Deep Learning là một tập hợp con của học máy, về cơ bản là một mạng nơ-ron có ba lớp trở lên. Những mạng lưới thần kinh này cố gắng mô phỏng hành vi của não người cho phép deep learning “học” từ một lượng lớn dữ liệu. Trong khi mạng nơ-ron có một lớp vẫn có thể đưa ra các dự đoán gần đúng, các lớp ẩn bổ sung có thể giúp tối ưu hóa và tinh chỉnh để có độ chính xác.
Deep Learning thúc đẩy nhiều ứng dụng và dịch vụ trí tuệ nhân tạo (AI) nhằm cải thiện tự động hóa, thực hiện các tác vụ phân tích và vật lý mà không cần sự can thiệp của con người.
Công nghệ Deep learning được ứng dụng rộng rãi trong các sản phẩm và dịch vụ hàng ngày chẳng hạn như trợ lý kỹ thuật số, điều khiển từ xa hỗ trợ giọng nói và phát hiện gian lận thẻ tín dụng cũng như các công nghệ mới nổi chẳng hạn như ô tô tự lái.
Đọc thêm: Top việc làm đang tuyển dụng mới nhất 2024
Học sâu deep learning hoạt động bằng cách khám phá các cấu trúc phức tạp trong dữ liệu mà chúng trải nghiệm. Cụ thể là xây dựng các mô hình tính toán bao gồm nhiều lớp xử lý, mạng có thể tạo ra nhiều mức trừu tượng để biểu diễn dữ liệu.
Ví dụ, một mô hình học sâu được gọi là mạng nơ-ron phức hợp có thể được đào tạo bằng cách sử dụng số lượng lớn (hàng triệu) hình ảnh, chẳng hạn như những hình ảnh có chứa mèo.
Loại mạng nơ-ron này thường học hỏi từ các pixel có trong hình ảnh mà nó thu được. Nó có thể phân loại các nhóm pixel đại diện cho các đặc điểm của mèo, với các nhóm đặc điểm như móng vuốt, tai và mắt cho biết sự hiện diện của mèo trong hình ảnh.
Đối với nhiều tác vụ, chẳng hạn như thị giác máy tính, nhận dạng giọng nói còn được gọi là xử lý ngôn ngữ tự nhiên, dịch máy và robot, hiệu suất của các hệ thống deep learning vượt xa so với các hệ thống machine learning.
Điều này không có nghĩa là việc xây dựng các hệ thống học sâu là tương đối dễ dàng so với các hệ thống học máy thông thường. Mặc dù nhận dạng tính năng tự trị trong học sâu, hàng nghìn siêu tham số (nút bấm) cần được điều chỉnh để mô hình học sâu deep learning trở nên hiệu quả.
Đọc thêm: Biểu đồ xương cá là gì? Hướng dẫn vẽ biểu đồ xương cá chi tiết
Một trong những lợi thế khi sử dụng deep learning là khả năng tự động hóa các tính năng, cụ thể các thuật toán học sâu có thể tự tạo ra các tính năng mới từ một số lượng hạn chế ngay trong dữ liệu đào tạo mà không cần con người can thiệp.
Có nghĩa là học sâu có thể thực hiện những nhiệm vụ phức tạp đòi hỏi yêu cầu kỹ thuật cao với các tính năng mở rộng. Đối với các doanh nghiệp, lợi thế tự động hóa các tính năng của học sâu cho phép triển khai ứng dụng hoặc công nghệ nhanh, ổn định hơn, đem đến độ chính xác cao.
Ưu điểm lớn nhất của deep learning là khả năng hoạt động tốt với dữ liệu phi cấu trúc. Điều này đặc biệt phù hợp khi phần lớn dữ liệu kinh doanh hiện nay đều không có cấu trúc. Hình ảnh, văn bản và giọng nói được cho là những định dạng dữ liệu phổ biến nhất được các doanh nghiệp sử dụng.
Khác với deep learning, các thuật toán machine learning cổ điển bị hạn chế về khả năng phân tích dữ liệu phi cấu trúc, có nghĩa là lượng thông tin này không được khai thác thường xuyên. Tuy nhiên, deep learning sẽ đem đến những tác động lớn nhất đối với dữ liệu phi cấu trúc.
Đào tạo mạng lưới deep learning với dữ liệu phi cấu trúc và ghi nhãn phù hợp sẽ giúp các doanh nghiệp có thể tối ưu hóa mọi chức năng từ bán hàng, tiếp thị cho đến tài chính.
Các lớp nơron trong deep learning cho phép các mô hình trở nên hiệu quả hơn, cụ thể là thực hiện được các tính năng phức tạp, tác vụ tính toán chuyên sâu. Cụ thể là có thể thực hiện đồng thời nhiều hoạt động phức tạp.
Deep learning thể hiện sự vượt trội hơn, điều này thể hiện rõ trong các nhiệm vụ nhận thức máy, còn được gọi là khả năng hiểu được các đầu vào như: hình ảnh, âm thanh và video giống như con người, liên quan đến các bộ dữ liệu phi cấu trúc.
Điều này là do khả năng của các thuật toán học sâu để cuối cùng, giúp học hỏi từ các lỗi của chính nó. Deep learning còn hỗ trợ việc xác minh tính chính xác, cụ thể là các dự đoán/kết quả đầu ra và thực hiện điều chỉnh trong trường hợp cần thiết. Trong một số trường hợp deep learning yêu cầu sự hỗ trợ của con người nhằm xác định dữ liệu đầu ra được chính xác nhất.
Đọc thêm: BrightChamps là gì? Sứ mệnh đào tạo lãnh đạo công nghệ tương lai tại Việt Nam
Một mạng nơ-ron điển hình hoặc mô hình học sâu cần nhiều ngày để tìm hiểu các tham số xác định mô hình. Các thuật toán song song và phân tán giải quyết điểm khó khăn này bằng cách cho phép các mô hình học sâu được đào tạo nhanh hơn nhiều. Deep learning sẽ được đào tạo thông qua phương pháp đào tạo cục bộ, GPU hoặc kết hợp cả hai phương thức này với nhau.
Tuy nhiên, một khối lượng lớn các bộ dữ liệu đào tạo có liên quan đến nhau không thể lưu trữ cùng một máy, điều này đã tạo nên dữ liệu song song. Việc dữ liệu hoặc deep learning được phân bổ trên nhiều máy giúp quá trình đào tạo được hiệu quả hơn.
Mặc dù đào tạo mô hình học sâu có thể tốn kém nhiều chi phí, tuy nhiên nếu được đào tạo bài bản, deep learning sẽ giúp doanh nghiệp tối ưu những chi tiêu không cần thiết. Trong các ngành công nghiệp như sản xuất, tư vấn hoặc thậm chí bán lẻ, chi phí cho một dự đoán không chính xác hoặc lỗi sản phẩm là rất lớn. Nó thường lớn hơn chi phí đào tạo mô hình học sâu.
Các thuật toán học sâu có thể tạo ra sự thay đổi giữa các tính năng học tập để giảm tỷ lệ sai sót đáng kể giữa các ngành. Điều này đặc biệt đúng khi bạn so sánh các hạn chế của mô hình học máy cổ điển với các thuật toán học sâu.
Học sâu, khi được áp dụng vào khoa học dữ liệu, có thể đưa ra các mô hình xử lý tốt hơn và hiệu quả hơn. Việc deep learning có thể giám sát giúp thúc đẩy sự cải thiện liên tục, nhờ đó đem đến độ chính xác và đạt được kết quả cao. Nó cũng cung cấp cho các nhà khoa học dữ liệu bằng các kết quả phân tích ngắn gọn và đáng tin cậy hơn.
Công nghệ này hỗ trợ hầu hết các phần mềm dự đoán ngày nay với các ứng dụng từ tiếp thị đến bán hàng, nhân sự, tài chính, v.v. Giống với bộ tự động hóa bán hàng và tiếp thị thông minh cũng sử dụng các thuật toán deep learning để đưa ra những dự đoán dựa trên dữ liệu lịch sử.
Học sâu có khả năng mở rộng cao do khả năng xử lý một lượng lớn dữ liệu và thực hiện nhiều phép tính đem lại kết quả tốt nhất, giúp tối ưu về chi phí và thời gian. Điều này ảnh hưởng trực tiếp đến năng suất, tính mô-đun và tính di động.
Đọc thêm: Công việc Marketing là gì? Mức lương hấp dẫn ngành Marketing theo lĩnh vực
Deep Learning là một tập hợp con của học máy, về cơ bản là một mạng nơ-ron có ba lớp trở lên. Học sâu deep learning hoạt động bằng cách khám phá các cấu trúc phức tạp trong dữ liệu mà chúng trải nghiệm,1900 - tin tức việc làm vừa cung cấp những thông tin hữu ích về học sâu" deep learning". Hy vọng qua bài viết bạn hiểu được tầm quan trọng và thực hành hiệu quả.
Đăng nhập để có thể bình luận
Đã bao giờ bạn cảm thấy bản thân mình suy nghĩ quá nhiều, quá mệt mỏi và vượt quá sự giới hạn cho phép? Đó có thể là bạn đã gặp phải tình trạng Overthinking? Vậy Overthinking là gì và có tác động ra sao? Cùng 1900 - Tin tức việc làm hiểu rõ về tình trạng này cũng như cách thoát khỏi nó một cách hiệu quả, giúp bản thân tích cực và thoải mái hơn.
Tương tự một số loại hình như Nhân trắc học, thần số học sẽ dựa vào sự nghiên cứu về các con số cùng tác động đến con người, cuộc sống mỗi người mà chỉ ra những đặc trưng tương ứng với mỗi con số. Thần số học giúp mọi người phần nào tự tin để hiểu rõ hơn về bản thân mình, từ đó đưa ra những kế hoạch, nhận định đúng đắn. Trong bài viết này hãy cùng 1900 - Tin tức việc làm khám phá thông tin chi tiết về thần số học số 22 cùng lời khuyên cho sự nghiệp.
Hiện thần số học là một trong các lĩnh vực được quan tâm khá nhiều, đặc biệt là các bạn giới trẻ. Ở bài viết này 1900 - Tin tức việc làm sẽ giải mã ý nghĩa của thần số học số 11. Giúp bạn có cái nhìn tổng quan về thần số 11: tính cách, nghề nghiệp, tình duyên,... Hãy xem ngay bài viết sau đây nhé!