree) để cải thiện độ chính xác và giảm thiểu tình trạng quá khớp (overfitting).
- SVM (Support Vector Machine): Tìm đường ranh giới tối ưu để phân tách các nhóm dữ liệu khác nhau.
Một số ứng dụng trong thực tế của Học có giám sát, bao gồm:
- Phân loại hình ảnh bằng cách nhận diện khuôn mặt, vật thể trong ảnh.
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên để phân tích cảm xúc, nhận diện thực thể trong văn bản.
- Nhận diện giọng nói dùng trong chuyển lời nói thành văn bản.
- Phân tích dự đoán doanh thu, tỷ lệ khách hàng rời bỏ, hay biến động giá cổ phiếu.
2.2 Học không giám sát (Unsupervised Machine Learning)
Đây là một kỹ thuật học máy mà trong đó mô hình được huấn luyện trên dữ liệu không có nhãn, tức là không có sẵn thông tin đầu ra rõ ràng. Khác với học có giám sát, chúng ta không cần cung cấp cho thuật toán dữ liệu kèm theo câu trả lời đúng. Thay vào đó, mô hình sẽ tự động khám phá các cấu trúc, mẫu ẩn và mối quan hệ trong dữ liệu.
Mục tiêu chính của học không giám sát là giúp hiểu sâu hơn về dữ liệu bằng cách phát hiện ra những điểm tương đồng, phân nhóm hoặc giảm bớt sự phức tạp trong dữ liệu để phục vụ các mục đích như khám phá dữ liệu, trực quan hóa, nén dữ liệu, hoặc xác định các giá trị bất thường (outliers).
Ví dụ: Giả sử doanh nghiệp có một tập dữ liệu ghi lại các giao dịch mua hàng trong cửa hàng. Dù không có nhãn cụ thể, thuật toán học không giám sát vẫn có thể phát hiện những nhóm khách hàng có hành vi mua sắm tương tự nhau thông qua quá trình phân cụm. Nhờ đó, doanh nghiệp có thể nhận diện các nhóm khách hàng tiềm năng hoặc phát hiện những trường hợp giao dịch bất thường. Các kết quả này có thể hỗ trợ đắc lực cho hoạt động tiếp thị, chăm sóc khách hàng và xây dựng hệ thống đề xuất sản phẩm/dịch vụ.
Một số ứng dụng tiêu biểu của học không giám sát có thể kể đến như:
- Phân cụm, nhóm các điểm dữ liệu có đặc điểm tương đồng vào cùng một cụm. Ví dụ: phân khúc khách hàng theo hành vi tiêu dùng.
- Tinh gọn dữ liệu có nhiều đặc trưng mà vẫn giữ được thông tin quan trọng, giúp tăng tốc xử lý và dễ trực quan hóa.
- Gợi ý sản phẩm, phim hoặc nội dung cho người dùng dựa trên thói quen hoặc sở thích đã ghi nhận trước đó.
- Phát hiện các xu hướng ẩn trong hành vi người dùng để cải thiện trải nghiệm cá nhân hóa và chiến lược tiếp thị.
2.3 Học bán giám sát (Semi-Supervised Learning)
Đây là phương pháp kết hợp giữa học có giám sát và học không giám sát, tận dụng cả dữ liệu có nhãn (đã biết kết quả) và dữ liệu không có nhãn (chưa xác định kết quả), giúp cải thiện hiệu quả mô hình trong những tình huống mà việc gán nhãn dữ liệu thủ công là tốn kém, mất thời gian hoặc cần chuyên môn cao.
Cách tiếp cận này đặc biệt hữu ích khi chỉ có một lượng nhỏ dữ liệu được gán nhãn, trong khi phần lớn chưa được xử lý. Khi đó, các kỹ thuật không giám sát có thể giúp dự đoán nhãn tạm thời, từ đó hỗ trợ quá trình huấn luyện có giám sát nhằm nâng cao độ chính xác của mô hình.
Ví dụ: Một công ty đang phát triển mô hình dịch ngôn ngữ. Việc thu thập và gán nhãn thủ công cho hàng triệu cặp câu là không khả thi về chi phí và nguồn lực. Bằng cách áp dụng học bán giám sát, mô hình có thể học từ một lượng nhỏ các cặp câu đã dịch sẵn (có nhãn), đồng thời tận dụng hàng loạt câu chưa dịch (không có nhãn). Kết quả là mô hình dịch ngôn ngữ trở nên chính xác hơn. Đây là chiến lược đã góp phần cải thiện đáng kể chất lượng của nhiều hệ thống dịch máy hiện nay.
Một số ứng dụng tiêu biểu của học bán giám sát bao gồm:
- Phân loại hình ảnh và nhận dạng đối tượng.
- Cải thiện chất lượng các mô hình phân loại văn bản và dịch máy.
- Nhận dạng giọng nói, âm điệu.
- Phân tích hình ảnh y tế để sớm phát hiện các dấu hiệu của bệnh lý.
2.4 Học tăng cường (Reinforcement Machine Learning)
Học tăng cường là một phương pháp học máy mà trong đó mô hình tương tác trực tiếp với môi trường bằng cách thực hiện các hành động và rút kinh nghiệm từ phản hồi nhận được. Học tăng cường dựa trên cơ chế “thử – sai” và học dần thông qua phần thưởng hoặc hình phạt. Mỗi hành động mang lại phản hồi tích cực (thưởng) hoặc tiêu cực (phạt) sẽ giúp mô hình rút kinh nghiệm và liên tục tự điều chỉnh để cải thiện hiệu suất.
Ví dụ: Khi huấn luyện một tác nhân AI (AI Agent) chơi cờ vua, mô hình sẽ thử nhiều nước đi khác nhau và học từ kết quả thắng hoặc thua để tối ưu chiến lược chơi. Càng tương tác nhiều với môi trường, tác nhân càng tích lũy được nhiều kinh nghiệm và ra quyết định đúng đắn hơn.
Học tăng cường thường được ứng dụng trong các lĩnh vực như:
- Huấn luyện các tác nhân AI chơi các trò chơi từ cơ bản đến nâng cao.
- Hướng dẫn robot thực hiện nhiệm vụ một cách linh hoạt trong nhiều không gian.
- Hỗ trợ xe tự lái trong việc điều hướng và xử lý tình huống giao thông.
- Tối ưu hóa quy trình cung ứng và quản lý hàng tồn kho.
Đọc thêm: Công nghệ 4.0 là gì? Tác động và ứng dụng trong doanh nghiệp
3. Machine Learning hoạt động như thế nào?
Thay vì sử dụng các thuật toán cứng nhắc do lập trình viên viết sẵn, Machine Learning (ML) hoạt động bằng cách tạo ra các mô hình thống kê linh hoạt, được “huấn luyện” từ dữ liệu thực tế. Quá trình này giúp máy tính tự cải thiện khả năng xử lý sau mỗi lần tiếp xúc với dữ liệu mới.
Cụ thể, ML xây dựng các mô hình bằng cách: Phân tích dữ liệu đầu vào (dữ liệu huấn luyện); Tối ưu hóa kết quả đầu ra dựa trên mức độ chính xác; Điều chỉnh các yếu tố cài đặt (siêu tham số) và các yếu tố học được (tham số học) để mô hình ngày càng chính xác hơn.
Trong quá trình huấn luyện, mô hình học hỏi từ dữ liệu và dần hoàn thiện khả năng dự đoán hoặc phân loại. Ở đây: “Thuật toán” là tập hợp các quy tắc, phép toán để xử lý dữ liệu. “Mô hình” là phiên bản đã được huấn luyện của thuật toán, và sẵn sàng áp dụng vào thực tế.
Tùy vào phạm vi và mục tiêu của từng dự án mà quá trình xây dựng các mô hình ML sẽ có khác biệt nhất định, tuy nhiên vẫn tập trung vào các bước cơ bản như sau:
Bước 1: Thu thập và tổng hợp dữ liệu
Dữ liệu là yếu tố then chốt. Dữ liệu chất lượng cao sẽ tạo ra mô hình ML chính xác và có giá trị hơn. Thông thường, các nhà khoa học sẽ thu thập dữ liệu từ các nguồn như: API, website, mạng xã hội, hệ thống quản trị nội bộ,… hoặc sử dụng các bộ dữ liệu mẫu sẵn có để học tập và thử nghiệm.
Bước 2: Tiền xử lý dữ liệu
Dữ liệu thực tế thường không hoàn hảo – có thể thiếu, trùng lặp hoặc có định dạng không đồng nhất. Vì vậy, trước khi đưa vào mô hình, dữ liệu cần được:
- Làm sạch (loại bỏ lỗi, giá trị thiếu hoặc bất thường);
- Chuẩn hóa định dạng;
- Chuyển đổi thành dạng có thể xử lý được.
