Các ứng dụng dựa trên AI / ML được hỗ trợ bởi Chú thích dữ liệu đang nâng cao trải nghiệm khách hàng trong các ngành như thế nào?

Đại dịch mang lại những thách thức về công nghệ, hậu cần và kinh tế cho các công ty trên toàn cầu, khiến họ phải cố gắng thích nghi. Giữa sự hỗn loạn, các tổ chức đã chuyển sang các nền tảng hội nghị truyền hình như Google Meet, Microsoft Teams và Zoom để duy trì kết nối.

Các công nghệ thế hệ mới như Trí tuệ nhân tạo (AI) và Học máy (ML) đã bổ sung nỗ lực của con người để đảm nhận mọi thứ, từ y tế đến giáo dục. Tương tự như vậy, các doanh nghiệp đã hướng tới những công nghệ thế hệ tiếp theo này để duy trì sự nhanh nhẹn trong những chuyển dịch ngành không chắc chắn.

Chúng tôi cũng sử dụng các ứng dụng AI / ML theo cách này hay cách khác. Bạn tự động sử dụng các tính năng Trí tuệ nhân tạo trong khi bắt đầu ngày mới với điện thoại thông minh. Nó có thể được mở khóa mà không cần nhập bất kỳ mật khẩu hoặc ghim nào, thông qua nhận dạng sinh trắc học như dấu vân tay, mống mắt hoặc nhận dạng khuôn mặt. Ngoài ra, có một tùy chọn để mở khóa thiết bị điện thoại thông minh bằng cách sử dụng hình mẫu được điều khiển bởi AI.

Sau đó, bạn mở các ứng dụng khác như YouTube. Hệ thống khuyến nghị của nó sử dụng AI để cung cấp nội dung phù hợp nhất phù hợp nhất với bạn. Các tính năng tự động hoàn thành và kết quả tìm kiếm có liên quan mà bạn nhận được khi duyệt web đều do AI điều khiển.

Lấy một trường hợp khác, nếu bạn mắc lỗi khi nhắn tin cho ai đó, lỗi sẽ được tự động sửa nhiều lần — bạn biết phải cảm ơn ai. Nhưng bạn có tự hỏi điều gì thúc đẩy các ứng dụng AI và ML mà chúng ta sử dụng theo cách này hay cách khác không? Nếu không, chúng tôi ở đây để trả lời. Chú thích dữ liệu là quá trình cung cấp năng lượng cho các ứng dụng này.

Tìm hiểu kiến ​​thức cơ bản rõ ràng

Đối với các ứng dụng dựa trên AI / ML để hiểu được dữ liệu, yêu cầu đào tạo có giám sát. Chúng phải được dạy bằng cách sử dụng các bộ dữ liệu được dán nhãn thích hợp để giúp chúng phát hiện, xác định và phân loại những thứ khác nhau trong môi trường của chúng. Vì vậy, chú thích dữ liệu là quá trình thêm các thẻ và nhãn vào tập dữ liệu đầu vào sẽ được đưa vào các mô hình AI / ML.

Giống như một đứa trẻ được dạy thế nào là cây, các mô hình thông minh phải được dạy thế nào là cây. Chúng phải được cung cấp các bộ dữ liệu được gắn nhãn chính xác cho biết cây là gì. Bạn cũng phải dạy chúng không phải là một ‘cái cây’. Nhưng nếu bạn muốn mô hình thông minh phân biệt giữa các loại cây, bạn sẽ phải cho họ biết các loại cây khác nhau là gì. Sau đó, chỉ có mô hình AI / ML mới có thể phân loại xem đó là cây neem hay cây linh sam.

Nói một cách dễ hiểu, AI và ML học qua các ví dụ giống như bộ não con người. Cho dù đó là mô hình Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) hay mô hình dựa trên thị giác máy tính (CV), chú thích dữ liệu là quá trình đẩy nhanh tất cả chúng. Tập dữ liệu được gắn thẻ chính xác giúp các thuật toán học máy học hỏi, phát triển và thực hiện hiệu quả các tác vụ mà chúng được thiết kế.

Kỳ quan của AI

Các doanh nghiệp có quy mô khác nhau đang áp dụng AI và ML trên toàn cầu vì nó có tiềm năng to lớn. Kết quả khảo sát về Báo cáo của McKinsey: Tình trạng của AI vào năm 2021 là “Các chức năng kinh doanh mà việc áp dụng AI phổ biến nhất là hoạt động dịch vụ, phát triển sản phẩm và dịch vụ, tiếp thị và bán hàng, mặc dù các trường hợp sử dụng phổ biến nhất bao gồm một loạt các chức năng.”

Dưới đây là danh sách một số ứng dụng tuyệt vời của AI và ML trong các ngành khác nhau và cách chú thích dữ liệu thúc đẩy các ứng dụng đó:

Chăm sóc sức khỏe

AI kết hợp với ML tìm thấy nhiều trường hợp sử dụng trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe và tốt hơn nên nói AI là một lợi ích cho lĩnh vực chăm sóc sức khỏe. Các hình ảnh y tế như chụp X-Ray, CT, MRI, Siêu âm và PET được dán nhãn chính xác để đào tạo mô hình học máy. Các tập dữ liệu có chú thích y tế này giúp các mô hình thông minh học hỏi từ các trường hợp trước đó và đưa ra dự đoán về các hình ảnh mới chưa được gắn nhãn. Điều này hỗ trợ các chuyên gia chăm sóc sức khỏe chẩn đoán các loại bệnh khác nhau như nhiễm trùng hoặc ung thư. Phát hiện liên kết giữa các mã di truyền, phát hiện thuốc nhanh hơn và chụp ảnh nha khoa, phát hiện gãy xương cũng có thể thông qua việc này.

