Hiện nay, Machine Learning được áp dụng rất phổ biến và rộng rãi, đa dạng trong các lĩnh vực và ngành nghề, từ kinh tế, tài chính cho tới y tế hay vận tải… Dưới đây là một số ứng dụng nổi bật của machine learning trong đời sống con người

  1.   Dịch vụ Tài chính

Ngân hàng và những doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực tài chính sử dụng công nghệ Machine Learning với hai mục đích chính. Đó là xác định insights trong dữ liệu và ngăn chặn lừa đảo. Sử dụng insights, các doanh nghiệp sẽ nhận biết được rõ ràng hơn cơ hội đầu tư hoặc thông báo đến nhà đầu tư thời điểm giao dịch hợp lý. Cùng với Data Mining, doanh nghiệp cũng có thể tìm được những khách hàng đang có hồ sơ rủi ro cao hoặc sử dụng giám sát mạng để nhận biết những tín hiệu lừa đảo.

  1.       Tổ chức Chính phủ

Các tổ chức chính phủ hoạt động về an ninh cộng đồng hoặc tiện ích xã hội sở hữu rất nhiều nguồn dữ liệu có thể khai thác insights. Ví dụ, khi phân tích dữ liệu thu được từ cảm biến, Chính phủ sẽ có thể tăng mức độ hiệu quả của dịch vụ đi đôi với tiết kiệm chi phí. Machine Learning còn hỗ trợ phát hiện gian lận và giảm thiểu khả năng trộm cắp danh tính qua việc khai thác dữ liệu.

  1.   Chăm sóc Sức khỏe

Machine Learning là 1 xu hướng phát triển nhanh chóng trong ngành y tế, đặc biệt là mảng chăm sóc sức khỏe. Nhờ vào sự ra đời của các thiết bị và máy cảm ứng đeo được, các chuyên gia y tế sử dụng nguồn dữ liệu để đánh giá tình hình sức khỏe của bệnh nhân theo thời gian thực(real-time). Công nghệ Machine Learning còn giúp họ xác định những xu hướng hoặc tín hiệu để đưa ra phương án cải thiện khả năng điều trị, chẩn đoán bệnh.

  1.   Marketing và Sales

Dựa trên hành vi mua hàng trước đây, các trang web sử dụng Machine Learning và phân tích lịch sử mua hàng của khách hàng. Từ đó giới thiệu những vật dụng mà khách hàng có thể sẽ quan tâm và yêu thích. Khả năng tiếp nhận dữ liệu, phân tích và sử dụng những dữ liệu đó để cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm (hoặc thực hiện chiến dịch Marketing) chính là tương tai của ngành bán lẻ.

  1.   Dầu khí

Machine Learning giúp dự đoán và tìm kiếm những nguồn nguyên liệu mới, hay phân tích các mỏ dầu dưới lòng đất. Cùng với đó là những dự đoán về tình trạng thất bại của bộ cảm biến lọc dầu. Từ đó, sắp xếp các kênh phân phối để đạt hiệu quả và tiết kiệm chi phí. Có thể nói, số lượng các trường hợp sử dụng Machine Learning trong ngành công nghiệp này cực kì lớn và vẫn ngày càng mở rộng.

  1.   Giao thông Vận tải

Phân tích dữ liệu để xác định patterns & các xu hướng là trọng tâm trong ngành vận tải vì đây là ngành phụ thuộc vào khả năng tận dụng hiệu quả trên mỗi tuyến đường và dự đoán các vấn đề tiềm tàng để gia tăng lợi nhuận. Các chức năng phân tích dữ liệu và mô hình hóa của Machine Learning đóng vai trò quan trọng với các doanh nghiệp vận chuyển, vận tải công cộng và các tổ chức vận chuyển khác.