Deep Learning là gì? Ứng dụng của Deep Learning

Deep Learning là gì?

Trong khi Machine Learning là một tập hợp con của Trí tuệ nhân tạo (AI),thì Deep Learning là một tập hợp con chuyên biệt của Machine Learning. Deep Learning xếp lớp các thuật toán để tạo ra một mạng nơ-ron, là một bản sao nhân tạo của cấu trúc và chức năng của não bộ.

Điều này cho phép các hệ thống AI liên tục học hỏi trong quá trình hoạt động và cải thiện chất lượng cũng như độ chính xác của kết quả. Nó cũng cho phép các hệ thống này học hỏi từ dữ liệu không có cấu trúc, chẳng hạn như ảnh, video và tệp âm thanh.

Deep Learning hoạt động như thế nào?

Các thuật toán Deep Learning không ánh xạ trực tiếp đầu vào với đầu ra. Thay vào đó, chúng dựa vào nhiều lớp đơn vị xử lý. Mỗi lớp chuyển đầu ra của nó sang lớp tiếp theo, lớp này xử lý nó và chuyển nó sang lớp tiếp theo. Nhiều lớp là lý do tại sao nó được gọi là "Deep Learning" (Học sâu).

Khi tạo các thuật toán Deep Learning, các nhà phát triển và kỹ sư sẽ định cấu hình số lượng lớp và loại hàm kết nối đầu ra của mỗi lớp với đầu vào của lớp tiếp theo. Sau đó, họ huấn luyện mô hình bằng cách cung cấp cho nó nhiều ví dụ được chú thích.

Ví dụ:

Bạn cung cấp cho thuật toán Deep Learning hàng nghìn hình ảnh và nhãn tương ứng với ngữ cảnh của mỗi hình ảnh. Thuật toán sẽ chạy các ví dụ đó thông qua mạng nơ-ron nhiều lớp của nó và điều chỉnh trọng số của các biến trong mỗi lớp của mạng nơ-ron để có thể phát hiện các mẫu chung xác định các hình ảnh có nhãn tương tự.

Ưu điểm của Deep Learning

Deep Learning khắc phục một trong những vấn đề chính hiện diện trong các thế hệ thuật toán học tập cũ hơn. Trong khi hiệu quả và hiệu suất của các thuật toán Machine Learning đạt đến mức ổn định khi tập dữ liệu phát triển, thì các thuật toán Deep Learning tiếp tục cải thiện khi chúng được cung cấp thêm dữ liệu.

Ứng dụng của Deep Learning

Deep Learning đã được chứng minh là rất hiệu quả trong các nhiệm vụ khác nhau, bao gồm:

• Chú thích ảnh (Image captioning)
• Nhận dạng và phiên âm giọng nói (Voice recognition and transcription)
• Nhận dạng khuôn mặt (Facial recognition)
• Chẩn đoán hình ảnh y tế (Medical imaging)
• Dịch ngôn ngữ (Language translation)
• Xe tự lái (Driverless cars)

Deep Learning và Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)

Deep Learning cho phép các hệ thống AI hiểu ngôn ngữ tự nhiên và cho phép chúng tìm ra ngữ cảnh và ý định của những gì đang được truyền đạt.

Deep Learning là một tập hợp con chuyên biệt của Machine Learning, sử dụng mạng nơ-ron nhiều lớp để phân tích dữ liệu phức tạp và mô phỏng quá trình ra quyết định của con người. Deep Learning cho phép các hệ thống AI liên tục học hỏi và cải thiện, đồng thời nâng cao khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên của AI bằng cách nắm bắt ngữ cảnh và ý định. Deep Learning rất hiệu quả trong các nhiệm vụ như chú thích ảnh, nhận dạng giọng nói, nhận dạng khuôn mặt, chẩn đoán hình ảnh y tế, dịch ngôn ngữ và thậm chí cả công nghệ xe tự lái.