I just found 441 companies in my digital footprint! 😱 Mine is a smart data assistant that helps you discover which companies hold your data 💪 @mineapp. Can't express how I'm happy with a service such as ( @mineapp_company) - They find so many services where my data is hiding and allow me to request to delete it. 👉 [topdev.vn] - Giảm thiểu kích cỡ của ứng dụng bên trong Android. Người dùng thường tránh tải xuống các ứng dụng có vẻ quá lớn, đặc biệt là ở các thị trường mới nổi nơi các thiết bị kết nối với mạng 2G và 3G hoạt động trên các gói trả theo byte. Exploring applications of deep reinforcement learning for real-world autonomous driving systems Victor Talpaert1; 2, Ibrahim Sobh3, B Ravi Kiran , Patrick Mannion4, Senthil Yogamani5, Ahmad El-Sallab3 and Patrick Perez6 1;2 U2IS, ENSTA ParisTech, Palaiseau, France, 2 AKKA Technologies, Guyancourt, France, 3 Valeo Egypt, Cairo, 5 Valeo Vision Systems, Ireland, 4 Galway-Mayo Institute of Our latest update brings a completely redesigned merge experience, starting with our brand-new Merge UI. We also implemented some of the most requested features from our community. Andrew R. on Capterra The one tool that has had the biggest positive impact on the way I work this year… Missive. The tools it provides to help work through email and internal communication as a team have been incredibly powerful.. Zee M. Kane on Twitter It's easy to complain about the various tools I use every day, but Missive is a pretty great email support tool that my team uses every Most companies only use between 0.1% and 10% of their data for machine learning. Use our state-of-the-art methods to select the most relevant samples. Let Lightly handle the selection of the data for you while you focus on the training process. Use our deep data analytics framework to analyze your raw datasets. Get insights about the ey88iCU. A automatização de processos, de forma mais complexa e profunda, passa pelo entendimento sobre o que é Deep Learning. Deep Learning é uma ramificação da Inteligência Artificial que tem como objetivo fazer com que máquinas imitem o comportamento humano e, com isso, consigam realizar diferentes tarefas antes realizadas apenas por pessoas. Além de otimizar diversas atividades, a Deep Learning pode ser usada para conhecer melhor o seu cliente, melhorar a sua experiência, diminuir as chances de erros e até para detectar fraudes. O que é Deep Learning? O primeiro passo para saber o que é Deep Learning é entender o que significa esse termo. Em português, Deep Learning significa “aprendizado profundo”. Trata-se de um tipo de Machine Learning, ou seja, aprendizado de máquina, mais aprimorado, que prepara computadores para realizar tarefas até então feitas apenas por humanos. Baseado na Inteligência Artificial IA, o Deep Learning aprimora a capacidade das máquinas de reconhecer, classificar, detectar, descrever e realizar inúmeras tarefas. A proposta com o uso do Deep Learning é melhorar e otimizar processos, facilitando o dia a dia de empresas e consumidores e contribuindo para entrega de resultados melhores, mais rápidos e precisos. Vale destacar que ele é a tecnologia base para ferramentas como o Google Translate, por exemplo. De modo geral, ele tem uma grande quantia de poder computacional, reconhecendo inclusive, objetos e traduzindo voz em tempo real. Como funciona o Deep Learning? Para saber o que é Deep Learning de maneira completa é preciso, também, entender como é o seu funcionamento. O Deep Learning permite configurar parâmetros básicos relativos a dados e capacitar um computador para que ele aprenda por conta própria, usando, para isso, o reconhecimento de padrões. Esse reconhecimento, por sua vez, inclui questões como identificação de imagens, fala, detecções, previsões, entre outras. Dessa forma, as máquinas são ensinadas a ler os documentos e responder questões colocadas sobre o seu conteúdo. Vale dizer, no entanto, que a base de conhecimento é limitada ao tamanho dos arquivos. Além disso, como a quantidade algoritmos online é crescente, o sistema permite fazer uso de um maior número de linguagem natural. É importante esclarecer que a qualidade dos algoritmos depende da representação dos dados. Por exemplo, no caso de análise de imagens, é normal fazer o pré-processamento com algoritmos de detecção de fronteira para facilitar a identificação dos objetos. Em quais situações o Deep Learning pode ser aplicado? Depois de ficar claro o que é Deep Learning, é bem importante conhecer em quais situações, condições e momentos essa extensão da Inteligência Artificial pode ser aplicada. Entre as suas diversas aplicações, o Deep Learning pode ser usado para Acompanhar e compreender de maneira mais precisa o comportamento dos clientes, identificando, por exemplo, a sua intenção de compra para determinado produto ou serviço e até as suas emoções Captar as necessidades dos clientes para oferecer soluções de maneira mais pontual e alinhada às suas dores Melhorar a qualidade e a eficiência do serviço de atendimento ao cliente com o aprimoramento dos chatbots de Inteligência Artificial Fazer o reconhecimento facial e, com isso, aumentar a segurança quanto ao acesso de pessoas em diversos lugares Reduzir a possibilidade de fraudes em empresas que usam em seus processos algoritmos Identificar previamente possíveis falhas em sistemas, softwares e processos Exemplos de Deep Learning O uso do Deep Learning não está tão longe do nosso dia a dia. Um bom exemplo é o reconhecimento facial para desbloquear telas de smartphones. O mesmo princípio é usado pela polícia para reconhecer fugitivos e pessoas procuradas. Assistentes de voz como Google Assistente, Cortana, Alexa e Siri também têm o Deep Learning como a base de suas criações. Nas redes sociais, o conceito é aplicado pelas plataformas para analisar as interações e comportamentos dos usuários e aprimorar as ofertas e conteúdos sugeridos. Qual a diferença entre Deep Learning e Machine Learning? Quando se procura saber o que é Deep Learning é bastante comum se deparar com outro termo, Machine Learning. Machine Learning é um aprendizado de máquina que tem como base a análise de dados para ensinar computadores a realizarem tarefas. Também se trata de uma ramificação da Inteligência Artificial e parte do princípio que sistemas são capazes de aprender, identificar padrões e tomar decisões com base em dados. A principal diferença entre Machine Learning e Deep Learning é que o primeiro conceito trabalha de forma linear, enquanto o segundo tem a capacidade de trabalhar diferentes camadas de dados de forma hierárquica. Isso quer dizer que o Deep Learning é capaz de fazer análises mais profundas e complexas, uma vez que consegue reconhecer e executar diferentes tarefas de maneira simultânea, baseado nos dados que captou. Por isso, é possível dizer que o Deep Learning é uma evolução do Machine Learning, Por que é importante conhecer o Deep Learning? O Deep Learning