25 lượt xem

Deep Learning là gì? Bật mí về những tiềm năng của Deep Learning | Acb-win.com

Thời gian gần đây, trí tuệ nhân tạo (AI) trở thành mối quan tâm điển hình khi nó liên tục xuất hiện trên các bài báo, trang mạng xã hội hay những câu chuyện phiếm của mọi người. Đặc biệt, Deep Learning, một kỹ thuật Machine Learning do AI tiếp cận, trở thành “ngôi sao sáng” mà nhiều công ty lớn như Google, Facebook muốn sở hữu. Vậy học sâu là gì? Hãy cùng Tino Group đi tìm câu trả lời trong bài viết dưới đây nhé!

Giới thiệu về học sâu

Học sâu là gì?

Deep Learning tạm dịch là Học kĩ càng Tốt nghiên cứu chuyên sâu. Đây được coi là thuật toán dựa trên những ý tưởng đến từ não bộ thông qua việc hấp thụ nhiều mức độ biểu diễn hoặc trừu tượng nhằm làm rõ ý nghĩa của các kiểu dữ liệu. Các thuật toán của Deep Learning vô cùng khác nhau, mỗi thuật toán sẽ được áp dụng tùy thuộc vào từng bài toán cụ thể.

học sâu-la-gi

Các tính năng học sâu nổi bật

Hệ thống học sâu có thể cải thiện hiệu suất của chúng với quyền truy cập nhiều hơn vào dữ liệu. Cụ thể, Deep Learning có thể giúp máy tính thực hiện những công việc tưởng chừng như không thể cách đây 15 năm như: phân loại hàng nghìn đối tượng khác nhau trong ảnh, tạo chú thích cho ảnh, bắt chước giọng nói và chữ viết của con người, giao tiếp với con người, thậm chí là sáng tác nhạc, phim, v.v. .

Chính vì vậy mà Deep Learning được coi là một ứng dụng thông minh có thể giải quyết mọi nhu cầu nhận dạng khuôn mẫu mà không cần đến sự can thiệp của con người. Hoạt động của Học sâu dựa trên một mạng nơ-ron nhân tạo và bao gồm nhiều lớp chứa dữ liệu mô phỏng hoạt động của não người.

Ví dụ: Nhìn vào một bức ảnh, làm thế nào để bạn biết đó là mèo hay chó? Đối với con người, việc quan sát và định nghĩa điều này vô cùng đơn giản nhưng bạn lại rất khó để diễn đạt nó bằng các dòng lệnh máy tính. Nhưng nhờ Deep Learning, vấn đề này được giải quyết nhanh chóng.

học sâu-la-gi

Cách học sâu hoạt động

Bắt nguồn từ phương pháp học máy: bằng cách lập trình AI, Deep Learning cho phép chúng ta đào tạo một AI có khả năng dự đoán kết quả đầu ra dựa trên một tập hợp các đầu vào. Cả hai phương pháp có giám sát và không giám sát đều có thể được sử dụng để đào tạo.

Ví dụ: Dự đoán hành động của mèo khi gặp chuột và huấn luyện nó bằng cách học có giám sát.

Cách dự đoán hành động của mèo đối với các yếu tố đầu vào sẽ như sau:

  • Bạn phải chọn con mồi thích hợp.
  • Các bộ phận cơ thể của mèo khi gặp chuột sẽ phản ứng cực mạnh.
  • Vị trí của chuột sẽ xuất hiện.

Về cơ bản, Deep Learning không quá khác biệt khi đặt cùng với học máy thông thường. Tuy nhiên, trong ví dụ trên, bạn phải dành nhiều thời gian để thiết kế các đặc điểm đại diện cho con mèo. Việc cần làm là cung cấp cho hệ thống một loạt hình ảnh, video về cảnh mèo bắt chuột, để hệ thống tự tìm hiểu các đặc điểm đại diện của mèo.

Ứng dụng học sâu

Thông qua các hoạt động như thị giác máy tính, nhận dạng giọng nói, rô bốt hoặc dịch máy, hiệu suất của Học sâu có thể vượt xa các hệ thống khác. Tuy nhiên, việc xây dựng hệ thống Deep Learning không nhanh chóng và dễ dàng như với máy móc thông thường.

Học sâu là gì?  Tiết lộ tiềm năng của Học sâu 2

QUẢNG CÁO

Học sâu cho phép con người áp dụng nhiều vấn đề trong thế giới thực đồng thời mở rộng lĩnh vực chung của AI. Ứng dụng này phá vỡ cách làm việc của con người bằng cách tối ưu hóa máy móc có thể hỗ trợ, thực hiện tương tự hoặc giống hệt con người. Deep Learning đã khai sinh ra nhiều điều đặc biệt khi ứng dụng thành công vào các lĩnh vực như công nghệ cao, nông nghiệp, điện tử, y tế, quốc phòng, v.v.

