About this Course. Welcome to the Introduction to Intel® Distribution of OpenVINO™ toolkit for Computer Vision Applications course! This course provides easy access to the fundamental concepts of the Intel Distribution of OpenVINO toolkit. Throughout this course, you will be introduced to demos, showcasing the capabilities of this toolkit. HỌC SÂU VÀ ỨNG DỤNG TRONG THỊ GIÁC MÁY TÍNH (DEEP LEARNING AND ITS APPLICATIONS IN COMPUTER VISION) Mã số MH: CO5255 Số tín chỉ: Tc (LT.BT&TH.Tự Học): 3 TCHP: - Francois Chollet, 2017. Deep Learning with Python (1st Edition), Manning Publications, Nhằm đáp ứng các nhu cầu về kiểm soát an ninh, phân tích dữ liệu và cung cấp thông tin cho các cá nhân, doanh nghiệp, tổ chức,… 2. Các tính năng chính của giải pháp Phân tích chính xác, liên tục và tự động cải tiến dựa trên công nghệ Deep Learning Đa chức năng trên cùng camera Giám sát đa đối tượng Chạy trực tiếp hoặc trên nền tảng Cloud App Actions enable your users to say simple voice commands to quickly access your Android app's functionality. With Google Assistant's intent mapping and Natural Language Understanding (NLU), all you need is a few days to add a layer of voice commands and users can jump to the activities in your app where engagement matters most. Get started. Only Call Hooks at the Top Level. Don't call Hooks inside loops, conditions, or nested functions. Instead, always use Hooks at the top level of your React function, before any early returns. By following this rule, you ensure that Hooks are called in the same order each time a component renders. That's what allows React to correctly T9yNF. Deep Learning là gì? Mô hình deep learning - học sâu là một nhánh nhỏ của AI - artificial intelligence trí tuệ nhân tạo. Nó hoạt động dựa trên mạng nơ-ron nhân tạo neural networks để phân tích, xử lý dữ liệu và mô phỏng bộ não của con người. Cùng Tanca tìm hiểu về ưu nhược điểm, ứng dụng của mô hình học sâu qua bài viết Learning là gì?Deep Learning là gì? Deep Learning học sâu cũng có thể được coi là một lĩnh vực thuộc Machine Learning – nơi máy tính tự học và cải thiện thông qua các thuật toán. Thế nhưng, Deep Learning được xây dựng dựa trên những khái niệm phức tạp yếu hoạt động với mạng thần kinh nhân tạo để bắt chước khả năng tư duy và suy nghĩ của bộ não con người. Thực ra các khái niệm liên quan đến mạng nơ-ron nhân tạo và Deep Learning đã được phát triển những năm 1960. Nhưng nó bị giới hạn bởi lượng dữ liệu và khả năng tính toán tại thời điểm những năm gần đây, những tiến bộ trong phân tích big data đã cho phép chúng ta tận dụng tối đa khả năng của mạng lưới thần kinh nhân tạo. Mạng nơ-ron nhân tạo neural networks là động lực chính đằng sau sự phát triển của Deep lưới thần kinh sâu DNN - Deep neural networks bao gồm nhiều lớp tế bào thần kinh khác nhau, có khả năng thực hiện các tính toán rất phức tạp. Deep Learning hiện đang phát triển rất nhanh và được coi là một trong những bước đột phá lớn nhất trong Machine Learning. tiên tiến nhất hiện thêm Applicant Tracking System là gì?