Bán lẻ

AI đang ngày càng mở rộng và lĩnh vực bán lẻ cũng không ngoại lệ. Các nhà bán lẻ có thể nâng cao hiệu quả thông qua quản lý hàng tồn kho thông minh, kho tự động và khai thác thuộc tính mà không làm tăng chi phí hoạt động của họ. Để mang lại trải nghiệm khách hàng nâng cao, các nhà bán lẻ sử dụng AI trong suốt chu kỳ sản phẩm và dịch vụ của họ — từ sản xuất đến các tương tác dịch vụ khách hàng sau bán hàng và mọi thứ ở giữa. Khách hàng trải nghiệm mức độ thoải mái tuyệt vời thông qua việc tự kiểm tra, mua sắm được cá nhân hóa thông qua các đề xuất sản phẩm, cải tiến tìm kiếm trực quan, v.v. Điều này cũng ảnh hưởng đến doanh số bán hàng hiện tại của họ và tạo ra lợi nhuận lớn hơn.

Thương mại điện tử

AI / ML đã tác động đáng kể đến lĩnh vực thương mại điện tử. Các bên liên quan hiểu rõ hơn về khách hàng của họ bằng cách đánh giá họ theo hình thức mua sắm, sản phẩm ưa thích, phương thức thanh toán được sử dụng, v.v.

Các doanh nghiệp cũng có thể cá nhân hóa các đề xuất mua sắm cho khách hàng của họ và phát hiện các đánh giá giả mạo bằng cách sử dụng mô hình Bộ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Điều này cải thiện kết quả hàng năm của họ và tăng ROI. Các tính năng nâng cao khác như chatbots, dịch vụ khách hàng tự động, tính năng tìm kiếm sản phẩm trực quan và tìm kiếm bằng giọng nói, tất cả đều được hỗ trợ bởi chú thích dữ liệu cũng có thể được tích hợp vào nền tảng của chúng để mang lại trải nghiệm người dùng nâng cao.

Tài chính

Các nhà lãnh đạo trong ngành tài chính sử dụng Trí tuệ nhân tạo và Máy học để cải thiện việc thu hút và giữ chân khách hàng, tăng doanh thu, tăng cường quan hệ với khách hàng và quản lý rủi ro tốt hơn.

Trợ lý ảo hoặc các chatbot được hỗ trợ bởi AI có thể hoạt động suốt ngày đêm và giúp giải quyết các truy vấn của người tiêu dùng hiệu quả hơn nhiều. Họ cũng có thể nâng cấp và bán chéo sản phẩm cho khách hàng hiện tại bằng các cuộc trò chuyện thông minh, cung cấp nhiều tùy chọn mua và cuối cùng, tạo kênh bán hàng 24 * 7 có sẵn cho doanh nghiệp.

Giáo dục

Nhận dạng ký tự quang học (OCR) là một trong những ứng dụng thực tế tuyệt vời của AI. Bảng câu trả lời MCQ trong những ngày đi học / đại học được phân tích bằng các thiết bị này. Các công nghệ thế hệ tiếp theo như mạng nơ-ron nhân tạo mang lại trải nghiệm năng động và giúp sinh viên thích thú với những gì họ đang học.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là một kỳ quan khác của chú thích trong học máy. Sử dụng các mô hình dựa trên NLP, sinh viên có thể dễ dàng dịch tài liệu khóa học của họ từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác. Do đó, rào cản ngôn ngữ được xóa bỏ và các vấn đề của môn học và nội dung khóa học trở nên dễ dàng tiếp cận với nhiều sinh viên, những người có thể hưởng lợi rất nhiều từ những điều này.

Lời kết

Các ứng dụng dựa trên AI / ML được hỗ trợ bởi quy trình chú thích dữ liệu đang cách mạng hóa các doanh nghiệp trong các ngành và ngành dọc khác nhau. Dữ liệu được lấy từ Báo cáo của McKinsey: Trạng thái của AI vào năm 2021 ủng hộ tốt tuyên bố này. “Các phát hiện từ cuộc khảo sát năm 2021 chỉ ra rằng việc áp dụng AI đang tiếp tục tăng ổn định: 56% trong tổng số người trả lời báo cáo đã áp dụng AI trong ít nhất một chức năng, tăng từ 50% vào năm 2020”

Vì vậy, để trở thành một phần của cuộc cách mạng thời đại mới này, các công ty cần hỗ trợ dữ liệu cho AI và ML. các chuyên gia tư vấn hoặc cộng tác với các công ty có kinh nghiệm có thể giúp bạn có được bộ dữ liệu được gắn nhãn chất lượng cao một cách nhất quán. Vì vậy, đây là thời điểm thích hợp để hành động!