ganhou muito espaço nos últimos anos, ajudando várias áreas como a percepção de objeto, tradução automática e reconhecimento de todos tópicos de pesquisa de voz. Sua importância é tão evidente que o Google disponibilizou um curso gratuito para tratar sobre o assunto para quem se interessar. Além disso, é válido dizer que ele ajuda a melhorar a experiência do usuário em resultados de pesquisa online, otimiza campanhas de anúncio em tempo real, analisa sentimentos através de textos e até detecta fraudes. Por isso, os profissionais de TI que desejam atuar com BIG DATA precisam saber como são essas aplicações Deep Learning uma vez que ela combina avanços no poder computacional com tipos especiais de redes neurais. O que é Inteligência Artificial? Durante a explicação sobre o que é Deep Learning você deve ter notado que falamos muito sobre Inteligência Artificial, certo? Mas, afinal, o que se trata a IA? Inteligência Artificial, ou simplesmente IA, é uma tecnologia que permite que os computadores apresentem uma inteligência similar à humana. Isso quer dizer que as máquinas vão além de apenas realizarem tarefas com base em programações pré-determinadas e específicas. Tendo como base padrões de dados, elas são capazes de entender e analisar comportamentos, realizar atividades sem interação humana e muito mais. Quais são os tipos de Inteligência Artificial? Alguns dos tipos de Inteligência Artificial são Inteligência Artificial Limita ANI inteligência criada com um objetivo único, se subdivide em Máquinas Reativas e Memória Limitada Inteligência Artificial Geral AGI inteligência capaz de realizar tarefas similares as dos humanos. É onde se enquadra a Machine Learning. Também conta com duas subdivisões, que são Máquinas Cientes e Máquinas Autoconscientes Superinteligência ASI inteligência do futuro, estima-se que será superior à humana. Para entender mais sobre IA e as suas aplicações leia o artigo “Quais são os tipos de inteligência artificial” Deep Learning là gì? Deep Learning là một tập hợp con của Machine Learning, bản thân nó nằm trong lĩnh vực trí tuệ nhân khác biệt giữa AI, Machine Learning và Deep Learning là gì? Trí tuệ nhân tạo là nghiên cứu về cách chế tạo những cỗ máy có khả năng thực hiện các nhiệm vụ thường đòi hỏi trí thông minh của con Intelligence bao gồm nhiều lĩnh vực nghiên cứu, từ thuật toán di truyền đến các hệ thống chuyên gia và cung cấp phạm vi cho các lập luận về những gì cấu thành lĩnh vực nghiên cứu AI, Machine Learning đã đạt được thành công đáng kể trong những năm gần đây – cho phép máy tính vượt qua hoặc tiến gần đến việc kết hợp hiệu suất của con người trong các lĩnh vực từ nhận dạng khuôn mặt đến nhận dạng giọng nói và ngôn Learning là quá trình dạy máy tính thực hiện một nhiệm vụ, thay vì lập trình nó làm thế nào để thực hiện nhiệm vụ đó từng bước kết thúc đào tạo, một hệ thống Machine Learning sẽ có thể đưa ra dự đoán chính xác khi được cung cấp dữ đó nghe có vẻ khô khan, nhưng những dự đoán đó có thể trả lời liệu một miếng trái cây trong ảnh là chuối hay táo, nếu một người đang băng qua trước một chiếc xe tự lái, cho dù việc sử dụng sách từ trong câu liên quan đến bìa mềm hoặc đặt phòng khách sạn, cho dù email là thư rác hay nhận dạng giọng nói đủ chính xác để tạo chú thích cho video Learning thường được chia thành học có giám sát, trong đó máy tính học bằng ví dụ từ dữ liệu được gắn nhãn và học không giám sát, trong đó các máy tính nhóm các dữ liệu tương tự và xác định chính xác sự bất Learning là một tập hợp con của Machine Learning, có khả năng khác biệt ở một số khía cạnh quan trọng so với Machine Learning nông truyền thống, cho phép máy tính giải quyết một loạt các vấn đề phức tạp không thể giải quyết ví dụ về một nhiệm vụ Machine Learning đơn giản, nông cạn có thể dự đoán doanh số bán kem sẽ thay đổi như thế nào dựa trên nhiệt độ ngoài trời. Việc đưa ra dự đoán chỉ sử dụng một vài tính năng dữ liệu theo cách này là tương đối đơn giản và có thể được thực hiện bằng cách sử dụng một kỹ thuật Machine Learning gọi là hồi quy tuyến tính với độ dốc giảm đề là hàng loạt vấn đề trong thế giới thực không phù hợp với những mô hình đơn giản như vậy. Một ví dụ về một trong những vấn đề thực tế phức tạp này là nhận ra các số viết giải quyết vấn đề này, máy tính cần phải có khả năng đối phó với sự đa dạng lớn trong cách thức trình bày dữ liệu. Mỗi chữ số từ 0 đến 9 có thể được viết theo vô số cách kích thước và hình dạng chính xác của mỗi chữ số viết tay có thể rất khác nhau tùy thuộc vào người viết và trong hoàn cảnh phó với sự biến đổi của các tính năng này và sự lộn xộn tương tác lớn hơn giữa chúng, là nơi học tập sâu và mạng lưới thần kinh sâu trở nên hữu lưới thần kinh là các mô hình toán học có cấu trúc được lấy cảm hứng lỏng lẻo từ bộ nơ-ron trong mạng nơ-ron là một hàm toán học lấy dữ liệu thông qua đầu vào, biến đổi dữ liệu đó thành dạng dễ điều chỉnh hơn và sau đó phun ra thông qua đầu ra. Bạn có thể nghĩ về các nơ-ron trong một mạng lưới thần kinh như được sắp xếp theo lớp, như hình dưới ảnh Nick Heath / ZDNetTất cả các mạng thần kinh đều có một lớp đầu vào, trong đó dữ liệu ban đầu được đưa vào và một lớp đầu ra, tạo ra dự đoán cuối cùng. Nhưng trong một mạng lưới thần kinh sâu, sẽ có nhiều “lớp tế bào” ẩn giữa các lớp đầu vào và đầu ra, mỗi lớp cho dữ liệu vào nhau. Do đó, thuật ngữ “Deep” trong “Deep Learning” và “mạng lưới thần kinh sâu”, nó liên quan đến số lượng lớn các lớp ẩn – thường lớn hơn ba – tại trung tâm của các mạng thần kinh đồ đơn giản hóa ở trên hy vọng sẽ giúp cung cấp một ý tưởng về cách cấu trúc một mạng lưới thần kinh đơn giản. Trong ví dụ này, mạng đã được đào tạo để nhận ra các số liệu viết tay, chẳng hạn như số 2 được hiển thị ở đây, với lớp đầu vào được cung cấp các giá trị đại diện cho các pixel tạo thành hình ảnh của một chữ số viết tay và lớp đầu ra dự đoán số viết tay nào đã được hiển thị trong hình sơ đồ trên, mỗi vòng tròn đại diện cho một nơ-ron trong mạng, với các nơ-ron được tổ chức thành các lớp thẳng bạn có thể thấy, mỗi nơ-ron được liên kết với mọi nơ-ron ở lớp sau, thể hiện thực tế là mỗi nơ-ron tạo ra một giá trị vào mỗi nơ-ron ở lớp tiếp theo. Màu sắc của các liên kết trong sơ đồ cũng khác nhau. Các màu khác nhau, đen và đỏ, thể hiện tầm quan trọng của các liên kết giữa các nơ-ron. Các liên kết màu đỏ là những liên kết có ý nghĩa lớn hơn, có nghĩa là chúng sẽ khuếch đại giá trị khi nó đi qua giữa các lớp. Đổi lại, sự khuếch đại giá trị này có thể giúp kích hoạt tế bào thần kinh mà giá trị đang được đưa nơ-ron có thể được cho là đã được kích hoạt khi tổng các giá trị được đưa vào nơ-ron này vượt qua ngưỡng đã đặt. Trong sơ đồ, các tế bào thần kinh được kích hoạt có màu đỏ. Kích hoạt này có nghĩa là khác nhau theo lớp. Trong “Lớp ẩn 1” được hiển thị trong sơ đồ, một nơ ron kích hoạt có thể có nghĩa là hình ảnh của hình viết tay chứa một tổ hợp pixel nhất định giống với đường nằm ngang ở đầu số viết tay 7. Theo cách này, “Lớp ẩn 1 “Có thể phát hiện nhiều đường và đường cong câu chuyện cuối cùng sẽ kết hợp với nhau thành hình viết tay đầy mạng lưới thần kinh thực tế có thể sẽ có cả hai lớp ẩn và nhiều nơ-ron hơn trong mỗi lớp. Ví dụ “Lớp ẩn 2” có thể được cung cấp các đường và đường cong nhỏ được xác định bởi “Lớp ẩn 1” và phát hiện cách chúng kết hợp để tạo thành các hình dạng có thể nhận biết, tạo thành các chữ số, như toàn bộ vòng lặp dưới cùng của sáu. Bằng cách cung cấp dữ liệu chuyển tiếp giữa các lớp theo cách này, mỗi lớp ẩn tiếp theo xử lý các tính năng ngày càng cao đã đề cập, tế bào thần kinh được kích hoạt trong lớp đầu ra của sơ đồ có một ý nghĩa khác. Trong trường hợp này, tế bào thần kinh được kích hoạt tương ứng với số lượng mạng thần kinh ước tính nó được hiển thị trong hình ảnh của một chữ số viết tay mà nó được cung cấp làm đầu bạn có thể thấy, đầu ra của một lớp là đầu vào của lớp tiếp theo trong mạng, với dữ liệu chảy qua mạng từ đầu vào đến đầu làm thế nào để nhiều lớp ẩn này cho phép một máy tính xác định bản chất của một chữ số viết tay? Nhiều lớp tế bào thần kinh này về cơ bản cung cấp một cách để mạng lưới thần kinh xây dựng một hệ thống phân cấp thô gồm các tính năng khác nhau tạo nên chữ số viết tay trong câu hỏi. Chẳng hạn, nếu đầu vào là một mảng các giá trị đại diện cho các pixel riêng lẻ trong hình ảnh của hình viết tay, lớp tiếp theo có thể kết hợp các pixel này thành các đường và hình dạng, lớp tiếp theo kết hợp các hình dạng đó thành các đặc điểm riêng biệt như các vòng lặp trong 8 hoặc tam giác trên trong 4, và như vậy. Bằng cách xây dựng một bức tranh về các tính năng này, các mạng thần kinh hiện đại có thể xác định – với độ chính xác rất cao – con số tương ứng với một chữ số viết tay. Tương tự, các loại mạng thần kinh sâu khác nhau có thể được đào tạo để nhận diện khuôn mặt trong hình ảnh hoặc để phiên âm lời nói bằng văn trình xây dựng hệ thống phân cấp ngày càng phức tạp này của các tính năng của số viết tay không có gì ngoài các pixel được mạng học. Quá trình học tập được thực hiện bằng cách mạng có thể thay đổi tầm quan trọng của các liên kết giữa các nơ-ron trong mỗi lớp. Mỗi liên kết có một giá trị đính kèm được gọi là trọng số, nó sẽ sửa đổi giá trị được tạo ra bởi một nơron khi nó truyền từ lớp này sang lớp kế tiếp. Bằng cách thay đổi giá trị của các trọng số này và một giá trị liên quan được gọi là sai lệch, có thể nhấn mạnh hoặc làm giảm tầm quan trọng của các liên kết giữa các nơ-ron trong dụ, trong trường hợp mô hình nhận dạng chữ số viết tay, các trọng số này có thể được sửa đổi để nhấn mạnh tầm quan trọng của một nhóm pixel cụ thể tạo thành một dòng hoặc một cặp các đường giao nhau tạo thành minh họa về cấu trúc của một mạng lưới thần kinh và cách đào tạo hoạt hình học được các liên kết giữa các nơ-ron rất quan trọng trong việc đưa ra dự đoán thành công trong quá trình đào tạo. Ở mỗi bước trong quá trình đào tạo, mạng sẽ sử dụng một hàm toán học để xác định mức độ chính xác của dự đoán mới nhất của nó so với dự kiến. Hàm này tạo ra một loạt các giá trị lỗi, do đó hệ thống có thể sử dụng để tính toán cách mô hình nên cập nhật giá trị của các trọng số được gắn vào mỗi liên kết, với mục đích cuối cùng là cải thiện độ chính xác của các dự đoán của mạng. Mức độ mà các giá trị này sẽ được thay đổi được tính bởi một chức năng tối ưu hóa, chẳng hạn như giảm độ dốc và những thay đổi đó được đẩy lùi trên toàn mạng vào cuối mỗi chu kỳ đào tạo trong một bước gọi là lan truyền qua nhiều, rất nhiều chu kỳ đào tạo và với sự trợ giúp của việc điều chỉnh tham số thủ công không thường xuyên, mạng sẽ tiếp tục nue để tạo dự đoán tốt hơn và tốt hơn cho đến khi nó đạt gần với độ chính xác cao nhất. Tại thời điểm này, ví dụ, khi các chữ số viết tay có thể được nhận ra với độ chính xác hơn 95%, mô hình Deep Learning có thể nói là đã được đào cơ bản, Deep Learning cho phép Machine Learning giải quyết một loạt các vấn đề phức tạp mới – chẳng hạn như nhận dạng hình ảnh, ngôn ngữ và lời nói – bằng cách cho phép máy móc tìm hiểu cách các tính năng trong dữ liệu kết hợp thành các dạng trừu tượng ngày càng cao hơn. Ví dụ trong nhận dạng khuôn mặt, cách các pixel trong hình ảnh tạo ra các đường và hình dạng, cách các đường và hình dạng đó tạo ra các đặc điểm khuôn mặt và cách các đặc điểm khuôn mặt này được sắp xếp thành một khuôn sao nó được gọi là Deep Learning?Như đã đề cập, độ sâu đề cập đến số lượng các lớp ẩn, thường là hơn ba, được sử dụng trong các mạng lưới thần kinh thế nào mà Deep Learning được sử dụng?Đối với nhiều nhiệm vụ, để nhận biết và tạo hình ảnh, lời nói và ngôn ngữ và kết hợp với học tăng cường để phù hợp với hiệu suất của con người trong các trò chơi từ cổ đại, như Go, đến hiện đại, như Dota 2 và Quake thống học tập sâu là một nền tảng của các dịch vụ trực tuyến hiện đại. Các hệ thống như vậy được Amazon sử dụng để hiểu những gì bạn nói – cả lời nói và ngôn ngữ bạn sử dụng – với trợ lý ảo Alexa hoặc Google để dịch văn bản khi bạn truy cập trang web tiếng nước tìm kiếm của Google sử dụng nhiều hệ thống Machine Learning, để hiểu ngôn ngữ trong truy vấn của bạn thông qua việc cá nhân hóa kết quả của bạn, vì vậy những người đam mê câu cá tìm kiếm “bass” không bị ngập trong kết quả về ngoài những biểu hiện rất rõ ràng về máy móc và học tập sâu, các hệ thống như vậy đang bắt đầu tìm thấy một ứng dụng trong mọi ngành công nghiệp. Những ứng dụng này bao gồm tầm nhìn máy tính cho xe không người lái, máy bay không người lái và robot giao hàng; nhận dạng và tổng hợp ngôn ngữ và ngôn ngữ cho chatbot và robot dịch vụ; nhận dạng khuôn mặt để giám sát ở các nước như Trung Quốc; giúp các bác sĩ X quang chọn ra các khối u trong tia X, giúp các nhà nghiên cứu phát hiện ra các chuỗi di truyền liên quan đến các bệnh và xác định các phân tử có thể dẫn đến các loại thuốc hiệu quả hơn trong chăm sóc sức khỏe; cho phép bảo trì dự đoán về cơ sở hạ tầng bằng cách phân tích dữ liệu cảm biến IoT; củng cố tầm nhìn máy tính giúp siêu thị Amazon Go không thu tiền có thể cung cấp phiên âm và dịch thuật chính xác hợp lý cho các cuộc họp kinh doanh – danh sách này vẫn tiếp Cửa hàng Amazon Go dựa vào nhận dạng hình ảnh được hỗ trợ bằng cách tìm hiểu sâu để phát hiện những gì người mua hàng nào thì bạn nên sử dụng Deep LearningKhi dữ liệu của bạn phần lớn không có cấu trúc và bạn có rất nhiều dữ thuật toán Deep Learning có thể lấy dữ liệu lộn xộn và không có nhãn rộng rãi – chẳng hạn như video, hình ảnh, bản ghi âm thanh và văn bản – và áp đặt đủ thứ tự cho dữ liệu đó để đưa ra dự đoán hữu ích, xây dựng hệ thống phân cấp các tính năng tạo nên con chó hoặc con mèo một hình ảnh hoặc âm thanh tạo thành một từ trong lời bùng nổ của IoT sẽ thay đổi cách phân tích dữ liệu Xin lỗi, AI nói chung vẫn còn rất xa 10 công nghệ này rất có thể sẽ giúp cứu hành tinh Trái đất Cuộc chiến của Google về những kẻ thù sâu sắc Khi cuộc bầu cử hiện ra, nó chia sẻ hàng tấn video giả mạo AIDeep Learning hay giải quyết những vấn đề như thế nào?Như đã đề cập, các mạng nơ-ron sâu vượt trội trong việc đưa ra dự đoán dựa trên dữ liệu phần lớn không có cấu trúc. Điều đó có nghĩa là họ cung cấp hiệu suất tốt nhất trong các lĩnh vực như nhận dạng giọng nói và hình ảnh, nơi họ làm việc với dữ liệu lộn xộn như ghi âm lời nói và hình ta có nên lúc nào cũng sử dụng Deep Learning thay vì Machine Learning?Không, bởi vì học sâu có thể rất tốn kém từ quan điểm tính với các tác vụ không tầm thường, việc đào tạo một mạng lưới thần kinh sâu thường sẽ yêu cầu xử lý một lượng lớn dữ liệu bằng cách sử dụng các cụm GPU cao cấp trong nhiều, nhiều các GPU hàng đầu có thể tốn hàng ngàn đô la để mua hoặc lên tới 5 đô la mỗi giờ để thuê trên đám mây, thật không khôn ngoan khi nhảy thẳng vào tìm hiểu vấn đề có thể được giải quyết bằng thuật toán Machine Learning đơn giản hơn như suy luận Bayes hoặc hồi quy tuyến tính, thì không yêu cầu hệ thống phải vật lộn với sự kết hợp phức tạp của các tính năng phân cấp trong dữ liệu, thì các tùy chọn yêu cầu tính toán ít hơn này sẽ là sự lựa chọn tốt hơnDeep Learning cũng có thể không phải là lựa chọn tốt nhất để đưa ra dự đoán dựa trên dữ liệu. Ví dụ nếu tập dữ liệu nhỏ thì đôi khi các mô hình Machine Learning tuyến tính đơn giản có thể mang lại kết quả chính xác hơn – mặc dù một số chuyên gia về Machine Learning cho rằng mạng thần kinh Deep Learning được đào tạo đúng cách vẫn có thể hoạt động tốt với một lượng nhỏ dữ và sức khỏe Sử dụng Machine Learning để hiểu hệ thống miễnLearning dịch của con người HPE sẽ là kết thúc có hậu của MapR chứ? Microsoft Nếu PC Windows 10 của bạn được AI chọn để cập nhật, sự cố sẽ ít xảy ra hơn Các nhà nghiên cứu của Nvidia sử dụng học tập sâu để tạo ra các video chuyển động siêu chậmMột trong những nhược điểm của Deep Learning là gì?Một trong những nhược điểm lớn là lượng dữ liệu họ cần đào tạo, gần đây Facebook tuyên bố họ đã sử dụng một tỷ hình ảnh để đạt được hiệu suất phá kỷ lục bởi một hệ thống nhận dạng hình ảnh. Khi các bộ dữ liệu lớn như vậy, các hệ thống đào tạo cũng yêu cầu quyền truy cập vào một lượng lớn sức mạnh tính toán phân tán. Đây là một vấn đề khác của học tập sâu, chi phí đào tạo. Do kích thước của bộ dữ liệu và số chu kỳ đào tạo phải được chạy, đào tạo thường yêu cầu quyền truy cập vào phần cứng máy tính mạnh mẽ và đắt tiền, điển hình là GPU cao cấp hoặc mảng GPU. Cho dù bạn đang xây dựng hệ thống của riêng mình hoặc thuê phần cứng từ nền tảng đám mây, không có tùy chọn nào có thể lưới thần kinh sâu cũng khó đào tạo, do cái được gọi là vấn đề độ dốc biến mất, có thể làm xấu đi nhiều lớp hơn trong mạng lưới thần kinh. Khi nhiều lớp được thêm vào, vấn đề độ dốc biến mất có thể dẫn đến việc mất một thời gian dài không thể để đào tạo một mạng lưới thần kinh đến một mức độ chính xác tốt, vì sự cải thiện giữa mỗi chu kỳ đào tạo là rất ít. Vấn đề không ảnh hưởng đến tất cả các mạng thần kinh nhiều lớp, thay vào đó là các mạng sử dụng phương pháp học tập dựa trên độ dốc. Điều đó nói rằng vấn đề này có thể được giải quyết theo nhiều cách khác nhau, bằng cách chọn một chức năng kích hoạt phù hợp hoặc bằng cách đào tạo một hệ thống sử dụng GPU hạng Learning giúp Google theo dõi nguy cơ đau tim Tương lai của tương lai Spark, hiểu biết dữ liệu lớn, phát trực tuyến và Deep Learning trong đám mâyTại sao rất khó để đào tạo mạng lưới thần kinh Deep Learning?Như đã đề cập, mạng lưới thần kinh sâu rất khó đào tạo vì số lượng các lớp trong mạng lưới thần kinh. Số lượng các lớp và liên kết giữa các nơ-ron trong mạng sao cho khó có thể tính toán các điều chỉnh cần thực hiện ở mỗi bước trong quy trình đào tạo – một vấn đề được gọi là vấn đề độ dốc biến vấn đề lớn khác là số lượng lớn dữ liệu cần thiết để đào tạo mạng lưới thần kinh học tập sâu, với các tập huấn luyện thường đo kích thước những kỹ thuật Deep Learning nào?Có nhiều loại mạng lưới thần kinh sâu, với các cấu trúc phù hợp với các loại nhiệm vụ khác nhau. Ví dụ Mạng thần kinh chuyển đổi CNN thường được sử dụng cho các tác vụ thị giác máy tính, trong khi Mạng thần kinh tái phát RNN thường được sử dụng để xử lý ngôn ngữ. Mỗi lớp có các chuyên môn riêng, trong CNN, các lớp ban đầu được chuyên biệt để trích xuất các tính năng riêng biệt từ hình ảnh, sau đó được đưa vào mạng thần kinh thông thường hơn để cho phép hình ảnh được phân loại. Trong khi đó, RNN khác với mạng nơ ron chuyển tiếp thức ăn truyền thống ở chỗ chúng không chỉ cung cấp dữ liệu từ lớp thần kinh này sang lớp thần kinh tiếp theo mà còn có các vòng phản hồi tích hợp, trong đó đầu ra dữ liệu từ một lớp được đưa trở lại lớp trước nó – cho mạng một dạng bộ nhớ. Có một dạng RNN chuyên biệt hơn bao gồm cái được gọi là ô nhớ và được điều chỉnh để xử lý dữ liệu có độ trễ giữa các đầu mạng thần kinh cơ bản nhất là mạng perceptron nhiều lớp, loại được thảo luận ở trên trong ví dụ về các số liệu viết tay, trong đó dữ liệu được đưa về phía trước giữa các lớp tế bào thần kinh. Mỗi nơ-ron thường sẽ biến đổi các giá trị mà chúng được cung cấp bằng cách sử dụng chức năng kích hoạt, thay đổi các giá trị đó thành một dạng, ở cuối chu kỳ đào tạo, sẽ cho phép mạng tính toán được bao xa để đưa ra dự đoán chính một số lượng lớn các loại mạng thần kinh sâu khác nhau. Không có một mạng nào tốt hơn mạng kia, chúng chỉ phù hợp hơn để học các loại nhiệm vụ cụ đây, các mạng đối nghịch chung Gans đang mở rộng những gì có thể để sử dụng các mạng thần kinh. Trong kiến ​​trúc này, hai mạng thần kinh chiến đấu, mạng máy phát điện cố gắng tạo ra dữ liệu “giả” thuyết phục và người phân biệt đối xử cố gắng phân biệt sự khác biệt giữa dữ liệu giả và dữ liệu thực. Với mỗi chu kỳ đào tạo, máy phát điện trở nên tốt hơn trong việc tạo ra dữ liệu giả và người phân biệt đối xử có được con mắt sắc nét hơn để phát hiện ra những giả mạo đó. Bằng cách kết hợp hai mạng với nhau trong quá trình đào tạo, cả hai có thể đạt được hiệu suất tốt hơn. GAN đã được sử dụng để thực hiện một số nhiệm vụ quan có thể tìm hiểu thêm về AI, Machine Learning, Deep Learning tại đây. Deep learning là gì? Trong vài năm qua, deep learning đã được áp dụng cho hàng trăm vấn đề mang lại giải pháp hiệu quả cho doanh nghiệp. Trong bài viết hôm nay, chúng ta hãy cùng tìm hiểu deep learning đã phát triển và ứng dụng trong đời sống như thế nào. Mục Lục1 Khái niệm Deep learning là gì?2 Phương thức hoạt động của deep learning3 Ứng dụng của deep learning trong đời Trợ lý Ứng dụng xe tự Mô phỏng nhận diện hình Tính năng dịch tự động Khái niệm Deep learning là gì? Deep learning là định nghĩa của một số thuật toán học máy móc phức tạp. Để hiểu rõ hơn về khái niệm deep learning, chúng ta hãy cùng tìm hiểu về học nông và học sâu của máy tính. Deep learning có vai trò như thế nào? Trong thực tế, Deep Learning bao gồm nhiều lớp ẩn trong một mạng lưới thần kinh và thuộc lớp sau cùng. Việc đi qua nhiều số lượng lớp và mạng phức tạp được cho là độ sâu. Ngày nay, sự thay đổi lớn nhất trong học tập sâu là độ sâu của mạng lưới thần kinh đã phát triển từ một vài lớp đến hàng trăm trong số chúng. Độ sâu hơn có nghĩa là khả năng nhận