Ưu nhược điểm học sâu deep learningDeep Learning là một bước ngoặt lớn trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo - artificial intelligence. Nó cho phép các nhà khoa học dữ liệu khác xây dựng nhiều mô hình có độ chính xác cao trong các lĩnh vực nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, data…Một số ưu điểm nổi bật của Deep Learning bao gồmCấu trúc neural networks linh hoạt, dễ dàng thay đổi để phù hợp với nhiều thuật toán khác khả năng giải nhiều vấn đề phức tạp với độ chính xác rất năng tự động hóa cao, tự điều chỉnh và tự tối ưu khả năng thực hiện tính toán song song, hiệu năng tốt, xử lý lượng dữ liệu cạnh ưu điểm, Deep Learning vẫn còn tồn tại nhiều hạn chếCần khối lượng dữ liệu khổng lồ để khai thác tối đa khả năng của Deep phí tính toán cao vì phải xử lý nhiều mô hình phức có nền tảng lý thuyết vững chắc để chọn các công cụ tối ưu cho Deep thêm Mô hình Software as a Service hoạt động như thế nào?Tại sao nên sử dụng thuật toán Deep Learning?Dưới đây là một lợi thế khi sử dụng các thuật toán Deep Learning thay vì phương pháp machine learning truyền thốngTự động hóa các tính năngMột 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 tạo ra các tính năng mới từ một số tính năng hạn chế ngay trong dữ liệu đào tạo mà không cần phải thực hiện bởi con này có nghĩa là deep learning có thể thực hiện các tác vụ phức tạp, đòi hỏi kỹ thuật cao. 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 và độ chính xác cao ưu sự tương thích với các dữ liệu phi cấu trúcDeep learning có khả năng hoạt động tốt với dữ liệu phi cấu trúc. Điều này đặc biệt phù hợp với bối cảnh hiện tại. Khi các dữ liệu được sử dụng phổ biến ở các doanh nghiệp đa phần là hình ảnh, văn bản và giọng nói…đều là dạng dữ liệu không có cấu trúc nhất tiếp tục sử dụng các thuật toán machine learning bị hạn chế về khả năng phân tích dữ liệu phi cấu trúc, điều đó có nghĩa là lượng thông tin này sẽ không được khai thác triệt để. Ảnh hưởng đến bán hàng, marketing và doanh năng tự học tốt hơnCác lớp thần kinh trong học sâu cho phép các mô hình vận hành hiệu quả hơn. Đặc biệt để thực hiện các tác vụ phức tạp, chuyên sâu về tính toán, có thể thực hiện đồng thời nhiều thao tác phức learning 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. Học sâu cũng hỗ trợ xác minh độ chính xác, dự đoán/đầu ra cụ thể và thực hiện các điều chỉnh khi cần điểm về thuật toán phân tán và song songMột mạng thần kinh 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 vấn đề này bằng cách cho phép đào tạo các mô hình học sâu nhanh hơn 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 việc tạo ra dữ liệu song kiệm chi phíMặc 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 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 deep tích nâng caoKhi được áp dụng deep learning vào khoa học dữ liệu, có thể tạo ra các mô hình xử lý hiệu quả hơn. Nó có thể giám sát giúp thúc đẩy cải tiến liên tục, mang lại kết quả và độ chính xác thời cung cấp cho các nhà khoa học dữ liệu các kết quả phân tích ngắn gọn và đáng tin cậy hơn. Công nghệ được các doanh nghiệp ứng dụng để hỗ trợ các phần mềm từ tiếp thị đến bán hàng, nhân sự, kế toán,…Khả năng mở rộngDeep 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 dụng thực tiễn của Deep LearningDeep Learning được ứng dụng trong các công việc đòi hỏi khả năng tính toán cao, xử lý dữ liệu lớn và độ phức tạp lớn. Cùng tìm hiểu 5 ứng dụng phổ biến nhất của Deep Learning trên thực tếHệ thống xe tự láiMột trong những công nghệ mới và thú vị nhất hiện nay là hệ thống lái xe tự động, được xây dựng trên các mạng thần kinh cấp cao. Nói một cách đơn giản, các mô hình Deep Learning sẽ nhận diện các vật thể trong môi trường xung quanh đến mô hình sẽ tiến hành tính toán khoảng cách giữa xe và các phương tiện khác, xác định tín hiệu đèn giao thông, làn đường quy định… Từ đó đưa ra các quyết định tối ưu nhất và nhanh tích cảm xúcĐây là lĩnh vực phân tích cảm xúc của con người thông qua xử lý ngôn ngữ tự nhiên, phân tích văn bản và thống kê. Doanh nghiệp có thể ứng dụng Deep