Deep Learning là gì? Khái quát kiến thức về Deep Learning

Nền công nghệ của thế giới trong những năm qua đã và đang  không ngừng  có nhiều bước phát triển vượt bậc. Trong đó, Deep Learning một trong những nền tảng có sự tăng vọt nhanh chóng không hề kém cạnh. Vậy, Deep Learning là gì và ưu điểm của nó đối với ngành CNTT. Tất cả sẽ được chúng tôi giải đáp ngay sau đây. 

Khái quát kiến thức cho câu hỏi Deep Learning là gì?

Định nghĩa Deep Learning là gì?

Deep Learning là tập hợp con của Machine Learning và nó có tác dụng hỗ trợ cho máy tính tự huấn luyện chính nó để có thể thực hiện mọi tác vụ tương tự như con người. Điều này chính là giúp máy tính bắt chước con người cách học hỏi và suy nghĩ. 

Các hệ thống của Deep Learning có khả năng cải thiện được những hiệu suất  của chúng với quyền truy cập vào dữ liệu sẽ được nhiều hơn.

Thông thường, phiên bản máy sẽ có nhiều kinh nghiệm hơn; những máy móc đã có đủ kinh nghiệm thì sẽ được mang đi phục vụ cho những công việc như: lái xe, phát hiện cỏ dại,... 

Deep Learning là gì?

Deep Learning có hỗ trợ cho việc dịch ngôn ngữ, phân loại các hình ảnh, nhận dạng giọng nói. Chính vì thế, nó có thể được ứng dụng để giải quyết mọi nhu cầu cần nhận dạng mẫu mà không cần đến sự can thiệp của con người. 

Ngoài khái niệm Deep Learning là gì thì bạn nên tìm hiểu thêm về khái niệm mạng  lưới thần kinh như sau: Deep Learning hoạt động dựa vào mạng lưới thần kinh nhân tạo và nó bao gồm nhiều lớp chứa các  dữ liệu mô phỏng cách thức vận hành của não người. 

Bộ phận mạnh thần kinh nhân tạo này giống với não người bao gồm: Các node (nó là đơn vị thần kinh trong mạng thần kinh nhân tạo) là những neuron thần kinh. Hầu hết các node bản thân thường chỉ có khả năng trả lời cho những câu hỏi  đơn giản và cơ bản nhất; với những tác vụ khó thì chúng sẽ tiến hành liên kết với nhau để trả lời.

Bạn có thể dạy hoặc có thể huấn luyện chúng bằng những  thuật toán cụ thể. Những node giải đáp các câu hỏi phức tạp thì sẽ được gọi là mạng lưới thần kinh sâu (DNN), nó được định nghĩa như sau: Mạng lưới thần kinh sâu có khả năng thực hiện các hoạt động phức tạp như biểu diễn, trừu tượng có mang các ý nghĩa về âm thanh, văn bản và hình ảnh. Chúng được đánh giá là lĩnh vực phát triển nhất trong Machine Learning. 

Cách thức hoạt động của Deep Learning

Deep Learning được xem là một phương pháp của học máy theo phương pháp: lập trình AI sẽ được huấn luyện để dự đoán đầu ra dựa vào một tập đầu vào.Ví dụ cụ thể: Dự đoán hành đầu của con mèo khi gặp chuột rồi tiến hành huấn luyện nó bằng phương pháp học có giám sát.

 

Mạng lưới thần kinh trong Deep Learning

Khi bạn muốn dự đoán được hành động của nó vào các đầu vào sẽ được thực hiện như sau: 

• Lựa chọn con mồi phù hợp
• Lúc này: các bộ phận trên cơ thể của con mèo như mắt, móng vuốt, tai,.. của con mèo sẽ trở nên rất nhanh nhạy. 
• Con chuột sẽ xuất hiện ở đâu

Về cơ bản thì Deep Learning sẽ không khác với học máy thông thường. Tuy nhiên, với ví dụ trên thì thời gian cần dành khá nhiều mới có thể thiết  kế được các tính năng đại diện cho con mèo. Những gì cần làm là cung cấp cho hệ thống một số lượng hình ảnh con mèo, video con mèo bắt chuột thì hệ thống có thể tự học được những tính năng đại diện dành cho 1 con mèo. 

Với những tác vụ như thị giác máy tính, nhận dạng giọng nói, robot hoặc dịch máy thì hiệu suất của Deep Learning  có thể vượt xa những hệ thống máy khác. Tuy nhiên, việc xây dựng được hệ thống Deep Learning lại không mấy dễ dàng so với hệ thống máy móc thông thường. 

Xem ngay:

Top 5 việc làm Deep Learning hot nhất

Việc làm PHP lương cao chế độ hấp dẫn

Việc làm Python lương cao chế độ hấp dẫn

Tuyển dụng Unity lương cao chế độ hấp dẫn

Các ưu điểm nổi bật của Deep Learning là gì

Deep Learning giúp giải quyết một số vấn đề mà không cần đến con người

• Deep Learning có độ chính xác cao, có thể học sâu rộng và đạt được độ chính xác ở mức công nhận vô cùng cao. Điều này sẽ đảm bảo cho thiết bị điện tử tiêu dùng có thể đáp ứng được mọi nhu cầu cũng như mong  đợi từ phía người dùng. Deep Learning rất trọng về độ an toàn đối với những  mô hình xe không người lái. 
• Các dữ liệu của Deep Learning sẽ được dán nhãn bởi: Việc phát triển của xe không người lái đòi hỏi hàng triệu hình ảnh cũng như hàng ngàn giờ để xem video. 
• GPU có hiệu suất cao và có kiến thức song song nên rất hiệu quả cho Deep Learning. Nếu như kết hợp với điện toán đám mây hoặc các cụm thì nó cho phép nhóm phát triển có thể giảm xuống tối đa thời gian đào tạo đối với mạng lưới học tập sau vài tuần hoặc vài giờ. 

