Ý nghĩa và vai trò của Deep Learning

Deep Learning là một tập hợp con của Trí tuệ nhân tạo – một kỹ thuật học máy dạy cho máy tính và các thiết bị hoạt động một cách logic. Tại sao lại đặt tên là Deep Learning? Bởi thực tế là nó liên quan đến việc đi sâu vào một số lớp của mạng, bao gồm cả một lớp ẩn. Bạn càng học sâu, bạn càng trích xuất ra những thông tin phức tạp.

Phương pháp Deep learning dựa vào các chương trình phức tạp khác nhau để bắt chước trí thông minh của con người. Phương pháp đặc biệt này dạy cho máy móc nhận biết các họa tiết để có thể phân loại chúng thành các loại khác nhau. Nhận dạng mẫu là một phần thiết yếu của Deep learning và nhờ Machine learning, máy tính thậm chí không cần phụ thuộc vào lập trình mở rộng. Thông qua Deep learning, máy móc có thể sử dụng các tệp hình ảnh, văn bản hoặc âm thanh để xác định và thực hiện bất kỳ tác vụ nào theo cách giống như con người.

Tất cả những chiếc xe tự lái mà bạn nhìn thấy, những đề xuất được cá nhân hóa mà bạn gặp và trợ lý giọng nói bạn sử dụng đều là những ví dụ về việc học sâu ảnh hưởng đến cuộc sống của chúng ta hàng ngày. Nếu máy tính được đào tạo để có thể bắt chước thành công hiệu suất của con người và đôi khi, cung cấp kết quả chính xác – chìa khóa ở đây là tiếp xúc với dữ liệu. Deep Learning tập trung vào các phương pháp học lặp đi lặp lại để đưa máy móc đi sâu vào các tập dữ liệu khổng lồ. Bằng cách đó, nó giúp máy tính nhận biết các đặc điểm và thích ứng với thay đổi. Tiếp xúc nhiều lần với các bộ dữ liệu giúp máy móc hiểu được sự khác biệt, logic và đạt được kết luận dữ liệu đáng tin cậy. Deep learning đã phát triển trong thời gian gần đây để trở nên đáng tin cậy hơn với các chức năng phức tạp. Không có gì ngạc nhiên khi lĩnh vực đặc biệt này đang thu hút rất nhiều sự chú ý và thu hút các chuyên gia trẻ tuổi.

Có thể thấy rằng Deep Learning đang ngày càng phổ biến thời gian gần đây. Nó đóng góp rất nhiều vào việc làm cho cuộc sống hàng ngày của chúng ta thuận tiện hơn, và xu hướng này sẽ phát triển trong tương lai. Cho dù đó chỉ là công nghệ hỗ trợ đỗ xe tự động hoặc nhận diện khuôn mặt tại sân bay, Deep learning đang thúc đẩy rất nhiều cho tự động hóa trong thế giới ngày nay.

Tuy nhiên, sự liên quan của Deep learning có thể được liên kết hầu hết với thực tế là thế giới của chúng ta đang tạo ra lượng dữ liệu theo cấp số nhân ngày nay, điều đó đỏi hỏi nhu cầu cấu trúc trên quy mô lớn. Deep learning sử dụng khối lượng dữ liệu ngày càng tăng và tính sẵn có của dữ liệu là hợp lý nhất. Tất cả các thông tin được thu thập từ các dữ liệu này được sử dụng để đạt được kết quả chính xác thông qua các mô hình học tập lặp.

Việc phân tích lặp đi lặp lại các bộ dữ liệu lớn sẽ xóa bỏ các lỗi và sự khác biệt trong quá trình tìm kiếm mà cuối cùng dẫn đến một kết luận đáng tin cậy. Deep learning sẽ tiếp tục tạo ra tác động trong cả kinh doanh và cá nhân và tạo ra rất nhiều cơ hội việc làm trong thời gian tới.

Về bản chất, Deep learning dựa vào các phương pháp lặp để dạy máy móc bắt chước trí thông minh của con người. Một mạng lưới thần kinh nhân tạo thực hiện phương pháp lặp này thông qua một số cấp độ phân cấp. Các cấp độ ban đầu giúp các máy học thông tin đơn giản và khi mức độ tăng lên, thông tin sẽ tiếp tục phát triển. Với mỗi máy cấp độ mới, hãy lấy thêm thông tin và kết hợp nó với những gì nó đã học được ở cấp độ trước. Khi kết thúc quá trình, hệ thống sẽ thu thập một thông tin cuối cùng là đầu vào ghép. Thông tin này đi qua một số hệ thống phân cấp và có ý nghĩa đối với tư duy logic phức tạp.

