Download Our App. The Papa Johns App makes it easy to order all your Papa Johns favorites for delivery, pickup, or carryout. You can also earn free food, find locations near you, get special online offers, and track your delivery right to your door - all from the app. Firebase App Distribution makes distributing your apps to trusted testers painless. By getting your apps onto testers' devices quickly, you can get feedback early and often. And if you use Crashlytics in your apps, you'll automatically get stability metrics for all your builds, so you know when you're ready to ship. Core Mobile App Development focuses on cutting edge, beautifully designed mobile applications that function flawlessly. We love building mobile apps and WordPress websites for businesses, churches, athletes and celebrities. Contact us today! 321-287-2734 The Faculty of Engineering and Information Technology programs offer world-class, problem-based learning, industry experience and a generous program of scholarships. FEIT programs are universally recognised for a successful career in engineering or information technology. Nên sử dụng Machine Learning hay Deep Learning? 26 Ứng dụng Thị giác Máy Tính phổ biến nhất hiện nay; Tại sao nên chọn Python cho Lập trình Trí Tuệ Nhân Tạo? Các xu hướng Trí Tuệ Nhân Tạo hàng đầu được mong đợi vào năm 2021 Open Code Example Here, then expand the console.You will see that React renders just once, while re-render every 2 seconds time. You have gained a performance boost: by reusing the memoized content, React skips rerendering the component and doesn't perform a virtual DOM difference check.. The same functionality for class components is implemented by PureComponent NKoTf. 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! Deep learning là gì? Deep learning và Machine learning có mối liên hệ gì với nhau? Những ứng dụng của thuật toán công nghệ này đối với cuộc sống của nhận loại là gì? Hãy để BachkhoaWiki bật mí cho bạn ngay dưới bài viết này nhé! Deep learning là gì? Công nghệ Deep Learning là gì? Deep learning là một kĩ thuật trong Machine Learning. Kỹ thuật này hiểu đơn giản là được áp dụng để dạy cho máy tính làm theo những yêu cầu từ con người. Với kĩ thuật này, máy tính sẽ học cách để trực tiếp thực hiện phân tách các nhiệm vụ khác nhau từ hình ảnh, chữ viết và âm thanh. Những mô hình Deep learning được đào tạo bằng cách sử dụng tập hợp lớn các dữ liệu được dán nhãn và kiến trúc mạng nơ-ron nhiều lớp. Ứng dụng của Deep Learning? Trong kỷ nguyên của Big Data, deep learning đóng vai trò cực kỳ quan trọng. Hãy cùng BachkhoaWiki điểm qua những ứng dụng của deep learning nhé! Thị giác máy tính Thị giác máy tính là công nghệ ứng dụng trong việc thiết kế các phương tiện lái tự động, các công nghệ sinh trắc học bằng cách hiểu và phân tích các môi trường trực quan cũng như các bối cảnh liên quan. Nó thúc đẩy các mô hình deep learning để xác định và phân loại những dạng dữ liệu đã được dán nhãn hoặc xác định trước. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên Natural language processing-NLP Thuật toán NLP phân tích và hiểu được ngôn ngữ con người bằng chữ viết hoặc các hình thức tương tác bằng lời nói. Cái cốt lõi của ứng dụng này bao gồm các tính năng phân loại chữ viết, phân tích cảm biến, dịch thuật, nhận diện giọng nói,…. Một vài ví dụ điển hình trong đời sống có thể kể đến những trợ lý ảo như Siri của Apple, Alexa của Amazone, chatbot,… Mô hình dự đoán Người ta sử dụng Deep Learning trong các hệ thống hay ma trận gợi ý mà có sự kết hợp với mô hình dự đoán và kĩ thuật CF Collaborative Filter – tạm dịch là lọc tương tác một phương pháp gợi ý sản phẩm với ý tưởng chính dựa trên các hành vi của người dùng cùng trên một item để suy ra mức độ quan tâm của một họ lên sản phẩm. Mô hình dự đoán giải quyết một vấn đề nan giải đó là làm sao để những nội dung mới hành chưa được người dùng tương tác bao giờ có thể được người dùng truy cập vào chúng nhờ vào những ma trận gợi ý. Một số ví dụ điển hình những gợi ý mua sắm đồ trên những sàn thương mại điện tử, những thanh đề xuất nội dung mới phù hợp trên YouTube hay Netflix. Ưu điểm và nhược điểm của deep learning Ưu điểm của deep learning 1. Khả năng tự động phát triển những tính năng mới Thuật toán Deep learning có thể tạo ra nhiều những tính năng mới từ những tập dữ liệu đào tạo được cài đặt từ trước mà không cần bất cứ sự can thiệp nào từ con người. Điều này có nghĩa là thuật toán này có thể thực hiện những nhiệm vụ phức tạp yêu cầu các kỹ thuật cao. 2. Khả năng làm việc hiệu quả với dữ liệu phi cấu trúc Khả năng xử lý các dữ liệu phi cấu trúc là một trong những ưu điểm lớn nhất của thuật toán này. Chẳng hạn, trong kinh doanh, việc gặp phải những dạng dữ liệu như này chữ viết, hình ảnh, giọng nói,… là một chuyện hết sức bình thường. Những thuật toán Machine Learning trước đây lại chưa khai thác hết được các tiềm năng của dữ liệu mang lại. Với bước tiến lớn về khoa học kĩ thuật, việc đào tạo mạng lưới deep learning với những dữ liệu phi cấu trúc sẽ phát huy hết các lợi ích mà dữ liệu này mang lại từ lĩnh vực marketing đến tài chính. Ví dụ Facebook sử dụng deep learning để phân tích dữ liệu người dùng số lượt tương tác với những loại bài đăng,… để phục vụ cho việc quảng cáo hoặc nâng cao trải nghiệm người dùng. 3. Khả năng tự học được phát triển ở cấp độ tối ưu hơn Cấu tạo đa lớp ở mạng lưới nơ-ron đã cho phép những thiết bị cài đặt Deep learning có thể trở nên siêu việt hơn khi học những tính năng khác nhau và thực hiện chúng một cách hiệu quả ở những nhiệm vụ tính toán. Ví dụ Thực hiện đồng thời những hoạt động vận hành phức tạp, khả năng hiểu và phân tích những dữ liệu đầu vào như hình ảnh, âm thanh, video,… Thậm chí, thuật toán này có khả năng “rút kinh nghiệm” từ những lỗi sai trước đó. Nó có thể xác định được tính chính xác từ những suy đoán hoặc những dữ liệu đầu ra và thực hiện những điều chỉnh cần thiết. Hiệu quả của Deep learning tỷ lệ thuận với cái tập dữ liệu. Càng nhiều dữ liệu được thu thập, khả năng chính xác càng cao. 4. Bước tiến đáng kể trong khoa học phân tích Khi áp dụng Deep learning và khoa học dữ liệu, ta có thể đưa ra những mô hình xử lý tối ưu và hiệu quả hơn. Khả năng học hỏi không cần giám sát của chúng đã dẫn tới sự cải thiện không ngừng về độ chính xác và hiệu quả. Hơn thế nữa, nó được coi là một người trợ lý đáng tin cậy của các nhà khoa học dữ liệu, khi cung cấp những kết quả đáng tin cậy, mang độ chính xác cao. Nhược điểm của Deep Learning Song song với những ưu điểm tuyệt vời của Deep Learning, thì có chúng vẫn có những điểm hạn chế sau 1. Cần một lượng dữ liệu khổng lồ để có thể tối ưu hóa khả năng thực hiện công việc. Như