Một số ứng dụng tiêu biểu của Deep Learning trong đời sống con người như: xe không người lái, robot giống người, chăm sóc sức khỏe con người tốt hơn, chuyên môn chống ung thư da, chơi cờ vây, đổi nông dân chăm sóc và trồng trọt, nhận diện khuôn mặt trên thiết bị của bạn từ Facebook, ứng dụng Nhắn tin, …

Tất cả đều được tạo ra trong thời đại ngày nay, đánh dấu những viên gạch xây dựng đầu tiên cho sự bùng nổ của kỷ nguyên công nghệ mới trong tương lai.

học sâu-la-gi

Đánh giá ưu và nhược điểm của Học sâu

Ích lợi

  • Các thuật toán sử dụng trong Deep Learning được tối ưu tốt nhất nhờ sự bùng nổ của Internet và khả năng phát triển mạnh mẽ từ sức mạnh tính toán của các thiết bị máy tính.
  • Deep Learning có độ chính xác cao, đảm bảo rằng thiết bị điện tử tiêu dùng có thể đáp ứng mọi nhu cầu và mong đợi của người dùng.
  • Cung cấp hệ thống gợi ý trên các nền tảng chính như Facebook, Amazon, Netflix, v.v. nó cực kỳ mạnh mẽ và làm tăng đáng kể sự tương tác của người dùng.
  • Khả năng nhận diện ảnh tốt, không chỉ xác định được đối tượng trong ảnh mà còn hiểu được nội dung và ngữ cảnh của nó.
  • Deep Learning rất coi trọng vấn đề an toàn cho các mô hình ô tô “tự lái”.
  • Dữ liệu Deep Learning được gắn thẻ bởi: sự phát triển của các phương tiện “tự lái” yêu cầu hàng triệu hình ảnh và hàng nghìn giờ xem video.
  • GPU có hiệu suất cao và tính song song, vì vậy nó rất hiệu quả cho Học sâu. Khi được kết hợp với điện toán đám mây hoặc cụm, Học sâu cho phép các nhóm phát triển giảm thiểu thời gian đào tạo cho một mạng học tập xuống còn vài tuần hoặc vài giờ.

học sâu-la-gi

Sai sót

  • Học sâu luôn đòi hỏi một lượng dữ liệu đầu vào rất lớn cho việc học trên máy tính. Quá trình này tốn rất nhiều thời gian và sức mạnh xử lý mà chỉ những máy chủ chuyên nghiệp mới có thể làm được. Trong trường hợp không có đủ dữ liệu đầu vào để xử lý, mọi thứ sẽ không diễn ra như mong đợi của máy tính.
  • Học sâu là chưa thể nhận ra những thứ phức tạp. Bởi vì kỹ thuật Deep Learning vẫn chưa đủ tốt để cho phép trí tuệ nhân tạo đưa ra các kết luận logic.

Có thể thấy, Trí tuệ nhân tạo nói chung và Học sâu nói riêng đều là những ứng dụng công nghệ hiện đại mang lại lợi ích to lớn cho con người. Tuy nhiên, hệ thống AI mới chỉ được phát triển trong giai đoạn đầu nên vẫn còn nhiều hạn chế không thể tránh khỏi.

Với những viên gạch đầu tiên đầy tiềm năng, chắc chắn trong tương lai, hệ thống AI sẽ bùng nổ, mở ra một kỷ nguyên mới đầy thú vị cho loài người. Hi vọng bài viết trên giúp bạn phần nào hiểu rõ hơn về “Học sâu là gì?” và tiềm năng đặc biệt của ứng dụng mang lại cho cuộc sống.

Câu hỏi thường gặp về học sâu

Nội dung nào quan trọng đối với người mới học sâu?

  • Vấn đề học tập trong Học máy và Học sâu

  • Tìm hiểu thêm về Python cơ bản và thư viện sklearn.

  • Khám phá các mô hình DL như: CNN, RNN, LSTM

  • Xử lý dữ liệu với Panda, xử lý Analytics với Matplot và Seaborn.

  • Điều quan trọng là bạn phải luyện tập nhiều để trau dồi và nâng cao kỹ năng của mình.

Yêu cầu đối với sinh viên Học sâu

Học sinh Học sâu yêu cầu hiểu những kiến ​​thức cơ bản sau:

  • Kiến thức về toán học: đại số tuyến tính, giải tích, xác suất thống kê, đồ thị, …

  • Có kiến ​​thức về lập trình, ngôn ngữ lập trình (hàm, vòng lặp), …

  • Nhiều kiến ​​thức công nghệ mới cần được cập nhật liên tục với thời đại.

Khi nào sử dụng Deep Learning?

Học sâu nên được sử dụng khi bạn có nguồn dữ liệu lớn và dữ liệu của bạn phần lớn là không có cấu trúc.

Mối quan hệ giữa Học sâu và Học máy là gì?

Học sâu được coi là một nhánh phụ của học máy khi sử dụng mạng nơ-ron với nhiều lớp. Về bản chất, Deep Learning là một nhánh của AI được phát triển theo cách thức hoạt động của bộ não con người.

Deep Learning thường sử dụng những thuật toán nào?

Deep Learning có nhiều thuật toán và mỗi thuật toán sẽ được áp dụng riêng cho từng bài toán cụ thể. Một số thuật toán Deep Learning phổ biến như Linear Regression, Naive Bayes, Support Vector Machines, Logistic Regression, v.v.

CÔNG TY TNHH TẬP ĐOÀN TINO

  • Trụ sở chính: L17-11, Lầu 17, Tòa nhà Vincom Center, Số 72 Lê Thánh Tôn, P. Bến Nghé, Q.1, TP.
    VPĐD: 42 Trần Phú, P.4, Q.5, TP.HCM
  • Điện thoại: 0364 333 333
    Tổng đài miễn phí: 1800 6734
  • Email: sales@tino.org
  • Trang web: www.tino.org

READ  Cách đầu tư tài chính với số vốn nhỏ sinh lời nhanh, hiệu quả 2021| Timo | Acb-win.com