Learning để hiểu và phán đoán cảm xúc của khách hàng dựa trên các đánh giá, bình luận, feedback… từ đó đưa ra các chiến lược kinh doanh, marketing phù hợp với từng phân khúc khách hàng. Mạng xã hộiMột số nền tảng mạng xã hội lớn như Twitter cũng áp dụng thuật toán Deep Learning để cải thiện dịch vụ của họ. Cụ thể, các trang web này sẽ phân tích lượng lớn dữ liệu thông qua mạng thần kinh nhân tạo để tìm hiểu về sở thích và xu hướng hiện tại của người ra, Instagram hay facebook cũng sử dụng Deep Learning để tránh các hành vi bạo lực trên không gian mạng. Chặn các bình luận xúc phạm, vi phạm tiêu chuẩn cộng đồng…Trợ lý ảo - virtual assistantTrợ lý ảo đang được ứng dụng rất nhiều trong cuộc sống hàng ngày. Trong đó phổ biến phải kể đến chatbot, Google Assistant, Cortana. Siri,... Các trợ lý này được xây dựng dựa trên mô hình Deep Learning với các thuật toán giúp nhận dạng và xử lý dữ liệu như giọng nói, văn bản…Lĩnh vực chăm sóc sức khỏeDeep Learning cũng có đóng góp đáng kể cho lĩnh vực y tế, trong đó các mô hình phổ biến bao gồm mô hình dự đoán bệnh, chẩn đoán ung thư, phân tích kết quả chụp MRI, X-quang…Khi nào cần sử dụng mô hình deep learning?Mặc dù có hiệu suất và độ chính xác vượt trội nhờ nhiều mô hình phức tạp và nguồn dữ liệu khổng lồ. Thế nhưng Deep Learning không hẳn là lựa chọn duy nhất hay tối ưu nhất trong nhiều trường quyết định có áp dụng Deep Learning hay cho machine learning hay không phụ thuộc phần lớn vào mục tiêu và chiến lược kinh doanh cụ thể. Cũng như lượng dữ liệu, tài nguyên của dự án…Vì vậy, hãy cân nhắc kỹ lưỡng các yếu tố dưới đây trước khi lựa chọn ứng dụng mô hình học sâu deep learningMức độ phức tạp của dự ánDeep Learning là khả năng giải quyết các vấn đề phức tạp, phân tích và tìm hiểu các mối quan hệ ẩn trong dữ liệu. Nếu dự án cần xử lý nhiều dữ liệu phi cấu trúc, thì đây deep learning sẽ vô cùng phù hạn như phân loại hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhận dạng giọng nói,....Mặt khác, đối với những bài toán có độ phức tạp vừa phải, không đòi hỏi tính toán rắc rối….thì thuật toán Machine Learning sẽ là lựa chọn phù hợp nguyênVới cơ sở dữ liệu lớn như hiện nay đã giúp việc xây dựng các mô hình Deep Learning dễ dàng hơn. Tuy nhiên, do phải xử lý lượng dữ liệu cực lớn nên các mô hình Deep Learning thường rất đòi hỏi cao về mặt tài nguyên và GPU để đạt hiệu suất tốt khác, các thuật toán Machine Learning chỉ cần một CPU và phần cứng vừa phải, nhanh hơn và có thể dễ dàng thử nghiệm nhiều kỹ thuật và mô hình khác nhau mà không phải lo lắng về tài lượng dữ liệuCác thuật toán Deep Learning có thể tìm thấy các mối quan hệ sâu sắc trong tập dữ liệu. Tuy nhiên, điều này cũng có nghĩa là lượng dữ liệu đầu vào dữ liệu được gắn nhãn phải lớn hơn nhiều so với các thuật toán Machine gán nhãn dữ liệu cũng đòi hỏi nguồn lực và thời gian lớn, đặc biệt trong lĩnh vực y tế đòi hỏi chuyên môn cao để có thể gán nhãn dữ liệu một cách chính xác. Trong những trường hợp này, người ta có thể nghĩ đến việc sử dụng thuật toán Machine Learning cổ điển thay vì Deep bài viết này chúng ta đã cũng tìm hiểu về khái niệm Deep Learning là gì cũng như ứng dụng thực tiễn của mô hình học sâu trong cuộc sống. Mong rằng qua những nội dung Tanca đã chia sẻ sẽ giúp bạn hiểu thêm về cách thức hoạt động, biể khi nào nên sử dụng Deep Learning và nhiều kiến thức phổ biến khác về khoa học máy tính. Tháng Bảy 14, 2020 Ngoc Quynh Bài viết này giúp bạn khám phá phương pháp học sâu Deep Learning thông qua các ứng dụng Deep Learning đang được ứng dụng rất hiệu quả trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên, và đã đạt được những kết quả rất tốt cho hầu hết các vấn đề về ngôn ngữ. Các phương pháp Deep Learning nâng cao đang đạt được kết quả ngoài sự mong đợi cho các vấn đề về Machine Learning, ví dụ bài toàn về mô tả hình ảnh và dịch văn bản từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác. Điều thú vị nhất là một mô hình Deep Learning có thể học nghĩa của từ và thực hiện các tác vụ ngôn ngữ, tránh khỏi việc thực hiện những tác vụ phức tạp trong xử lý ngôn ngữ. Trong những năm gần đây, một loạt các mô hình học sâu đã được áp dụng cho xử lý ngôn ngữ tự nhiên NLP để cải thiện, tăng tốc và tự động hóa các chức năng phân tích văn bản và các tính năng của NLP. Hơn nữa, các mô hình và phương pháp này đang cung cấp các giải pháp ưu việt để chuyển đổi văn bản phi cấu trúc thành dữ liệu và thông tin chi tiết có giá trị. Token hoá Tokenization là ứng dụng Deep Learning đầu tiên mà chúng tôi sẽ nói đến. Nó là quá trình biến mọi thứ thành tài sản kỹ thuật số, bao gồm chia nhỏ các từ thành từng phần hoặc mã token mà máy móc có thể hiểu được. Các tài liệu, văn bản bằng tiếng Anh rất dễ token hóa vì chúng có khoảng cách rõ ràng clear spaces giữa các từ và đoạn văn. Tuy nhiên, hầu hết các ngôn ngữ khác đều là những thử thách hoàn toàn mới. Ví dụ, các ngôn ngữ logic như tiếng Quảng Đông, tiếng Quan Thoại và tiếng Kanji của Nhật Bản có thể là những thách thức, khó khăn vì chúng không có khoảng cách giữa các từ hoặc thậm chí là câu. Nhưng tất cả các ngôn ngữ tuân theo các quy tắc và mẫu nhất định. Thông qua học tập sâu, chúng ta có thể đào tạo các mô hình để thực hiện token hoá. Do đó, hầu hết các khóa học về AI và DL khuyến khích các chuyên gia DL thử nghiệm các mô hình đào tạo DL để xác định và hiểu các mẫu và văn bản này. Ngoài ra, các mô hình DL có thể phân loại và dự đoán chủ đề của văn bản, đoạn văn đó đang hướng tới. Ví dụ, mạng nơ ron tích chập CNN Convolutional Neural Networks và mạng nơ ron hồi quy RNN Recurrent Neural Networks có thể tự động phân loại tone và sắc thái của văn bản bằng cách sử dụng word embeddings giúp tìm ra mô hình không gian vector cho các từ. Hầu hết các nền tảng social media đều triển khai các hệ thống phân tích dựa trên CNN và RNN để gắn cờ và xác định nội dung spam trên nền tảng của họ. Phân loại văn bản cũng được áp dụng trong tìm kiếm trên web, nhận dạng ngôn ngữ và đánh giá khả năng đọc. Tự động mô tả nội dung của một hình ảnh bằng cách sử dụng các câu tự nhiên là một nhiệm vụ đầy thách thức. Chú thích của hình ảnh không chỉ để nhận ra các đối tượng trong ảnh mà còn thể hiện cách chúng có liên quan tới nhau hay không cùng với các thuộc tính của chúng mô hình nhận dạng hình ảnh. Ngoài mô hình nhận dạng ảnh ra, kiến thức ngữ nghĩa phải được thể hiện bằng ngôn ngữ tự nhiên cũng đòi hỏi một mô hình ngôn ngữ nữa. Căn chỉnh các yếu tố hình ảnh và ngữ nghĩa là cốt lõi để tạo chú thích hình ảnh một cách hoàn hảo. Các mô hình DL có thể giúp tự động mô tả nội dung của hình ảnh bằng cách sử dụng các câu tiếng Anh chính xác. Điều này có thể giúp những người khiếm thị dễ dàng truy cập nội dung trực tuyến. Trình tạo chú thích hình ảnh nơ ron của Google NIC dựa trên một network bao gồm CNN ứng dụng trong Computer Vision, theo sao là RNN ứng dụng trong xử lý ngôn ngữ . Mô hình này sẽ tự động xem hình ảnh và tạo bản mô tả bằng tiếng Anh. DL đang ngày càng được sử dụng để xây dựng và huấn luyện các mạng thần kinh để chuyển dịch các đầu vào là âm thanh audio inputs và thực hiện các nhiệm vụ nhận dạng và tách từ vựng