Ví dụ, ứng dụng trợ lý giọng nói như Alexa hoặc Siri sử dụng Deep learning cho các trải nghiệm trò chuyện tự nhiên. Trong các cấp độ ban đầu của mạng thần kinh (neural network), khi trợ lý giọng nói được cung cấp dữ liệu, nó sẽ cố gắng xác định tình trạng giọng nói, ngữ điệu và hơn thế nữa. Đối với các cấp độ cao hơn, nó sẽ thu thập thông tin về từ vựng và thêm các phát hiện của các cấp độ trước đó. Trong các cấp độ sau, nó sẽ phân tích các gợi ý và kết hợp tất cả các kết luận của nó. Đối với cấp cao nhất của cấu trúc phân cấp, trợ lý giọng nói sẽ cố gắng học đủ để có thể phân tích một đoạn hội thoại và dựa vào các đầu vào đó, nó sẽ đưa ra một hành động tương ứng.

Trợ lý ảo: Amazon Echo, Google Assistant, Alexa và Siri đều đang khai thác các khả năng học sâu để xây dựng trải nghiệm người dùng tùy chỉnh cho bạn. Họ tìm hiểu tiếng nói để nhận ra giọng nói và ngữ điệu của bạn và mang đến cho bạn trải nghiệm thứ cấp của con người thông qua một cỗ máy bằng cách sử dụng các mạng lưới thần kinh sâu sắc bắt chước không chỉ lời nói mà cả giọng điệu của con người. Trợ lý ảo giúp bạn mua sắm, điều hướng, ghi chú và dịch chúng thành văn bản, và thậm chí đặt lịch hẹn cho thẩm mỹ viện.

Nhận dạng khuôn mặt: Nhận dạng khuôn mặt của iPhone sử dụng Deep learning để xác định các điểm dữ liệu từ khuôn mặt của bạn để mở khóa điện thoại hoặc phát hiện ra bạn trong hình ảnh. Deep Learning giúp họ bảo vệ điện thoại khỏi những lần mở khóa không mong muốn và khiến trải nghiệm của bạn không gặp rắc rối ngay cả khi bạn đã thay đổi kiểu tóc, giảm cân hoặc trong điều kiện ánh sáng kém. Mỗi khi bạn mở khóa điện thoại, deep learning sử dụng hàng ngàn điểm dữ liệu để tạo bản đồ độ sâu khuôn mặt của bạn và thuật toán sẵn có sử dụng những điểm đó để xác định xem đó có thực sự là bạn hay không.

Cá nhân hóa: Những ông lớn trong lĩnh vực Thương mại và Giải trí như Amazon và Netflix, v.v. đang cố gắng xây dựng năng lực Deep learning hơn nữa để cung cấp cho người dùng một hệ thống mua sắm hoặc giải trí được cá nhân hóa. Các mục / sê-ri / phim được đề xuất dựa trên “mẫu” của bạn đều dựa trên học tập sâu. Các doanh nghiệp của họ phát triển mạnh trong việc đưa ra các tùy chọn trong tiềm thức của bạn dựa trên sở thích của bạn, các mục được truy cập gần đây, mối quan hệ với các thương hiệu / diễn viên / nghệ sĩ và lịch sử duyệt web tổng thể trên nền tảng của họ.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên: Một trong những công nghệ quan trọng nhất, Xử lý ngôn ngữ tự nhiên đang đưa AI từ tốt đến tuyệt vời về mặt sử dụng, sự trưởng thành và tinh tế. Các tổ chức đang sử dụng Deep learning rộng rãi để tăng cường tính chất phức tạp này trong các ứng dụng NLP. Tóm tắt tài liệu, trả lời câu hỏi, mô hình hóa ngôn ngữ, phân loại văn bản, phân tích tình cảm là một số ứng dụng phổ biến đã bắt kịp đà phát triển. Một số công việc trên toàn thế giới phụ thuộc vào sự can thiệp của con người về chuyên môn ngôn ngữ và ngôn ngữ viết sẽ sớm trở lên dư thừa.