đã nói ở trên, Deep Learning sử dụng Big Data làm nền tảng chính để phát huy hết những khả năng vượt trội của mình. Chính vì vậy, chúng cần một lượng dữ liệu cực kỳ khổng lồ để có thể tối đa hóa cái hiệu suất làm việc của mình. Điều này, có thể gây khó khăn cho người dùng trong việc thu thập dữ liệu liên quan. 2. Chi phí ứng dụng thuật toán Deep Learning tương đối lớn Để có thể ứng dụng Deep Learning vào đời sống một cách hiệu quả, cần phải có một bộ xử lý đồ họa GPUs và hàng trăm máy móc, thiết bị đắt tiền. Mặc dù, những tiện ích của nó mang lại tương đối lớn, nhưng cũng khiến cho người dùng lao đao vì phải chịu chi phí vô cùng khổng lồ khi vận hành. 3. Khó khăn trong việc ứng dụng Deep Learning vào đời sống đối với những người chưa có hiểu biết nhiều về chúng. Không có một chuẩn mực nào đê hướng dẫn mọi người làm sao để có thể chọn một công cụ Deep Learning phù hợp với mục đích sử dụng. Chính vì vậy, việc vận dụng thành thạo chúng cần phải có một kiến thức vững vàng về công nghệ, các phương pháp đào tạo. Do đó, đây sẽ là một trở ngại lớn đối với những người chưa có những hiểu biết sâu về chúng khi đem ứng dụng chúng vào cuộc sống. Phân biệt AI, machine learning và deep learning AI là gì? AI là viết tắt của từ Artificial Inteligence, hay được hiểu với nghĩa tiếng Việt là Trí tuệ nhân tạo, là trí tuệ do con người lập trình tạo nên với mục tiêu giúp máy tính có thể tự động hóa các hành vi thông minh như con người. Machine Learning là gì? Machine Learning là một lĩnh vực là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo liên quan đến việc nghiên cứu và xây dựng các kĩ thuật cho phép các hệ thống “học” tự động từ dữ liệu để giải quyết những vấn đề cụ thể. Ví dụ như các máy có thể “học” cách phân loại thư điện tử xem có phải thư rác spam hay không và tự động xếp thư vào thư mục tương ứng. Machine Learning rất gần với suy diễn thống kê statistical inference tuy có khác nhau về thuật ngữ. Điểm khác biệt giữa AI, machine learning và deep learning là gì? AI hiểu nôm na có nghĩa là khiến cho máy tính bắt chước những hành vi giống như con người. Machine Learning là một tập hợp con của AI, và chúng bao gồm nhiều kỹ thuật khác nhau, xử lý các nhiệm vụ khác nhau từ việc hiểu và phân tích dữ liệu, cung cấp các ứng dụng của AI. Deep Learning là một tập hợp con của Machine Learning, có vai trò giải quyết thực hiện, phán đoán những vấn đề phức tạp từ những nguồn cơ sở dữ liệu lớn. Một số khái niệm có liên quan đến deep learning Deep Neural Network là gì? Deep neural network DNN – tạm dịch là mạng nơ-ron sâu là một phân nhánh của machine learning, giống như artificial neural network ANN – mạng nơ-ron nhân tạo, được tạo ra với mục đích bắt trước quá trình xử lý thông tin của bộ não. Training Deep Learning là gì? Để train Deep Learning, chúng ta cần đưa cho nó các tệp dữ liệu đầu vào, và so sánh kết quả sau quá trình phân tích của nó với các kết quả từ tệp dữ liệu. Vì deep learning vẫn còn mới mẻ, kết quả của nó sẽ bị sai. Giả sử, đối việc dự đoán giá vé máy bay, chúng ta cần có dữ liệu lịch sử của các giá vé máy bay. Và do lượng lớn các mối liên hệ tiềm năng giữa sân bay và ngày khởi hành, chúng ta cần 1 danh sách rất lớn các giá vé. Chính vì vậy, Training Deep Learning là một việc làm vô cùng thách thức, bởi bạn cần phải đáp ứng đủ hai yếu tố tệp dữ liệu khổng lồ và