Thời gian gần đây, trí tuệ nhân tạo (AI) trở thành mối quan tâm tiêu biểu khi liên tục có mặt trên các bài báo, trang mạng xã hội hay những lời bàn tán xôn xao của mọi người. Trong đó, Deep Learning – một kỹ thuật của Machine Learning được tiếp cận từ AI trở thành “ngôi sao sáng” được rất nhiều ông lớn như Google, Facebook mong muốn sở hữu. Vậy Deep Learning là gì? Hãy cùng Tino Group đi tìm lời giải đáp ngay bài viết dưới đây bạn nhé!
Giới thiệu về Deep Learning
Deep Learning là gì?
Deep Learning được tạm dịch là Học sâu hay thâm học. Đây được xem là một thuật toán dựa trên những ý tưởng sáng tạo đến từ não bộ trải qua việc tiếp thu rất nhiều tầng miêu tả hay trừu tượng để hoàn toàn có thể làm rõ nghĩa của những loại tài liệu. Những thuật toán của Deep Learning vô cùng phong phú, mỗi thuật toán sẽ được ứng dụng tùy vào từng bài toán đơn cử .
Chức năng vượt trội của Deep Learning
Những hệ thống của Deep Learning có thể cải thiện được các hiệu suất của chúng với quyền truy cập vào dữ liệu sẽ được nhiều hơn. Đặc biệt, Deep Learning có thể giúp máy tính thực thi những công việc tưởng chừng như không thể làm được vào 15 năm trước như: phân loại cả ngàn vật thể khác nhau trong các bức ảnh, tự tạo chú thích cho ảnh, bắt chước giọng nói và chữ viết của con người, giao tiếp với con người, hay thậm chí là sáng tác âm nhạc, phim ảnh,…
Đó là nguyên do, Deep Learning được xem là một ứng dụng mưu trí hoàn toàn có thể xử lý mọi nhu yếu nhận dạng mẫu mà không cần đến sự can thiệp của con người. Hoạt động của Deep Learning dựa vào mạng lưới thần kinh tự tạo và gồm có nhiều những tầng lớp chứa những tài liệu mô phỏng phương pháp quản lý và vận hành của não người .
Ví dụ: Quan sát một bức ảnh, tại sao bạn có thể nhận biết trong ảnh là con mèo hay con chó? Đối với con người, việc quan sát và định nghĩa về điều này vô cùng đơn giản, tuy nhiên lại rất khó khăn để bạn có thể biểu đạt chúng bằng các dòng lệnh của máy tính. Nhưng nhờ có Deep Learning, vấn đề này được giải quyết một cách nhanh chóng.
Cách thức vận hành của Deep Learning
Xuất phát từ chiêu thức của học máy : lập trình AI, Deep Learning được cho phép tất cả chúng ta giảng dạy một AI hoàn toàn có thể Dự kiến được những đầu ra khi dựa vào một tập những nguồn vào. Phương pháp có giám sát và không giám sát đều hoàn toàn có thể sử dụng để huấn luyện và đào tạo .
Ví dụ: Dự đoán hành động của con mèo khi gặp con chuột và tiến hành huấn luyện chúng bằng phương pháp học có giám sát.
Cách thức để Dự kiến hành vi của con mèo tại những nguồn vào sẽ được triển khai như sau :ADVERTISEMENT
- Bạn cần lựa chọn con mồi phù hợp.
- Các bộ phận trên cơ thể của con mèo khi gặp con chuột sẽ vô cùng nhanh nhạy.
- Vị trí con chuột sẽ xuất hiện.
Về cơ bản, Deep Learning không quá độc lạ khi đặt cạnh những học máy thường thì. Tuy nhiên, ở ví dụ trên đây bạn cần dành khá nhiều thời hạn mới hoàn toàn có thể phong cách thiết kế được những tính năng đại diện thay mặt cho con mèo. Công việc cần làm là phân phối một mạng lưới hệ thống số lượng hình ảnh, video con mèo bắt chuột thì mạng lưới hệ thống mới hoàn toàn có thể tự học được những tính năng đại diện thay mặt dành cho một con mèo .
Ứng dụng của Deep Learning
Thông qua những tác vụ như thị giác máy tính, nhận dạng giọng nói, robot hoặc dịch máy thì hiệu suất của Deep Learning hoàn toàn có thể vượt khá xa những mạng lưới hệ thống khác. Tuy nhiên, những kiến thiết xây dựng mạng lưới hệ thống Deep Learning không mấy thuận tiện và nhanh gọn so với máy móc thường thì .
Deep Learning được cho phép con người ứng dụng rất nhiều yếu tố trong thực tiễn, đồng thời lan rộng ra nghành toàn diện và tổng thể của AI. Ứng dụng này đã phá vỡ những phương pháp thao tác của con người bằng cách làm tối ưu hóa những loại máy móc hoàn toàn có thể tương hỗ, thực thi gần hoặc giống hệt con người. Deep Learning đã mang đến nhiều điều đặc biệt quan trọng cho đời sống khi ứng dụng thành công xuất sắc những nghành nghề dịch vụ như : công nghệ cao, nông nghiệp, điện tử, chăm nom sức khỏe thể chất, quốc phòng, …
Một số ứng dụng tiêu biểu vượt trội của Deep Learning trong đời sống con người như : Ô tô không người lái, Robot giống con người, chăm nom sức khỏe thể chất cho con người tốt hơn, phân biệt ung thư da chuyên nghiệp, chơi cờ vây, thay người nông dân chăm nom và trồng trọt, nhận diện khuôn mặt trên thiết bị từ những ứng dụng Facebook, Messenger, …
Tất cả đều đang được triển khai hóa trong thời đại thời nay, lưu lại những viên gạch đầu cho sự bùng nổ về một kỷ nguyên công nghệ tiên tiến mới trong tương lai .