Chăm sóc sức khỏe: Một lĩnh vực khác đã chứng kiến sự tăng trưởng và thay đổi to lớn là lĩnh vực chăm sóc sức khỏe. Từ trợ lý ảo cá nhân đến các bài tập thể dục phục hồi sức khỏe, máy tính đang ghi lại rất nhiều dữ liệu về tình trạng sinh lý và tinh thần mỗi giây của bệnh nhân. Phát hiện sớm các bệnh và tình trạng, hình ảnh định lượng, phẫu thuật robot và có sẵn các công cụ hỗ trợ quyết định cho các chuyên gia hóa ra lại là những người thay đổi cuộc chơi trong lĩnh vực khoa học đời sống, chăm sóc sức khỏe và y học.

Ô tô tự lái: Uber AI Labs ở Pittsburg đang tham gia vào một số công việc to lớn để biến những chiếc xe tự lái thành hiện thực cho thế giới. Deep Learning, tất nhiên, là nguyên tắc chỉ đạo đằng sau sáng kiến này cho tất cả các đại gia ô tô. Các thử nghiệm được thực hiện với một số chiếc xe tự lái đang học tốt hơn với ngày càng nhiều hơn. Deep learning cho phép một chiếc xe không người lái điều hướng bằng cách đưa cho nó hàng triệu tình huống, giúp nó học và xử lý, mang đến một chuyến đi an toàn và thoải mái cho người dùng. Dữ liệu từ các cảm biến, GPS, lập bản đồ địa lý được kết hợp với nhau trong quá trình học sâu để tạo ra các mô hình chuyên xác định đường đi, biển báo đường phố, các yếu tố động như giao thông, tắc nghẽn và người đi bộ.

Tạo văn bản: Chẳng bao lâu nữa, học sâu sẽ tạo ra văn bản gốc (thậm chí là thơ), vì các công nghệ để tạo văn bản đang phát triển rất nhanh. Tất cả mọi thứ từ bộ dữ liệu lớn bao gồm văn bản từ internet đến Shakespeare đều được đưa vào các mô hình học sâu để học và mô phỏng sự sáng tạo của con người với chính tả, dấu câu, ngữ pháp, văn phong và giọng điệu hoàn hảo. Nó đã tạo chú thích / tiêu đề trên rất nhiều nền tảng là minh chứng cho những gì chúng ta hướng đến trong tương lai.

Nhận dạng hình ảnh: Mạng thần kinh chuyển đổi cho phép xử lý hình ảnh kỹ thuật số có thể được phân tách thành nhận dạng khuôn mặt, nhận dạng đối tượng, phân tích chữ viết tay, v.v. Hiện nay máy tính có thể nhận dạng hình ảnh bằng Deep learning. Công nghệ nhận dạng hình ảnh 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 học máy, để làm cho máy tính nhận ra nội dung trong hình ảnh. Các ứng dụng khác bao gồm tô màu hình ảnh đen trắng và thêm âm thanh vào các bộ phim câm đã là một kỳ công rất tham vọng đối với các nhà khoa học dữ liệu và chuyên gia trong lĩnh vực này.

Có thể thấy rằng Deep Learning đang ngày càng phổ biến thời gian gần đây. Nó đóng góp rất nhiều vào việc làm cho cuộc sống hàng ngày của chúng ta ngày càng thuận tiện và phát triển hơn, và xu hướng này chắc chắn sẽ phát triển mạnh trong tương lai. Các ứng dụng khác nhau của Deep Learning trong các ngành công nghiệp đã khiến chúng tôi tin rằng việc nâng cao lĩnh vực này sẽ mang lại nhiều cơ hội thích hợp cho các chuyên gia. Hiện nay, iRender chính thức ra mắt dịch vụ Gpu Cloud For AI/Deep Learning, mang đến cho người dùng trải nghiệm mới trong quá trình Build & Train & Tune dự án AI/DeepLearning thật dễ dàng, nhanh chóng, thuận tiện và hiệu quả.

Hãy đăng kí account ngay hôm nay để được hưởng ưu đãi khi sử dụng dịch vụ của chúng tôi.

Nguồn:www.mygreatlearning.com