Mục tiêu của bước này là tăng độ chính xác và giúp mô hình tránh bị sai lệch bởi lỗi dữ liệu.
Bước 3: Huấn luyện mô hình
Sau khi có dữ liệu được xử lý, các nhà khoa học dữ liệu sẽ lựa chọn thuật toán phù hợp (như hồi quy tuyến tính, cây quyết định, mạng nơ-ron,…) và chia dữ liệu thành:
- Tập huấn luyện (training set) để mô hình học;
- Tập kiểm tra (testing set) để đánh giá mức độ hiểu đúng của mô hình.
Ngoài ra, việc điều chỉnh siêu tham số (các biến kiểm soát cách mô hình học) cũng rất quan trọng. Các kỹ thuật như Grid Search hoặc Random Search giúp tối ưu hóa hiệu suất mô hình.
Bước 4: Đánh giá mô hình
Sau khi huấn luyện, các nhà khoa học sẽ kiểm tra xem mô hình có hoạt động hiệu quả hay không bằng cách đánh giá các chỉ số:
- Accuracy (độ chính xác tổng thể);
- Precision (độ chính xác khi dự đoán đúng);
- Recall (khả năng bao phủ các trường hợp đúng);
- F1-score và AUC.
Ngoài ra, kỹ thuật như k-fold cross-validation sẽ giúp kiểm tra độ ổn định và khả năng tổng quát hóa của mô hình.
Bước 5: Triển khai mô hình vào thực tế
Mô hình đã huấn luyện sẽ được tích hợp vào hệ thống, ứng dụng hoặc quy trình vận hành thực tế, đây chính là lúc Machine Learning thực sự phát huy tiềm năng. Ví dụ: hệ thống đề xuất sản phẩm trong thương mại điện tử, phân loại email spam, dự đoán nhu cầu khách hàng, tối ưu hóa quy trình bán hàng, v.v…
Bước 6: Trực quan hóa và phân tích kết quả
Sau khi mô hình đã được triển khai trong thực tế, việc trực quan hóa dữ liệu và kết quả dự đoán của mô hình giúp các nhà khoa học:
- Hiểu mô hình hoạt động như thế nào;
- Biết tính năng (feature) nào ảnh hưởng nhiều nhất đến kết quả dự đoán hay khả năng phân loại;
- Thực hiện điều chỉnh cần thiết hoặc chọn ra tính năng quan trọng hơn.
4. Phân biệt AI, Machine Learning, Deep Learning
Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI), Học máy (Machine Learning – ML) và Học sâu (Deep Learning – DL) là ba khái niệm thường xuyên được nhắc đến cùng nhau, tuy nhiên chúng không hoàn toàn đồng nghĩa. Chúng có mối liên hệ chặt chẽ theo dạng “hệ thống con”, trong đó mỗi khái niệm là một phần của khái niệm rộng hơn. Cụ thể:
- AI là lĩnh vực tổng quát, xây dựng các hệ thống có khả năng mô phỏng trí tuệ con người, như là lập luận, học hỏi, giải quyết vấn đề hoặc ra quyết định.
- Machine Learning là một nhánh của AI, tập trung vào việc giúp máy học từ dữ liệu mà không cần lập trình chi tiết cho từng tác vụ. ML thường sử dụng các thuật toán như hồi quy tuyến tính, cây quyết định hoặc máy vector hỗ trợ để rút ra kết luận từ dữ liệu.
- Deep Learning là một nhánh nâng cao của Học máy, sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo nhiều lớp để mô phỏng hoạt động của não bộ. DL có khả năng tự động trích xuất đặc trưng từ dữ liệu mà không đòi hỏi nhiều sự can thiệp từ con người.
Vậy, điểm khác biệt chính giữa Machine Learning và Deep Learning là gì?
- Mức độ tự động hóa: DL tự học từ dữ liệu và điều chỉnh qua từng lần huấn luyện, trong khi ML thường yêu cầu kỹ sư lựa chọn và xử lý đặc trưng một cách thủ công.
- Khối lượng dữ liệu: DL cần lượng dữ liệu lớn hơn rất nhiều để đạt hiệu quả cao.