phức tạp. Trên thực tế, các mô hình và phương pháp này được sử dụng trong xử lý tín hiệu, ngữ âm và nhận dạng từ, các lĩnh vực cốt lõi của nhận dạng giọng nói. Ví dụ, các mô hình DL có thể được đào tạo để xác định từng giọng nói cho người nói tương ứng và trả lời riêng từng người nói. Hơn nữa, các hệ thống nhận dạng giọng nói dựa trên CNN có thể dịch lời nói “raw” thành tin nhắn văn bản, điều này giúo cung cấp những insight thú vị liên quan đến người nói. Dịch máy MT là một nhiệm vụ cốt lõi trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, có thể điều tra việc sử dụng máy tính để dịch ngôn ngữ mà không cần sự can thiệp của con người. Gần đây, chỉ có các mô hình học sâu mới được sử dụng cho dịch máy bằng nơ ron. Không giống như dịch máy truyền thống, các mạng nơ ron sâu DNN cung cấp bản dịch chính xác và hiệu suất tốt hơn. Mạng nơ ron tích chập RNN, mạng nơ ron truyền ngược FNN, bộ mã hóa tự động đệ quy RAE và bộ nhớ dài ngắn hạn LSTM được sử dụng để huấn luyện máy chuyển đổi câu từ ngôn ngữ gốc của văn bản đó sang ngôn ngữ muốn chuyển đổi một cách chính xác. Các giải pháp DNN phù hợp được sử dụng cho các quy trình, chẳng hạn như căn chỉnh từ, quy tắc sắp xếp lại câu, xây dựng mô hình ngôn ngữ và tham gia dự đoán dịch để dịch câu mà không cần sử dụng một lượng lớn cơ sở dữ liệu các nguyên tắc. Các hệ thống QA này cố gắng trả lời một thắc mắc được đặt dưới dạng câu hỏi. Vì vậy, câu hỏi định nghĩa, câu hỏi tiểu sử và câu hỏi đa ngôn ngữ trong số các loại câu hỏi khác mà được hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên thì được trả lời bởi các hệ thống như vậy. Tạo ra một hệ thống trả lời câu hỏi đầy đủ chức năng là một trong những thách thức phổ biến mà các nhà nghiên cứu phải đối mặt trong phân khúc DL. Mặc dù các thuật toán học sâu đã đạt được tiến bộ đáng kể trong phân loại văn bản và hình ảnh trong quá khứ, nhưng không thể giải quyết các tác vụ liên quan đến lý luận logic như vấn đề trả lời câu hỏi. Tuy nhiên, trong thời gian gần đây, các mô hình học sâu đang cải thiện hiệu suất và độ chính xác của các hệ thống QA này. Ví dụ, các mô hình mạng nơ ron tích chập có thể trả lời một cách chính xác các câu hỏi dài trong khi đó các cách tiếp cận truyền thống hồi xưa đã từng thất bại. Quan trọng hơn, mô hình DL được đào tạo theo cách mà không cần phải xây dựng hệ thống bằng kiến ​​thức ngôn ngữ như tạo một trình phân tách ngữ nghĩa Việc tóm tắt văn bản đang đóng vai trò cực kỳ quan trọng khi ngày nay càng khối lượng dữ liệu data ngày càng gia tăng. Những tiến bộ mới nhất trong các mô hình sequence-to-sequence đã giúp các chuyên gia DL dễ dàng phát triển các mô hình tóm tắt văn bản tốt hơn. Hai loại tóm tắt văn bản cụ thể là Tóm tắt rút trích Extract là một bản tóm tắt bao gồm các nội dung được rút trích từ văn bản gốc. Tóm tắt tóm lược Abstract là một bản tóm tắt có chứa các nội dung không được thể hiện trong văn bản gốc. Trong mô hình sequence-to-sequence seq2seq, kỹ thuật attention là một kỹ thuật cho phép có thể học hiệu quả mô hình sinh cho những chuỗi có độ dài lớn và đã dành được sự quan tâm lớn của cộng đồng nghiên cứu.. Tham khảo sơ đồ bên dưới từ blog Pointer Generator của Abigail See. Mô hình seq2seq cơ bản bao gồm hai mạng neural thành phần được gọi là mạng mã hóa encoder RNN và mạng giải mã decoder RNN để sinh ra chuỗi đầu ra t1m từ một chuỗi đầu vào x1n. Mạng neural encoder mã hóa chuỗi đầu vào thành một vector c có độ dài cố định. Mạng neural decoder sẽ lần lượt sinh từng từ trong chuỗi đầu ra dựa trên vector c và những từ được dự đoán trước