Tiềm năng bất tận của deep learning thay thế con người trong các công tác mà chúng ta vẫn làm mỗi ngày tại nhà máy, kho, văn phòng và trong nhà vẫn là đề tài được thảo luận trong những cuộc hội thảo công nghệ thời kì gần đây. Cùng với sự phát triển chóng mặt của công nghệ, những thuật ngữ như trí tuệ nhân tạo AI, machine learning (ML) và deep learning (DL) ngày 1 xuất hiện phổ biến hơn với thể sẽ làm bạn bối rối. Do đó, bài viết sau đây sẽ giúp bạn sở hữu cái nhìn tổng quan hơn về mối liên hệ giữa các thuật ngữ này, giải đáp deep learning là gì và các thí dụ thực tiễn trong áp dụng deep learning.
Deep learning là gì?
Trí tuệ nhân tạo ngày nay đóng một vai trò rất quan yếu lúc máy móc sở hữu thể thực hiện các nhiệm vụ đòi hỏi trí tuyệt vời của con người. Trong đó, bao gồm cả machine learning (hay học máy hoặc máy học), là khoa học mà máy móc sở hữu thể tự học hỏi ưng chuẩn lịch sử khiến cho việc và có được những kỹ năng mà ko bắt buộc sự tham dự của con người.
Deep learning là một tụ tập các machine learning trong 1 mạng nhân tạo có các thuật toán mô phỏng theo hệ thần kinh người, và thực hành việc học hỏi từ một lượng to dữ liệu. Tương tự như bí quyết chúng ta học hỏi từ kinh nghiệm, thuật toán deep learning sẽ thực hành 1 nhiệm vụ phổ biến lần, mỗi lần tinh chỉnh nhiệm vụ một chút để cải thiện kết quả.
Sở dĩ có tên gọi là deep learning là bởi những mạng mô phỏng có các lớp (có độ sâu) khác nhau theo chừng độ học hỏi. Tất cả các vấn đề đòi hỏi khả năng "tư duy" để giải quyết, đều là những vấn đề deep learning có thể học hỏi và chọn ra giải pháp.
Lượng dữ liệu đồ sộ mà chúng ta tạo ra mỗi ngày mang thể sẽ khiến cho bạn bắt buộc kinh ngạc — hiện ước lượng mang khoảng 2,6 nghìn tỷ byte dữ liệu — nguồn tài nguyên tạo ra khả năng ưu việt của deep learning. Vì thuật toán deep learning đòi hỏi một lượng dữ liệu cực kỳ lớn cần sự gia nâng cao đáng kể những dữ liệu được tạo ra này là 1 trong các lý do deep learning vững mạnh mạnh trong những năm sắp đây.
Bên cạnh việc tạo ra đa dạng dữ liệu hơn, các thuật toán deep learning cũng được hưởng lợi từ sức mạnh tính toán mạnh mẽ hơn và sự gia nâng cao của Artificial Intelligence (AI) as a Service - Trí tuệ nhân tạo như 1 Dịch vụ.
AI như 1 Dịch vụ cho phép những công ty quy mô nhỏ tiếp cận mang công nghệ trí tuệ nhân tạo và cụ thể là những thuật toán AI bắt buộc thiết cho deep learning với khoản đầu tư ban đầu nhỏ.
Deep learning mở ra khả năng giải quyết các vấn đề phức tạp trong lúc làm việc trên những bộ dữ liệu cực kỳ đa dạng, ko có cấu trúc hay kết liên với nhau. Các thuật toán deep learning càng đào sâu nghiên cứu càng cung ứng các tiềm năng áp dụng lớn hơn.
Một số thí dụ điển hình về deep learning
1. Trợ lý ảo
Bạn mang thể đã biết hoặc đã siêu thân thuộc với Alexa, Siri hay Cortana, những ứng dụng dạng trợ lý ảo này đều tiêu dùng deep learning để hiểu lời nói và ngôn ngữ mà con người tiêu dùng trong quá trình tương tác.
2. Dịch thuật
Cũng tương tự, thuật toán deep learning với thể tự động dịch những ngôn ngữ. Ứng dụng dạng này thường rất hữu dụng cho khách du lịch, nhà buôn và quan chức chính phủ.
3. Tầm nhìn cho xe vận tải giao hàng - máy bay không người lái và ô tô tự lái
Xe tự lái sở hữu thể biết được tình trạng thực tại của con đường, phản ứng trước những tình huống như biển báo dừng, trở lực vật trên đường hay dụng cụ trên đường là nhờ vào thuật toán deep learning. Các thuật toán càng nhận được phổ biến dữ liệu thì càng có khả năng hành động giống như con người trong công đoạn xử lý thông tin— phân biệt được biển báo ngừng phủ tuyết vẫn là biển báo dừng…
4. Chatbot và những bot dịch vụ
Chatbots và những bot dịch vụ chế tạo cho siêu rộng rãi công ty khả năng phản hồi một phương pháp tối ưu và mau chóng theo kịch bản dưới dạng audio và văn bản nhờ vào việc vận dụng deep learning.
