90-95% vào năm 2000 và đến mức 98-99.9% hiện nay.
6
Bước nhảy cuối
cùng đó là kết quả của máy tự học; sự thay đổi từ 98% đến 99.9% mang
tính thay đổi lớn.
Sự thay đổi từ 98% đến 99.9% có thể mang tính gia tăng, nhưng những
thay đổi nhỏ mang ý nghĩa rất lớn nếu những sai sót là vô cùng tốn kém. Sự
cải thiện độ chính xác từ 85% đến 90% đồng nghĩa với việc những sai sót
giảm đến 1/3. Sự cải thiện độ chính xác từ 98% đến 99.9% đồng nghĩa với
việc những sai sót xuống còn 1/20.
Việc giảm giá thành dự đoán đang thay đổi nhiều hoạt động của con người.
Giống như những ứng dụng đầu tiên của máy tính được áp dụng vào những
vấn đề thuật toán quen thuộc như bảng điều tra dân số và thuật phóng,
nhiều ứng dụng đầu tiên của dự đoán có giá thành rẻ từ máy tự học đang
được áp dụng cho những vấn đề dự đoán kinh điển. Ngoài việc phát hiện
lừa đảo, những ứng dụng còn được áp dụng trong các lĩnh vực như tín
dụng, bảo hiểm y tế và quản lý hàng tồn kho. Tín dụng bao gồm việc dự
đoán khả năng một ai đó có thể trả khoản vay. Bảo hiểm y tế bao gồm việc
dự đoán một cá nhân sẽ chi trả bao nhiêu vào vấn đề chăm sóc sức khoẻ.
Quản lý hàng tồn kho bao gồm việc dự đoán có bao nhiêu mặt hàng sẽ ở
trong kho vào một ngày nhất định.
Gần đây, nhiều vấn đề dự đoán hoàn toàn mới xuất hiện. Nhiều trong số đó
gần như bất khả thi nếu không có những tiến bộ gần đây trong công nghệ
máy móc thông minh, bao gồm nhận diện đối tượng, dịch thuật ngôn ngữ
và phát hiện ma tuý. Ví dụ, ImageNet Challenge là cuộc thi cao cấp thường
niên dự đoán tên của một đối tượng trong một hình ảnh. Dự đoán đối tượng
trong một hình ảnh có thể là một nhiệm vụ khó khăn, kể cả với con người.
Dữ liệu của ImageNet lưu trữ hàng nghìn danh mục đối tượng, bao gồm
nhiều giống chó và những hình ảnh tương tự. Để có thể phân biệt giống chó
ngao Tây Tạng và giống chó núi Bern, hay giữa một két khoá an toàn và
một tổ hợp khoá là rất khó. Con người có thể mắc sai sót khoảng 5%.
7
