CÔNG NGHỆ DEEP LEARNING (HỌC SÂU) LÀ GÌ? ỨNG DỤNG THỰC TẾ VÀ MỐI LIÊN HỆ GIỮA HỌC SÂU, HỌC MÁY VÀ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO

Mã Sản Phẩm: : BV26_SEEACT
Tên Sản Phẩm: : CÔNG NGHỆ DEEP LEARNING (HỌC SÂU) LÀ GÌ? ỨNG DỤNG THỰC TẾ VÀ MỐI LIÊN HỆ GIỮA HỌC SÂU, HỌC MÁY VÀ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO
Danh Mục: : Kiến thức
Thương Hiệu: : Công Nghệ IoT-4.0
Giá: : Liên Hệ

Trong những năm vừa qua, cùng với sự bùng nổ của cuộc cách mạng công nghiệp 4.0, các thuật ngữ như Trí tuệ nhân tạo (AI), Học máy (machine learning) và Học sâu (deep learning) đang dần trở nên phổ biến và trở thành những khái niệm mà các công dân của kỷ nguyên 4.0 buộc phải nắm được. Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu về Công nghệ Deep Learning - thứ đang thúc đẩy sự phát triển của AI hiện nay và mối liên hệ giữa 3 công nghệ trên nhé.

Chi Tiết Sản Phẩm

CÔNG NGHỆ DEEP LEARNING (HỌC SÂU) LÀ GÌ? ỨNG DỤNG THỰC TẾ VÀ MỐI LIÊN HỆ CỦA HỌC SÂU VỚI HỌC MÁY VÀ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO

Trong những năm vừa qua, cùng với sự bùng nổ của cuộc cách mạng công nghiệp 4.0, các thuật ngữ như Trí tuệ nhân tạo (AI), Học máy (Machine Learning) và Học sâu (Deep Learning) đang dần trở nên phổ biến và trở thành những khái niệm mà các công dân của kỷ nguyên 4.0 buộc phải nắm được. Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu về Công nghệ Deep Learning - thứ đang thúc đẩy sự phát triển của AI hiện nay và mối liên hệ giữa 3 công nghệ trên nhé.

DEEP LEARNING (HỌC SÂU) LÀ GÌ?

Từ đề xuất bài hát cho đến xe ô tô không người lái và từ phát hiện gian lận tài chính đến xử lý hình ảnh y tế, mọi lĩnh vực đều được hưởng lợi từ việc khai thác, kết hợp, sử dụng các thuật toán Deep Learning vào đời sống. Vậy Deep Learning là gì?

Deep Learning (“học sâu” hoặc còn gọi là “học kỹ càng” hay “thâm học”) là một nhánh con của Machine learning (Học máy), liên quan đến các thuật toán lấy cảm hứng từ cấu trúc và chức năng của não nhằm bắt chước trí thông minh của con người được gọi là Mạng thần kinh nhân tạo. Cụ thể hơn, nó bắt chước các chức năng phức tạp của não người để sử dụng dữ liệu phi cấu trúc để giải mã ý nghĩa và dạy cho máy móc, từ đó giúp máy móc tìm ra các giải pháp để hỗ trợ đưa ra các quyết định tự động và tạo ra kết quả bắt chước các mẫu hành vi của con người. Các mô hình học sâu có thể đạt được độ chính xác hiện đại, đôi khi vượt quá hiệu suất ở cấp độ con người.

Deep Learning được đặt tên như vậy vì nó liên quan đến việc đi sâu vào một số lớp mạng, lớp này cũng bao gồm một hay nhiều lớp ẩn. Bạn càng đi sâu, bạn sẽ trích xuất được nhiều thông tin phức tạp hơn. Nó thường được sử dụng trong nghiên cứu y tế, ô tô không người lái và các trường hợp khác mà độ chính xác là rất quan trọng.

MỐI LIÊN HỆ, SỰ KHÁC BIỆT CỦA DEEP LEARNING VỚI MACHINE LEARNING VÀ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO ARTIFICIAL INTELLIGENCE

Có thể giải thích mối liên hệ giữa 3 khái niệm này bằng cách tưởng tượng chúng như bức ảnh dưới đây, trong đó AI - ý tưởng xuất hiện sớm nhất - là vòng tròn lớn nhất, tiếp đến là Machine learning - khái niệm xuất hiện sau, và cuối cùng là Deep learning - thứ đang thúc đẩy sự bùng phát của AI hiện nay - là vòng tròn nhỏ nhất.