5. Tô màu cho hình ảnh
Chuyển đổi hình ảnh đen trắng thành hình ảnh màu trước kia chỉ với thể thực hiện được bởi con người. Cho đến nay, những thuật toán deep learning với thể dựa vào bối cảnh và những đối tượng trong hình ảnh để phục chế màu từi hình ảnh đen trắng. Và hình ảnh sau phục chế vô cùng ấn tượng và chính xác.
6. Phục chế khuôn mặt
Deep learning được dùng trong nhận diện khuôn mặt không chỉ nhằm dùng cho cho mục đích bảo mật mà còn ứng dụng trong gắn thẻ đa số người trên các Facebook post. Và trong ngày mai gần bạn mang thể trả tiền cho những mặt hàng muốn sắm bằng chính khuôn mặt của bạn. Những thách thức đối mang deep learning khi nhận biết khuôn mặt là sở hữu thể xác định được chính xác 1 người ngay cả khi người đó đổi thay kiểu tóc, để râu hay cạo râu, hoặc chất lượng ảnh kém do ánh sáng…
7. Ứng dụng trong thuốc và dược phẩm
Từ chẩn đoán bệnh, chẩn đoán khối u cho tới các dòng thuốc được tạo riêng cho từng bộ gen cá nhân, deep learning áp dụng trong y tế đang nhận được sự lưu ý từ đa dạng siêu thị dược phẩm và y tế lớn nhất hiện nay.
8. Cá nhân hóa tậu sắm và giải trí
Có bao giờ bạn tự hỏi khiến cho thế nào Netflix có thể đưa ra những đề nghị phim hay chương trình bạn nên xem tiếp theo không? Hoặc làm cho sao Amazon lại mang thể đưa ra chuẩn xác ý tưởng cho những gì bạn cần tậu tiếp theo ngay cả lúc bạn ko hề biết mình buộc phải tới chúng? Đó chính là những ứng dụng ưu việt và căn bản nhất của thuật toán deep learning.
Càng với phổ biến trải nghiệm, các thuật toán deep learning lại càng trở nên tinh tướng hơn. Khi kỹ thuật này tiếp tục vững mạnh trong 1 vài năm tới, chúng ta có thể sẽ được chứng kiến 1 trong các giai đoạn phát triển vô cùng vượt bậc của xã hội con người!
Deep learning là gì?
Trí tuệ nhân tạo ngày nay đóng một vai trò rất quan yếu lúc máy móc sở hữu thể thực hiện các nhiệm vụ đòi hỏi trí tuyệt vời của con người. Trong đó, bao gồm cả machine learning (hay học máy hoặc máy học), là khoa học mà máy móc sở hữu thể tự học hỏi ưng chuẩn lịch sử khiến cho việc và có được những kỹ năng mà ko bắt buộc sự tham dự của con người.
Deep learning là một tụ tập các machine learning trong 1 mạng nhân tạo có các thuật toán mô phỏng theo hệ thần kinh người, và thực hành việc học hỏi từ một lượng to dữ liệu. Tương tự như bí quyết chúng ta học hỏi từ kinh nghiệm, thuật toán deep learning sẽ thực hành 1 nhiệm vụ phổ biến lần, mỗi lần tinh chỉnh nhiệm vụ một chút để cải thiện kết quả.
Sở dĩ có tên gọi là deep learning là bởi những mạng mô phỏng có các lớp (có độ sâu) khác nhau theo chừng độ học hỏi. Tất cả các vấn đề đòi hỏi khả năng "tư duy" để giải quyết, đều là những vấn đề deep learning có thể học hỏi và chọn ra giải pháp.
Lượng dữ liệu đồ sộ mà chúng ta tạo ra mỗi ngày mang thể sẽ khiến cho bạn bắt buộc kinh ngạc — hiện ước lượng mang khoảng 2,6 nghìn tỷ byte dữ liệu — nguồn tài nguyên tạo ra khả năng ưu việt của deep learning. Vì thuật toán deep learning đòi hỏi một lượng dữ liệu cực kỳ lớn cần sự gia nâng cao đáng kể những dữ liệu được tạo ra này là 1 trong các lý do deep learning vững mạnh mạnh trong những năm sắp đây.
