Deep learning là gì: Kiến thức cơ bản về phần mềm Neural Network (mạng nơ-ron)

Sự phát triển của công nghệ đã đưa loài người lên một tầm cao hơn bao giờ hết. Các lĩnh vực làm việc như y học, bảo mật, học tập và cung cấp các hình thức trợ giúp khác đã đạt đến đỉnh cao. Nhưng nó không dừng lại ở đó. Trí tuệ nhân tạo là thứ lớn tiếp theo trong thế giới công nghệ và khoa học máy tính nhưng để hiểu được nó, điều quan trọng là phải biết nó bao gồm những gì. Điều cần thiết là phải biết học sâu deep learning là gì và neural network nhân tạo có nghĩa là gì.

Lĩnh vực công nghệ AI vô cùng tiên tiến và thú vị. Hai công cụ đang được sử dụng trong trí tuệ nhân tạo này rất mạnh mẽ trong việc giải quyết các vấn đề phức tạp và phát triển các tiêu chuẩn cao hơn nữa trong khoa học.

Có thể nói rằng loại cơ chế này là một bước chuyển đổi sang cấp độ công nghệ tiếp theo. Các công ty ngày nay đã nhận ra tầm quan trọng của nó và bắt đầu sử dụng nó trong hầu hết các trường hợp. Hãy lấy Google làm ví dụ. Google sử dụng công cụ tìm kiếm AI để học hỏi từ người dùng của mình. Nếu bạn đang tìm kiếm thứ gì đó trong thanh tìm kiếm của nó, chẳng hạn như “máy tính xách tay” và sau khi nhận được kết quả, bạn nhấn vào nó, bạn vừa dạy cho AI của Google biết rằng “máy tính xách tay” là thứ bạn đã nhấn. Tự hỏi cách hoạt động của Deep Learning là gì? Hãy đi sâu hơn và tìm hiểu.

Tìm hiểu AI Deep Learning là gì

Deep learning là gì: ví dụ về robot.

Ưu đãi Udacity hiệu lực ngay lúc này:

Công nghệ Deep Learning là gì và có gì đặc biệt đến nỗi khiến nó là một kỹ thuật cho máy tính (AI) học giống như con người - bằng cách thử và sai. Nếu bạn đang tự hỏi nếu bạn đã bao giờ nhìn thấy nó trước đây, thì có thể bạn đã thấy. Đó là công nghệ đằng sau các ứng dụng như điều khiển bằng giọng nói trên các thiết bị như điện thoại, máy tính bảng hoặc tivi. Cách đây không lâu, chúng ta đã được giới thiệu về những chiếc ô tô không người lái, đây cũng là một sản phẩm của quá trình ứng dụng deep learning cơ bản. Với sự trợ giúp của DL, trí tuệ nhân tạo nhận biết các biển báo dừng, người đi bộ và các chướng ngại vật khác trên đường có thể gây ra thảm họa.

Để thực hiện các hành động như vậy, một máy tính đang sử dụng các kỹ thuật deep learning cơ bản yêu cầu một lượng lớn dữ liệu huấn luyện (đây là công việc của neural network, chúng ta sẽ tìm hiểu điều đó một chút sau). Những thành tựu công nghệ như ô tô không người lái cần hàng nghìn đoạn phim và hình ảnh để ghi nhận mọi tình huống đơn lẻ để nó được an toàn. Những cải tiến gần đây trong Deep learning đã phát triển đến mức vượt trội hơn con người trong một số lượng nhiệm vụ nhất định.

Cách hoạt động của Deep Learning là gì?

Như đã đề cập một chút ở trên, những gì deep learning cơ bản sử dụng để thực hiện các tác vụ như vậy là neural network (mạng nơ-ron). Hầu hết các trường hợp deep learning AI được gọi là neural network sâu. Từ sâu trong thuật ngữ này là viết tắt của các lớp được ẩn trong neural network.

Các mô hình ứng dụng deep learning được đào tạo bằng cách nhận đủ lượng dữ liệu và kiến ​​trúc dữ liệu neural network học các tính năng trực tiếp từ dữ liệu mà không cần lao động thủ công. Neural network là những hệ thống được kết nối giống như mạng nơ-ron sinh học của chúng ta. Các loại hệ thống này được tạo ra theo cách để thích ứng với các nhu cầu tình huống. Một khi neural network xác định kết quả cho một đối tượng nhất định, lần tiếp theo hệ thống NN có thể xác định xem nó có phải là cùng một đối tượng hay không. Neural network không nhận dạng các đối tượng giống như cách chúng ta làm, nó nhận ra các đối tượng thông qua tập hợp các tính năng độc đáo của riêng chúng.