dạng các mẫu lớn hơn, với nguồn thông tin lớn hơn giúp tăng khả năng tiếp nhận các đối tượng trở nên rộng hơn, chi tiết hơn. >>> Tuyển dụng Javascript Phương thức hoạt động của deep learning Deep learning hoạt động ra sao Cách thức hoạt động của thuật toán Deep Learning diễn ra như sau Các dòng thông tin sẽ được trải qua nhiều lớp cho đến lớp sau cùng. Lấy quy trình học của con người làm ví dụ cụ thể. Qua các lớp đầu tiên sẽ tập trung vào việc học các khái niệm cụ thể hơn trong khi các lớp sâu hơn sẽ sử dụng thông tin đã học để nghiên cứu và phân tích sâu hơn trong các khái niệm trừu tượng . Quy trình xây dựng biểu diễn dữ liệu này được gọi là trích xuất tính năng. Kiến trúc phức tạp của việc học sâu được cung cấp từ mạng lưới thần kinh sâu với khả năng thực hiện trích xuất tính năng tự động. Ngược lại, trong học máy thông thường còn gọi là học nông, nhiệm vụ này được thực hiện khi truy xuất các thuật toán cụ thể. >>> Tìm việc làm nhanh tại freeC! Xem ngay! Ứng dụng của deep learning trong đời sống Việc Deep Learning phát triển tạo nên sự chủ động trong mọi việc, con người dần có thể điều khiển cuộc sống của mình. Cùng điểm qua các hình thức mà việc học sâu mang lại. Deep learning có những ứng dụng gì trong cuộc sống Trợ lý ảo Ứng dụng phổ biến nhất của Deep Learning ngày nay là trợ lý ảo từ Alexa đến Siri, Google Assistant. Mỗi tương tác với các trợ lý này cung cấp cho họ cơ hội tìm hiểu thêm về giọng nói và ngữ điệu của bạn, từ đó cung cấp cho bạn trải nghiệm tương tác như phiên bản thứ 2 của con người. Trợ lý ảo sử dụng học tập sâu để biết thêm về các chủ đề của họ, từ sở thích ăn tối của bạn đến các điểm truy cập nhiều nhất hoặc các bài hát yêu thích của bạn. Họ học cách hiểu các mệnh lệnh của bạn bằng cách đánh giá ngôn ngữ tự nhiên của con người để thực hiện chúng. Ngoài ra các ứng dụng này có khả năng đặc biệt khác là dịch bài phát biểu của bạn thành văn bản, ghi chú cho bạn và đặt lịch hẹn. Có thể nói đây chính là một trợ lý ảo thực sự của bạn, từ việc nhắc nhở cho đến tự động trả lời các cuộc gọi cụ thể của bạn để phối hợp các nhiệm vụ giữa bạn và các thành viên trong nhóm. Với các ứng dụng học sâu như tạo Ứng dụng xe tự động Phòng thí nghiệm nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo UBER tại Pittsburg đã tích hợp thêm các tính năng cho chiếc xe thông thường bằng việc tuỳ chọn giao thức ăn cùng với trải nghiệm xe tự động lái. Vấn đề trong việc phát triển hình thức xe hơi tự chủ chính là các nhà phân tích phải xây dựng nên các kịch bản có thể xảy ra trong cuộc sống và lập trình việc xử lý các tình huống tích hợp trong chiếc xe hơi. Bên cạnh đó chu kỳ kiểm tra và triển khai thường xuyên các thuật toán học sâu để đảm bảo sự an toàn xảy ra với nhiều tình huống và hàng ngàn kịch bản khác nhau trong đời sống. Đó chính là thông qua các dữ liệu từ máy ảnh, từ bản đồ địa lý, các yếu tố môi trường bên ngoài từ đó tích hợp các cảm biến giúp cho thiết bị có thể xác định được các phương hướng, các biển báo, các tuyến đường phù hợp. Ngoài ra, còn phát triển các tính năng cảm biến xác định tuyến đường nào thuận tiện nhất để di chuyển trong ngày giúp tránh được tình trạng giao thông gây tắc nghẽn đường. >>>> Tuyển dụng Phát triển phần mềm Mô phỏng nhận diện hình ảnh Chắc hẳn, chúng ta đều đã từng thấy máy tính tự động nhận diện và phân loại các hình ảnh của bạn. Ví dụ Facebook có thể tự động gắn thẻ chính bạn và bạn bè của bạn. Tương tự, Google Photos có thể tự động gắn nhãn ảnh của bạn để tìm kiếm dễ dàng hơn. Và với Deep Learning bạn có thể dễ dàng tìm và phân loại các hình ảnh theo ngày, sự kiện mà không phải dùng thao tác thủ công mất thời gian. Tính năng dịch tự động Ứng dụng Google Translate giờ đây có thể tự động dịch hình ảnh với văn bản theo thời gian thực sang ngôn ngữ bạn chọn. Chỉ cần giữ máy ảnh trên đầu của đối tượng và điện thoại của bạn chạy một mạng học sâu để đọc hình ảnh, OCR nó tức là chuyển đổi nó thành văn bản và sau đó dịch nó. Ngôn ngữ sẽ dần dần trở thành không có rào cản và chúng ta sẽ có thể giao tiếp với những người khác trên toàn cầu. Hy vọng bài viết trên giúp bạn hiểu deep learning là gì cũng như ứng dụng của chúng để thực hành thành công. Nguồn codelearn Bài viết liên quan Tìm hiểu ATS là gì? Những phần mềm ATS phổ biến hiện nayMẫu mô tả công việc Data Analyst chuẩnMô tả công việc kỹ sư AI chi tiết và đầy đủ nhất TechblogKiến thức cơ bảnTrí tuệ nhân tạo AI đang cách mạng hóa hầu hết mọi ngành công nghiệp. Deep Learning DL, một phương pháp luận của AI, đang thúc đẩy ngành công nghệ cao phát triển trong tương lai với danh sách các ứng dụng dường như vô tận. Từ nhận dạng đối tượng cho các hệ thống trên xe tự hành đến khả năng cứu sống con người - giúp các bác sĩ phát hiện và chẩn đoán ung thư với độ chính xác cao hơn .Trong bài viết này, Bizfly Cloud sẽ tổng hợp một số ứng dụng thú vị của Deep learning trong an ninh mạng và cách bạn có thể sử dụng Deep learning để cải thiện các biện pháp bảo mật trong tổ chức của mình. Deep learning là gì? Deep learning là một nhóm phụ của Học máy Machine Learning và thuộc về danh mục rộng hơn của Trí tuệ nhân tạo AI. Deep learning sử dụng Mạng thần kinh nhân tạo Artificial Neural Networks - ANN, được thiết kế để “bắt chước” chức năng và khả năng kết nối của các tế bào thần kinh trong não learning được đặt tên như vậy vì nó sử dụng các mạng sâu hơn so với các phương pháp AI khác như ML. Số lớp trong ANN xác định độ sâu của mạng. Ví dụ, một trong những loại ANN phổ biến nhất là Mạng nơ-ron liên kết Convolutional Neural Network - CNN, được sử dụng cho nhiều nhiệm vụ thị giác máy kiến trúc mạng DL, lớp đầu tiên được cung cấp input, dữ liệu này sẽ đi xuyên suốt các lớp khác nhau của mạng. Các lớp có các chức năng và quy mô khác nhau thay đổi đầu vào khi nó đi qua các lớp theo một thứ tự nhất định và cuối cùng mạng tạo ra trong những ứng dụng quan trọng và phổ biến nhất cho các thuật toán Deep learning là cải thiện các giải pháp an ninh mạng. Các mối đe dọa và tấn công an ninh mạng phổ biến Trước khi thảo luận về cách Deep learning có thể giúp chống lại các mối đe dọa an ninh mạng cũng như tầm quan trọng và tiềm năng của Deep learning đối với an ninh mạng, chúng ta sẽ tìm hiểu các mối đe dọa phổ biến mà các nhóm an ninh mạng phải đối mặt ngày nayMalware Phần mềm độc hại — thuật ngữ chung để mô tả tất cả các loại phần mềm do những kẻ xấu tạo ra để làm hỏng thiết bị, hệ thống và breach Vi phạm dữ liệu — đây là khi người dùng trái phép có quyền truy cập vào dữ liệu có giá trị và bí mật như thông tin người dùng và thẻ tín engineering — những kẻ tấn công sử dụng kỹ thuật này để thao túng người dùng cấp cho họ quyền truy cập hoặc dữ liệu quan trọng. Những kẻ tấn công cũng có thể kết hợp kỹ thuật này với các cuộc tấn công mạng khác để lừa người dùng tải xuống phần mềm độc hại chẳng — một dạng kỹ thuật xã hội và là mối đe dọa mạng phổ biến nhất. Lừa đảo là hành vi gửi các email hoặc tin nhắn bị nhiễm bệnh được che giấu là hợp pháp để lừa nạn nhân cung cấp dữ liệu