đó cho tới khi gặp từ kết thúc câu. Bởi vì mạng giải mã decoder có thể tự do tạo ra các từ theo bất kỳ thứ tự nào, nên mô hình seq2seq là một giải pháp vững mạnh cho tóm tắt tóm lược văn bản. Lĩnh vực xây dựng mô hình ngôn ngữ đang có những bước đi nhanh chóng trong việc chuyển đổi từ mô hình ngôn ngữ statistical sang mô hình ngôn ngữ sử dụng phương pháp học sâu và mạng lưới thần kinh. Điều này là do các mô hình và phương pháp DL đã đảm bảo hiệu suất vượt trội cho các nhiệm vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên NLP phức tạp. Do đó, các mô hình học sâu dường như là một cách tiếp cận tốt để hoàn thành các nhiệm vụ NLP đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về văn bản, cụ thể là phân loại văn bản, dịch máy, trả lời câu hỏi, tóm tắt và suy luận ngôn ngữ tự nhiên. Bài đăng này sẽ giúp bạn đánh giá cao vai trò ngày càng tăng của các mô hình và phương pháp DL trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Hiện nay, iRender đang cung cấp giải pháp GPU Cloud for AI/DL, giúp các lập trình viên, nhà nghiên cứu về AI tăng tốc độ training DL models, đặc biệt là NLP hay Train & Tune dự án của bạn trên nền tảng điện toán đám mây Cloud Computing với sức mạnh hàng ngàn CPUs & GPUs. Hãy đăng ký tại đây để sử dụng dịch vụ của chúng tôi! AI, cloud computing, Deep Learning, Deep Learning with GPU, gpurental, Machine Learning, Machine Learning with GPU, NLP, training model 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. Khi bắt đầu tìm hiểu về trí tuệ nhân tạo AI, người dùng cần hiểu rõ về những vấn đề deep learning cơ bản. Bởi hệ thống này đóng một vai trò vô cùng quan trọng, giúp các nhà phát triển giải quyết được nhiều vấn đề nan giải trong quá khứ. Mục lụcKhái niệm deep learning Deep learning vận hành như thế nào? Những ứng dụng trong đời sốngTính năng trợ lý ảoCông nghệ xe không người láiTính năng nhận diện hình ảnh tự động Khái niệm deep learning Khái niệm deep learning Đây là một bộ phận của machine learning, được phát triển dựa trên Neural Network, có khả năng phân tích, xử lý và tính toán khối lượng dữ liệu khổng lồ dựa trên mô phỏng trí tuệ con người. Từ một ngành nhỏ thuộc machine learning, deep learning đang dần vươn lên và đóng góp rất lớn vào sự phát triển chung của lĩnh vực trí tuệ nhân tạo AI. Deep learning vận hành như thế nào? Quy trình vận hành của deep learning Deep learning giống như một hệ thống mạng lưới thần kinh và được vận hành mô phỏng theo trí tuệ của con người. Quá trình này diễn ra như sau Tiếp nhận các thông tin được cung mã thông tin để đưa ra các đặc điểm từ tổng thể tới chi tích, xử lý thông tin qua từng tầng bậc khác nhau từ cơ bản đến chuyên ra kết quả, dự đoán chính xác về vấn đề khi được yêu cầu. Trong quá trình này, deep learning không chỉ cung cấp kết quả đầu ra, mà còn có khả năng tự hoàn thiện chính mình. Những ứng dụng trong đời sống Những ứng dụng của deep learning Kể từ khi ra đời đến nay, deep learning luôn là một trong những công cụ mạnh mẽ và được ứng dụng đa dạng vào đời sống. Tính năng trợ lý ảo Ngày nay, chúng ta đã quen thuộc với tính năng trợ lý ảo như Siri, Google Assistant,… trên các thiết bị điện thoại, máy tính bảng và laptop. Đây chính là ứng dụng của deep learning. Thông qua việc thu thập dữ liệu sử dụng thông tin của bạn, trợ lý ảo có thể nhận diện ngôn ngữ, tương tác và xử lý những yêu cầu như một người thực. Những ứng dụng này đã hỗ trợ rất lớn cho con người trong công việc cũng như cuộc sống như dịch giọng nói thành văn bản, nhắc nhở lịch trình, trả lời câu hỏi,… Công nghệ xe