Deep Neural Network

Deep Learning, Neural Networks và Deep Neural Network đều là những thuật ngữ hết sức quen thuộc với dân công nghệ nhưng không phải ai cũng thực sự hiểu được chúng. Vậy, Deep Learning hay Deep Neural Network là gì? Ta dùng chúng vào việc gì? Ta có thể học chúng ở đâu?

  • Các khái niệm

Để hiểu chính xác và tránh cho những người mới “nhập cuộc” hoang mang hay bối rối trước những thuật ngữ chuyên ngành, trước hết, ta có cái nhìn tổng quan về Deep Learning & Neural Network. Ta sẽ lần lượt trả lời những câu hỏi đơn giản như: Neural Network là gì? Deep Learning là gì? Deep Neural Network có liên quan gì tới Neural Network và Deep Learning?

Bạn đang xem: deep neural network là gì

Neural & Neural Network

Neural là mô hình toán học mô phỏng và biểu hiện cho một số chức năng của nơron thần kinh trong não bộ con người (Xem hình bên dưới)

deep neural network

Neural là mô hình toán học mô phỏng nơron thần kinh con người.

Neural Network: là tập hợp của nhiều Neural, các tập hợp này tạo thành một cấu trúc hệ thống gồm các lớp mà ta còn gọi là các layer. Trong đó, ta sẽ thấy một Neural Network đơn (Simple Neural Network) hay một đơn vị Neural Network thường có các lớp: Input layer (lớp đầu vào), Hidden layer (lớp ẩn) Output layer (lớp đầu ra).

Các lớp này có nhiệm vụ xử lý tín hiệu nhận được theo thứ tự lớp sau nhận giá trị output của lớp trước để tiến hành. Việc các lớp này xử lý theo cách nào thường phụ thuộc vào từng yêu cầu khác nhau. Số lượng các lớp ẩn (hidden layer) là không giới hạn. Số lớp ẩn và cách xử lý ở từng lớp kể trên sẽ quyết định kết quả và hiệu quả của công việc cần xử lý.

Xem thêm:  sườn non tiếng anh là gì

Big data machine learning

Xem thêm: Lý thuyết liên kết ion – tinh thể ion

Sơ đồ mô phỏng cấu trúc một neural network đơn

Deep Neural Network & Deep Learning

Để hiểu về Deep Learning, trước tiên ta cần tìm hiểu về Deep Neural Network.

big data machine learning

Ta có thể hình dung cấu trúc của Deep Neural Network như hình trên.

Deep neural network là hệ thống cấu trúc thần kinh phức tạp gồm nhiều đơn vị neural network mà trong đó, ngoài các lớp nguồn vào (input), nguồn ra (output) thì có hơn một lớp ẩn (hidden layer). Mỗi lớp này sẽ thực hiện một kiểu phân loại và sắp xếp riêng trong một quá trình ta gọi là “phân cấp tính năng” và mỗi lớp đảm nhiệm một trọng trách riêng, output của lớp này sẽ là input của lớp sau.

Deep Neural Network được xây dựng với mục đích mô phỏng hoạt động não bộ phức tạp của con người và được áp dụng vào nhiều lĩnh vực khác nhau, mang lại thành công và những hiệu quả đáng kinh ngạc cho con người.

Deep Learning là khả năng máy tự đào sâu học hỏi nhờ vào công nghệ Deep Neural Network để từ đó xử lý và giải quyết những dữ liệu phi định danh hay phi cấu trúc.

Deep Learning là một phần của phương pháp Machine Learning (Học Máy), đại diện cho một hình thức cụ thể của phương pháp này, là nơi mà các loại hình công nghệ sẽ dùng mọi mặt của lĩnh vực trí tuệ nhân tạo nhằm tìm kiếm và phân loại cũng như sắp xếp thông tin theo nhiều cách vượt xa các giao thức nguồn vào và nguồn ra ban đầu. Ta có thể hình dung Deep Learning với quá trình mô phỏng hoạt động não bộ của chúng ta thông qua các mô hình toán học.