Deep Learning được ứng dụng ra sao trong cuộc sống?

Ứng dụng trong ngành công nghệ cao

Ứng dụng vượt bậc của Deep Learning không thể không kể đến đó chính là chế tạo Robot. Hiện nay, các phiên bản Robot  giống con người với khả năng cảm nhận, phản ứng với môi trường đang dần được ra đời. 

Hiện nay, Robot còn có thể hợp tác với các hoạt động của con người và chúng có thể thực hiện được các nhiệm vụ riêng biệt phù hợp với thế mạnh của chúng. Robot đang góp phần thay thế con người trong việc thực hiện các công việc khó khăn hơn. Đây chính  là phát minh tuyệt vời nhờ ứng dụng Deep Learning. 

Ứng dụng trong nông nghiệp

Hiện nay, nhờ có Deep Learning mà người nông dân có thể triển khai những thiết bị có khả năng phân biệt được cỏ dại với cây trồng. Từ đó, các loại máy móc phun thuốc diệt cỏ có thể chọn lọc phun lên  cỏ dại để đảm bảo cho cây trồng không bị ảnh hưởng. 

Ngoài vai trò loại bỏ cỏ dại bằng thuốc diệt cỏ thì nhờ Deep Learning mà sản lượng nông nghiệp ngày càng được cải thiện. Bên cạnh đó, Deep Learning đang được mở rộng hơn nữa sang các hoạt động như: thu hoạch, tưới tiêu, bón phân, gieo trồng,...

Ứng dụng của Deep Learning trong lĩnh vực y tế

Ứng dụng trong điện tử

Deep Learning được ứng  dụng cho công việc nhận diện không mặt trong các thiết bị điện tử như điện thoại, các phần mềm như facebook, messenger,... Thêm vào đó, Deep Learning còn được dùng trong nghe dịch và nói tự động mà trang web google dịch đang sử dụng. Ngoài ra, một số thiết bị trợ giúp tại nhà cũng được ứng dụng Deep Learning để đáp ứng giọng nói và hiểu được sở thích của bản (đây chính là ứng dụng học sâu). 

Xem ngay: 

Bridge System Engineer (BrSE) là gì? Con Đường Để Trở Thành BrSE

Mapreduce, những ưu điểm và cách thức hoạt động của nền tảng này

Ứng dụng cho lĩnh vực không gian vũ trụ và quốc phòng

Deep Learning được dùng với các mục đích như: xác định các vật thể như vệ tinh, xác định khu vực trung tâm, xác định khu vực an toàn và không an toàn trong quân đội,... 

Ứng dụng trong y tế và chăm sóc sức khỏe

Deep Learning phát huy được hiệu quả siêu nổi bật của mình bằng cách hiển thị dữ liệu chất lượng cao và  đo lường khả năng của các mạng thần kinh rồi thực hiện phân loại hình ảnh. Deep Learning có khả năng phân loại ung thư da chuẩn xác và hiệu quả như một bác sĩ da liễu chuyên nghiệp. 

Đồng thời, các nhà nghiên cứu về căn bệnh ung thư cũng đang ứng dụng Deep Learning để có thể tự động phát hiện ra các tế bào phát bệnh, nó được thực hiện như sau: chế tạo kính hiển vi tiên tiến để có thể tạo ra bộ dữ liệu có chiều cao phù hợp, được dùng để đào tạo một ứng dụng học sâu để  có thể xác định tế bào ung thư.Ngoài ra, Deep Learning còn có bước tiến quan trọng trong việc cải thiện chất lượng sức khỏe của bệnh nhân bằng sự dự đoán với các sự kiện y tế từ dữ liệu hồ sơ sức khỏe điện tử. 

Ứng dụng trong công nghiệp

Deep Learning có khả năng cải thiện sự an toàn cho các công nhân xung máy móc hạng nặng bằng cách: tự động phát hiện nếu như người hoặc vật nằm trong khoảng cách không an toàn đối với máy. 

Lời kết

Từ những thông tin trên thì có thể thấy rằng, Deep Learning đã hỗ trợ cũng như cống hiến khổng lồ trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Không chỉ hỗ trợ cho nhiều lĩnh vực mà nó còn giúp ích cho chính con người và xã hội. Chính vì vậy, nó đang dần trở thành một ngành học “hot” nhất trong thời điểm hiện tại. Chắc hẳn, qua bài viết thì bạn đã biết Deep Learning là gì rồi đúng không nào? Bạn có muốn cống hiến cho lĩnh vực mang lại nhiều ý nghĩa cho sự phát triển của con người và xã hội này không? Hãy thử sức nếu đam mê nhé!