công suất tính toán lớn. Deep reinforcement learning là gì? Deep reinforcement learning deep RL là một nhánh của Machine Learning, nó kết hợp kỹ thuật reinforcement Learning và deep learning. RL đề cập đến với đề mà các bộ phận tính toán đưa ra các quyết định qua những phép thử và lỗi sai. Xem thêm Deep web là gì? Khám phá bí ẩn trong 8 tầng deep web? Transfer learning là gì? Transfer learning là một kỹ thuật của machine learning. Đât là kỹ thuật khi mà một mô hình được đào tạo ở một nhiệm vụ nào đó sẽ được sử dụng lại ở một nhiệm vụ thứ hai liên quan. Cuối cùng, hi vọng bạn có đã có được những kiến thức bổ ích về Deep Learning. Hãy like và follow để BachkhoaWiki có động lực làm những bài viết tiếp theo nhé! Tham khảo Wikipedia Sự phát triển của công nghệ đã đưa loài người lên một tầm cao hơn bao giờ hết. Các lĩnh vực làm việc như y học, bảo mật, học tập và cung cấp các hình thức trợ giúp khác đã đạt đến đỉnh cao. Nhưng nó không dừng lại ở đó. Trí tuệ nhân tạo là thứ lớn tiếp theo trong thế giới công nghệ và khoa học máy tính nhưng để hiểu được nó, điều quan trọng là phải biết nó bao gồm những gì. Điều cần thiết là phải biết học sâu deep learning là gì và neural network nhân tạo có nghĩa là gì. Lĩnh vực công nghệ AI vô cùng tiên tiến và thú vị. Hai công cụ đang được sử dụng trong trí tuệ nhân tạo này rất mạnh mẽ trong việc giải quyết các vấn đề phức tạp và phát triển các tiêu chuẩn cao hơn nữa trong khoa học. Có thể nói rằng loại cơ chế này là một bước chuyển đổi sang cấp độ công nghệ tiếp theo. Các công ty ngày nay đã nhận ra tầm quan trọng của nó và bắt đầu sử dụng nó trong hầu hết các trường hợp. Hãy lấy Google làm ví dụ. Google sử dụng công cụ tìm kiếm AI để học hỏi từ người dùng của mình. Nếu bạn đang tìm kiếm thứ gì đó trong thanh tìm kiếm của nó, chẳng hạn như “máy tính xách tay” và sau khi nhận được kết quả, bạn nhấn vào nó, bạn vừa dạy cho AI của Google biết rằng “máy tính xách tay” là thứ bạn đã nhấn. Tự hỏi cách hoạt động của Deep Learning là gì? Hãy đi sâu hơn và tìm hiểu. Nội dung 1. Tìm hiểu AI Deep Learning là Cách hoạt động của Deep Learning là gì? Neural network nhân Các ví dụ phổ Các loại neural network khác là gì?2. Neural network đang hoạt động3. Deep learning đang hoạt Sự khác biệt chính giữa Neural network và Deep Learning là gì?4. Tổng quát Tìm hiểu AI Deep Learning là gì Ưu đãi Udacity hiệu lực ngay lúc này Đã xác thực Lựa chọn của chúng tôi 55% OFF Personalized Udacity Discount Act now and claim your personal Udacity discount of 55% OFF on top-rated programs while the offer is still active. Learn whatever you want for way less! Ngày hết hạn 16/06/2023 3,827 Mọi người đã sử dụng Chỉ còn 12 Công nghệ Deep Learning là gì và có gì đặc biệt đến nỗi khiến nó là một kỹ thuật cho máy tính AI học giống như con người - bằng cách thử và sai. Nếu bạn đang tự hỏi nếu bạn đã bao giờ nhìn thấy nó trước đây, thì có thể bạn đã thấy. Đó là công nghệ đằng sau các ứng dụng như điều khiển bằng giọng nói trên các thiết bị như điện thoại, máy tính bảng hoặc tivi. Cách đây không lâu, chúng ta đã được giới thiệu về những chiếc ô tô không người lái, đây cũng là một sản phẩm của quá trình ứng dụng deep learning cơ bản. Với sự trợ giúp của DL, trí tuệ nhân tạo nhận biết các biển báo dừng, người đi bộ và các chướng ngại vật khác trên đường có thể gây ra thảm họa. Để