Deep learning là gì? Trong vài năm qua, deep learning đã được áp dụng cho hàng trăm vấn đề mang lại giải pháp hiệu quả cho doanh nghiệp. Trong bài viết hôm nay, chúng ta hãy cùng tìm hiểu deep learning đã phát triển và ứng dụng trong đời sống như thế nào.
Khái niệm Deep learning là gì?
Deep learning là định nghĩa của một số thuật toán học máy móc phức tạp. Để hiểu rõ hơn về khái niệm deep learning, chúng ta hãy cùng tìm hiểu về học nông và học sâu của máy tính.
Trong thực tế, Deep Learning bao gồm nhiều lớp ẩn trong một mạng lưới thần kinh và thuộc lớp sau cùng. Việc đi qua nhiều số lượng lớp và mạng phức tạp được cho là độ sâu.
Ngày nay, sự thay đổi lớn nhất trong học tập sâu là độ sâu của mạng lưới thần kinh đã phát triển từ một vài lớp đến hàng trăm trong số chúng. Độ sâu hơn có nghĩa là khả năng nhận dạng các mẫu lớn hơn, với nguồn thông tin lớn hơn giúp tăng khả năng tiếp nhận các đối tượng trở nên rộng hơn, chi tiết hơn.
Phương thức hoạt động của deep learning
Cách thức hoạt động của thuật toán Deep Learning diễn ra như sau: Các dòng thông tin sẽ được trải qua nhiều lớp cho đến lớp sau cùng. Lấy quy trình học của con người làm ví dụ cụ thể. Qua các lớp đầu tiên sẽ tập trung vào việc học các khái niệm cụ thể hơn trong khi các lớp sâu hơn sẽ sử dụng thông tin đã học để nghiên cứu và phân tích sâu hơn trong các khái niệm trừu tượng . Quy trình xây dựng biểu diễn dữ liệu này được gọi là trích xuất tính năng.
Kiến trúc phức tạp của việc học sâu được cung cấp từ mạng lưới thần kinh sâu với khả năng thực hiện trích xuất tính năng tự động. Ngược lại, trong học máy thông thường còn gọi là học nông, nhiệm vụ này được thực hiện khi truy xuất các thuật toán cụ thể.
>>> Tìm việc làm nhanh tại freeC! Xem ngay!
Ứng dụng của deep learning trong đời sống
Việc Deep Learning phát triển tạo nên sự chủ động trong mọi việc, con người dần có thể điều khiển cuộc sống của mình. Cùng điểm qua các hình thức mà việc học sâu mang lại.
Trợ lý ảo
Ứng dụng phổ biến nhất của Deep Learning ngày nay là trợ lý ảo từ Alexa đến Siri, Google Assistant. Mỗi tương tác với các trợ lý này cung cấp cho họ cơ hội tìm hiểu thêm về giọng nói và ngữ điệu của bạn, từ đó cung cấp cho bạn trải nghiệm tương tác như phiên bản thứ 2 của con người.
Trợ lý ảo sử dụng học tập sâu để biết thêm về các chủ đề của họ, từ sở thích ăn tối của bạn đến các điểm truy cập nhiều nhất hoặc các bài hát yêu thích của bạn. Họ học cách hiểu các mệnh lệnh của bạn bằng cách đánh giá ngôn ngữ tự nhiên của con người để thực hiện chúng.
Ngoài ra các ứng dụng này có khả năng đặc biệt khác là dịch bài phát biểu của bạn thành văn bản, ghi chú cho bạn và đặt lịch hẹn. Có thể nói đây chính là một trợ lý ảo thực sự của bạn, từ việc nhắc nhở cho đến tự động trả lời các cuộc gọi cụ thể của bạn để phối hợp các nhiệm vụ giữa bạn và các thành viên trong nhóm. Với các ứng dụng học sâu như tạo
Ứng dụng xe tự động
Phòng thí nghiệm nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo UBER tại Pittsburg đã tích hợp thêm các tính năng cho chiếc xe thông thường bằng việc tuỳ chọn giao thức ăn cùng với trải nghiệm xe tự động lái. Vấn đề trong việc phát triển hình thức xe hơi tự chủ chính là các nhà phân tích phải xây dựng nên các kịch bản có thể xảy ra trong cuộc sống và lập trình việc xử lý các tình huống tích hợp trong chiếc xe hơi.
Bên cạnh đó chu kỳ kiểm tra và triển khai thường xuyên các thuật toán học sâu để đảm bảo sự an toàn xảy ra với nhiều tình huống và hàng ngàn kịch bản khác nhau trong đời sống. Đó chính 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 giúp cho thiết bị có thể xác định được các phương hướng, các biển báo, các tuyến đường phù hợp.
Ngoài ra, còn phát triển các tính năng cảm biến xác định tuyến đường nào thuận tiện nhất để di chuyển trong ngày giúp tránh được tình trạng giao thông gây tắc nghẽn đường.
>>>> Tuyển dụng Phát triển phần mềm
Mô phỏng nhận diện hình ảnh
Chắc hẳn, chúng ta đều đã từng thấy máy tính tự động nhận diện và phân loại các hình ảnh của bạn. Ví dụ: Facebook có thể tự động gắn thẻ chính bạn và bạn bè của bạn. Tương tự, Google Photos có thể tự động gắn nhãn ảnh của bạn để tìm kiếm dễ dàng hơn. Và với Deep Learning bạn có thể dễ dàng tìm và phân loại các hình ảnh theo ngày, sự kiện mà không phải dùng thao tác thủ công mất thời gian.
Tính năng dịch tự động
Ứng dụng Google Translate giờ đây có thể tự động dịch hình ảnh với văn bản theo thời gian thực sang ngôn ngữ bạn chọn. Chỉ cần giữ máy ảnh trên đầu của đối tượng 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 thành không có rào cản và chúng ta sẽ có thể giao tiếp với những người khác trên toàn cầu.
Hy vọng bài viết trên giúp bạn hiểu deep learning là gì cũng như ứng dụng của chúng để thực hành thành công.
Nguồn: codelearn
Bài viết liên quan:
- Tìm hiểu ATS là gì? Những phần mềm ATS phổ biến hiện nay
- Mẫu mô tả công việc Data Analyst chuẩn
- Mô tả công việc kỹ sư AI chi tiết và đầy đủ nhất
