Học sâu cố gắng bắt chước bộ não con người, mặc dù không phát huy hết tiềm năng của nó – cho phép các hệ thống thu thập dữ liệu và đưa ra dự đoán với độ chính xác đáng kinh ngạc. Để hiểu rõ khái niệm Học sâu là gì?mời bạn đọc bài viết sau GienCongNghe Xin vui lòng.

Học sâu là gì?

Học sâu là một tập hợp con của học máy, về cơ bản là một mạng thần kinh có ba lớp trở lên. Các mạng thần kinh này cố gắng bắt chước hành vi của bộ não con người, mặc dù nó không phù hợp với khả năng cho phép nó “học” từ một lượng lớn thông tin.

quảng cáo

Mặc dù mạng nơ-ron một lớp vẫn có thể đưa ra dự đoán gần đúng nhưng các lớp ẩn bổ sung sẽ giúp tối ưu hóa và lọc để đảm bảo độ chính xác.

quảng cáo

Học sâu sử dụng nhiều ứng dụng và dịch vụ trí tuệ nhân tạo (AI) để cải thiện khả năng tự động hóa, thực hiện các nhiệm vụ phân tích và vật lý mà không cần sự can thiệp của con người. Học sâu đến từ các sản phẩm và dịch vụ hàng ngày (chẳng hạn như trợ lý kỹ thuật số, điều khiển TV kích hoạt bằng giọng nói và phát hiện gian lận thẻ tín dụng) cũng như các công nghệ mới nổi (chẳng hạn như ô tô tự lái).

Sự khác biệt giữa học máy và học sâu là gì?

Nếu học sâu là một tập hợp con của học máy, thì chúng khác nhau như thế nào? Học sâu khác biệt với học máy cổ điển bởi loại dữ liệu mà nó hoạt động và phương pháp mà nó học.

quảng cáo

Học máy là gì?

Các thuật toán máy học được sử dụng để đưa ra dự đoán từ dữ liệu có cấu trúc, được gắn nhãn—nghĩa là các tính năng độc đáo từ đầu vào dữ liệu đến mô hình và được sắp xếp thành các bảng. Điều này không có nghĩa là nó không sử dụng dữ liệu phi cấu trúc, mà có nghĩa là nếu có, nó thường trải qua một số quá trình tiền xử lý để sắp xếp dữ liệu thành định dạng có cấu trúc.

So sánh học máy và học sâu

Học sâu loại bỏ một số tiền xử lý liên quan đến học máy. Các thuật toán này có thể nhập và xử lý dữ liệu phi cấu trúc như văn bản và hình ảnh, đồng thời tự động trích xuất tính năng, loại bỏ một số sự phụ thuộc vào các chuyên gia con người.

Ví dụ: giả sử bạn có một bộ sưu tập các hình ảnh thú cưng khác nhau và bạn muốn phân loại chúng theo “mèo”, “chó”, “hamster”, v.v. Thuật toán học sâu có thể xác định tính năng nào (ví dụ: tai) là tốt nhất của tất cả. Điều quan trọng là phải phân biệt từng con vật với nhau. Trong học máy, hệ thống phân cấp các tính năng này được phát triển bởi một chuyên gia con người.

Sau đó, thông qua các quá trình giảm dần và lan truyền ngược, thuật toán học sâu sẽ điều chỉnh và khớp với độ chính xác, cho phép nó dự đoán chính xác các bức ảnh động vật mới.

Các mô hình học máy và học sâu cũng có khả năng thực hiện các kiểu học khác nhau, thường được phân loại là học có giám sát, học không giám sát và học tăng cường. Học có giám sát sử dụng các bộ dữ liệu được gắn nhãn để phân loại hoặc dự đoán, điều này cần có sự can thiệp của con người để gắn nhãn chính xác cho dữ liệu đầu vào.

Ngược lại, học không giám sát không yêu cầu tập dữ liệu phải được gắn nhãn, mà thay vào đó xác định các mẫu trong dữ liệu và nhóm chúng theo bất kỳ đặc điểm nhận dạng nào. Học tăng cường là quá trình mà một mô hình học để trở nên chính xác hơn trong việc thực hiện một hành động trong môi trường dựa trên phản hồi để tối đa hóa thông tin.

Học sâu hoạt động như thế nào

Mạng thần kinh học sâu hoặc mạng thần kinh nhân tạo cố gắng bắt chước bộ não con người bằng cách kết hợp dữ liệu đầu vào, trọng số và độ lệch. Các yếu tố này hoạt động cùng nhau để xác định, phân loại và mô tả chính xác các đối tượng trong dữ liệu.