Neural network nhân tạo

Một trong những loại chung và phổ biến nhất của những gì deep learning đang sử dụng được gọi là neural network thông thường hoặc viết tắt là CNN. Nó kết hợp các tính năng đã học với dữ liệu đầu vào và sử dụng các lớp phức hợp 2D, làm cho kiến ​​trúc này rất phù hợp để xử lý dữ liệu 2D. Ví dụ, nó có thể là hình ảnh hoặc tọa độ các tấm mặt phẳng.

Neural network thông thường hoạt động theo cách mà không cần trích xuất tính năng thủ công nữa. Nó trích xuất các tính năng trực tiếp từ hình ảnh. Neural network nhân tạo có tính năng tự động trích xuất giúp mô hình deep learning cơ bản trở nên chính xác hoàn hảo cho các tác vụ thị giác máy tính như phân loại đối tượng.

CNN học cách phát hiện các tính năng khác nhau bằng cách sử dụng số lượng các lớp ẩn. Mỗi số của lớp ẩn sẽ làm tăng độ phức tạp của các tính năng hình ảnh đã học. CNN tìm hiểu các tính năng khác nhau từ mọi lớp. Tôi đã giới thiệu cho bạn về Deep Learning là gì, tiếp theo hãy cùng tôi tìm hiểu về các ví dụ phổ biến của ứng dụng deep learning trong phần sau của hướng dẫn ‘Deep Learning là gì’ này.

So sánh Nền tảng học online Bên cạnh các nền tảng khác

Bạn có biết?

Bạn đã bao giờ băn khoăn nền tảng học online nào tốt nhất cho sự nghiệp của bạn chưa?

Xem & so sánh TOP nền tảng học online cạnh nhau

Các ví dụ phổ biến

Deep learning là gì: robot học chơi piano.Theo các nguồn, có ba cách được sử dụng nhiều nhất để ứng dụng học sâu deep learning để thực hiện phân loại đối tượng, vậy cách sử dụng deep learning là gì:

  • Chuyển giao học tập. Cách tiếp cận học tập chủ yếu được sử dụng trong các ứng dụng deep learning. Nó được thực hiện bằng cách có một mạng hiện có và thêm dữ liệu mới vào các lớp chưa biết trước đó. Bằng cách này sẽ tốt hơn rất nhiều để tiết kiệm thời gian thay vì bạn giảm số lượng xử lý hình ảnh. Nó chỉ cho phép phân loại các đối tượng nhất định chứ không phải xem qua tất cả các đối tượng khác nhau cho đến khi tìm được đối tượng chính xác.
  • Đào tạo từ con số không. Điều này chủ yếu được sử dụng cho các ứng dụng mới sẽ có số lượng lớn các danh mục đầu ra. Nó bắt đầu bằng cách thu thập một số lượng lớn các tập dữ liệu được gắn nhãn và thiết kế một kiến ​​trúc mạng sẽ tìm hiểu các tính năng. Trong khi việc học chuyển tiếp có thể mất đến hàng giờ hoặc vài phút, phương pháp này mất nhiều thời gian hơn một chút - từ vài ngày đến vài tuần để đào tạo.
  • Khai thác tính năng. Không phổ biến như các phương pháp đã đề cập trước đây, nhưng vẫn được sử dụng phổ biến. Đây là một phương pháp được sử dụng cho một cách tiếp cận chuyên biệt hơn để học sâu deep learning. Nó sử dụng mạng như một công cụ giải nén tính năng. Vì các lớp trong neural network thông thường có nhiệm vụ học các tính năng nhất định từ hình ảnh, nên cũng có thể rút các tính năng này và biến nó thành đầu vào cho mô hình machine learning.

Các loại neural network khác là gì?

Mặc dù neural network thông thường có thể được coi là mạng nơ-ron tiêu chuẩn đã được mở rộng trong không gian bằng cách sử dụng trọng số chia sẻ, nhưng cũng có một số loại khác nhau.