thực hiện các hành động như vậy, một máy tính đang sử dụng các kỹ thuật deep learning cơ bản yêu cầu một lượng lớn dữ liệu huấn luyện đây là công việc của neural network, chúng ta sẽ tìm hiểu điều đó một chút sau. Những thành tựu công nghệ như ô tô không người lái cần hàng nghìn đoạn phim và hình ảnh để ghi nhận mọi tình huống đơn lẻ để nó được an toàn. Những cải tiến gần đây trong Deep learning đã phát triển đến mức vượt trội hơn con người trong một số lượng nhiệm vụ nhất định. Cách hoạt động của Deep Learning là gì? Như đã đề cập một chút ở trên, những gì deep learning cơ bản sử dụng để thực hiện các tác vụ như vậy là neural network mạng nơ-ron. Hầu hết các trường hợp deep learning AI được gọi là neural network sâu. Từ sâu trong thuật ngữ này là viết tắt của các lớp được ẩn trong neural network. Các mô hình ứng dụng deep learning được đào tạo bằng cách nhận đủ lượng dữ liệu và kiến ​​trúc dữ liệu neural network học các tính năng trực tiếp từ dữ liệu mà không cần lao động thủ công. Neural network là những hệ thống được kết nối giống như mạng nơ-ron sinh học của chúng ta. Các loại hệ thống này được tạo ra theo cách để thích ứng với các nhu cầu tình huống. Một khi neural network xác định kết quả cho một đối tượng nhất định, lần tiếp theo hệ thống NN có thể xác định xem nó có phải là cùng một đối tượng hay không. Neural network không nhận dạng các đối tượng giống như cách chúng ta làm, nó nhận ra các đối tượng thông qua tập hợp các tính năng độc đáo của riêng chúng. Neural network nhân tạo Một trong những loại chung và phổ biến nhất của những gì deep learning đang sử dụng được gọi là neural network thông thường hoặc viết tắt là CNN. Nó kết hợp các tính năng đã học với dữ liệu đầu vào và sử dụng các lớp phức hợp 2D, làm cho kiến ​​trúc này rất phù hợp để xử lý dữ liệu 2D. Ví dụ, nó có thể là hình ảnh hoặc tọa độ các tấm mặt phẳng. Neural network thông thường hoạt động theo cách mà không cần trích xuất tính năng thủ công nữa. Nó trích xuất các tính năng trực tiếp từ hình ảnh. Neural network nhân tạo có tính năng tự động trích xuất giúp mô hình deep learning cơ bản trở nên chính xác hoàn hảo cho các tác vụ thị giác máy tính như phân loại đối tượng. CNN học cách phát hiện các tính năng khác nhau bằng cách sử dụng số lượng các lớp ẩn. Mỗi số của lớp ẩn sẽ làm tăng độ phức tạp của các tính năng hình ảnh đã học. CNN tìm hiểu các tính năng khác nhau từ mọi lớp. Tôi đã giới thiệu cho bạn về Deep Learning là gì, tiếp theo hãy cùng tôi tìm hiểu về các ví dụ phổ biến của ứng dụng deep learning trong phần sau của hướng dẫn Deep Learning là gì’ này. Các ví dụ phổ biến Theo các nguồn, có ba cách được sử dụng nhiều nhất để ứng dụng học sâu deep learning để thực hiện phân loại đối tượng, vậy cách sử dụng deep learning là gì Chuyển giao học tập. Cách tiếp cận học tập chủ yếu được sử dụng trong các ứng dụng deep learning. Nó được thực hiện bằng cách có một mạng hiện có và thêm dữ liệu mới vào các lớp chưa biết trước đó. Bằng cách này sẽ tốt hơn rất nhiều để tiết kiệm thời gian thay vì bạn giảm số lượng xử lý hình ảnh. Nó chỉ cho phép phân loại các đối tượng nhất định chứ không phải xem qua tất cả các đối tượng khác nhau cho đến khi tìm được đối tượng chính xác. Đào tạo từ con số không. Điều này chủ yếu được sử dụng cho các ứng dụng mới sẽ có số lượng lớn các danh mục đầu ra. Nó