Đánh giá ưu và nhược điểm của Deep Learning
Ưu điểm
- Các thuật toán được sử dụng trong Deep Learning được tối ưu tốt hơn nhờ sự bùng nổ của Internet và khả năng phát triển mạnh mẽ từ khả năng tính toán của các thiết bị máy tính.
- Deep Learning có độ chính xác cao, đảm bảo cho các thiết bị điện tử tiêu dùng có thể đáp ứng được mọi nhu cầu cũng như mong đợi của người dùng.
- Cung cấp hệ thống gợi ý trên các nền tảng lớn như: Facebook, Amazon, Netflix,… cực kỳ mạnh mẽ, giúp tăng đáng kể độ tương tác của người dùng.
- Khả năng nhận diện hình ảnh tốt, không chỉ xác định được đối tượng trong ảnh mà còn hiểu được nội dung và ngữ cảnh trong đó.
- Deep Learning rất ưu tiên và chú trọng về độ an toàn đối với những mô hình xe “tự điều khiển”.
- Những dữ liệu của Deep Learning được dán nhãn bởi: sự phát triển của xe “tự điều khiển” đòi hỏi hàng triệu hình ảnh cũng như hàng ngàn giờ để xem video.
- GPU có hiệu suất cao và kiến thức song song nên rất hiệu quả cho Deep Learning. Khi kết hợp với điện toán đám mây hoặc các cụm, Deep Learning cho phép nhóm phát triển có thể giảm tối đa thời gian đào tạo đối với mạng lưới học tập chỉ với vài tuần hoặc vài giờ.
Nhược điểm
- Deep Learning luôn đòi hỏi một nguồn khủng các dữ liệu đầu vào để máy tính học hỏi. Quy trình này mất nhiều thời gian và sức mạnh xử lý mà chỉ có các Server chuyên nghiệp mới có thể làm được. Trường hợp không đủ dữ liệu đầu vào để xử lý, mọi thứ sẽ không thể diễn ra đúng như dự định của máy tính đưa ra.
- Deep Learning chưa thể nhận biết được những thứ phức tạp. Bởi, kỹ thuật của Deep Learning hiện chưa đảm bảo tốt để trí tuệ nhân tạo có thể rút ra những kết luận một cách logic.
Có thể thấy, những trí tuệ tự tạo nói chung và Deep Learning nói riêng đều là những ứng dụng công nghệ tiên tiến tân tiến, mang đến nhiều có ích tuyệt vời cho con người. Tuy nhiên, mạng lưới hệ thống trí tuệ tự tạo chỉ mới được tăng trưởng ở những tiến trình tiên phong nên còn sống sót nhiều hạn chế là điều khó tránh khỏi .
Với những viên gạch tiên phong đầy tiềm năng, chắc như đinh trong tương lai, mạng lưới hệ thống AI sẽ còn bùng nổ can đảm và mạnh mẽ, mở ra kỷ nguyên mới đầy mê hoặc cho con người. Hy vọng bài viết trên đây phần nào giúp bạn hiểu rõ hơn về “ Deep Learning là gì ? ” và những tiềm năng đặc biệt quan trọng của ứng dụng mang đến cho đời sống .
FAQs về Deep Learning
Những nội dung nào quan trọng dành cho người mới học Deep Learning?
- Học về các bài toán trong Machine Learning và Deep Learning
- Tìm hiểu về Python cơ bản và thư viện sklearn.
- Học về các model DL như: CNN, RNN, LSTM
- Xử lý các data bằng Pandas, xử lý Analytics bằng Matplot và Seaborn.
- Quan trọng là bạn phải thực hành thật nhiều để trau dồi và nâng cao tay nghề.
Những yêu cầu đối với người học Deep Learning
Người học Deep Learning đòi hỏi phải am hiểu về các kiến thức cơ bản như sau:
- Kiến thức về toán học: đại số tuyến tính, giải tích, xác suất thống kê, đồ thị,…
- Kiến thức liên quan đến lập trình, ngôn ngữ lập trình (hàm, vòng lặp),…
- Nhiều kiến thức công nghệ mới cần cập nhật liên tục theo thời đại.
Khi nào nên sử dụng Deep Learning?
Deep Learning nên được sử dụng khi bạn chiếm hữu một nguồn tài liệu lớn và tài liệu của bạn phần đông không có cấu trúc .
Deep Learning và Machine Learning có mối liên hệ gì?
Deep Learning được xem là một nhánh nhỏ của Machine Learning khi sử dụng mạng lưới thần kinh với nhiều lớp. Về thực chất, Deep Learning là một nhánh thuộc AI đang được tăng trưởng phương pháp hoạt động giải trí của bộ não con người .
Những thuật toán nào Deep Learning thường sử dụng?
Deep Learning chiếm hữu rất nhiều thuật toán và mỗi thuật toán sẽ được vận dụng riêng cho từng bài toán đơn cử. Một số thuật toán thông dụng của Deep Learning như : Linear Regression, Naive Bayes, Support Vector Machines, Logistic Regression, …
CÔNG TY CỔ PHẦN TẬP ĐOÀN TINO
- Trụ sở chính: L17-11, Tầng 17, Tòa nhà Vincom Center, Số 72 Lê Thánh Tôn, Phường Bến Nghé, Quận 1, Thành phố Hồ Chí Minh
Văn phòng đại diện: 42 Trần Phú, Phường 4, Quận 5, Thành phố Hồ Chí Minh - Điện thoại: 0364 333 333
Tổng đài miễn phí: 1800 6734 - Email: [email protected]
- Website: www.tino.org
5/5 – ( 1 bầu chọn )
Source: https://wikifin.net
Category: Blog