Một mạng lưới thần kinh sâu bao gồm một số lớp được kết nối với nhau, mỗi lớp được xây dựng trên lớp trước đó để tinh chỉnh và cải thiện các dự đoán hoặc phân loại. Quá trình tính toán thông qua mạng này được gọi là lan truyền về phía trước.

Các lớp đầu vào và đầu ra của mạng nơ-ron sâu được gọi là các lớp hiển thị. Lớp đầu vào là nơi mô hình học sâu nhập dữ liệu để xử lý và lớp đầu ra là nơi thực hiện dự đoán hoặc phân loại cuối cùng.

Một quy trình khác được gọi là lan truyền ngược sử dụng các thuật toán, chẳng hạn như giảm dần độ dốc, để tính toán lỗi trong ước tính và sau đó di chuyển ngược qua các lớp để điều chỉnh trọng số và độ lệch của hàm. Đang cố gắng đào tạo mô hình.

Cùng với nhau, lan truyền xuôi và lan truyền ngược cho phép mạng nơ-ron đưa ra dự đoán và sửa lỗi một cách chính xác. Theo thời gian, thuật toán sẽ dần trở nên chính xác hơn.

Ở trên mô tả mạng lưới thần kinh sâu đơn giản nhất theo thuật ngữ đơn giản. Tuy nhiên, các thuật toán học sâu cực kỳ phức tạp và có nhiều loại mạng thần kinh khác nhau để giải quyết các vấn đề hoặc tập dữ liệu cụ thể. ví dụ:

• Mạng thần kinh chuyển đổi (CNN) được sử dụng chủ yếu trong các ứng dụng phân loại hình ảnh và thị giác máy tính để xác định các tính năng và mẫu trong hình ảnh, cho phép thực hiện các tác vụ như phát hiện hoặc nhận dạng đối tượng. Trong năm Vào năm 2015, lần đầu tiên CNN đã vượt qua con người trong một bài kiểm tra nhận dạng đối tượng.
• Mạng thần kinh tuần hoàn (RNN) thường được sử dụng trong các ứng dụng nhận dạng giọng nói và ngôn ngữ tự nhiên vì nó sử dụng dữ liệu liên tục hoặc tuần tự.

Ứng dụng của học sâu là gì?

Các ứng dụng học sâu trong thế giới thực là một phần trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta, nhưng trong hầu hết các trường hợp, chúng được tích hợp rất tốt vào các sản phẩm và dịch vụ mà người dùng không biết về quy trình. Một số ví dụ này bao gồm:

thực thi pháp luật

Các thuật toán học sâu có thể phân tích và học hỏi từ dữ liệu giao dịch để xác định các mẫu nguy hiểm có thể chỉ ra hoạt động gian lận hoặc tội phạm.

Nhận dạng giọng nói, thị giác máy tính và các ứng dụng học sâu khác cải thiện hiệu quả và hiệu quả của phân tích pháp y bằng cách trích xuất các mẫu và bằng chứng từ bản ghi âm thanh và video, hình ảnh và dữ liệu. Chính xác.

Các dịch vụ tài chính

Các tổ chức tài chính thường xuyên sử dụng các phân tích dự đoán để thúc đẩy giao dịch chứng khoán theo thuật toán, đánh giá rủi ro kinh doanh để phê duyệt khoản vay, phát hiện gian lận và quản lý danh mục đầu tư cũng như việc sử dụng tín dụng cho khách hàng.

dịch vụ khách hàng

Nhiều tổ chức tích hợp công nghệ học sâu vào quy trình dịch vụ khách hàng của họ. Chatbots là dạng AI đơn giản được sử dụng trong nhiều ứng dụng, dịch vụ và cổng dịch vụ khách hàng. Chatbot truyền thống sử dụng ngôn ngữ tự nhiên hoặc thậm chí là nhận dạng hình ảnh, thường được tìm thấy trong các menu giống như trung tâm cuộc gọi.

Tuy nhiên, các giải pháp chatbot phức tạp hơn cố gắng tìm ra nó, biết rằng có nhiều câu trả lời cho những câu hỏi mơ hồ. Dựa trên các câu trả lời nhận được, chatbot sẽ cố gắng trả lời trực tiếp những câu hỏi này hoặc hướng cuộc trò chuyện đến người dùng.

Các trợ lý ảo như Apple Siri, Amazon Alexa hay Google Assistant mở rộng ý tưởng về một chatbot bằng cách cho phép nhận dạng giọng nói. Điều này tạo ra một cách mới để thu hút người dùng theo cách được cá nhân hóa.

chăm sóc sức khỏe

Ngành chăm sóc sức khỏe đã được hưởng lợi rất nhiều từ khả năng học sâu kể từ khi số hóa hồ sơ và hình ảnh bệnh viện. Các ứng dụng nhận dạng hình ảnh có thể hỗ trợ các nhà chụp ảnh y tế và bác sĩ X quang, cho phép họ phân tích và đánh giá nhiều hình ảnh hơn trong thời gian ngắn hơn.