cá nhân và có giá trị hoặc tải xuống phần mềm độc Query Language SQL —một kỹ thuật được những kẻ tấn công sử dụng để tận dụng các lỗ hổng trong máy chủ SQL để truy cập cơ sở dữ liệu và chạy mã độc hại. Ý tưởng đằng sau SQL-i là buộc máy chủ thực thi mã và thực hiện các hành động nhất định như tiết lộ thông tin quan trọng và thông tin bí - DOS Tấn công từ chối dịch vụ —các kẻ tấn công sử dụng kỹ thuật này để làm ngập mạng và máy chủ với lưu lượng truy cập, gây tiêu hao tài nguyên và khiến chúng không khả threats — cuộc tấn công do nhân viên hoặc nhà thầu do công ty tuyển dụng gây ra. Có nhiều hình thức đe dọa nội gián. Trong hầu hết các trường hợp, họ nhắm mục tiêu vào dữ liệu kinh doanh có giá Persistent Threats — các công cụ tấn công có khả năng trốn tránh các công cụ phòng thủ và bảo mật vành đai truyền thống. APT tận dụng các cơ chế bền bỉ để duy trì chỗ đứng trong mạng, thu thập thông tin về môi trường CNTT của bạn trước khi thực hiện một cuộc tấn công mạng được kích hoạt hoặc định thời. 5 Ứng dụng của Deep learning trong An ninh mạng Sau khi đề cập đến một số mối đe dọa phổ biến nhất và các cuộc tấn công mạng mà các nhóm an ninh mạng phải đối mặt, đã đến lúc giải thích các ứng dụng Deep learning có thể giúp ích như thế Hệ thống phát hiện và ngăn chặn xâm nhập IDS/IPSCác hệ thống này phát hiện các hoạt động mạng độc hại và ngăn chặn những kẻ xâm nhập truy cập vào hệ thống và cảnh báo cho người dùng. Thông thường, chúng được nhận dạng bởi các chữ ký đã biết và các hình thức tấn công chung. Điều này rất hữu ích để chống lại các mối đe dọa như vi phạm dữ truyền thống, nhiệm vụ này được thực hiện bởi các thuật toán ML. Tuy nhiên, các thuật toán này khiến hệ thống tạo ra nhiều kiểm thử giả, tạo ra công việc tẻ nhạt cho các nhóm bảo mật và gây ra sự mệt mỏi không cần learning, mạng nơ-ron phức hợp và Mạng nơ-ron lặp lại RNN có thể được áp dụng để tạo ra các hệ thống ID/IP thông minh hơn bằng cách phân tích lưu lượng truy cập với độ chính xác cao hơn, giảm số lượng cảnh báo sai và giúp các nhóm bảo mật phân biệt các hoạt động mạng xấu và giải pháp đáng chú ý bao gồm Next-Generation Firewall NGFW, Web Application Firewall WAF, and User Entity and Behavior Analytics UEBA.2. Đối phó với phần mềm độc hại MalwareCác giải pháp Malware truyền thống như tường lửa thông thường phát hiện Malware bằng cách sử dụng hệ thống phát hiện dựa trên chữ ký. Một cơ sở dữ liệu về các mối đe dọa đã biết được điều hành bởi công ty, công ty cập nhật nó thường xuyên để kết hợp các mối đe dọa mới. Mặc dù kỹ thuật này có hiệu quả trong việc chống lại những mối đe dọa này, nhưng nó phải vật lộn để đối phó với những mối đe dọa tiên tiến thuật toán Deep learning có khả năng phát hiện các mối đe dọa nâng cao hơn và không phụ thuộc vào việc ghi nhớ các chữ ký đã biết và các mẫu tấn công phổ biến. Thay vào đó, chúng tìm hiểu hệ thống và có thể nhận ra các hoạt động đáng ngờ có thể cho thấy sự hiện diện của các tác nhân xấu hoặc phần mềm độc Phát hiện Spam và Social EngineeringXử lý ngôn ngữ tự nhiên Natural Language Processing - NLP là một kỹ thuật Deep learning có thể giúp bạn dễ dàng phát hiện và đối phó với thư rác và các hình thức social engineering khác. NLP học các hình thức giao tiếp và mẫu ngôn ngữ bình thường và sử dụng các mô hình thống kê khác nhau để phát hiện và chặn thư Phân tích lưu lượng mạngCác Deep learning ANN đang cho thấy những kết quả đầy hứa hẹn trong việc phân tích lưu lượng mạng HTTPS để tìm kiếm các hoạt động độc hại. Điều này rất hữu ích để đối phó với nhiều mối đe dọa mạng như SQL injections và các cuộc tấn công Phân tích hành vi người dùngTheo dõi và phân tích các hoạt động và hành vi của người dùng là một phương pháp bảo mật quan trọng đối với bất kỳ tổ chức nào. Nó có nhiều thách thức hơn cả so với việc nhận ra các hoạt động độc hại truyền thống chống lại các mạng vì nó bỏ qua các biện pháp bảo mật và thường không đưa ra bất kỳ cảnh báo dụ khi các mối đe dọa nội gián xảy ra và nhân viên sử dụng quyền truy cập hợp pháp của họ với mục đích xấu, họ sẽ không xâm nhập vào hệ thống từ bên ngoài, điều này khiến nhiều công cụ phòng thủ mạng trở nên vô dụng trước các cuộc tấn công như tích hành vi người dùng và thực thể User and Entity Behavior Analytics - UEBA là một công cụ tuyệt vời để chống lại các cuộc tấn công như vậy. Sau một thời gian học, nó có thể nhận ra các mẫu hành vi bình thường của nhân viên và nhận ra các hoạt động đáng ngờ, chẳng hạn như truy cập hệ thống vào những giờ bất thường, có thể chỉ ra một cuộc tấn công nội gián và đưa ra cảnh ninh mạng là một trong những vấn đề được quan tâm hàng đầu của mỗi tổ chức, doanh nghiệp. Deep learning là một bước đột phá công nghệ mở ra một cánh cửa mới mẻ trong lĩnh vực an ninh mạng cũng như bảo mật thông tin. Hãy theo dõi những bài viết tiếp theo của Bizfly Cloud để cập nhật thêm nhiều kiến thức công nghệ hữu ích nhé! Sự bùng nổ của trí tuệ nhân tạo đã thay đổi xu thế công nghệ toàn cầu, trở thành tâm điểm chú ý của các nhà đầu tư và lập trình quốc tế. Trong những năm gần đây, các thuật ngữ như trí tuệ nhân tạo AI, Machine learning ML – Học máy và Deep learning DL – Học sâu xuất hiện ngày càng dày đặc trên các trang công cụ tìm kiếm. Trong bài viết hôm nay, VTC Academy Plus sẽ thảo luận về Deep Learning là gì và nó được vận hành như thế nào? Tìm hiểu cùng VTC Academy Plus ngay nhé!Nguồn InternetDeep Learning là gì?Deep Learning là một nhánh của Machine Learning và Khoa học dữ liệu bắt chước cách con người thu được những kiến thức cụ thể, giúp máy tính tự huấn luyện chính nó thực hiện những tác vụ tương tự con người, hỗ trợ cho việc dịch ngôn ngữ, phân loại các hình ảnh, nhận dạng giọng thuật toán Deep Learning là nhân tố quan trọng đằng sau những chiếc xe không người lái, cho phép chúng nhận ra biển báo dừng hoặc phân biệt người đi bộ với cột đèn. Công nghệ này là chìa khóa để con người có thể dùng giọng nói điều khiển các thiết bị tiêu dùng như điện thoại, máy tính bảng, TV và loa cầm tay. Qua từng bước phát triển, Deep Learning đang đạt được những kết quả chưa từng có trước tô không người lái ứng dụng Deep Learning Nguồn Tuổi Trẻ OnlineXem thêm Sự khác biệt giữa AI, Machine Learning, Deep Learning?Deep Learning hoạt động như thế nào?Sau khi hiểu về định nghĩa Deep Learning là gì thì chúng ta cần hiểu cách thức nó vận hành ra sao để có cái nhìn tổng quát Learning về cơ bản là một mạng nơ-ron gồm ba lớp trở lên, những mạng lưới nơ-ron này thu thập từ dữ liệu lớn Big Data, học từ những dữ liệu đó và cố gắng “bắt chước” hành vi của não bộ con người. Công nghệ này hoạt động bằng cách khám phá các cấu trúc phức tạp trong dữ liệu mà chúng trải nghiệm, cụ thể là xây dựng các mô hình tính toán bao gồm nhiều lớp xử lý, mạng có thể tạo ra nhiều mức trừu tượng để biểu diễn dữ sâu hoạt động bằng cách khám phá các cấu trúc phức tạp trong dữ liệu mà chúng thu thập. Các giai đoạn quá trình làm việc của Deep Learning như sauANN đặt ra một loạt các truy vấn đúng/sai nhị xuất các số từ các khối