Deep Learning, Neural Networks và Deep Neural Networks là những thuật ngữ rất quen thuộc với dân công nghệ, nhưng không phải ai cũng thực sự hiểu về chúng. Vậy, deep learning hay deep neural network là gì? Chúng ta sử dụng chúng để làm gì? Chúng ta có thể học chúng ở đâu?
- Khái niệm
- Ứng dụng Deep Learning Mạng thần kinh sâu
Để hiểu đúng và tránh nhầm lẫn hay nhầm lẫn cho người mới với các thuật ngữ chuyên môn, trước hết chúng tôi xin giới thiệu tổng quan về deep learning & amp; deep learning. Mạng lưới thần kinh. Đổi lại, chúng ta sẽ trả lời các câu hỏi đơn giản như: Mạng lưới thần kinh là gì? Học sâu là gì? Mạng nơ-ron sâu có liên quan gì với Mạng nơ-ron và Học sâu?
Nơ-ron và Mạng nơ-ron
neural là một mô hình toán học mô phỏng và biểu diễn một số chức năng của nơ-ron não người (xem hình bên dưới))
Nơ-ron là một mô hình toán học mô phỏng các nơ-ron của con người.
Mạng nơ-ron: là tập hợp của nhiều nơ-ron, các tập hợp này tạo thành một cấu trúc. Hệ thống bao gồm các lớp mà chúng tôi còn gọi là các lớp . Trong đó, chúng ta thấy một mạng nơ-ron duy nhất một (mạng nơ-ron đơn giản) hoặc mạng nơ-ron đơn vị thường có các lớp: lớp đầu vào (lớp đầu vào) , lớp ẩn (lớp ẩn) và lớp đầu ra (lớp đầu ra)).
Các lớp này có nhiệm vụ xử lý các tín hiệu nhận được theo thứ tự lớp sau nhận giá trị đầu ra của lớp trước. Cách các lớp này hoạt động thường phụ thuộc vào các yêu cầu khác nhau. Số lượng các lớp ẩn là không giới hạn. Số lượng các lớp ẩn và cách xử lý của từng lớp bên trên sẽ quyết định kết quả và hiệu quả của công việc được xử lý.
Mô phỏng cấu trúc của một mạng thần kinh duy nhất
Mạng nơ-ron sâu & Học sâu
Để hiểu học sâu, trước tiên bạn cần hiểu mạng lưới thần kinh sâu.
Chúng ta có thể hình dung cấu trúc của một deep neural network như hình trên.
Mạng nơ-ron sâu là một hệ thống nơ-ron có cấu trúc phức tạp bao gồm nhiều đơn vị mạng nơ-ron, trong đó ngoài lớp nguồn đầu vào, lớp nguồn đầu ra (output) có nhiều hơn một Tầng ẩn. Mỗi lớp này sẽ thực hiện một kiểu phân loại và xếp hạng riêng biệt trong cái mà chúng ta gọi là “phân cấp tính năng” và mỗi lớp có một trách nhiệm riêng, đầu ra của lớp đó sẽ là đầu vào cho lớp tiếp theo.
Mạng lưới thần kinh sâu được thiết kế để mô phỏng hoạt động não bộ phức tạp của con người và đã được áp dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau với những kết quả thành công và đáng chú ý. Thật tuyệt vời cho con người.
Học sâu là khả năng máy xử lý và giải quyết dữ liệu phi cấu trúc bằng cách sử dụng công nghệ mạng thần kinh sâu.
Deep learning là một phần của phương pháp tiếp cận máy học (machine learning) và đại diện cho một dạng chuyên biệt của phương pháp này, trong đó mô hình công nghệ sẽ sử dụng trí tuệ nhân tạo Tìm kiếm miền, phân loại và sắp xếp thông tin theo những cách vượt ra ngoài các giao thức đầu vào và đầu ra ban đầu. Chúng ta có thể hình dung rằng học sâu là quá trình mô phỏng hoạt động não bộ của chúng ta thông qua các mô hình toán học.
Sơ đồ mô phỏng đơn vị mạng thần kinh & Mạng thần kinh học sâu
Mạng lưới thần kinh sâu được áp dụng trong lĩnh vực học sâu để xử lý và giải quyết vấn đề.
Học sâu được áp dụng trong đời thực, ví dụ:
Dịch thuật: Thuật toán học sâu sẽ dịch ngôn ngữ, giúp khách du lịch hay những người có nhu cầu công việc giao tiếp, tương tác dễ dàng mà không cần tốn nhiều công sức như trước.
Xe không người lái:Nghe có vẻ viễn tưởng, nhưng trên thực tế, máy bay không người lái và xe tự lái không còn xa vời với cuộc sống của chúng ta. sự xa lạ. Nhờ học sâu, các thuật toán sẽ có thể hoạt động như con người, “nhìn thấy” đường đi thực tế, di chuyển, dừng hoặc tránh các phương tiện khác sau khi bộ dữ liệu được nhận và xử lý.
Trợ lý ảo & Dịch vụ Chatbot/Robot: Các nhà cung cấp dịch vụ trực tuyến hiện nay thường sử dụng trợ lý ảo hay còn gọi là chatbot, robot để chăm sóc khách hàng. Điều này không chỉ tiết kiệm chi phí mà còn tăng năng suất do số lượng câu hỏi được trả lời và thời gian trả lời tăng lên nhanh chóng.
Y học:Thông qua học sâu và công nghệ mạng lưới thần kinh sâu,giờ đây bệnh nhân được chẩn đoán và kê đơn thuốc nhanh hơn tóm lược. Các công ty và tổ chức trong lĩnh vực y tế đang tăng cường đầu tư vào các công nghệ như vậy để giảm bớt gánh nặng cho các bác sĩ và giảm áp lực cho các bệnh viện hoặc cơ sở y tế.
Mua sắm để giải trí: Sáng nay bạn đăng lên facebook hình ảnh chú chó của bạn thức dậy bước lên cánh đồng “mìn” và ngay trong đêm (Chẵn nếu chỉ vài giờ sau) Bạn sẽ tiếp tục thấy các quảng cáo về thảm chùi chân, bình xịt bô cho chó và những thứ tương tự trong nguồn cấp dữ liệu của tôi. Đây là những gì chúng tôi gọi là kỹ thuật Học sâu và Mạng lưới thần kinh sâu.
Tôi có thể tìm hiểu về học sâu, mạng lưới thần kinh (sâu), v.v. ở đâu?
Bạn có thể tự dạy mình ở nhà, ở trường, trong sách, trực tuyến hoặc bất cứ nơi nào bạn muốn. Tuy nhiên, nếu bạn có ý định theo đuổi lĩnh vực này như một nghề nghiệp và nghiêm túc với nó, thì bạn nên tham gia các khóa học tại các cơ sở đào tạo chuyên nghiệp về công nghệ thông tin. Có rất nhiều trung tâm uy tín để bạn lựa chọn, với nhiều khung giờ và sách tham khảo từ cơ bản đến nâng cao giúp bạn tư duy dễ dàng. Xem thêm các khóa học: https://nordiccoder.com