Deep Learning là gì? Những ý nghĩa của Deep Learning


XemWeb.info giải thích Deep Learning là gì

  • Chào mừng các bạn đến với blog Nghialagi.org tổng hợp tất cả định nghĩa là gì và bàn về chữ viết tắt là gì trong giới trẻ, hôm nay chúng ta cùng tìm hiểu một khái niệm mới đó là Deep Learning. ? Ý nghĩa của việc học sâu. Giải các câu đố về học sâu, công nghệ đang giúp trí tuệ nhân tạo cạnh tranh với con người. Học sâu là gì? Tổng quan về học sâu. Học sâu là gì? Tiềm năng của Học sâu
Câu đố về học sâu, công nghệ đang giúp trí tuệ nhân tạo so sánh với con người - Nghialagi.org
Giải quyết vấn đề học sâu, công nghệ đang giúp trí tuệ nhân tạo so sánh với con người – Nghialagi.org

Định nghĩa của Deep Learning là gì?

  • Học sâu đã và đang là một chủ đề AI được thảo luận sôi nổi. Là một danh mục con của học máy, học sâu tập trung vào việc giải quyết các vấn đề liên quan đến mạng thần kinh nhân tạo để nâng cao các công nghệ như nhận dạng giọng nói, thị giác máy tính và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Học sâu đang trở thành một trong những lĩnh vực nóng nhất trong khoa học máy tính. Chỉ trong vài năm, học sâu đã thúc đẩy sự tiến bộ trong nhiều lĩnh vực khác nhau như nhận thức đối tượng, dịch máy, nhận dạng giọng nói, v.v. – những vấn đề từng rất khó khăn. với các nhà nghiên cứu trí tuệ nhân tạo.
  • Để hiểu rõ hơn về học sâu, hãy cùng điểm qua một số kiến ​​thức cơ bản về trí tuệ nhân tạo.
  • Trí tuệ nhân tạo có thể được hiểu đơn giản là bao gồm các lớp xếp chồng lên nhau, trong đó mạng nơ-ron nhân tạo nằm ở dưới cùng, học máy ở lớp tiếp theo và học sâu ở lớp trên cùng.

Mạng lưới thần kinh nhân tạo

  • Trong công nghệ thông tin, mạng nơ-ron nhân tạo là một hệ thống các chương trình và cấu trúc dữ liệu mô phỏng cách thức hoạt động của bộ não con người. Một mạng nơ-ron như vậy thường bao gồm một số lượng lớn các bộ xử lý hoạt động song song, mỗi bộ xử lý chứa vùng kiến ​​thức riêng và có thể truy cập dữ liệu trong bộ nhớ riêng của nó (đôi khi chúng không nhất thiết phải là phần cứng mà có thể là phần mềm và thuật toán).
  • Nói cách khác, nếu bạn so sánh một mạng nơ-ron nhân tạo với não người, thì các nơ-ron là các nút (các nút là các đơn vị nơ-ron trong một mạng nơ-ron nhân tạo – mỗi máy tính trong mạng nơ-ron có thể được xem như một nút) được kết nối với nhau trong một mạng lưới lớn. Bản thân mỗi nút này chỉ có thể trả lời những câu hỏi rất cơ bản, không thông minh, nhưng khi kết hợp lại, chúng có sức mạnh để giải quyết những nhiệm vụ thậm chí là khó. Và điều quan trọng ở đây là với những thuật toán phù hợp, chúng ta có thể dạy và đào tạo chúng.