dữ xếp dữ liệu thành các danh mục dựa trên các phản nhãn dữ Learning rút ra kết luận và gắn nhãn dữ liệu mới, chưa được khám phá trong giai đoạn suy luận bằng cách sử dụng kiến ​​thức và kinh nghiệm trước đó của dụ Một mô hình Deep Learning được gọi là mạng nơ-ron tích chập có thể được tạo ra bằng cách sử dụng số lượng lớn lên đến hàng triệu hình ảnh và mạng này 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.Nguồn InternetƯu và nhược điểm của Deep LearningMột số ưu và nhược điểm của Deep Learning có thể kể đến như sauƯu điểmNhược điểmDeep Learning được tối ưu tốt hơn nhờ sự bùng nổ của Internet và khả năng phát triển mạnh mẽ từ khả năng tính toán của máy chính xác cao, đảm bảo cho các thiết bị điện tử tiêu dùng có thể đáp ứng được mọi nhu cầu cũng như mong đợi của người cấp hệ thống gợi ý trên các nền tảng lớn như Facebook, Amazon, Netflix,…, giúp tăng độ tương tác của người dùng lên cao đáng năng nhận diện hình ảnh tốt, không chỉ xác định được đối tượng trong ảnh mà còn hiểu được nội dung và ngữ cảnh trong bức an toàn cao, được tin dùng trong hệ thống lái xe tự hỏi một nguồn dữ liệu đầu vào khủng để máy tính học hỏi. Quy trình này mất nhiều thời gian và công sức để xử lý mà chỉ có các Server chuyên nghiệp mới có thể làm được. Trường hợp không đủ dữ liệu đầu vào để xử lý, mọi thứ sẽ không thể diễn ra đúng như dự định của máy tính đưa thể nhận biết được những thứ phức tạp. Bởi, kỹ thuật của Deep Learning hiện chưa đảm bảo tốt để trí tuệ nhân tạo có thể rút ra những kết luận một cách dụng của Deep Learning vào đời sốngHọc sâu là một thuật ngữ tương đối xa lạ với những người chưa từng tìm hiểu về chủ đề này tuy nhiên DL đã được ứng dụng vào rất nhiều khía cạnh cũng như lĩnh vực trong đời sống của chúng ta, giúp ích rất nhiều cho các nhà khoa học dữ liệu trong việc thu thập, giải thích và phân tích khối lượng dữ liệu khổng lồ một cách dễ dàng và nhanh chóng. Dưới đây là một số những ví dụ về hình thức mà Deep Learning hiện diện và giúp ích cho cuộc sống của con MarketingThời đại chuyển đổi số trên khắp mọi lĩnh vực hiện nay khiến việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong Digital Marketing không còn quá xa lạ đối với dân kinh doanh lẫn dân công nghệ. Việc sử dụng Deep Learning trong chiến dịch Marketing sẽ giúp mang lại trải nghiệm tốt hơn cho khách hàng và tăng doanh thu cho doanh nghiệp. Một số ví dụ điển hình như lợi ích của hệ thống Chatbot, xây dựng nội dung cá nhân hóa, phân tích người dùng bằng cách nhận diện hình ảnh, …Ứng dụng Deep Learning vào Digital Marketing giúp chiến lược Marketing thành công hơn Nguồn InternetChế tạo RobotNhiều sự phát triển gần đây trong chế tạo robot đã được thúc đẩy bởi những tiến bộ trong AI và Deep Learning. Ví dụ, AI cho phép robot cảm nhận và phản ứng với môi trường quanh nó, điều hướng, phân loại và xử lý các đồ vật không bằng phẳng, dễ vỡ hoặc sắp xếp những vật lộn xộn lại với phát triển của AI có nghĩa là chúng ta có thể mong đợi các robot trong tương lai sẽ ngày càng được sử dụng làm trợ lý cho con người. Chúng sẽ không chỉ được sử dụng để hiểu và trả lời các câu hỏi, như một số được sử dụng ngày nay. Người dùng kỳ vọng chúng sẽ có thể thực hiện các lệnh bằng giọng nói và cử chỉ, thậm chí dự đoán hành động tiếp theo của con người. Ngày nay, rô-bốt đã hoạt động cộng tác cùng với con người, trong đó con người và robot thực hiện các nhiệm vụ riêng biệt phù hợp nhất với thế mạnh của mỗi bên .Lĩnh vực chế tạo Robot được dự đoán sẽ phát triển hơn trong tương lai nhờ sự bùng nổ của AI Nguồn InternetXem thêm Trí tuệ nhân tạo AI 7 xu hướng đáng mong đợi trong năm 2022Hệ thống lái xe tự độngMột trong những sản phẩm áp dụng Deep Learning mới và hiện đại nhất hiện nay là hệ thống lái xe tự động, được xây dựng dựa trên các mạng nơ-ron cấp mô hình Deep Learning đóng vai trò nhận diện các đối tượng trong môi trường xung quanh xe, tính toán khoảng cách giữa xe và các phương tiện khác, xác định vị trí làn đường, tín hiệu giao thông, nhận diện chướng ngại vật,… từ đó đưa ra được các quyết định tối ưu và nhanh chóng nhất. Các thuật toán Học sâu càng nhận được nhiều dữ liệu thì càng có khả năng hành động giống như con người trong quá trình xử lý thông tin — phân biệt được biển báo dừng dù bị phủ tuyết …Một trong những hãng xe đình đám và tiên phong trong việc sản xuất xe tự lái hiện nay là – hãng xe lái tự động nổi tiếng nhất hiện nay Nguồn InternetTrợ lý ảoTrợ lý ảo không còn quá xa lạ với công chúng trong những năm gần đây bởi những hiệu quả vượt trội mà chúng mang lại. Trợ lý ảo hay Virtual Assistant đang được ứng dụng rất nhiều trong đời sống hàng ngày, phổ biến nhất nhất có thể kể đến Alexa hay Siri, Google Assistant. Mỗi tương tác với các trợ lý này cung cấp cho họ cơ hội tìm hiểu thêm về giọng nói và ngữ điệu của bạn, từ đó cung cấp cho bạn trải nghiệm tương tác như phiên bản thứ 2 của con lý ảo sử dụng Deep Learning để biết thêm về người dùng, từ sở thích ăn uống đến các điểm truy cập nhiều nhất hoặc các bài hát yêu thích của bạn. Công nghệ này học cách hiểu và thực hiện các mệnh lệnh thông qua đánh giá ngôn ngữ tự nhiên của con ra Deep Learning còn có khả năng giúp trợ lý ảo dịch bài phát biểu thành văn bản, ghi chú lại và đặt lịch hẹn cho bạn; nhắc lịch hẹn và tự động trả lời các cuộc gọi cụ thể để phối hợp các nhiệm vụ giữa bạn và các thành viên chung team; tạo hoặc gửi bản sao email phù – trợ lý ảo thông minh được phát triển bởi Amazon Nguồn InternetNghiên cứu y họcTừ chẩn đoán bệnh, chẩn đoán khối u cho đến các loại thuốc được tạo riêng cho từng bộ gen cá nhân, ứng dụng của Deep Learning vào y học đang nhận được sự chú ý từ nhiều công ty dược phẩm và y tế lớn nhất hiện nhà nghiên cứu ung thư đang sử dụng Deep Learning để tự động phát hiện tế bào ung thư. Các nhóm nghiên cứu tại UCLA đã chế tạo một kính hiển vi tiên tiến mang lại bộ dữ liệu đa chiều được sử dụng để đào tạo một ứng dụng Deep Learning nhằm xác định chính xác các tế bào ung hóa hồ sơ bệnh nhân và đọc hình ảnh cũng là minh chứng nổi bật của việc ứng dụng công nghệ này vào trong ngành y tế. Deep Learning phân tích tự động hình ảnh chụp cắt lớp của bệnh nhân, giúp bác sĩ chẩn đoán chính xác và tình trạng bệnh được phát hiện nhanh chóng, có biện pháp điều trị từ sớm. Quá trình kiểm tra sức khỏe cũng trở nên đơn giản khi mọi dữ liệu của người bệnh đã được ghi nhận trên hệ thống Learning ứng dụng rộng rãi trong nghiên cứu y học Nguồn InternetNhận diện khuôn mặtDeep Learning được sử dụng trong nhận diện khuôn mặt không chỉ nhằm phục vụ cho mục đích bảo mật mà còn được ứng dụng việc phân loại hình ảnh. Chắc hẳn, chúng ta đều đã từng thấy máy tính tự động nhận diện và phân loại các hình ảnh trên điện dụ Facebook có thể tự động gắn thẻ chính bạn và bạn bè của bạn, hoặc Google Photos có thể tự động gắn nhãn ảnh của bạn để tìm kiếm dễ dàng hơn. Với Deep Learning, bạn có thể dễ dàng tìm và phân loại các hình ảnh theo ngày, sự kiện mà không phải dùng thao tác thủ công mất thời gian. Và trong tương lai gần, người