- Hiệu suất tính toán: ML có thể hoạt động tốt với CPU (Central Processing Unit), còn DL thường cần đến GPU (Graphics Processing Unit).
Tóm lại, AI là khái niệm bao quát. Machine Learning là một phần của AI. Deep Learning là một phần của Machine Learning. Mọi mô hình Deep Learning đều là Machine Learning và đều thuộc AI, nhưng không phải mô hình AI nào cũng là Học máy hay Học sâu.
5. Thuật toán Machine Learning thường dùng để làm gì? – Ứng dụng của ML
Nhờ khả năng học hỏi từ dữ liệu trong quá khứ, nhận diện các mẫu và đưa ra dự đoán một cách thông minh, học máy (ML) đang dần được ứng dụng phổ biến trong nhiều lĩnh vực đời sống. Có thể kể đến một số ứng dụng nổi bật:
5.1 Tiếp thị (Marketing)
Các nhà tiếp thị có thể ứng dụng ML để xác định nhóm khách hàng tiềm năng, phân tích dữ liệu hành vi và tối ưu hóa chiếc lược SEO. Ví dụ, doanh nghiệp có thể sử dụng ML để “theo đuổi” những người đã bỏ sản phẩm vào giỏ hàng nhưng chưa thanh toán, hoặc những người từng truy cập vào website.
Thuật toán ML cũng là công cụ hỗ trợ các công ty như Amazon, Netflix hay StitchFix xây dựng hệ thống đề xuất sản phẩm, dịch vụ hoặc nội dung phù hợp với sở thích và hành vi người dùng. Ngoài ra, ML còn thúc đẩy các chiến lược tiếp thị cá nhân hóa bằng cách xác định các sản phẩm/dịch vụ phù hợp với sở thích riêng của từng khách hàng, và đồng thời tự động điều chỉnh nội dung tiếp thị tương ứng.
5.2 Bán lẻ
Trong lĩnh vực bán lẻ, ML có thể hỗ trợ phân tích dữ liệu chuỗi cung ứng để tối ưu hóa quản lý hàng tồn kho và phát hiện sớm nguy cơ giao hàng chậm trễ. Bên cạnh đó, để thúc đẩy doanh số, ML còn có khả năng phân tích lịch sử tìm kiếm, hành vi duyệt web và thông tin nhân khẩu học để xây dựng hồ sơ khách hàng, đây chính là nền tảng cho các hoạt động tương tác có ý nghĩa với khách hàng trong tương lai.
5.3 Dịch vụ khách hàng
ML kết hợp với xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để tạo thành các hệ thống hỗ trợ khách hàng thông minh và tự động, chẳng hạn như chatbot và trợ lý ảo. Bằng cách sử dụng những công cụ này, doanh nghiệp có thể tư vấn, giải đáp thắc mắc của khách hàng 24/7, thông qua các kênh như điện thoại, app hoặc website. Không chỉ vậy, chatbot và trợ lý ảo còn có khả năng nhận diện các tình huống phức tạp để chuyển tiếp khách hàng cho nhân viên.
5.4 Dịch vụ tài chính
Một trong những ứng dụng nổi bật và phổ biến nhất của học máy trong lĩnh vực tài chính là phát hiện và phòng chống gian lận. Các thuật toán ML có thể phân tích hành vi của hàng triệu tài khoản để xác định mẫu hành vi bất thường hoặc mã độc, từ đó phát hiện và đánh dấu những giao dịch đáng ngờ cần được điều tra thêm.
5.5 Phương tiện truyền thông xã hội
Công nghệ ML cũng được các nền tảng mạng xã hội như Facebook, Instagram và X ứng dụng trong việc phát hiện và ngăn chặn các nội dung tiêu cực như bắt nạt, bạo lực và những yếu tố ảnh hưởng xấu đến trải nghiệm người dùng. Ngoài ra, ML còn giúp các nền tảng này đề xuất nội dung và quảng cáo phù hợp hơn với sở thích cá nhân, từ đó nâng cao mức độ tương tác và tăng khả năng giữ chân người dùng.