su khac nhau giua deep learning va machine leaning voi tri tue nhan tao

Trí tuệ nhân tạo (AI): Là đỉnh cao công nghệ của nhân loại đang hướng tới, đó là tạo ra được một cỗ máy có thể bắt chước hành vi và tư duy của con người.
Học máy (Machine Learning): Một tính năng của AI, cho phép các chuyên gia đào tạo cho AI để nó nhận biết các mẫu dữ liệu và dự đoán. Nếu không có machine learning, AI hiện tại sẽ bị hạn chế khá nhiều bởi nó mang lại cho máy tính sức mạnh để tìm ra mọi thứ mà không được lập trình rõ ràng. Ví dụ về một loại machine learning, giả sử bạn muốn một chương trình có thể xác định được mèo trong các bức ảnh:
- Đầu tiên, bạn cung cấp cho AI một tập hợp các đặc điểm của loài mèo để máy nhận dạng, ví dụ như màu sắc lông, hình dáng cơ thể, kích thước…
- Tiếp theo, bạn cung cấp một số hình ảnh cho AI, trong đó một số hoặc tất cả các hình ảnh có thể được dán nhãn "mèo" để máy có thể chọn hiệu quả hơn các chi tiết, đặc điểm có liên quan đến mèo.
- Sau khi máy đã nhận được đủ dữ liệu cần thiết về mèo, nó phải biết cách tìm một con mèo trong một bức tranh: “Nếu trong hình ảnh có chứa các chi tiết X, Y, hoặc Z nào đó, thì 95% khả năng đó là một con mèo”.

Nhìn chung, ứng dụng của Machine Learning ngày nay là vô cùng phổ biến và độ hữu ích thì không phải bàn cãi nhiều nữa.

Học sâu (deep learning): Một bước tiến dài của Machine Learning, cho phép máy có thể tự đào tạo chính mình. Hãy suy nghĩ về nó như là một loại machine learning với "mạng thần kinh - neural networks" sâu có thể xử lý dữ liệu theo cách tương tự như một bộ não con người có thể thực hiện. Điểm khác biệt chính ở đây là con người sẽ không phải dạy cho một chương trình deep learning cách để biết một con mèo trông như thế nào, mà chỉ cần cung cấp cho nó đủ hình ảnh cần thiết về loài mèo, và nó sẽ tự mình hình dung, tự học. Các bước cần làm như sau:
- Cung cấp cho máy rất nhiều ảnh về mèo.
- Thuật toán sẽ kiểm tra ảnh để xem các đặc điểm, chi tiết chung giữa các bức ảnh.
- Mỗi bức ảnh sẽ được giải mã chi tiết dưới nhiều cấp độ, từ các hình dạng lớn, chung đến các ô nhỏ và nhỏ hơn nữa. Nếu một hình dạng hoặc các đường được lặp lại nhiều lần, thuật toán sẽ gắn nhãn nó như là một đặc tính quan trọng.
- Sau khi phân tích đủ hình ảnh cần thiết, thuật toán giờ đây sẽ biết được các mẫu nào cung cấp bằng chứng rõ ràng nhất về mèo và tất cả những gì con người phải làm chỉ là cung cấp các dữ liệu thô.

Tóm lại: Deep Learning là loại Machine Learning mà trong đó máy móc sẽ tự đào tạo chính nó. Deep Learning đòi hỏi rất nhiều dữ liệu đầu vào và sức mạnh tính toán hơn là Machine Learning, nhưng nó đã bắt đầu được triển khai bởi các công ty công nghệ lớn như Facebook, Amazon. Trong đó, một trong những cái tên nổi tiếng nhất về Deep Learning là AlphaGo, một máy tính có thể chơi cờ vây với chính bản thân nó cho đến khi nó có thể dự đoán những đường đi nước bước chính xác nhất đủ để đánh bại nhiều nhà vô địch trên thế giới.

ỨNG DỤNG THỰC TẾ CỦA HỌC SÂU DEEP LEARNING

Ô tô tự hành:

Phòng thí nghiệm AI của Uber ở Pittsburg đang tham gia vào một số công việc to lớn để biến ô tô tự hành trở thành hiện thực cho thế giới. Các cuộc thử nghiệm đang được tiến hành với một số xe ô tô tự lái đang học tốt hơn với lượng người tiếp xúc ngày càng nhiều.

Học sâu cho phép một chiếc ô tô không người lái điều hướng bằng cách hiển thị nó với hàng triệu tình huống để làm cho nó một chuyến đi an toàn và thoải mái. Dữ liệu từ cảm biến, GPS, lập bản đồ địa lý được kết hợp với nhau trong học sâu để tạo ra các mô hình chuyên xác định đường đi, biển báo đường phố, các yếu tố động như giao thông, ùn tắc và người đi bộ.

hoc sau la gi va su khac nhau voi hoc may va tri tue nhan tao

Trợ lý ảo:

Ứng dụng phổ biến nhất của học sâu là các trợ lý ảo, từ Alexa, Siri đến Google Assistant.