không người lái Trong những năm gần đây, deep learning còn được áp dụng vào sản xuất xe không người lái và ngày càng phát triển. Dựa trên dữ liệu bản đồ tuyến đường, vạch chỉ đường, hệ thống biển báo, tình huống lập trình sẵn và cảm biến vật thể, phương tiện có thể vận hành mà không cần có sự điều khiển của con người. Tính năng nhận diện hình ảnh tự động Đây là một trong những ứng dụng của deep learning mà nhiều người vẫn bỏ qua. Dựa vào những hình ảnh mà người dùng đăng tải, hệ thống có thể phân tích và dịch thông tin thành dạng văn bản. Hiện nay, những công ty phần mềm lớn như Google, Facebook,… đã sử dụng tính năng này để phát triển các công cụ nhận diện gương mặt, tìm kiếm bằng hình ảnh và mang lại tiện ích lớn cho người sử dụng. Cùng với sự phát triển của trí tuệ nhân tạo AI, những vấn đề liên quan đến deep learning cơ bản cũng nhận được sự quan tâm của nhiều người. Chắc chắn rằng trong tương lai, hệ thống này sẽ ngày càng phát triển đóng góp nhiều hơn vào sự phát triển của xã hội công nghệ mới. Mình là một người thích những công nghệ mới mà khoa học máy tính mang lại, Deep Learning là một định hướng của mình hiện tại. Nhiều người nói rằng nó khó, khô khan, rất nặng về các kiến thức toán học. Đúng là nó khó thật nhưng mình vẫn đang sống và làm việc với nó mỗi ngày bởi đó chính là niềm đam mê của mình. Các bạn hãy cùng mình tìm hiểu về Deep Learning nhé. AI - Artificial Intelligence Trí Tuệ Nhân Tạo, và cụ thể hơn là Machine Learning/Deep Learning Máy Học/Học sâu nổi lên một cách nhanh chóng, chúng được nhiều người quan tâm và tìm hiểu. Nó được ứng dụng trong kinh tế, giáo dục, y khoa cho đến những công việc nhà, giải trí hay thậm chí là trong quân sự. Deep learning đang ngày càng cho thấy một tương lai đầy hứa hẹn. 1. Deep Learning là gì? Theo wikipedia Deep learning được bắt nguồn từ thuật toán Neural network vốn xuất phát chỉ là một ngành nhỏ của machine learning. Deep Learning là một chi của ngành máy học dựa trên một tập hợp các thuật toán để cố gắng mô hình dữ liệu trừu tượng hóa ở mức cao bằng cách sử dụng nhiều lớp xử lý với cấu trúc phức tạp, hoặc bằng cách khác bao gồm nhiều biến đổi phi tuyến. Deep Learning đã giúp máy tính thực thi những việc tưởng chừng như không thể vào 15 năm trước phân loại cả ngàn vật thể khác nhau trong các bức ảnh, tự tạo chú thích cho ảnh, bắt chước giọng nói và chữ viết của con người, giao tiếp với con người, hay thậm chí cả sáng tác văn, phim, ảnh, âm nhạc. Ví dụ 1 Tại sao bạn biết một bức ảnh là ảnh con mèo hay ảnh con chó? Đối với bạn, việc định nghĩa điều này vô cùng đơn giản Ví dụ Tai mèo nhọn, mỏ chó thì dài ra, …, tuy nhiên, bạn lại rất khó khăn để biểu diễn những thứ này dưới các dòng lệnh của máy tính. Nhưng nhờ vào Deep Learning thì vấn đề đó được giải quyết một cách cụ thể. Deep learning là một phần của Machine Learning, một ngành rất rộng và nặng về toán, gồm rất nhiều thuật toán và mỗi thuật toán có ứng dụng riêng tùy vào bài toán Linear Regression Logistic Regresstion Decision Tree and Random Forest Naive Bayes Support Vector Machines K-Nearest Neighbors Principal component analysis PCA Neural network ..... 