Đọc thêm: Doanh nghiệp số là gì? Cốt lõi thành công trong thời đại 4.0
6. Lợi ích và hạn chế của Machine Learning
6.1 Lợi ích nổi bật của Machine Learning
Học máy (ML) giúp các tổ chức, các doanh nghiệp khai thác giá trị tiềm ẩn trong dữ liệu một cách tinh vi và sâu sắc, điều mà các phương pháp khác khó có thể đáp ứng được. Theo đó, một số lợi ích tiêu biểu khi ứng dụng ML vào quy trình làm việc gồm:
– Tối ưu hóa quy trình ra quyết định: ML có thể nhanh chóng phân tích lượng lớn dữ liệu để phát hiện xu hướng, mô hình và các điểm bất thường. Nhờ đó, người dùng có thể sớm tập trung vào việc đưa ra quyết định dựa trên gợi ý và kết quả khả thi nhất do ML cung cấp.
– Tăng năng suất và hiệu quả công việc: ML là nền móng của nhiều công cụ tự động hóa các tác vụ như phân loại tài liệu, phân tích dữ liệu, phát hiện lừa đảo trong giao dịch/email,… Đặc biệt, sau khi đưa ra dự đoán, ML còn giải thích luôn các yếu tố ảnh hưởng đến kết quả đó. Tất cả những điều này giúp người dùng hoàn thành công việc nhanh hơn trong khi vẫn đảm bảo hiệu quả như mong đợi.
– Cải thiện trải nghiệm khách hàng và thúc đẩy doanh số: Thông qua phân tích hành vi và dữ liệu người dùng, ML giúp cá nhân hóa các chiến dịch tiếp thị, đề xuất sản phẩm phù hợp, tạo ưu đãi tự động và duy trì tương tác với khách hàng, từ đó tăng khả năng giữ chân khách hàng và cải thiện doanh thu.
6.2 Hạn chế và thách thức khi ứng dụng Machine Learning
Dù mang lại nhiều lợi ích, việc triển khai và sử dụng các mô hình ML cũng đặt ra không ít thách thức cho tổ chức và doanh nghiệp:
– Mối quan tâm về chất lượng dữ liệu đầu vào: “Rác vào – rác ra” là nguyên tắc cơ bản của ML. Để kết quả đầu ra mang lại giá trị thực sự, dữ liệu dùng để đào tạo mô hình ML phải có chất lượng tốt. Theo đó, việc thu thập lượng dữ liệu khổng lồ từ nhiều nguồn là chưa đủ, mà còn cần phải làm sạch, đánh giá độ tin cậy và đảm bảo hữu ích cho mục tiêu phân tích của mô hình.
– Rủi ro về sai lệch và tính công bằng: ML có thể tái tạo hoặc khuếch đại các thiên lệch (bias) có sẵn trong dữ liệu đầu vào, như là phân biệt giới tính, vùng miền hoặc chủng tộc. Nguyên nhân có thể do lượng dữ liệu không đầy đủ, thiếu ví dụ cho các trường hợp ngoại lệ hoặc định kiến ngầm trong thế giới thực. Hậu quả là các mô hình ML có thể đưa ra quyết định thiếu công bằng, tác động tiêu cực đến một nhóm hoặc một cá nhân nhất định.
– Vấn đề về bảo mật dữ liệu và quyền riêng tư: Dữ liệu dùng cho ML có thể chứa thông tin nhạy cảm hoặc độc quyền (không thể công khai), và dễ trở thành mục tiêu của các cuộc tấn công mạng nhằm thao túng kết quả dự đoán. Để giảm thiểu rủi ro dữ liệu bị lợi dụng, tổ chức và doanh nghiệp cần triển khai các giải pháp bảo mật toàn diện như ẩn danh dữ liệu, kiểm soát quyền truy cập và đào tạo nhân sự sử dụng dữ liệu có trách nhiệm.
7. Tạm kết
Hy vọng qua những chia sẻ về Machine Learning là gì, doanh nghiệp đã nắm rõ hơn về tầm quan trọng, lợi ích và ứng dụng thực tiễn của ML trong công việc lẫn các khía cạnh khác. Đây chính là một trong những yếu tố chủ đạo cho quá trình triển khai các hệ thống trí tuệ nhân tạo, cũng như thúc đẩy chiến lược chuyển đổi số trong kỷ nguyên 4.0.
Ngoài ra, nếu doanh nghiệp của bạn đang tìm kiếm giải pháp chuyển đổi số phù hợp cho các bộ phận như Nhân sự, Tài chính, Quản lý dự án,… hãy liên hệ “Base.vn – Nền tảng quản trị doanh nghiệp toàn diện” để được tư vấn trong thời gian sớm nhất.
