Deep Learning là gì? Ứng dụng của Deep Learning

Là một nhánh nhỏ của Machine Learning (học máy), Deep Learning tập trung vào việc mô phỏng lại bộ não con người, từ đó bắt chước cách mà con người học tập kiến thức mới.

Deep Learning là gì? Ứng dụng của Deep Learning trong khoa học

1. Deep Learning là gì?

Như Taimienphi.vn đã đề cập ở trên, Deep Learning thuộc 2 phạm trù Machine Learning và công nghệ AI (trí tuệ nhân tạo). Tuy nhiên, Deep Learning lại làm việc với những khái niệm trừu tượng hơn. Công nghệ này cải thiện các thuật toán sẵn có nhằm mục đích mô phỏng lại não bộ của con người. Mục đích sau cùng là đạt được khả năng tự xử lý thông tin và đưa ra dự đoán.

2. Cách hoạt động của Deep Learning

Deep Learning là một phương pháp của Machine Learning, trong đó mạng nơ-ron nhân tạo được sử dụng để mô phỏng khả năng tư duy của bộ não con người.

Mạng nơ-ron trong Deep Learning bao gồm nhiều lớp (layer), và số lượng lớp càng nhiều thì mạng sẽ càng "sâu". Mỗi lớp bao gồm các nút mạng (node) và được liên kết với những lớp liền kề khác. Mỗi kết nối giữa các nút có một trọng số, và giá trị trọng số này ảnh hưởng đến mạng nơ-ron.

Mỗi nút mạng có một hàm kích hoạt để chuẩn hoá đầu ra của nút. Dữ liệu được đưa vào mạng nơ-ron và đi qua các lớp, sau đó trả về kết quả ở lớp cuối cùng, được gọi là output layer. Trong quá trình huấn luyện mô hình mạng nơ-ron, trọng số được điều chỉnh để tối ưu hóa phán đoán.

Deep learning và Machine Learning
 

3. Ứng dụng của Deep Learning

Deep Learning là một phương pháp của Machine Learning, được ứng dụng rộng rãi trong nhiều khía cạnh của cuộc sống hàng ngày. Dưới đây là một số ứng dụng phổ biến của Deep Learning:

- Xe Tự Lái: Công nghệ xe tự động lái được xây dựng dựa trên các mạng nơ-ron cấp cao. Deep Learning giúp xe tự động nhận diện các đối tượng trong môi trường, tính toán khoảng cách, xác định vị trí làn đường và tín hiệu giao thông, từ đó đưa ra quyết định tối ưu. Ví dụ như hãng xe Tesla.

- Phân Tích Cảm Xúc: Deep Learning được sử dụng để phân tích cảm xúc của con người thông qua xử lý ngôn ngữ tự nhiên và dữ liệu văn bản. Nhiều công ty sử dụng Deep Learning để hiểu và dự đoán cảm xúc của khách hàng dựa trên đánh giá, bình luận để điều chỉnh chiến lược kinh doanh và marketing.

- Trợ Lý Ảo: Trợ lý ảo như chatbot, giảng viên trực tuyến, Google Assistant, Siri và Cortana dựa trên Deep Learning. Chúng sử dụng thuật toán nhận dạng văn bản, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và nhận dạng giọng nói.

- Mạng Xã Hội: Mạng xã hội lớn như Twitter và Instagram sử dụng thuật toán Deep learning để hiểu về sở thích của người dùng và ngăn ngừa các hành vi bạo lực trực tuyến. Facebook cũng áp dụng Deep Learning để gợi ý nội dung xem và nhận diện khuôn mặt.

- Chăm Sóc Sức Khoẻ: Deep Learning đóng góp vào lĩnh vực y tế với các ứng dụng như dự đoán tình trạng bệnh, chẩn đoán ung thư, phân tích hình ảnh y tế như MRI và X-ray.
 

4. Deep Learning có thể thay thế Machine Learning?

Deep Learning là tập hợp con của Machine Learning (học máy). Quyết định có nên sử dụng Deep Learning thay cho Machine Learning hay không phụ còn thuộc vào mục tiêu cụ thể, số lượng dữ liệu, tài nguyên và chiến lược kinh doanh của mỗi dự án. Mặc dù Deep Learning có hiệu năng và độ chính xác tốt nhờ vào mô hình phức tạp và dữ liệu lớn, nhưng nó không phải lựa chọn duy nhất trong lĩnh vực Trí Tuệ Nhân Tạo và Học Máy.

Quy trình Machine Learning bắt đầu bằng việc trích xuất thủ công các đặc điểm quan trọng từ hình ảnh, sau đó các đặc điểm được sử dụng để xây dựng mô hình phân loại các đối tượng trong ảnh. Để hiể rõ hơn về Machine Learning bạn đọc có thể tham khảo trong  bài viết dưới đây:

Xem thêm: Machine Learning là gì?

https://thuthuat.taimienphi.vn/deep-learning-la-gi-75916n.aspx
Như vậy Taimienphi.vn đã giới thiệu cho bạn một số thông tin cơ bản về Deep Learning. Nếu như có bất kỳ thắc mắc nào, đừng ngần ngại để lại bình luận ở dưới nhé.