Deep Learning, hay còn gọi là học sâu, là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo. Nó có khả năng giúp máy tính học hỏi và tự cập nhật các kỹ năng để hoàn thành các tác vụ phức tạp. Trong bài viết này sẽ tìm hiểu về Deep Learning là gì và cách nó hoạt động như thế nào.
Xem thêm:
- Hướng dẫn chi tiết cách tạo mẫu quảng cáo Facebook Ads
- Bật mí cách sử dụng SEO để tăng thứ hạng video TikTok
- Làm thế nào để phân biệt giữa 4P và 7P Marketing?
Deep Learning là gì?
Deep Learning là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo (AI). Nó được xây dựng trên các mô hình mạng thần kinh nhân tạo (neural networks). Nó cho phép cho máy tính thu thập dữ liệu, đưa ra dự đoán và hành động mà không cần các hướng dẫn rõ ràng từ con người.
Deep Learning được sử dụng trong các ứng dụng như nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, và robot học. Deep Learning đã trở thành công cụ cốt lõi để giải quyết các vấn đề phức tạp.
Các loại mạng nơ-ron của Deep Learning
Mạng nơ-ron tích chập (CNN)
CNN được sử dụng để xử lý dữ liệu hình ảnh và video. Chúng có thể được sử dụng để thực hiện các nhiệm vụ như phân loại hình ảnh, nhận dạng khuôn mặt và phát hiện vật thể.
Mạng nơ-ron hoàn toàn kết nối (FNN)
FNN là loại mạng nơ-ron cơ bản nhất. Chúng có thể được sử dụng để giải quyết nhiều loại vấn đề. Nó bao gồm phân loại, dự đoán và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
Mạng nơ-ron recurrrant (RNN)
RNN có thể xử lý dữ liệu theo thứ tự thời gian. Chúng được sử dụng trong các ứng dụng như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, dịch máy và nhận dạng giọng nói.
Mạng nơ-ron tự động (GAN)
GAN là một loại mạng nơ-ron có thể tạo ra các dữ liệu mới. Chúng được sử dụng trong các ứng dụng như tạo hình ảnh, video và âm thanh giả.
Nguyên lý hoạt động của Deep Learning là gì?
Chuẩn bị dữ liệu
Dữ liệu đầu vào cho mạng nơ-ron cần được chuẩn bị và tiền xử lý trước khi đưa vào huấn luyện. Điều này có thể bao gồm việc chia thành tập huấn luyện và tập kiểm tra, chuẩn hóa dữ liệu, xử lý nhiễu, và mã hóa dữ liệu nếu cần.
Xây dựng mô hình mạng nơ-ron
Deep Learning sử dụng mô hình mạng nơ-ron nhân tạo với nhiều tầng, thường là 3-4 tầng. Trong đó một tầng là tầng đầu vào, một tầng là tầng đầu ra, và các tầng còn lại là tầng ẩn. Số lượng nơ-ron trong mỗi tầng và cách kết nối giữa các nơ-ron sẽ được xác định tùy thuộc vào bài toán cụ thể.
Huấn luyện mạng nơ-ron
Quá trình huấn luyện mạng nơ-ron được thực hiện bằng cách sử dụng các thuật toán tối ưu hóa. Các thuật toán này sẽ điều chỉnh các trọng số và ngưỡng trong mạng nơ-ron theo hướng giảm thiểu hàm mất mát (loss function). Hàm mất mát là một hàm đo lường mức độ sai khác giữa kết quả dự đoán của mạng nơ-ron và kết quả thực tế.
Kiểm tra và đánh giá mô hình
Sau khi mạng nơ-ron được huấn luyện, cần phải kiểm tra và đánh giá mô hình trên tập dữ liệu kiểm tra. Điều này sẽ giúp đánh giá khả năng dự đoán của mô hình trên dữ liệu mới.
Một số ví dụ cụ thể về cách Deep Learning hoạt động
Nhận dạng hình ảnh
Mạng nơ-ron được huấn luyện trên một tập dữ liệu gồm các hình ảnh của các đối tượng khác nhau. Trong quá trình huấn luyện, mạng nơ-ron sẽ học cách phân biệt các đặc trưng của các đối tượng khác nhau. Chẳng hạn như hình dạng, kích thước, màu sắc,… Từ đó mạng nơ-ron có thể được sử dụng để nhận dạng các đối tượng trong các hình ảnh mới.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
Mạng nơ-ron được huấn luyện trên một tập dữ liệu gồm các văn bản và mã nguồn. Trong quá trình huấn luyện, mạng nơ-ron sẽ học cách hiểu ý nghĩa của các từ và câu. Sau khi được huấn luyện, mạng nơ-ron có thể được sử dụng để thực hiện các tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Chẳng hạn như dịch ngôn ngữ, tạo văn bản,…
Dịch máy
Mạng nơ-ron được huấn luyện trên một tập dữ liệu gồm các văn bản song ngữ. Mạng nơ-ron sẽ học cách tìm ra mối tương quan giữa các từ và câu trong hai ngôn ngữ. Sau đó, mạng nơ-ron được sử dụng để dịch các văn bản từ một ngôn ngữ sang ngôn ngữ khác.
Xe tự lái
Mạng nơ-ron được huấn luyện trên một tập dữ liệu gồm các video quay cảnh giao thông. Mạng nơ-ron sẽ học cách nhận dạng các đối tượng trên đường, chẳng hạn như xe cộ, người đi bộ,… Sau khi được huấn luyện, mạng nơ-ron có thể được sử dụng để điều khiển xe tự lái một cách an toàn.
So sánh Deep Learning với Machine Learning
Mặc dù Deep Learning và Machine Learning đều là các phương pháp trí tuệ nhân tạo, nhưng chúng có những khác biệt nhất định.
Machine Learning là một kỹ thuật giúp máy tính tự học hỏi từ dữ liệu. Từ đó đưa ra dự đoán hoặc quyết định. Machine Learning chủ yếu sử dụng các phương pháp như học có giám sát, học không giám sát và học tăng cường.
Deep Learning là phương pháp sử dụng các mô hình mạng thần kinh tối ưu hóa bằng thuật toán lan truyền ngược. Nó cho phép máy tính học hỏi các đặc trưng của dữ liệu một cách tự động. Từ đó đưa ra các dự đoán và hành động.
Học Viện GURU
Cảm ơn bạn đã xem bài viết này. Hãy cập nhật thêm các bài viết từ GURU để biết thêm những thông tin mới nhất. Và các Tips chạy quảng cáo hiệu quả.
- Tham khảo các gói chạy Facebook Ads tại adsplus.vn
- Tham khảo các gói chạy Google Ads tại adsplus.vn