Gen AI cho Marketer: AI Dự Đoán Là Gì?

Chào bạn, Trí đây!

Ở bài trước, chúng ta đã cùng tìm hiểu về Machine Learning qua câu chuyện về cỗ máy chơi cờ. Hôm nay, chúng ta sẽ đi sâu hơn vào một trong những ứng dụng quyền năng nhất của nó: Predictive AI - Trí tuệ nhân tạo Dự đoán.

Bạn có bao giờ thắc mắc tại sao Netflix luôn gợi ý đúng bộ phim bạn thích, hay tại sao các chuyến bay ngày nay dường như lúc nào cũng kín chỗ không? Tất cả đều có sự góp mặt của AI Dự đoán.

Nghe có vẻ "viễn tưởng", nhưng thực ra nguyên lý đằng sau nó lại rất gần gũi với cách chúng ta học hỏi mỗi ngày. Hãy cùng Trí khám phá nhé!

AI Học Từ Sai Lầm Như Thế Nào?

Con người chúng ta trưởng thành qua những sai lầm, từ một nước cờ đi sai cho đến một món nướng bị cháy. Khả năng học hỏi từ thất bại chính là một phần định nghĩa nên trí thông minh. Và thật thú vị, AI cũng học theo cách tương tự!

"Backpropagation" - Khi AI Biết "Nhìn Lại"

Hãy quay lại ví dụ về "chiếc bánh kem" trong bài viết trước. Chúng ta có một hệ thống gồm hàng trăm "người phụ giúp" (các nơ-ron) để xử lý dữ liệu khổng lồ.

Nhưng giả sử, ở cuối dây chuyền, có một khách hàng không muốn ăn bánh kem, mà lại đòi một chiếc... bánh donut. Nếu hệ thống cứ phớt lờ và tiếp tục đưa bánh kem, nó sẽ không bao giờ tốt lên được.

Để cải thiện, phản hồi ("tôi muốn donut!") phải được gửi ngược từ cuối dây chuyền trở về tận điểm xuất phát. Cả hệ thống phải tự điều chỉnh để đáp ứng. Trong mạng nơ-ron, quá trình tự điều chỉnh để cải thiện hiệu suất này được gọi là Backpropagation (tạm dịch: Lan truyền ngược lỗi).

Nói đơn giản:

1. AI đưa ra một dự đoán (VD: "Khách hàng này sẽ thích bánh kem").
2. Nếu dự đoán sai (Khách hàng muốn donut),"tín hiệu lỗi" sẽ được gửi ngược lại qua toàn bộ mạng lưới.
3. Hệ thống tự tinh chỉnh lại các kết nối bên trong để lần sau đưa ra dự đoán tốt hơn.

Nó liên tục lặp lại chu trình: Dự đoán → Nhận Phản Hồi → Tự Sửa Lỗi.

Ví Dụ Thực Tế: Bí Mật Của Những Chuyến Bay Đầy Khách

Hãy tưởng tượng bạn là giám đốc một hãng hàng không. Một trong những chi phí lớn nhất là nhiên liệu. Bạn muốn đổ một lượng xăng tối ưu cho mỗi chuyến bay. Đổ quá nhiều thì lãng phí, quá ít thì nguy hiểm. Lượng xăng tối ưu lại phụ thuộc vào số lượng hành khách thực tế trên máy bay.

Vấn đề là, dự đoán chính xác số người sẽ lên máy bay là cực kỳ khó:

• Nhiều người mua vé nhưng không đi.
• Nhiều chuyến bay kết nối bị trễ.
• Hành khách có thể đổi sang chuyến sớm hơn.

Đây là lúc AI Dự đoán vào cuộc.

1. Hệ thống AI sẽ "đọc" dữ liệu của hàng triệu chuyến bay trong quá khứ.
2. Nó tìm ra các quy luật ẩn (patterns) liên quan đến thời tiết, thói quen du lịch, các dịp lễ, mùa cao điểm...
3. Dựa trên đó, nó đưa ra dự đoán cực kỳ chính xác về số lượng hành khách sẽ có mặt trên chuyến bay tiếp theo.
4. Mỗi chuyến bay mới lại trở thành dữ liệu để hệ thống Backpropagation tự hoàn thiện, giúp các dự đoán sau này ngày càng chính xác hơn.

Đó là lý do tại sao ngày nay, bạn hiếm khi thấy những chiếc ghế trống trên máy bay như vài thập kỷ trước. Tất cả là nhờ khả năng nhận diện quy luật và tự điều chỉnh để đưa ra dự đoán ngày một tốt hơn của AI.

"Data Model" - Bộ Não Tóm Tắt Của AI

Bạn có biết không, chính chúng ta cũng sử dụng một dạng "Machine Learning" mỗi ngày mà không hề nhận ra. Chúng ta tạo ra các Data Model (Mô hình Dữ liệu) trong đầu để dự đoán thế giới xung quanh.

• Khi đến một khách sạn lạ, bạn chưa từng thấy vòi hoa sen ở đó, nhưng bạn vẫn biết cách vặn vài cái núm để có nước nóng.
• Khi đi tàu điện ngầm ở một thành phố mới, bạn biết rằng sẽ cần thẻ hoặc điện thoại để đi, sẽ có bản đồ, và tàu sẽ chạy theo lịch trình.