2. Vậy Deep Learning hoạt động ra sao ? Deep Learning là một phương pháp của Học máy. Nó cho phép chúng ta huấn luyện một AI có thể dự đoán được các đầu ra dựa vào một tập các đầu vào. Cả hai phương pháp có giám sát và không giám sát đều có thể sử dụng để huấn luyện. Machine 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 một. Khi kết thúc đào tạo, một hệ thống Machine Learning sẽ có thể đưa ra dự đoán chính xác khi được cung cấp dữ liệu. Như ở ví dụ 1 mình đã nêu ở trên thì chúng ta hoàn toàn có thể giải quyết chúng nhờ vào Deep Learning. Để dạy máy tính nhận diện hình ảnh một con mèo thì chúng ta sẽ lập trình ra nhiều lớp trong mạng thần kinh nhân tạo, mỗi lớp có khả năng xác định một đặc điểm cụ thể của con mèo như râu, vuốt, chân,… rồi cho máy xem hàng ngàn bức ảnh mèo chỉ ra rằng “Đây là con mèo” cùng hàng ngàn bức ảnh không phải mèo chỉ ra rằng "đây không phải mèo". Ví dụ 2 Chúng ta muốn dạy xe tự động cách qua đường và xử lí các tình huống khi tham gia giao thông. Chẳng hạn nếu muốn dạy xe hơi cách băng qua đường, theo cách truyền thống bạn sẽ đưa cho nó một loạt quy tắc hướng dẫn cách nhìn trái phải hay đợi xe và người đi qua,… Thế nhưng nếu trong Machine Learning nói chung và Deep Learning nói riêng, bạn sẽ cho máy tính xem video quay cảnh người ta băng qua đường an toàn và video quay cảnh ai đó bị xe đâm để nó tự học theo. 3. Khi nào thì bạn nên sử dụng Deep Learning Khi dữ liệu của bạn phần lớn không có cấu trúc và bạn có rất nhiều dữ liệu. Các 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 nói. Deep Learning ngày càng được nhiều người biết đến và nó những bước đột phá vô cùng to lớn. Những đột phá to lớn này là việc thiết kế ra những trợ lý ảo bằng giọng nói, các hệ thống xe tự lái hay sử dụng vào thiết kế đồ họa, phân tích tình hình giao thông của thành phố, cho đến phát triển các nguyên liệu mới giúp robot thấu hiểu thế giới xung quanh hơn. Xu hướng về Robot và Deep Learning đang được nhiều công ty công nghệ lớn chú trọng đầu tư và phát triển. 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. Ứng dụng xe tự động Trợ lý ảo Siri/Alexa,... Mô phỏng và nhận diện hình ảnh Một trong những ứng dụng của chúng ở mảng này mà ta bắt gặp nhiều nhất là Facebook, nó có thể tự động gắn thẻ chính bạn và bạn bè của bạn. 4. Lộ trình học Deep Learning cho người mới bắt đầu Yêu cầu cơ bản cho người muốn học về Deep Learning Kiến thức về toán đại số tuyến tính, giải tích, xác suất thống kê, lý thuyết đồ thị Kiến thức về lập trình Hàm, vòng lặp. Cập nhật những kiến thức mới liên tục. Sau đây là lộ trình mà mình đang hướng tới Python cơ bản Cách dùng array, matrix, numpy trong python Các bài toán trong Machine Learning và Deep Learning Linear Regression, SVM, Perceptron Learning, biết được đầu vào, đầu ra. Lúc nào dùng classification? Lúc nào dùng regression? Học dùng thư viện sklearn. Mình nghĩ chỉ cần với sklearn thì bạn có thể đã làm được 70-80% các bài toán của ML rồi. Trừ khi data quá lớn thì có thể nghĩ đến DL. Mình suggest thêm 1 nguồn mình thấy khá đầy đủ trên Kaggle Kaggle Học model DL như CNN, RNN, LSTM. Cái này thì nhiều, mình nghĩ bạn có thể tìm đến các khóa của Stanford về Computer Vision hay NLP đều có. Framework thì có thể lựa Tensorflow, Keras trên nền Tensorflow hoặc Pytorch đều được. Học xử lý data bằng Pandas và analysis bằng Matplot hay Seaborn. Xong rồi thì tìm bài toán hay challenge nào đó làm thử thôi. Quan trọng là học đi đôi với hành. Làm nhiều sẽ quen tay. Tổng kết Deep Learning cực kỳ mạnh mẽ nhưng nó khó, những vấn đề mình nêu trong bài viết này chỉ là phần ngọn mà thôi. Trên đây là những tổng quan về Deep Learning mà những gì mình học hỏi được. Còn rất nhiều khái niệm, các ứng dụng thực tiễn, các thuật toán chưa được nhắc tới trong bài viết này. Mình không thể trình bày tất cả trong một bài viết. Hi vọng với bài viết ở phần tiếp theo sẽ giúp các bạn phần nào hiểu rõ hơn về Deep Learning thông qua các thuật toán.

ứng dụng deep learning