Deep learning là gì? Các ví dụ thực tiễn về deep learning

Tiềm năng vô tận của học kĩ càng Thay thế con người trong những công việc chúng ta làm hàng ngày tại nhà máy, kho hàng, Office và trong nhà vẫn là chủ đề được bàn luận trong các hội nghị công nghệ gần đây. Cùng với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ, những thuật ngữ như trí tuệ nhân tạo AI, học máy (ML) và học sâu (DL) ngày càng xuất hiện nhiều có thể khiến bạn bối rối. Vì vậy, bài viết dưới đây sẽ giúp bạn có cái nhìn tổng quan hơn về mối quan hệ giữa các thuật ngữ này. Học sâu là gì và các ví dụ thực tế trong ứng dụng học sâu.

Trí tuệ nhân tạo Giờ đây đóng vai trò vô cùng quan trọng khi máy móc có khả năng thực hiện những công việc đòi hỏi trí tuệ của con người. Trong đó, bao gồm máy học (tốt máy học hoặc là máy học), là một công nghệ mà máy móc có thể tự học thông qua quá trình làm việc và đạt được các kỹ năng mà không cần sự tham gia của con người.

Học kĩ càng Tập hợp học máy trong một mạng nhân tạo với các thuật toán bắt chước hệ thống thần kinh của con người và thực hiện việc học từ một lượng lớn dữ liệu. Tương tự như cách chúng ta học hỏi kinh nghiệm, thuật toán học sâu thực hiện một nhiệm vụ nhiều lần, mỗi lần điều chỉnh một chút nhiệm vụ để cải thiện kết quả.

Lý do nó được gọi là học sâu là vì mạng mô phỏng có các lớp (với độ sâu) khác nhau tùy theo mức độ học. Tất cả những vấn đề đòi hỏi khả năng “tư duy” để giải quyết chúng đều là những vấn đề học sâu có thể học và giải quyết được.

Lượng dữ liệu khổng lồ mà chúng ta tạo ra mỗi ngày có thể đáng kinh ngạc – ước tính khoảng 2,6 nghìn tỷ byte dữ liệu hiện có sẵn – nguồn tài nguyên khiến học sâu trở nên mạnh mẽ như vậy. Vì các thuật toán học sâu yêu cầu một lượng lớn dữ liệu, sự gia tăng đáng kể về dữ liệu được tạo ra này là một trong những lý do khiến học sâu phát triển mạnh mẽ trong những năm gần đây.

Bên cạnh việc tạo ra nhiều dữ liệu hơn, các thuật toán học sâu cũng được hưởng lợi từ sức mạnh tính toán mạnh mẽ hơn và sự gia tăng của Trí tuệ nhân tạo (AI) như một dịch vụ – Trí tuệ nhân tạo như một dịch vụ.

AI với tư cách là một Dịch vụ cung cấp cho các tổ chức nhỏ quyền truy cập vào công nghệ trí tuệ nhân tạo và đặc biệt là các thuật toán AI cần thiết cho việc học sâu với một khoản đầu tư ban đầu nhỏ.

Học sâu mở ra khả năng giải quyết các vấn đề phức tạp trong khi làm việc trên các bộ dữ liệu rất đa dạng không được cấu trúc hoặc liên kết với nhau. Các thuật toán học sâu càng sâu, càng nhiều nghiên cứu thì nó càng mang lại tiềm năng ứng dụng lớn hơn.

Một số ví dụ điển hình về học sâu

1. Trợ lý ảo

Có thể bạn đã biết hoặc rất quen thuộc với Alexa, Siri hay Cortana, các ứng dụng trợ lý ảo này đều sử dụng học sâu để hiểu các từ và ngôn ngữ mà mọi người sử dụng trong quá trình tương tác.

2. Bản dịch

Ngoài ra, thuật toán học sâu có thể tự động dịch ngôn ngữ. Loại ứng dụng này thường rất hữu ích cho khách du lịch, doanh nhân và quan chức chính phủ.

3. Khả năng hiển thị đối với xe tải giao hàng – máy bay không người lái và ô tô tự lái

Xe tự lái có thể biết được tình trạng thực tế của con đường, phản ứng với các tình huống như biển báo dừng, chướng ngại vật trên đường hoặc các phương tiện trên đường nhờ các thuật toán học sâu. Các thuật toán nhận được càng nhiều dữ liệu, chúng càng có nhiều khả năng hoạt động giống như con người trong việc xử lý thông tin— phân biệt rằng biển báo dừng phủ tuyết vẫn là biển báo dừng…

4. Chatbots và bot dịch vụ

Chatbots và bot dịch vụ cung cấp cho nhiều doanh nghiệp khả năng phản hồi thông minh và nhanh chóng với các tập lệnh dưới dạng âm thanh và văn bản nhờ các ứng dụng học sâu.

>> Xem thêm: Tất cả những gì bạn cần biết về chatbots

5. Tô màu cho hình ảnh

Việc chuyển đổi hình ảnh đen trắng thành hình ảnh màu trước đây chỉ có thể thực hiện được với con người. Cho đến nay, các thuật toán học sâu đã có thể dựa vào bối cảnh và các đối tượng trong ảnh để tái tạo màu sắc từ ảnh đen trắng. Và hình ảnh sau khi phục chế vô cùng ấn tượng và chính xác.

6. Phục hồi khuôn mặt

Học sâu được sử dụng trong nhận dạng khuôn mặt không chỉ cho mục đích bảo mật mà còn để gắn thẻ mọi người trên các bài đăng trên Facebook. Và trong thời gian sắp tới bạn có thể thanh toán những món hàng muốn mua bằng chính khuôn mặt của mình. Những thách thức đối với học sâu trong nhận dạng khuôn mặt là có thể xác định chính xác một người ngay cả khi người đó thay đổi kiểu tóc, để râu hoặc cạo râu, hoặc chất lượng hình ảnh kém do ánh sáng …

7. Ứng dụng trong y tế và dược

Từ chẩn đoán bệnh, chẩn đoán khối u cho đến các loại thuốc được tạo ra dành riêng cho từng bộ gen riêng biệt, ứng dụng học sâu trong chăm sóc sức khỏe đang nhận được sự quan tâm từ nhiều công ty dược phẩm và y tế lớn nhất hiện nay. .

8. Mua sắm và giải trí được cá nhân hóa

Bạn đã bao giờ tự hỏi làm cách nào Netflix có thể đưa ra các đề xuất cho phim hoặc chương trình mà bạn nên xem tiếp theo? Hoặc làm thế nào Amazon có thể đưa ra ý tưởng chính xác về những gì bạn nên mua tiếp theo, ngay cả khi bạn thậm chí không biết mình cần chúng? Đó là những ứng dụng ưu việt và cơ bản nhất của thuật toán học sâu.

Bạn càng có nhiều kinh nghiệm, các thuật toán học sâu càng trở nên phức tạp hơn. Khi công nghệ này tiếp tục phát triển trong vài năm tới, chúng ta có thể sẽ thấy một trong những sự phát triển vượt bậc trong xã hội loài người!

Theo https://www.forbes.com

>> Có thể bạn quan tâm: Máy học – cách công nghệ có thể tối đa hóa giá trị của Dữ liệu lớn?