Xem thêm:  UHT là gì? Tại sao sữa tươi dùng công nghệ tiệt trùng UHT là tốt nhất?

big data machine learning

Tham khảo: Win32 Malware-gen Là Gì – Nhờ Mọi Người Giúp Con Win32

Sơ đồ mô phỏng đơn vị Neural Network & Deep Learning Neural Network

  • Ứng dụng của Deep Learning & Deep Neural Network

Deep Neural Network được ứng dụng trong lĩnh vực Deep Learning để xử lý và giải quyết vấn đề.

Deep Learning được ứng dụng trong thực tế cuộc sống, với một số ví dụ như:

Dịch thuật: Phương pháp học sâu (deep learning algorithms) sẽ dịch các ngôn ngữ, giúp khách du lịch hay những người có nhu cầu về công việc có thể dễ dàng trao đổi, tương tác với nhau mà không cần phải chật vật như xưa.

Phương tiện không người lái: Nghe có vẻ viễn tưởng nhưng trên thực tế những chiếc máy bay không người lái và những xe hơi tự hành giờ đây không còn xa lạ với đời sống của chúng ta. Nhờ deep learning, sau khi các thuật toán tiếp nhận và xử lý các bộ dữ liệu sẽ có khả năng hành động giống như con người, “nhìn” được thực tế đường đi, di chuyển, dừng lại hay tránh các xe khác.

Trợ lý ảo & các dịch vụ chatbots/bots: Các nhà cung cấp dịch vụ trực tuyến giờ đây thường dùng các trợ lý ảo hay các dịch vụ chatbots, bots để chăm sóc khách hàng. Việc này không chỉ mang lại hiệu quả về chi phí mà còn nâng cao được năng suất nhờ vào số lượng câu hỏi được giải đáp cũng như tốc độ phản hồi tăng lên nhanh chóng.

Xem thêm:  Hướng dẫn sử dụng Sysprep trên Windows 7/8/10

Y học:Thông qua phương pháp deep learning và công nghệ deep neural network, bệnh nhân giờ đây được chẩn đoán, kê đơn một cách nhanh chóng và chính xác hơn. Các công ty, tổ chức trong lĩnh vực y tế ngày càng đầu tư nhiều vào loại hình công nghệ này nhằm giảm tải cho các bác sĩ và giải phóng áp lực cho bệnh viện hay các cơ sở khám chữa.

Mua sắm & Giải trí: Sáng nay bạn đăng một bức hình đạp phải bãi “mìn” của chú cún cưng khi vừa tỉnh giấc lên Facebook thì lập tức, tối (thậm chí là chỉ vài tiếng sau) bạn sẽ thấy quảng cáo thảm chùi chân, thuốc xịt dạy cún đi vệ sinh đúng chỗ và những thứ tương tự hiện liên tục trên News Feed của mình. Đây chính là kết quả có được nhờ Deep Learning và công nghệ Deep Neural Network mà ta đang đề cập.

Bạn có thể học Deep Learning, (Deep) Neural Network và những thứ tương tự ở đâu?

Bạn có thể tự học, tự tìm hiểu tại nhà, tại trường, trong sách, trên mạng, hay bất cứ đâu mà bạn muốn. Nhưng nếu bạn có ý định theo đuổi lĩnh vực này như một sự nghiệp và nghiêm túc với nó thì bạn nên đăng ký một khóa học tại các cơ sở đào tạo chuyên ngành công nghệ thông tin. Có rất nhiều trung tâm uy tín cho bạn lựa chọn với nhiều khung giờ và giáo trình tham khảo từ căn bản đến nâng cao giúp bạn có thể cân nhắc dễ dàng. Xem thêm các khóa học tại: saigoncantho.com.vn

Tham khảo: Điều ít ai biết về nghi can Tuấn ‘khỉ’: Lý lịch hoành tráng đến bất ngờ

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *