Deep Learning là gì? Deep Learning là một tập hợp con của Machine Learning, bản thân nó nằm trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Qua bài, Raovatonline.com.vn viết sẽ cung cấp thêm nhiều thông tin hơn đến các bạn đọc, cùng theo dõi nội dung bài viết sau đây nhé!
Mục Lục
Deep Learning là gì?
Deep Learning (học sâu) có khả năng được xem là một lĩnh vực con của Machine Learning (học máy) – ở đó các máy tính sẽ học và cải thiện chính nó thông qua các thuật toán. Deep Learning được xây dựng dựa trên các khái niệm phức tạp hơn cực kì nhiều, trọng điểm hoạt động với các mạng nơ-ron nhân tạo để bắt chước khả năng tư duy và suy xét của bộ não chúng ta.
Xem thêm Tai nghe true wireless earfun air pro thông số chi tiết
Deep Learning so sánh với Machine Learning
Con người hãy giảm nhẹ sự nhầm lẫn tiềm ẩn bằng cách đưa ra một định nghĩa bài bản về Deep Learning và nó khác với Machine Learning như thế nào.
Trong chiết suất sâu, thuật toán được cung cấp dữ liệu thô và tự quyết định những tính năng xoay quanh.
Deep Learning là một nhánh của Machine Learning sử dụng mạng lưới thần kinh với nhiều lớp. Một mạng lưới thần kinh sâu phân tích dữ liệu với các biểu diễn đã học tương tự như bí quyết một người nhìn vào một vấn đề, theo ông Bro Brock. Trong Machine Learning truyền thống, thuật toán được cung cấp một tập hợp các tính năng có liên quan để đo đạt. Tuy nhiên, trong nghiên cứu sâu, thuật toán được cung cấp dữ liệu thô và tự quyết định các công dụng có liên quan. Mạng Deep Learning thường sẽ tốt lên khi mà bạn tăng lượng dữ liệu được dùng để huấn luyện chúng.
Deep Learning về bản chất là một nhánh của AI cố gắng bắt chước bí quyết thức công việc của bộ não con người. Việc làm này đáng ghi nhớ – không hề có ý định chơi chữ – khi trình bày hoặc truyền giáo Deep Learning cho người xung quanh, quan trọng nếu họ không hề có nền tảng kỹ thuật.
Ưu điểm và nhược điểm của Deep Learning
Phía dưới là một số điểm mạnh và điểm yếu của Deep Learning:
Điểm tốt nhất
Deep Learning là một bước ngoặt to lớn trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, cho phép khác nhà khoa học dữ liệu xây dựng nhiều mô hình có độ chính xác rất cao trong lĩnh vực nhận dạng ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, giải quyết giọng nói,… một vài điểm tốt nhất vượt trội của Deep Learning gồm có:
- Kiến trúc mạng nơ-ron linh hoạt, có khả năng giản đơn thay đổi để phù hợp với nhiều vấn đề khác nhau.
- Có thể xử lý nhiều bài toán khó khăn với độ chính xác rất cao.
- Tính tự động hoá cao, có khả năng tự điều chỉnh và tự tối ưu.
- Có thể thực hiện tính toán song song, hiệu năng tốt, giải quyết được lượng dữ liệu lớn.
Nhược điểm
Bên cạnh những ưu điểm, mặt khác, hiện nay Deep Learning vẫn còn nhiều phức tạp và làm giảm, chẳng hạn như:
- Cần có khối lượng dữ liệu rất lớn để tận dụng tối đa khả năng của Deep Learning.
- Tiền của tính toán cao vì phải giải quyết nhiều mô hình khó khăn.
- Chưa có nền tảng lý thuyết mãnh liệt để lựa chọn các công cụ tối ưu cho Deep Learning.
Cách thức công việc của Deep Learning
Bí quyết thức hoạt động của thuật toán Deep Learning xảy ra như sau: Các dòng thông tin có thể được trải qua nhiều lớp cho đến lớp sau cùng. Thu thập quy trình học của con người làm ví dụ cụ thể. Qua các lớp đầu tiên sẽ tích tụ việc học các khái niệm cụ thể hơn trong khi các lớp sâu hơn sẽ sử dụng nội dung đã học để bào chế và đo đạt chuyên sâu trong các định nghĩa trừu tượng . Công thức tạo ra biểu diễn dữ liệu này được gọi là trích xuất công dụng.
Kiến trúc khó khăn của việc học sâu được cung cấp từ mạng lưới thần kinh sâu với năng lực hành động trích xuất tính năng tự động. Trái lại, trong học máy thông thường còn gọi là học nông, nhiệm vụ này được thực hiện khi truy tìm các thuật toán cụ thể.
Deep Learning và những định kiến: Một khu vực nguy hiểm
Giống như các nhánh khác của AI, Deep Learning không phải không có nhiều vần đề quan trọng cần cân nhắc, ví dụ khả năng thiên vị . Nếu câu trả lời rộng nhất về Deep Learning đó là một nỗ lực phản chiếu bộ não của chúng ta bằng một cái máy, thì nó sẽ dẫn đến rằng cái máy đó dễ bị cuốn theo lỗi của chúng ta.
Điều đó là một nguyên nhân khác để những người không chuyên về kỹ thuật sở hữu ít nhất là sự hiểu biết cơ bản về Deep Learning và cách thức nó hoạt động.
