Machine learning (ML), một tập hợp các kỹ thuật AI tập trung vào nhận dạng mẫu và học tính toán, bắt nguồn từ định nghĩa ban đầu vào năm 1959, bao gồm các máy tính có khả năng tự học.

Trước đây, machine learning có chi phí quá cao đối với hầu hết các doanh nghiệp, nhưng ngày nay, khả năng tiếp cận dịch vụ machine learning thông qua các nhà cung cấp dịch vụ public cloud đã khiến nó trở nên dễ dàng hơn. Bài viết này sẽ cung cấp cái nhìn tổng quan về bối cảnh hiện tại của machine learning và tầm quan trọng của nó trong việc giải quyết các yêu cầu triển khai và phát triển hạ tầng CNTT, đặc biệt là trên môi trường điện toán đám mây.

Machine learning là gì?

Machine learning nghiên cứu các thuật toán có khả năng nhận dạng mẫu, cho phép dự đoán dựa trên mẫu dữ liệu. Nó cung cấp một giải pháp thay thế ưu việt cho các chương trình hướng dẫn tĩnh, nó tự dự đoán và quyết định dựa trên bộ dữ liệu được cập nhật theo thời gian, loại bỏ nhu cầu can thiệp của con người và lập trình bổ sung.

Machine learning mang lại tiềm năng đáng kể cho các doanh nghiệp. Tuy nhiên, khi nó trở nên dễ tiếp cận hơn thông qua nền tảng đám mây, sẽ nảy sinh các mối lo ngại tiềm ẩn về sử dụng sai mục đích. Các nhà cung cấp đám mây thường nhấn mạnh giá trị to lớn của machine learning, nhưng giá trị thực sự của nó nằm ở khả năng ứng dụng vào các hệ thống cần dự đoán dựa trên mẫu dữ liệu.

Nhìn chung, machine learning trên đám mây có lợi ích lớn đối với doanh nghiệp khi được áp dụng một cách phù hợp. Các doanh nghiệp đang khám phá các khả năng của công nghệ này có thể nhận ra rằng, trong một số trường hợp nhất định, machine learning có thể là một yếu tố làm thay đổi hoạt động của họ.

Khám phá các ứng dụng của Machine Learning trong thực tế

Các ứng dụng machine learning đã thu hút được sự chú ý lớn trong các giải pháp tối ưu để thúc đẩy giá trị doanh nghiệp. Tuy nhiên, sức mạnh thực sự của machine learning nằm ở khả năng ứng dụng có chọn lọc của nó vào các trường hợp cụ thể để có thể tối đa hóa lợi ích. Các ứng dụng này bao gồm: phát hiện gian lận, marketing dự đoán, giám sát máy (IoT) và quản lý hàng tồn kho.

Không phải tất cả các mô hình machine learning đều giống nhau; chúng phục vụ cho giải pháp riêng biệt. Các nhà cung cấp đám mây lớn như AWS, Google Cloud thường cung cấp hỗ trợ cho ba loại dự đoán cơ bản. Mặc dù có thể mang tên gọi nhưng về cơ bản chúng thuộc 3 loại sau:

• Dự đoán nhị phân
   
• Dự đoán phân loại
   
• Dự đoán giá trị
   

Chúng ta hãy cùng đi sâu vào các ứng dụng tiềm năng của từng loại dự đoán này.

1. Dự đoán nhị phân
Dự đoán nhị phân chủ yếu liên quan đến câu trả lời Có - Không. Nó có lợi trong các tình huống như đánh giá dữ liệu đơn đặt hàng để phát hiện gian lận tiềm ẩn hoặc xác định thời điểm thích hợp để đề xuất nâng cấp sản phẩm cho khách hàng, dựa trên thông tin chi tiết từ đề xuất của công cụ machine learning.