Những kinh nghiệm này tạo thành một "mô hình" trong não bạn, giúp bạn đưa ra dự đoán chính xác khi gặp một tình huống mới. Nếu không có chúng, mọi thứ sẽ hoàn toàn xa lạ.

Máy móc cũng cần những mô hình như vậy. Data Model của AI là một bản tóm tắt tất cả những gì nó đã học được từ một tập dữ liệu khổng lồ.

Một Data Model được tinh chỉnh tốt có giá trị kinh doanh cực lớn.

• Dự đoán tồn kho: Biết được người ta thường mua thiết bị thể thao sau Tết (vì các quyết tâm đầu năm) và bán nhiều kem chống nắng vào mùa hè. Bạn sẽ không bao giờ phải lưu kho áo len giữa mùa hè nóng nực.
• Gợi ý cá nhân hóa: Đây chính là "trái tim" của Netflix và Spotify. Data Model của họ hiểu rõ sở thích của bạn để gợi ý bộ phim hoặc bản nhạc tiếp theo mà bạn có khả năng cao sẽ thích.

Dạy Cho Máy Móc: Học Có Giám Sát (Supervised Learning)

Vậy làm thế nào để xây dựng được một Data Model hiệu quả? Hầu hết các doanh nghiệp sử dụng một phương pháp gọi là Supervised Learning (Học có giám sát).

"Supervised" (Có giám sát) nghĩa là vẫn có sự tham gia của con người trong quá trình này.

Ví Dụ "Ngăn Kéo Đựng Vớ"

Hãy nghĩ về cách bạn sắp xếp quần áo. Khi mua một đôi vớ (tất) mới, bạn sẽ bỏ nó vào ngăn đựng vớ. Tại sao? Vì bạn (con người) đã tạo ra một nhãn dán cho cái ngăn đó là "ngăn đựng vớ". Bạn đang phân loại dữ liệu (đôi vớ mới) dựa trên một hệ thống đã được con người định sẵn.

Trong Machine Learning, chúng ta cũng làm điều tương tự.

Quy Trình Huấn Luyện AI Phân Loại Khách Hàng

Giả sử một công ty thẻ tín dụng muốn tìm ra những khách hàng hay đi ăn nhà hàng để gửi cho họ các khuyến mãi phù hợp.

Bước 1: Tạo Nhãn (Human Supervision)

Con người quyết định chia khách hàng thành 2 nhóm với 2 nhãn:

• Nhãn A: "Người hay đi nhà hàng"
• Nhãn B: "Người hay nấu ăn tại nhà"

Bước 2: Chuẩn Bị Dữ Liệu Huấn Luyện (Training Data)

Họ lấy ra một tập dữ liệu nhỏ, ví dụ 10.000 khách hàng, trong đó:

• 5.000 người được dán "Nhãn A".
• 5.000 người được dán "Nhãn B".

Bước 3: Huấn Luyện Mạng Nơ-ron

Họ "đưa" 10.000 khách hàng này vào hệ thống AI. Hệ thống sẽ tự tìm kiếm các quy luật và xác suất để dự đoán một người thuộc nhóm nào. Khi nó đoán sai, nó sẽ dùng Backpropagation để tự điều chỉnh.

Bước 4: Kiểm Tra Với Dữ Liệu Thử Nghiệm (Test Data)

Sau khi huấn luyện xong, họ sẽ lấy ra một tập dữ liệu lớn hơn nhiều, ví dụ 200.000 khách hàng, để kiểm tra. Hệ thống sẽ dự đoán trên tập dữ liệu mới này. Nếu vẫn còn sai sót, nó sẽ tiếp tục quay lại và tinh chỉnh thêm.

Càng có nhiều dữ liệu, Data Model sẽ càng trở nên chính xác. Đó là lý do khi bạn xem các hệ thống nhận diện video, nó sẽ luôn đưa ra một tỷ lệ xác suất, ví dụ: "98% chắc chắn đây là một cái cốc" hoặc "72% chắc chắn đây là một con mèo". AI Dự đoán cũng vậy, nó có thể "98% chắc chắn rằng khách hàng này là người hay đi nhà hàng".

Lời Kết

Qua bài viết này, hy vọng bạn đã thấy rằng AI Dự đoán không phải là một "quả cầu pha lê" ma thuật, mà là một quy trình khoa học và logic. Bằng cách học hỏi từ sai lầm (Backpropagation), tóm tắt kiến thức thành Mô hình Dữ liệu (Data Model), và được con người huấn luyện (Supervised Learning), AI có thể đưa ra những dự đoán với độ chính xác đáng kinh ngạc.

Chính khả năng dự đoán sở thích và hành vi của khách hàng này là chìa khóa tạo nên lợi thế cạnh tranh cho các doanh nghiệp thành công nhất trong kỷ nguyên số.

Nếu có bất kỳ thắc mắc nào, hãy để lại bình luận bên dưới nhé. Trí rất vui được thảo luận cùng bạn!