Neural network tuần hoàn, thay vì mạng thông thường, được mở rộng theo thời gian bằng cách có các cạnh cung cấp cho bước thời gian tiếp theo thay vì lớp tiếp theo trong cùng một bước thời gian. Neural network nhân tạo này được sử dụng để nhận dạng các chuỗi, ví dụ, một tín hiệu giọng nói hoặc một văn bản.

Ngoài ra, có một neural network đệ quy. Hệ thống NN này không có khía cạnh thời gian đối với trình tự đầu vào, nhưng đầu vào phải được xử lý theo thứ bậc.

Neural network đang hoạt động

Việc cố gắng hiểu lợi ích thực sự của neural network trong các tình huống thực tế là gì có thể trở nên khá khó khăn. Neural network nhân tạo rất phổ biến trong giới chuyên gia thị trường chứng khoán. Với sự trợ giúp của các hệ thống NN, có thể áp dụng “giao dịch theo thuật toán”, công cụ này được áp dụng cho các thị trường tài chính, cổ phiếu, lãi suất và các loại tiền tệ khác nhau. Các thuật toán neural network có thể tìm ra các cổ phiếu bị định giá thấp, cải thiện các mô hình cổ phiếu hiện có và sử dụng ứng dụng deep learning để tìm cách tối ưu hóa thuật toán khi thị trường thay đổi.

Vì neural network rất linh hoạt, chúng có thể được áp dụng trong các nhận dạng mẫu phức tạp khác nhau và dự đoán các vấn đề. Để thay thế cho ví dụ trên, hệ thống NN có thể được sử dụng để dự báo kinh doanh, phát hiện ung thư từ hình ảnh và nhận dạng khuôn mặt trên hình ảnh trên mạng xã hội.

Deep learning đang hoạt động

Deep learning là gì: kết nối dữ liệu.Không chỉ neural network mới có các ví dụ thực tế. Deep learning cũng có thể được mô tả trong một số ứng dụng sáng tạo sau, hãy xem các ví dụ về deep learning là gì:

  • Trợ lý ảo.
  • Chatbots hoặc bot dịch vụ.
  • Mua sắm và giải trí được cá nhân hóa.
  • Sắc màu hóa tưởng tượng (sử dụng các thuật toán để tạo lại màu sắc thực trên hình ảnh có màu đen trắng)
Udacity Review Logo
Ưu điểm
  • Thiết kế đơn giản (không có thông tin không cần thiết)
  • Khóa học chất lượng cao (ngay cả khóa miễn phí)
  • Đa dạng tính năng
Tính năng chính
  • Chương trình nanodegree
  • Phù hợp với doanh nghiệp
  • Chứng chỉ hoàn thành trả phí
Udemy Logo
Ưu điểm
  • Đa dạng nhiều khóa học
  • Dễ điều hướng
  • Không có vấn đề kỹ thuật
Tính năng chính
  • Đa dạng nhiều khóa học
  • Chính sách hoàn tiền trong 30 ngày
  • Chứng chỉ hoàn thành miễn phí
Udacity Review Logo
Ưu điểm
  • Dễ sử dụng
  • Cung cấp nội dung chất lượng
  • Minh bạch giá cả
Tính năng chính
  • Chứng chỉ miễn phí sau hoàn thành
  • Tập trung vào các kỹ năng khoa học dữ liệu
  • Thời gian học tập linh hoạt

Sự khác biệt chính giữa Neural network và Deep Learning là gì?

Với tất cả thông tin này, rõ ràng là Deep learning và Neural network được kết nối chặt chẽ và có thể sẽ không hoạt động tốt khi tách rời nhau. Để có thể hiểu Deep Learning là gì và Neural network là gì, điều cần thiết là phải biết bài học kinh nghiệm chính.

Neural network truyền dữ liệu dưới dạng giá trị đầu vào và giá trị đầu ra. Nó được sử dụng để truyền dữ liệu bằng cách sử dụng các kết nối. Trong khi đó, Deep learning liên quan đến việc chuyển đổi và khai thác tính năng cố gắng thiết lập mối quan hệ giữa kích thích và các phản ứng thần kinh liên quan có trong não. Nói cách khác, Neural network được sử dụng để quản lý tài nguyên, kiểm soát quy trình, kiểm soát phương tiện, ra quyết định, trong khi học sâu Deep learning được sử dụng để nhận dạng giọng nói tự động, nhận dạng hình ảnh, v.v.

Tổng quát

Đến thời điểm này của hướng dẫn ‘Deep Learning là gì’, tôi tin rằng bạn đã có những kiến thức cơ bản về Học sâu Deep Learning và ứng dụng của nó. Tóm lại, Deep Learning và Neural Network hoàn thiện lẫn nhau và sẽ phát triển thành kỳ quan công nghệ thậm chí còn lớn hơn ngày nay. Truy cập trang khóa học của chúng tôi và tham gia khóa học về các ứng dụng Machine Learning. Trí tuệ nhân tạo là bước tiếp theo trong thời đại của chúng ta, và càng có nhiều kinh nghiệm thì nó càng mang lại nhiều lợi ích cho xã hội.

Để lại phản hồi chân thật của bạn

Hãy để lại ý kiến xác thực của bạn & giúp hàng nghìn người chọn được nền tảng học online tốt nhất. Tất cả phản hồi, dù tích cực hay tiêu cực, đều được chấp nhận miễn là chúng trung thực. Chúng tôi không công khai phản hồi thiên vị hoặc thư rác. Vì vậy, nếu bạn muốn chia sẻ kinh nghiệm, ý kiến hoặc đưa ra lời khuyên - phần này dành cho bạn!


TOP3 mã phiếu giảm giá phổ biến nhất

Đã xác thực
Đã xác thực

AS LOW AS $14.99

Top Udemy Courses For Less
Xếp hạng
5.0
Đã xác thực

Câu hỏi thường gặp

Deep learning là gì?

Deep learning là một kỹ thuật dạy máy tính học theo ví dụ. Đó là công nghệ đằng sau các ứng dụng như điều khiển bằng giọng nói trên các thiết bị như điện thoại, truyền hình hoặc thậm chí là ô tô không người lái. Với sự trợ giúp của Deep learning, AI có thể nhận ra các yêu cầu của chúng ta mà chúng ta thực hiện đối với các thiết bị chúng ta sử dụng.

Sự khác biệt chính giữa DL và NN là gì?

Sự khác biệt chính giữa Deep Learning và Neural Networks là Neural Networks được sử dụng để quản lý tài nguyên thiên nhiên, kiểm soát quy trình, điều khiển phương tiện, ra quyết định, trong khi Deep Learning được sử dụng để nhận dạng giọng nói hoặc nhận dạng hình ảnh tự động.

Cách chọn trang khóa học trực tuyến nào để đánh giá như thế nào?

Chúng tôi chọn các nền tảng học online theo quy mô thị trường, mức độ phổ biến của chúng và quan trọng nhất là yêu cầu hoặc sở thích chung của người dùng để đọc các bài đánh giá MOOC chân thật về một số nền tảng học online nhất định.

Bạn cần nghiên cứu nhiều như thế nào trước khi viết đánh giá e-learning?

Các chuyên gia MOOC tận tâm của chúng tôi thực hiện nghiên cứu trong nhiều tuần - chỉ sau đó mới có thể nói rằng các đánh giá của họ về các khía cạnh khác nhau là cuối cùng và hoàn chỉnh. Mặc dù mất rất nhiều thời gian, nhưng đây là cách duy nhất chúng tôi có thể đảm bảo rằng tất cả các tính năng thiết yếu của nền tảng học online đều được thử nghiệm và kiểm tra và phán quyết dựa trên dữ liệu thực.

Khía cạnh nào là quan trọng nhất khi chọn nền tảng học online tốt nhất?

Sẽ không đúng nếu chỉ chọn một khía cạnh trong số lựa chọn: các ưu tiên phụ thuộc vào từng cá nhân, giá trị, mong muốn và mục tiêu của họ. Một tính năng quan trọng đối với một người có thể hoàn toàn không liên quan đến người kia. Nhưng dù sao, tất cả người dùng sẽ đồng ý rằng chất lượng tốt của tài liệu học tập là điều bắt buộc đối với các nền tảng học online.

Nền tảng đánh giá e-learning này khác với những cái khác như thế nào?

Mỗi nền tảng đánh giá MOOC là duy nhất và có các mục tiêu và giá trị riêng. Các bài đánh giá e-learning của chúng tôi là chân thực 100% và được viết sau khi thực hiện phân tích cẩn thận. Đó là mục tiêu mà rất nhiều trang đánh giá e-learning còn thiếu, vì vậy chúng tôi coi đó là siêu năng lực của mình!

Ngày
Giờ
Phút
Giây