Bên cạnh việc tạo ra đa dạng dữ liệu hơn, các thuật toán deep learning cũng được hưởng lợi từ sức mạnh tính toán mạnh mẽ hơn và sự gia nâng cao của Artificial Intelligence (AI) as a Service - Trí tuệ nhân tạo như 1 Dịch vụ.
AI như 1 Dịch vụ cho phép những công ty quy mô nhỏ tiếp cận mang công nghệ trí tuệ nhân tạo và cụ thể là những thuật toán AI bắt buộc thiết cho deep learning với khoản đầu tư ban đầu nhỏ.
Deep learning mở ra khả năng giải quyết các vấn đề phức tạp trong lúc làm việc trên những bộ dữ liệu cực kỳ đa dạng, ko có cấu trúc hay kết liên với nhau. Các thuật toán deep learning càng đào sâu nghiên cứu càng cung ứng các tiềm năng áp dụng lớn hơn.
Một số thí dụ điển hình về deep learning
1. Trợ lý ảo
Bạn mang thể đã biết hoặc đã siêu thân thuộc với Alexa, Siri hay Cortana, những ứng dụng dạng trợ lý ảo này đều tiêu dùng deep learning để hiểu lời nói và ngôn ngữ mà con người tiêu dùng trong quá trình tương tác.
2. Dịch thuật
Cũng tương tự, thuật toán deep learning với thể tự động dịch những ngôn ngữ. Ứng dụng dạng này thường rất hữu dụng cho khách du lịch, nhà buôn và quan chức chính phủ.
3. Tầm nhìn cho xe vận tải giao hàng - máy bay không người lái và ô tô tự lái
Xe tự lái sở hữu thể biết được tình trạng thực tại của con đường, phản ứng trước những tình huống như biển báo dừng, trở lực vật trên đường hay dụng cụ trên đường là nhờ vào thuật toán deep learning. Các thuật toán càng nhận được phổ biến dữ liệu thì càng có khả năng hành động giống như con người trong công đoạn xử lý thông tin— phân biệt được biển báo ngừng phủ tuyết vẫn là biển báo dừng…
4. Chatbot và những bot dịch vụ
Chatbots và những bot dịch vụ chế tạo cho siêu rộng rãi công ty khả năng phản hồi một phương pháp tối ưu và mau chóng theo kịch bản dưới dạng audio và văn bản nhờ vào việc vận dụng deep learning.
5. Tô màu cho hình ảnh
Chuyển đổi hình ảnh đen trắng thành hình ảnh màu trước kia chỉ với thể thực hiện được bởi con người. Cho đến nay, những thuật toán deep learning với thể dựa vào bối cảnh và những đối tượng trong hình ảnh để phục chế màu từi hình ảnh đen trắng. Và hình ảnh sau phục chế vô cùng ấn tượng và chính xác.
6. Phục chế khuôn mặt
Deep learning được dùng trong nhận diện khuôn mặt không chỉ nhằm dùng cho cho mục đích bảo mật mà còn ứng dụng trong gắn thẻ đa số người trên các Facebook post. Và trong ngày mai gần bạn mang thể trả tiền cho những mặt hàng muốn sắm bằng chính khuôn mặt của bạn. Những thách thức đối mang deep learning khi nhận biết khuôn mặt là sở hữu thể xác định được chính xác 1 người ngay cả khi người đó đổi thay kiểu tóc, để râu hay cạo râu, hoặc chất lượng ảnh kém do ánh sáng…
7. Ứng dụng trong thuốc và dược phẩm
Từ chẩn đoán bệnh, chẩn đoán khối u cho tới các dòng thuốc được tạo riêng cho từng bộ gen cá nhân, deep learning áp dụng trong y tế đang nhận được sự lưu ý từ đa dạng siêu thị dược phẩm và y tế lớn nhất hiện nay.
8. Cá nhân hóa tậu sắm và giải trí
Có bao giờ bạn tự hỏi khiến cho thế nào Netflix có thể đưa ra những đề nghị phim hay chương trình bạn nên xem tiếp theo không? Hoặc làm cho sao Amazon lại mang thể đưa ra chuẩn xác ý tưởng cho những gì bạn cần tậu tiếp theo ngay cả lúc bạn ko hề biết mình buộc phải tới chúng? Đó chính là những ứng dụng ưu việt và căn bản nhất của thuật toán deep learning.
Càng với phổ biến trải nghiệm, các thuật toán deep learning lại càng trở nên tinh tướng hơn. Khi kỹ thuật này tiếp tục vững mạnh trong 1 vài năm tới, chúng ta có thể sẽ được chứng kiến 1 trong các giai đoạn phát triển vô cùng vượt bậc của xã hội con người!