Thật dễ dàng để tin tưởng một bí quyết mù quáng vào kết quả của một thuật toán Deep Learning, tuy nhiên tương tự như bất kỳ thuật toán Machine Learning nào, kết quả chỉ tốt như dữ liệu mà được thuật toán huấn luyện trên đó, theo Bro Brock nói. Nếu như dữ liệu chứa sự thiên vị vô thức hoặc các điểm với sự công bằng, Machine Learning có khả năng sao chép các vấn đề đó. Những điều bận tâm về đạo đức này rất quan trọng cần lưu tâm khi chúng ta sử dụng các áp dụng khai thác Deep Learning.
Ứng dụng của Deep learning trong đời sống hiện nay
Việc Deep Learning tăng trưởng tạo nên sự chủ động trong mọi việc, chúng ta dần có thể điều khiển cuộc sống của mình. Cùng điểm qua các hình thức mà việc học sâu mang lại.
Xem thêm Top 9+ Tai nghe bluetooth giá rẻ đáng mua nhất hiện nay
Ứng dụng xe tự động
Phòng thí nghiệm nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo UBER tại Pittsburg đã tích hợp thêm các công dụng cho chiếc xe thường thường bằng cách tuỳ chọn giao thức ăn kết hợp với trải nghiệm xe tự động lái.
Nỗi lo trong việc phát triển hình thức ôtô tự chủ chính là các nhà phân tích phải tạo ra có thể các kịch bản có thể xảy ra trong cuộc sống và lập trình việc giải quyết các tình huống tích hợp trong chiếc xe hơi.
Ngoài ra chu kỳ kiểm duyệt và triển khai đều đặn các thuật toán học sâu để bảo đảm sự an toàn xảy ra với nhiều tình huống và hàng nghìn kịch bản không giống nhau trong đời sống. Đó chủ đạo là thông qua các dữ liệu từ máy ảnh, từ bản đồ địa lý, các yếu tố môi trường bên ngoài từ đó tích hợp các cảm biến làm cho thiết bị có thể lựa chọn được các phương hướng, các biển báo, các tuyến đường thích hợp.
Trợ lý ảo
Deep Learning là gì? Áp dụng phổ biến nhất của Deep Learning hiện nay là trợ lý ảo từ Alexa đến Siri, Google Assistant. Mỗi tương tác với các trợ lý này trao cho họ thời cơ nghiên cứu thêm về giọng nói và ngữ điệu của bạn, từ đấy cung cấp cho bạn sử dụng thử tương tác như phiên bản thứ hai của chúng ta.
Trợ lý ảo dùng học tập sâu để biết thêm về các topic của họ, từ sở yêu thích ăn tối của bạn đến các vấn đề truy xuất nhiều nhất hoặc các bài hát ham thích của bạn. Họ học cách hiểu các mệnh lệnh của bạn bằng việc nhận xét ngôn ngữ tự nhiên của chúng ta để thực hiện chúng.
Bên cạnh đó các ứng dụng này có thể quan trọng khác là dịch bài phát biểu của bạn thành văn bản, ghi chú cho bạn và lên lịch hẹn. Có thể nói đây là một trợ lý ảo thực sự của bạn, dựa vào việc nhắc nhở cho đến tự động trả lời các cuộc gọi chi tiết của bạn để phối hợp các vai trò giữa bạn và các thành viên trong group. Với các ứng dụng học sâu như tạo văn bản và tóm lược tài liệu, trợ lý ảo có thể hỗ trợ bạn trong việc tạo hoặc gửi bản sao email phù hợp.
Mô phỏng và nhận diện hình ảnh
Hẳn là, con người đều đã từng thấy máy tính tự động nhận diện và chia loại các hình ảnh của bạn. Ví dụ: kênh Facebook có thể tự động gắn thẻ chủ đạo bạn và những người bạn của bạn. Tương tự, Google Photos có khả năng tự động gắn nhãn ảnh của bạn để tìm kiếm đơn giản hơn.
Và với Deep Learning bạn có khả năng đơn giản tìm và phân loại các hình ảnh theo ngày, sự kiện mà không phải sử dụng thao tác thủ công mất thời gian.
Xem thêm Đánh giá tai nghe Samsung Galaxy buds 2: Nhỏ gọn, chống ồn chủ động tốt
Tính năng dịch tự động
Deep Learning là gì? Ứng dụng Google Translate giờ đây có khả năng tự động dịch hình ảnh với văn bản theo thời gian thực sang ngôn ngữ bạn chọn. Chỉ phải giữ máy ảnh trên đầu của đối tượng mục tiêu và điện thoại của bạn chạy một mạng học sâu để đọc hình ảnh, OCR nó (tức là chuyển đổi nó thành văn bản) và sau đó dịch nó. Ngôn ngữ sẽ dần dần trở nên không có rào cản và chúng ta sẽ có thể ăn nói với những người đối diện trên thế giới.
Qua bài viết trên đây Raovatonline.com.vn đã cung cấp mọi thông tin về Deep Learning là gì? Deep Learning hoạt động thế nào?. Hy vọng những thông tin trên của bài viết sẽ hữu ích với các bạn đọc, cảm ơn các bạn đã dành thời gian để xem qua bài viết này nhé!
Lộc Đạt – Tổng hợp
Tham khảo ( vietnix.vn, www.thegioimaychu.vn, hoanghapc.vn, … )