dùng còn có thể thanh toán các hóa đơn bằng chính khuôn mặt của nhiên, thách thức đặt ra đối với Deep Learning khi nhận diện khuôn mặt là làm thế nào để xác định được chính xác một người ngay cả khi người đó thay đổi kiểu tóc, để râu hay cạo râu, hoặc khi chất lượng ảnh kém do ánh sáng hoặc môi trường xung quanh…Deep Learning được sử dụng trong Face ID Nguồn InternetMua sắm và giải tríBạn đã bao giờ thắc mắc làm thế nào Tiktok đưa ra các đề xuất về nội dung bạn nên xem tiếp theo chưa? Hoặc Shopee đưa ra ý tưởng về những gì bạn nên mua tiếp theo và những gợi ý đó chính xác là những gì bạn cần nhưng chưa từng biết trước đây? Đúng, đó là cách mà các thuật toán Deep Learning đang hoạt động, len lỏi vào trong các hoạt động giải trí của chúng ta. Deep Learning càng “học” được từ nhiều dữ liệu, chúng càng trở nên tốt hơn, từ đó những gợi ý đưa ra cũng chính xác sử dụng Deep Learning để gợi ý những bộ phim phù hợp với sở thích người xem Nguồn InternetXét về những lợi ích đã nói ở trên của việc áp dụng các kỹ thuật Deep Learning, có thể nói rằng học sâu chắc chắn sẽ có tác động đến sự phát triển của lĩnh vực công nghệ thông tin nói riêng và cả thế giới nói chung. Deep Learning hiện tại không còn chỉ là một xu hướng mà nó đang nhanh chóng phát triển thành một công nghệ quan trọng đang được nhiều doanh nghiệp trong nhiều ngành công nghiệp áp dụng dần trong tương rằng thông qua bài viết trên, các bạn đã hiểu được Deep Learning là gì, cách nó hoạt động và ứng dụng vào trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta. VTC Academy Plus mong rằng sẽ có cơ hội mang đến bạn thêm nhiều kiến thức bổ ích hơn nữa về lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo trong những bài viết sau. Trong những năm qua, Deep Learning đã được áp dụng cho hàng trăm vấn đề đem đến những giải pháp hiệu quả cho các doanh nghiệp. Trong bài viết hôm nay, Nhân Hòa sẽ mang đến cho bạn những kiến thức xoay quanh khái niệm Deep Learning là gì? Deep Learning hoạt động như thế nào nhé! Contents1 Deep Learning là gì?2 Cách thức hoạt động của Deep Learning là gì?3 Điểm khác biệt giữa Machine Learning và Deep Learning là gì?4 Những ứng dụng trong cuộc sống của Deep Learning là gì? – Ứng dụng trong ngành công nghệ – Ứng dụng trong nông – Ứng dụng trong điện – Ứng dụng cho lĩnh vực không gian và quốc – Ứng dụng trong lĩnh vực chăm sóc sức – Ứng dụng trong công nghiệp5 Kết luận Deep Learning là gì? Deep Learning là một ví dụ rõ nét về vấn đề này Nó liên quan đến – nhưng không thể thay thế cho nhau – phạm trù rộng hơn của Machine Learning. Điều này làm trầm trọng thêm khả năng cho những hiểu lầm thường thấy. Deep Learning là gì? Trên thực tế, Deep Learning nằm bên trong Machine Learning, Machine Learning lại nằm trong Trí tuệ nhân tạo/AI. Trí thông minh nhân tạo về cơ bản là khi máy móc thực hiện các nhiệm vụ thường đòi hỏi trí thông minh của con người. Lĩnh vực trí tuệ nhân tạo bao gồm Machine Learning. Trong đó máy móc có thể học hỏi bằng kinh nghiệm và có được các kỹ năng mà không cần sự tham gia của con người. Deep Learning là một nhánh của Machine Learning. Trong đó mạng lưới thần kinh – thuật toán lấy cảm hứng từ bộ não con người – học từ một lượng lớn dữ liệu. >>> Xem thêm DHCP là gì? Kiến thức tổng quan [DỄ HIỂU NHẤT] Cách thức hoạt động của Deep Learning là gì? Các dòng thông tin sẽ được hoạt động liên tục trải qua nhiều lớp cho đến lớp sau cùng. Lấy quy trình học của con người làm minh chứng cụ thể. Qua các lớp đầu tiên sẽ tập trung vào việc học các khái niệm cụ thể, căn bản nhất. Cách thức hoạt động của Deep Learning là gì? Sau đó ở các lớp sâu hơn sẽ sử dụng thông tin đã học để nghiên cứu và phân tích sâu hơn trong các khái niệm theo một cách trừu tượng. Quy trình xây dựng và tổng hợp dữ liệu này được gọi là trích xuất tính năng. Kiến trúc phức tạp và tinh vi của việc học sâu được cung cấp từ mạng lưới thần kinh sâu. Cùng với đó là khả năng thực hiện trích xuất tính năng tự động. Ngược lại, trong học máy thông thường còn được gọi là học nông. Nhiệm vụ này được thực hiện khi biểu diễn các thuật toán cụ thể. Điểm khác biệt giữa Machine Learning và Deep Learning là gì? Điểm khác biệt giữa Machine Learning và Deep Learning là gì? Deep Learning loại bỏ một số quá trình xử lý trước dữ liệu thường liên quan đến Machine Learning. Các thuật toán này có thể nhập và xử lý dữ liệu phi cấu trúc, như văn bản và hình ảnh. Đồng thời nó tự động hóa việc trích xuất tính năng, loại bỏ một số phụ thuộc vào các chuyên gia con người. Trong Machine Learning, hệ thống phân cấp các tính năng này được thiết lập thủ công bởi một chuyên gia là con người. Sau đó, thông qua các quá trình giảm độ dốc và lan truyền ngược, thuật toán Deep Learning sẽ tự điều chỉnh và phù hợp với độ chính xác. Cho phép nó đưa ra dự đoán về một bức ảnh động vật mới với độ chính xác cao hơn. Các mô hình Machine Learning và Deep Learning cũng có khả năng thực hiện các kiểu học khác nhau. Thường được phân loại là học có giám sát, học không giám sát và học tăng cường. Học có giám sát sử dụng các tập dữ liệu được gắn nhãn để phân loại hoặc đưa ra dự đoán. Điều này đòi hỏi sự can thiệp của con người để gắn nhãn dữ liệu đầu vào một cách chính xác. Ngược lại, học không giám sát không yêu cầu tập dữ liệu được gắn nhãn. Thay vào đó, nó phát hiện các mẫu trong dữ liệu, nhóm chúng theo bất kỳ đặc điểm phân biệt nào. Học tăng cường là một quá trình trong đó một mô hình học cách trở nên chính xác hơn để thực hiện một hành động trong môi trường dựa trên phản hồi nhằm tối đa hóa dữ liệu. >>> Xem thêm Mã Captcha là gì? [PHÂN LOẠI, VAI TRÒ, ỨNG DỤNG] Những ứng dụng trong cuộc sống của Deep Learning là gì? – 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 – 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 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 bạn Những ứng dụng trong cuộc sống của Deep Learning là gì? – Ứng dụng cho lĩnh vực không gian và quốc phòng Deep Learning được dùng với các mục đích như xác định các vật thể, xác định khu vực trung tâm, xác định khu vực an toàn và không an toàn trong quân đội,… – Ứng dụng trong lĩnh vực 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 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 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 >>> Xem thêm PHP là gì? [TỔNG HỢP KIẾN THỨC TỪ A-Z] Kết luận Qua bài viết trên đã cho các bạn biết về Deep Learning là gì? Phân biệt giữa Deep Learning và Machine Learning. Hy vọng những thông tin trên của bài viết sẽ hữu ích đối với các bạn. + Fanpage + Chỉ đường + Chương trình khuyến mãi mới nhất ———————————————————— CÔNG TY TNHH PHẦN MỀM NHÂN HÒA Hotline 1900 6680 Trụ sở chính Tầng 4 – Tòa nhà 97-99 Láng Hạ, Đống Đa, Hà Nội Tel 024 7308 6680 – Email sales Chi nhánh TP. Hồ Chí Minh 270 Cao Thắng nối dài, Phường 12, Quận 10, Tel 028 7308 6680 – Email hcmsales Chi nhánh Vinh – Nghệ An Tầng 2 Tòa nhà Sài Gòn Sky, ngõ 26 Nguyễn Thái Học, phường Đội Cung, TP. Vinh, Nghệ An Email contact

ứng dụng deep learning