Các ứng dụng phù hợp với dự đoán nhị phân khá rộng rãi vì chúng thường xử lý các phản hồi tương đối đơn giản hơn: Có hoặc Không. Do đó, các trường hợp này thường được tích hợp vào các quy trình kinh doanh như xử lý đơn hàng, hệ thống kiểm tra tín dụng và công cụ đề xuất nội dung, âm nhạc hoặc các sản phẩm khác cho người dùng dựa trên phân tích dữ liệu và phản hồi đã học được.

2. Dự đoán phân loại
Dự đoán phân loại liên quan đến việc phân loại dữ liệu thành các danh mục cụ thể theo thông tin đã học. Nó có lợi đối với các loại dữ liệu đa dạng, cần phải phân loại để nâng cao khả năng hiểu và xử lý.

Ví dụ: các công ty bảo hiểm phân loại yêu cầu bồi thường thành các nhóm cụ thể, dựa trên lịch sử thông tin. Việc phân loại này giúp xác định các nguyên nhân có thể xảy ra tai nạn, ngay cả khi không có dữ liệu rõ ràng, chẳng hạn như "có thể liên quan đến rượu", "có khả năng lừa đảo" hoặc "có thể liên quan đến thời tiết". Những tác vụ này được thực hiện bởi hệ thống machine learning dựa trên quá trình học tập trước đây, sau khi xem xét các yếu tố như thời gian, địa điểm, loại thiệt hại, tuổi của người lái xe, v.v.

Dự đoán phân loại được ứng dụng trên nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm tài chính, sản xuất và bán lẻ, đặc biệt khi dữ liệu cần đặt trong ngữ cảnh cụ thể và mối tương quan dữ liệu chính xác không có sẵn trong cơ sở dữ liệu hiện có.

3. Dự đoán giá trị
Dự đoán giá trị rất phức tạp nhưng nó cung cấp nhiều thông tin. Chúng mang lại những thông tin định lượng về các kết quả có thể xảy ra từ phân tích dữ liệu, sử dụng các mô hình học tập để xác định các mẫu dữ liệu.

Giả sử bạn muốn dự đoán số lượng đơn vị sản phẩm có thể được bán trong tháng tới. Thông tin này là vô giá vì nó tạo điều kiện thuận lợi cho việc lập kế hoạch sản xuất chính xác và tối ưu hóa chi phí đi lại cho đội ngũ bán hàng.

Mục đích là tích hợp những dự đoán này vào các hệ thống có thể tận dụng thông tin dữ liệu giá trị này, chẳng hạn như hệ thống lập kế hoạch và tài chính. Ngoài ra, chúng có thể được tích hợp vào dashboard quản lý, đảm bảo rằng những người ra quyết định trong tổ chức có thể dễ dàng truy cập và sử dụng những thông tin này.

Machine Learning trên nền tảng điện toán đám mây

Ngày nay, có nhiều hệ thống machine learning độc quyền và mã nguồn mở phục vụ cho các loại dự đoán nói trên và một số hệ thống đã tồn tại từ khá lâu. Tuy nhiên, các chi phí liên quan đến các hệ thống này, bao gồm cả phần cứng và phần mềm, trước đây là rất cao đối với phần lớn các doanh nghiệp. Hơn nữa, ngay cả khi một doanh nghiệp sở hữu các nguồn tài chính, họ thường thiếu kiến thức chuyên môn về machine learning cần thiết để thiết kế các mô hình dự đoán hoặc xử lý những vấn đề phức tạp của khoa học dữ liệu.

1. Ưu điểm của hệ thống machine learning
Việc vận hành các hệ thống này khá tiết kiệm chi phí, với mức giá trung bình mỗi giờ chỉ vài USD, cho phép bạn triển khai các ứng dụng machine learning theo như mô tả trước đó.

Nền tảng public cloud cũng cung cấp các giải pháp lưu trữ dữ liệu tiết kiệm, cho phép bạn sử dụng cơ sở dữ liệu thực tế hoặc hệ thống lưu trữ cho dữ liệu đầu vào của các ứng dụng hỗ trợ machine learning.