Mỗi lần tương tác với những trợ lý này mang đến cho họ cơ hội tìm hiểu thêm về giọng nói và giọng của bạn, từ đó cung cấp cho bạn trải nghiệm tương tác thứ cấp giữa con người với nhau. Trợ lý ảo sử dụng phương pháp học sâu để biết thêm về các chủ đề, từ sở thích ăn tối cho đến các địa điểm bạn ghé thăm nhiều nhất hoặc các bài hát yêu thích của bạn…. Nó học để hiểu các lệnh của bạn bằng cách đánh giá ngôn ngữ tự nhiên của con người để thực hiện chúng.

Một khả năng khác mà trợ lý ảo được ban tặng là dịch bài phát biểu của bạn thành văn bản, ghi chú cho bạn và đặt lịch hẹn. Trợ lý ảo thực sự luôn sẵn sàng phục vụ bạn vì họ có thể làm mọi thứ, từ thực hiện các công việc lặt vặt đến tự động trả lời các cuộc gọi cụ thể của bạn đến điều phối nhiệm vụ giữa bạn và các thành viên trong nhóm của bạn. Với các ứng dụng học sâu như tạo văn bản và tóm tắt tài liệu, trợ lý ảo cũng có thể hỗ trợ bạn tạo hoặc gửi bản sao email thích hợp.

hoc sau deep learning la gi

Giải trí:

Điều này đã tiết kiệm rất nhiều công sức và chi phí. Nhờ Deep Learning, họ có thể dựa vào phản ứng của khán giả và sự phù hợp hoặc mức độ phổ biến của người chơi để đưa ra một mô hình chính xác hơn.

Netflix và Amazon đang tăng cường khả năng học tập sâu của họ để cung cấp trải nghiệm được cá nhân hóa cho người xem bằng cách tạo nhân tố của họ trong sở thích chương trình, thời gian truy cập, lịch sử, v.v. để giới thiệu các chương trình được yêu thích cho một người xem cụ thể.

VEVO đã và đang sử dụng học sâu để tạo ra thế hệ dịch vụ dữ liệu không chỉ mang lại trải nghiệm được cá nhân hóa cho người dùng và cả những người đăng ký (trong đó có cả các nghệ sĩ, công ty, hãng thu âm và các nhóm kinh doanh nội bộ) để tạo ra thông tin chi tiết dựa trên hiệu suất và mức độ phổ biến. Việc chỉnh sửa nội dung và tạo nội dung tự động hiện đã trở thành hiện thực.

Nhận dạng trực quan và mô tả ảnh:

Mạng thần kinh chuyển đổi cho phép xử lý hình ảnh kỹ thuật số có thể được tách biệt thành nhận dạng khuôn mặt, nhận dạng đối tượng, phân tích chữ viết tay, v.v.

Máy tính hiện có thể nhận dạng hình ảnh bằng cách sử dụng học sâu. Công nghệ nhận dạng hình ảnh là công nghệ dựa trên công nghệ xử lý hình ảnh kỹ thuật số và sử dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là phương pháp này sẽ làm cho máy tính nhận ra được nội dung bên trong từ một hay nhiều hình ảnh.

Các ứng dụng khác bao gồm tô màu hình ảnh đen trắng và thêm âm thanh vào phim câm, đây là một kỳ tích rất tham vọng đối với các nhà khoa học dữ liệu và chuyên gia trong lĩnh vực này.

deep learning la gi va su khac nhau giua deep learning voi machine learning va tri tue nhan tao

KẾT LUẬN

Deep learning đã cho phép ứng dụng nhiều vấn đề thực tế của máy đồng thời mở rộng lĩnh vực tổng thể của trí tuệ nhân tạo. Deep learning phá vỡ các cách thức con người làm việc bằng cách làm cho tất cả các loại máy móc trợ giúp có thể thực hiện được, gần hoặc giống hệt con người. Ô tô không người lái, chăm sóc sức khỏe con người tốt hơn… Tất cả đều được hiện thực hóa trong thời đại ngày nay. AI là hiện tại và tương lai của thế giới. Với sự trợ giúp của Deep Learning, AI có thể hiện thực hóa ước mơ khoa học giả tưởng mà chúng ta đã tưởng tượng từ rất lâu.

Sản Phẩm Liên quan