Lợi ích của deep learning đối với việc phát triển trí tuệ nhân tạo là gì?

Sau đây là những lợi ích hoặc lợi thế của việc học sâu.

• Các tính năng được tự động đánh giá và điều chỉnh tối ưu cho kết quả mong muốn. Không cần tìm nạp trước các tính năng. Điều này tránh các phương pháp học máy tốn thời gian.
• Dựa vào các biến thể tự nhiên trong dữ liệu được học tự động.
• Một cách tiếp cận dựa trên mạng thần kinh tương tự có thể được áp dụng cho nhiều ứng dụng và loại dữ liệu khác nhau.
• Nhiều tính toán có thể được thực hiện song song bằng cách sử dụng GPU và có thể mở rộng cho khối lượng dữ liệu lớn. Hơn nữa, nó cho kết quả hoạt động tốt hơn khi lượng dữ liệu lớn.
• Kiến trúc học sâu rất linh hoạt để thích ứng với các vấn đề mới trong tương lai.

Có gì sai khi thúc đẩy học sâu?

Yêu cầu phần cứng lớn

Học sâu đòi hỏi một lượng lớn sức mạnh tính toán. Đơn vị xử lý đồ họa hiệu năng cao (GPU) là lý tưởng vì chúng có thể xử lý lượng lớn tính toán trong nhiều lõi với đủ bộ nhớ.

Tuy nhiên, việc quản lý nhiều GPU trong khuôn viên có thể đặt ra yêu cầu đáng kể đối với tài nguyên nội bộ và rất tốn kém khi mở rộng quy mô. Đắt tiền để đào tạo do mô hình dữ liệu phức tạp. Hơn nữa, học sâu yêu cầu GPU đắt tiền và hàng trăm máy. Điều này thêm giá trị cho người dùng.

Nó đòi hỏi kiến ​​thức sâu về Dữ liệu lớn

• Nó đòi hỏi một lượng lớn dữ liệu để thực hiện tốt hơn các kỹ thuật khác.
• Không có lý thuyết tiêu chuẩn nào để hướng dẫn bạn chọn công cụ học sâu phù hợp vì nó đòi hỏi kiến ​​thức về cấu trúc liên kết, phương pháp đào tạo và các thông số khác. Vì vậy, rất khó chấp nhận những người không có kỹ năng.
• Không dễ để hiểu kết quả bằng cách học nó một mình và yêu cầu người phân loại làm điều đó. Các thuật toán dựa trên mạng lưới thần kinh cấu thành thực hiện các nhiệm vụ như vậy.
• Mặc dù mô hình học sâu có thể được hiểu là một loại chương trình nhưng ngược lại, hầu hết các chương trình không thể được định nghĩa là mô hình học sâu – đối với hầu hết các tác vụ, không có mạng. , hoặc thậm chí nếu có, nó có thể không được học.

Mô hình học sâu của các ông lớn công nghệ thế giới

Trong nhiều thập kỷ, IBM đã đi tiên phong trong việc phát triển AI và các công nghệ học sâu, đáng chú ý nhất là sự phát triển của IBM Watson, chatbot AI của IBM. Một trong những bước đột phá đầu tiên trong công nghệ học sâu.

Watson hiện là giải pháp đáng tin cậy cho các doanh nghiệp muốn áp dụng các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên và máy học tiên tiến vào hệ thống của họ. Áp dụng và triển khai AI.

Watson sử dụng khung Kiến trúc quản lý thông tin phi cấu trúc (UIMA) của Apache và phần mềm DeepQA của IBM để cung cấp khả năng học sâu mạnh mẽ cho các ứng dụng. Bằng cách triển khai và chạy các mô hình của bạn trong bất kỳ đám mây nào bằng các công cụ như IBM Watson Studio, bạn có thể khai thác dữ liệu lớn và đưa các dự án khoa học dữ liệu của mình vào sản xuất.

Xem thêm:

• Google Ống kính là gì? Làm thế nào để biết mọi thứ qua giắc cắm điện thoại
• Quảng cáo là gì? Thuật ngữ tiếp thị bạn cần biết
• Sự thật về sóng Wi-Fi là không gây hại cho sức khỏe con người

Như vậy trong bài viết trên chúng tôi đã giải thích cho các bạn deep learning là gì và ứng dụng của nó trong đời sống thực tế. Nếu cảm thấy bài viết này hữu ích, hãy like và share để GienCongListen tiếp tục cho ra những bài viết chất lượng hơn.

Nhìn vào IBM