Hơn nữa, các hệ thống này đều cung cấp Bộ công cụ phát triển phần mềm (SDK) và Giao diện lập trình ứng dụng (API) cho phép tích hợp machine learning trực tiếp vào các ứng dụng, hỗ trợ nhiều ngôn ngữ lập trình. Lợi ích thực sự của machine learning sẽ phát huy khi nó được nhúng vào các ứng dụng. Điều này cho phép đưa ra những dự đoán chuyên về vận hành và xử lý giao dịch. Ví dụ: đánh giá theo thời gian thực về khả năng xảy ra đơn xin vay gian lận, cung cấp quy trình ngay lập tức để giải quyết vấn đề, bao gồm tùy chọn để người nộp đơn sửa lỗi và gửi lại.

2. Nhược điểm của hệ thống machine learning
Các hệ thống machine learning được cung cấp bởi public cloud thể được tích hợp chặt chẽ với môi trường đám mây đó. Nếu bạn sử dụng hệ thống machine learning của một nhà cung cấp đám mây thì hệ thống đó thường được tối ưu hóa cho cơ chế lưu trữ dữ liệu gốc của đám mây đó. Tuy nhiên, đối với cơ sở dữ liệu on-premise của doanh nghiệp, việc tích hợp với hệ thống lưu trữ đám mây là cần thiết.

Đối với các nhà cung cấp đám mây, giá trị họ mang lại rất đơn giản: khách hàng tận dụng hệ thống machine learning sẽ có nhiều lợi ích từ việc sử dụng dịch vụ lưu trữ đám mây và hệ thống cơ sở dữ liệu cung cấp. Hơn nữa, các ứng dụng hoạt động hiệu quả hơn trên nền tảng đám mây khi chúng thường xuyên tương tác với các mô hình ML, bởi chúng thường cần truy cập dữ liệu xuyên suốt.

Tuy nhiên, đối với các tổ chức áp dụng triển khai hybrid hay multi-cloud, có một thách thức là sự tách biệt dữ liệu với các công cụ machine learning. Sự tách biệt này có thể ảnh hưởng đến hiệu suất, chi phí và khả năng sử dụng. Trong những trường hợp như vậy, machine learning có thể đóng vai trò dẫn đầu trong việc khuyến khích nhiều doanh nghiệp sử dụng dịch vụ đám mây hơn.

Nắm bắt công nghệ machine learning trên đám mây

Machine learning hay được coi là một công cụ tiên tiến, nhưng đó là một công nghệ đã trải qua quá trình phát triển liên tục trong nhiều năm. Những phát triển gần đây trong CNTT cho phép chúng ta khai thác tiềm năng của AI, đặc biệt là các biến thể AI của machine learning, mang lại những giá trị hữu hình cho doanh nghiệp.

Có một số yếu tố đã mở đường cho sự chuyển đổi này như:

• Sự phổ biến của các giải pháp lưu trữ dữ liệu hiệu quả về mặt chi phí, cả trên đám mây và on-premise, giúp chúng ta dễ dàng truy cập các bộ dữ liệu khổng lồ.
   
• Khả năng xử lý dữ liệu nâng cao, bao gồm xử lý dữ liệu thô, lưu trữ và các kiến trúc dữ liệu lớn mới mẻ như Hadoop.
   
• Tính khả dụng của machine learning và các dịch vụ mắc tiền khác dưới dạng dịch vụ đám mây tiết kiệm, thường đi cùng với hình thức thanh toán Pay-as-you-go.

Bên cạnh những phát triển này, việc tạo và quản lý thành công hệ thống machine learning trên đám mây vẫn phụ thuộc vào những cá nhân có kiến thức chuyên sâu về machine learning và ra quyết định dựa trên dữ liệu. Công nghệ không phải là yếu tố hạn chế; hay đúng hơn, chính sự khan hiếm các chuyên gia có kỹ năng đã đặt ra một thách thức. Việc giải quyết khoảng cách kỹ năng này sẽ mất thời gian, nhưng khi khắc phục được nó, chúng ta có thể kỳ vọng machine learning sẽ trở thành động lực đột phá cho phần lớn các doanh nghiệp.