Deep learning là gì? Tổng quan về học sâu


Học sâu là gì?? Làm thế nào nó hoạt động? Deep learning mang lại những ưu điểm gì trong quá trình sử dụng? Khi nào thì thích hợp để sử dụng deep learning? Để giải đáp những thắc mắc này, hãy cùng Glints tìm hiểu ngay bài viết sau đây.

Học sâu là gì?

Học kĩ càng 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 mô phỏng hành vi của bộ não con người cho phép học sâu “học” từ lượng lớn dữ liệu. Mặc dù mạng thần kinh có một lớp vẫn có thể đưa ra dự đoán gần đúng, nhưng các lớp ẩn bổ sung có thể giúp tối ưu hóa và tinh chỉnh độ chính xác.

Deep Learning tận 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 được sử dụng rộng rãi trong các sản phẩm và dịch vụ hàng ngày 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.

Học sâu là gì?
Học sâu là gì?

Đọc thêm: Tiếp thị AI? Lợi ích không thể tin được của ai trong tiếp thị

Cách thức hoạt động của Deep Learning

Học sâu Học sâu hoạt động bằng cách khám phá các cấu trúc phức tạp trong dữ liệu mà chúng trải nghiệm. Cụ thể, xây dựng các mô hình tính toán bao gồm nhiều tầng 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 lưới thần kinh phức tạp 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 thần kinh 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 chế tạo rô-bốt, hiệu suất của hệ thống học sâu vượt xa hiệu suất của hệ thống máy. học hỏi.

Điều này không có nghĩa là việc xây dựng các hệ thống học sâu tương đối dễ dàng so với các hệ thống học máy thông thường. Mặc dù tính năng nhận dạng tính năng là tự chủ trong học sâu, nhưng hàng nghìn siêu tham số (nút) cần được điều chỉnh để mô hình học sâu có hiệu quả.

Ưu điểm của việc sử dụng Deep learning so với các phương pháp học máy cổ điển

Tự động hóa các tính năng

Một trong những ưu điểm của việc sử dụng deep learning là khả năng tự động hóa các tính năng, cụ thể các thuật toán deep learning có thể tạo ra các tính năng mới từ một số tính năng hạn chế ngay trong dữ liệu huấn luyện mà không cần phải thực hiện. cần sự can thiệp của con người.

Điều này có nghĩa là học sâu có thể thực hiện các tác vụ phức tạp, đòi hỏi kỹ thuật cao với các tính năng mở rộng. Đối với các doanh nghiệp, lợi thế của việc tự động hóa các tính năng học sâu cho phép triển khai ứng dụng hoặc công nghệ nhanh hơn, ổn định hơn và chính xác hơn.

Tương thích tốt với các kiểu dữ liệu phi cấu trúc

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 ngày nay 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.

Không giống như học sâu, các thuật toán học máy cổ điển bị hạn chế về khả năng phân tích dữ liệu phi cấu trúc, điều đó có nghĩa là lượng thông tin này thường không được khai thác. Tuy nhiên, học sâu sẽ có tác động lớn nhất đến dữ liệu phi cấu trúc.

Đào tạo mạng lưới học sâu với dữ liệu phi cấu trúc và ghi nhãn phù hợp sẽ giúp doanh nghiệp tối ưu hóa mọi thứ, từ bán hàng, tiếp thị đến tài chính.

Khả năng tự học tốt hơn

Các lớp thần kinh trong học sâu cho phép các mô hình trở nên hiệu quả hơn, đặc biệt để thực hiện các tác vụ phức tạp, chuyên sâu về tính toán. Đặc biệt, có thể thực hiện đồng thời nhiều thao tác phức tạp.

Học sâu cho thấy sự vượt trội, thể hiện rõ trong các nhiệm vụ nhận thức của máy, còn được gọi là khả năng hiểu các đầu vào như hình ảnh, âm thanh và video giống như con người, so với con người. tập dữ liệu phi cấu trúc.

Điều này là do khả năng cuối cùng của các thuật toán học sâu giúp học hỏi từ những sai lầm của chính nó. Học sâu cũng hỗ trợ xác minh độ chính xác, dự đoán/đầu ra cụ thể và thực hiện các điều chỉnh khi cần thiết. Trong một số trường hợp, học sâu cần có sự trợ giúp của con người để xác định dữ liệu đầu ra chính xác nhất.

Ưu điểm của thuật toán phân tán và song song

Một mạng thần kinh điển hình hoặc mô hình học sâu phải mất nhiều ngày để tìm hiểu các tham số xác định mô hình. Các thuật toán song song và phân tán giải quyết khó khăn này bằng cách cho phép đào tạo các mô hình học sâu nhanh hơn nhiều. Học sâu sẽ được đào tạo thông qua đào tạo cục bộ, GPU hoặc kết hợp cả hai.

Tuy nhiên, không thể lưu trữ một lượng lớn bộ dữ liệu đào tạo có liên quan trên cùng một máy, dẫn đến dữ liệu song song. Có dữ liệu hoặc học sâu được phân phối trên nhiều máy giúp quá trình đào tạo hiệu quả hơn.

