Học kĩ càng

Học sâu là một phương pháp tiếp cận trí tuệ nhân tạo (AI) đối với học máy cho phép máy tính học cách xác định các mẫu mà không cần lập trình rõ ràng. Nó là một trường con của học máy, trong đó các mạng lưới thần kinh nhân tạo, các thuật toán lấy cảm hứng từ bộ não con người, học hỏi từ một lượng lớn dữ liệu. Mạng nơ-ron được thiết kế để nhận dạng các tính năng và mẫu trong tập dữ liệu để cuối cùng có thể tự động phân loại dữ liệu. Học sâu đã được sử dụng cho nhiều nhiệm vụ, chẳng hạn như nhận dạng hình ảnh, nhận dạng giọng nói và dịch ngôn ngữ.

Học sâu lấy cảm hứng từ hoạt động của các tế bào thần kinh trong não con người. Nó sử dụng các lớp tế bào thần kinh nhân tạo được tổ chức theo thứ bậc để xác định các mẫu trong dữ liệu. Mỗi lớp hiển thị các tính năng phức tạp hơn dần dần, cho phép máy tính tìm hiểu các khái niệm phức tạp hơn. Các lớp ở dưới cũng có thể học từ các lớp cao hơn.

Deep learning có khả năng phân tích lượng lớn dữ liệu và xử lý dữ liệu một cách nhanh chóng và hiệu quả. Nó cũng có thể học từ dữ liệu phi cấu trúc, chẳng hạn như hình ảnh và bản ghi âm, đồng thời có thể chọn ra các mẫu mà nó không thể tìm thấy trong dữ liệu có cấu trúc. Điều này làm cho deep learning đặc biệt hữu ích trong các lĩnh vực như thị giác máy tính, nhận dạng giọng nói, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và robot.

Các hệ thống học sâu đang ngày càng được sử dụng để cung cấp năng lượng cho các dịch vụ và sản phẩm trong nhiều ngành, bao gồm chăm sóc sức khỏe, viễn thông, trò chơi điện tử và bán lẻ. Chúng được sử dụng cho các nhiệm vụ như phân tích cảm xúc, phát hiện đối tượng và đề xuất sản phẩm. Việc sử dụng deep learning chỉ có khả năng tăng lên khi các công ty tìm kiếm những cách tốt hơn để sử dụng dữ liệu có sẵn.