Máy móc và học sâu

  • Học máy là một chương trình chạy trên mạng nơ-ron nhân tạo, có khả năng huấn luyện máy tính “học” từ một lượng lớn dữ liệu được cung cấp để giải quyết các vấn đề cụ thể.
  • Ví dụ: nếu bạn muốn dạy máy tính cách băng qua đường, theo cách truyền thống, bạn sẽ cung cấp cho nó một loạt các quy tắc hướng dẫn cách nhìn trái và phải hoặc chờ xe và người đi qua, v.v. Nhưng nếu bạn sử dụng công nghệ máy học, bạn sẽ cho nó Máy tính đã xem 10.000 video về những người băng qua đường an toàn và 10.000 video về ai đó bị ô tô đâm để nó có thể học cách làm theo.
  • Phần khó nhất là làm cho máy tính hiểu và tiếp thu những video này ngay từ đầu. Qua nhiều thập kỷ, con người đã thử nhiều phương pháp khác nhau, bao gồm cả việc “thưởng” cho máy tính khi nó làm đúng (học tăng cường), sau đó so sánh và chọn ra những cái tốt nhất.
  • Ngày nay, một phương pháp mới để dạy máy tính đang nhanh chóng trở nên phổ biến là học sâu – một loại học máy sử dụng nhiều lớp mạng nơ-ron nhân tạo để phân tích dữ liệu ở nhiều chi tiết khác nhau.
  • Ví dụ, nếu bạn dạy máy tính nhận dạng hình ảnh của một con mèo, thì chúng ta sẽ lập trình nhiều lớp trong mạng nơ-ron nhân tạo, mỗi lớp có khả năng xác định một đặc điểm cụ thể của con mèo như râu, móng vuốt, v.v., vv, và sau đó cho máy ảnh xem hàng nghìn bức ảnh về mèo (cho biết “Đây là một con mèo”) và hàng nghìn bức ảnh không phải là mèo (chỉ ra rằng “đây không phải là mèo”). Khi mạng nơ-ron nhân tạo này nhìn qua tất cả các hình ảnh, các lớp nút của nó sẽ dần nhận ra râu, móng vuốt, chân, v.v., biết được lớp nào quan trọng và lớp nào không. Nó cũng sẽ nhận ra rằng mèo luôn có chân nhưng những động vật không phải mèo cũng có chân nên khi cần xác định mèo, chúng sẽ tìm những bàn chân có các đặc điểm khác như móng vuốt hoặc râu.

Tương lai của học sâu

  • Học sâu đang ngày càng cho thấy một tương lai đầy hứa hẹn với các ứng dụng điều khiển ô tô tự lái hay robot quản gia. Mặc dù những sản phẩm này vẫn còn nhiều hạn chế, nhưng những gì chúng làm được ngày nay thực sự khó có thể tưởng tượng được chỉ cách đây vài năm; Tốc độ nâng cấp cũng cao chưa từng có. Khả năng phân tích dữ liệu lớn và ứng dụng học sâu vào các hệ thống máy tính có thể tự thích ứng với những gì chúng cảm nhận được mà không cần đến sự lập trình của con người sẽ nhanh chóng mở đường cho nhiều bước đột phá trên thế giới. Tương lai. Những đột phá này có thể bao gồm từ việc thiết kế trợ lý ảo, hệ thống xe tự lái hoặc sử dụng trong thiết kế đồ họa và sáng tác nhạc, đến việc phát triển các vật liệu mới giúp robot hiểu thế giới xung quanh. nhiều hơn xung quanh. Chính vì tính thương mại cao mà các công ty lớn, đặc biệt là Google, luôn ưu tiên các công ty khởi nghiệp về robot và học sâu trong danh sách mua lại của họ.

Game học sâu

  • Năm 2011, Google bắt đầu dự án Google Brain với mục đích tạo ra một mạng lưới thần kinh được đào tạo bởi các thuật toán học sâu. Dự án này sau đó đã chứng minh khả năng của học sâu trong việc tiếp thu các khái niệm cấp cao hơn.
  • Năm ngoái, Facebook cũng đã thành lập AI Research Unit, một đơn vị nghiên cứu AI sử dụng học sâu để tạo ra các giải pháp hiệu quả hơn để nhận dạng khuôn mặt và vật thể trên 350 triệu ảnh và video đã tải lên. Facebook mỗi ngày. Một ví dụ điển hình khác về học sâu trong thực tế là khả năng nhận dạng giọng nói của trợ lý ảo Google Now và Siri.

Một số ứng dụng khác của học sâu:

Hệ thống đề xuất trên các nền tảng

  • Các nền tảng lớn hiện nay như Facebook, Amazon, Netflix,… đều có hệ thống khuyến nghị rất mạnh giúp tăng tương tác của người dùng một cách đáng kể. Cụ thể, chúng dựa trên dữ liệu mà người dùng tạo ra khi được sử dụng để đề xuất thêm các sản phẩm mà họ sẽ thích (trên các nền tảng mua sắm), phim mà họ sẽ muốn xem (ví dụ: trên Netflix), đề xuất các bài báo quảng cáo / được tài trợ (trên Facebook) hoặc các Key học quan tâm cho người học (trên nền tảng học trực tuyến).

Phát hiện các bệnh hiếm gặp

  • Mới đây, trí tuệ nhân tạo Watson của IBM đã phát hiện ra một căn bệnh mà các bác sĩ không thể phát hiện ra ở một bệnh nhân nữ. Bằng cách so sánh bộ gen của người phụ nữ này với hơn 20 triệu kết quả về bệnh khác, Watson đã đưa ra căn bệnh bạch cầu cực hiếm chỉ trong 10 phút.

Nhận dạng hình ảnh

  • Mục tiêu của công nghệ nhận dạng hình ảnh là nhận dạng và xác định các đối tượng trong một hình ảnh và hiểu nội dung và ngữ cảnh của nó. Ví dụ trên cho thấy dịch vụ nhận dạng và nhận dạng khuôn mặt của AlchemyVision có thể phân biệt hai khuôn mặt giống nhau giữa diễn viên Will Ferrell và tay trống Chad Smith của Red Hot Chili Peppers. Công nghệ nhận dạng hình ảnh cũng đã được đưa vào Facebook để gợi ý người dùng gắn thẻ bạn bè hoặc áp dụng nó vào điều tra và tội phạm học.

Hạn chế

Ưu điểm là vậy, nhưng học sâu không phải là không có những hạn chế nhất định.

  • Đầu tiên, việc học sâu luôn đòi hỏi một lượng dữ liệu đầu vào rất lớn để máy tính có thể học được. Quá trình này tốn rất nhiều thời gian và sức mạnh xử lý mà chỉ những máy chủ lớn mới có thể làm được. Nếu không có đủ dữ liệu đầu vào, hoặc có đủ dữ liệu nhưng không đủ sức mạnh xử lý thì mọi thứ không thể diễn ra như ý muốn, kết quả máy tính do đó không chính xác.
  • Thứ hai, học sâu chưa có khả năng nhận ra những thứ phức tạp. hoặc tương tự. Lý do là hiện nay không có kỹ thuật nào đủ tốt để trí tuệ nhân tạo đưa ra những kết luận đó một cách logic vì chúng không có khả năng nhận thức như con người. Ví dụ, một mạng nơ-ron được yêu cầu tạo ra hình ảnh của quả tạ hai đầu sau khi xem một loạt hình ảnh mẫu. Bức ảnh sẽ hoàn hảo nếu không có chi tiết thừa của cánh tay người vì máy tính vẫn không hiểu rằng ngay cả với hình ảnh quả tạ, cánh tay không phải là bộ phận của quả tạ.
  • Chưa hết, các công cụ trí tuệ nhân tạo hoạt động tốt hiện nay như Siri hay Cortana đều sử dụng rất nhiều thủ thuật để tránh những câu hỏi khó và khiến bạn cảm thấy như đang nói chuyện với người thật vì chúng sử dụng những câu chuyện cười, câu trích dẫn, biểu tượng cảm xúc, v.v. -đặt để làm bạn phân tâm và không còn chú ý đến câu hỏi ban đầu bạn đã đặt ra.

Kết luận

Cảm ơn bạn đã đọc bài viết của blog gialagi.org, hy vọng thông tin giải đáp Học sâu là gì?? Những ý nghĩa của Deep Learning sẽ giúp bạn đọc bổ sung thêm những kiến ​​thức bổ ích. Nếu độc giả có bất kỳ đóng góp hoặc thắc mắc nào liên quan đến định nghĩa Deep Learning, Deep Learning là gì? Hãy để lại bình luận bên dưới bài viết này. XemWeb.info luôn sẵn sàng trao đổi và tiếp nhận những thông tin, kiến ​​thức mới từ bạn đọc

Nguồn tham khảo: Wikipedia

Xem thêm nhiều thủ thật mới tại : Thuật Ngữ