Tối ưu hóa chi phí

Mặc dù việc đào tạo các mô hình deep learning có thể tốn kém nhưng nếu được đào tạo bài bản, deep learning sẽ giúp doanh nghiệp tối ưu hóa các khoản chi tiêu không cần thiết. Trong các ngành như sản xuất, tư vấn hoặc thậm chí bán lẻ, chi phí cho một dự đoán sai hoặc lỗi sản phẩm là rất lớn. Nó thường lớn hơn chi phí đào tạo một mô hình học sâu.

Các thuật toán học sâu có thể tạo ra sự khác biệt giữa các tính năng học tập để giảm đáng kể tỷ lệ lỗi giữa các ngành. Điều này đặc biệt đúng khi bạn so sánh các hạn chế của các mô hình học máy cổ điển với các thuật toán học sâu.

Phân tích nâng cao

Học sâu, khi được áp dụng vào khoa học dữ liệu, có thể tạo ra các mô hình xử lý tốt hơn và hiệu quả hơn. Học sâu có thể giám sát giúp thúc đẩy cải tiến liên tục, mang lại kết quả và độ chính xác cao. Nó cũng cung cấp cho các nhà khoa học dữ liệu 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. Tương tự như tự động hóa bán hàng và tiếp thị thông minh cũng sử dụng thuật toán. thuật toán học sâu để đưa ra dự đoán dựa trên dữ liệu lịch sử.

Khả năng mở rộng

Deep learning có khả năng mở rộng cao nhờ khả năng xử lý lượng dữ liệu lớn và thực hiện nhiều tính toán cho kết quả tốt nhất, tối ưu chi phí và thời gian. Điều này ảnh hưởng trực tiếp đến năng suất, tính mô-đun và tính di động.

Deep Learning là một tập hợp con của học máy
Deep Learning là một tập hợp con của học máy

Khi nào thì sử dụng Học sâu?

Mặc dù có hiệu suất và độ chính xác vượt trội nhờ nguồn dữ liệu lớn, mô hình phức tạp. Tuy nhiên, học sâu không phải lúc nào cũng là lựa chọn duy nhất cho các vấn đề trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và học máy. Vì vậy, khi nào sử dụng học sâu phụ thuộc vào các yếu tố sau:

  • Mục tiêu và độ phức tạp của dự án: Ưu điểm của học sâu là giải quyết các vấn đề phức tạp bằng cách cung cấp thông tin chi tiết về các mối quan hệ ẩn trong dữ liệu. Đặc biệt, mô hình này phù hợp khi áp dụng cho xử lý dữ liệu ở nhiều dạng khác như nhận dạng ngôn ngữ, hình ảnh, giọng nói, v.v.
  • Tài nguyên: Một lượng lớn dữ liệu doanh nghiệp cần được xử lý thông qua mô hình deep learning dễ dàng hơn. Tuy nhiên, quy trình xử lý cực kỳ phức tạp và tốn kém nên tùy thuộc vào khối lượng dữ liệu mà doanh nghiệp sẽ đưa ra quyết định lựa chọn mô hình học sâu hay học máy.
  • Lượng dữ liệu lớn: Mô hình học sâu cho thấy các mối quan hệ ẩn sâu trong tập dữ liệu. Tuy nhiên, điều này cũng có nghĩa là dữ liệu đầu vào phải lớn hơn nhiều so với thuật toán học máy. Do đó, đối với lượng dữ liệu lớn, việc sử dụng học sâu là rất phù hợp.
Công nghệ học sâu được ứng dụng rộng rãi trong các sản phẩm và dịch vụ
Công nghệ học sâu được ứng dụng rộng rãi trong các sản phẩm và dịch vụ

Đọc thêm: C++ là gì? Ứng dụng thực tế của ngôn ngữ lập trình C++

Các ứng dụng của Deep learning

Một số ứng dụng của deep learning hiện nay, cụ thể:

  • Người máy: Sự phát triển gần đây của khoa học và công nghệ, đặc biệt là trong lĩnh vực người máy, được thúc đẩy bởi những tiến bộ trong AI và học sâu.
  • Nông nghiệp: Ngày nay, học sâu cho phép nông dân triển khai các thiết bị có thể nhìn thấy và phân biệt giữa cây trồng và cỏ dại. Khả năng này cho phép máy làm cỏ phun thuốc diệt cỏ có chọn lọc lên cỏ dại và không ảnh hưởng đến các cây trồng khác.
  • Hình ảnh y tế và chăm sóc sức khỏe: Học sâu đang có những bước tiến đáng kể trong việc cải thiện chất lượng chăm sóc sức khỏe bằng cách dự đoán các sự kiện y tế từ dữ liệu hồ sơ sức khỏe điện tử.

Trên đây là những chia sẻ của Glints về Học sâu là gì?. Hi vọng những thông tin mà chúng tôi chia sẻ trong bài viết trên sẽ giúp bạn đọc hiểu rõ hơn về mô hình deep learning và những ứng dụng thực tế của nó.

Theo dõi Glints để biết thêm nhiều thông tin hữu ích nhé!

Tác giả

tải mẫu cv file word


Tham khảo: https://glints.com/vn/blog/deep-learning-la-gi/

Leave a Comment