bắt đầu bằng cách thu thập một số lượng lớn các tập dữ liệu được gắn nhãn và thiết kế một kiến ​​trúc mạng sẽ tìm hiểu các tính năng. Trong khi việc học chuyển tiếp có thể mất đến hàng giờ hoặc vài phút, phương pháp này mất nhiều thời gian hơn một chút - từ vài ngày đến vài tuần để đào tạo. Khai thác tính năng. Không phổ biến như các phương pháp đã đề cập trước đây, nhưng vẫn được sử dụng phổ biến. Đây là một phương pháp được sử dụng cho một cách tiếp cận chuyên biệt hơn để học sâu deep learning. Nó sử dụng mạng như một công cụ giải nén tính năng. Vì các lớp trong neural network thông thường có nhiệm vụ học các tính năng nhất định từ hình ảnh, nên cũng có thể rút các tính năng này và biến nó thành đầu vào cho mô hình machine learning. Các loại neural network khác là gì? Mặc dù neural network thông thường có thể được coi là mạng nơ-ron tiêu chuẩn đã được mở rộng trong không gian bằng cách sử dụng trọng số chia sẻ, nhưng cũng có một số loại khác nhau. Neural network tuần hoàn, thay vì mạng thông thường, được mở rộng theo thời gian bằng cách có các cạnh cung cấp cho bước thời gian tiếp theo thay vì lớp tiếp theo trong cùng một bước thời gian. Neural network nhân tạo này được sử dụng để nhận dạng các chuỗi, ví dụ, một tín hiệu giọng nói hoặc một văn bản. Ngoài ra, có một neural network đệ quy. Hệ thống NN này không có khía cạnh thời gian đối với trình tự đầu vào, nhưng đầu vào phải được xử lý theo thứ bậc. Kết quả tìm kiếm được yêu thích nhất Bạn đang tìm kiếm thông tin chuyên sâu về các chủ đề liên quan? Chúng tôi đã thu thập các bài viết tương tự để tiết kiệm thời gian cho bạn! Hãy cùng xem! Neural network đang hoạt động Việc cố gắng hiểu lợi ích thực sự của neural network trong các tình huống thực tế là gì có thể trở nên khá khó khăn. Neural network nhân tạo rất phổ biến trong giới chuyên gia thị trường chứng khoán. Với sự trợ giúp của các hệ thống NN, có thể áp dụng “giao dịch theo thuật toán”, công cụ này được áp dụng cho các thị trường tài chính, cổ phiếu, lãi suất và các loại tiền tệ khác nhau. Các thuật toán neural network có thể tìm ra các cổ phiếu bị định giá thấp, cải thiện các mô hình cổ phiếu hiện có và sử dụng ứng dụng deep learning để tìm cách tối ưu hóa thuật toán khi thị trường thay đổi. Vì neural network rất linh hoạt, chúng có thể được áp dụng trong các nhận dạng mẫu phức tạp khác nhau và dự đoán các vấn đề. Để thay thế cho ví dụ trên, hệ thống NN có thể được sử dụng để dự báo kinh doanh, phát hiện ung thư từ hình ảnh và nhận dạng khuôn mặt trên hình ảnh trên mạng xã hội. Deep learning đang hoạt động Không chỉ neural network mới có các ví dụ thực tế. Deep learning cũng có thể được mô tả trong một số ứng dụng sáng tạo sau, hãy xem các ví dụ về deep learning là gì Trợ lý ảo. Chatbots hoặc bot dịch vụ. Mua sắm và giải trí được cá nhân hóa. Sắc màu hóa tưởng tượng sử dụng các thuật toán để tạo lại màu sắc thực trên hình ảnh có màu đen trắng Sự khác biệt chính giữa Neural network và Deep Learning là gì? Với tất cả thông tin này, rõ ràng là Deep learning và Neural network được kết nối chặt chẽ và có thể sẽ không hoạt động tốt khi tách rời nhau. Để có thể hiểu Deep Learning là gì và Neural network là gì, điều cần thiết là phải biết bài học kinh nghiệm chính. Neural network truyền dữ liệu dưới dạng giá trị đầu vào và giá trị đầu ra. Nó được sử dụng để truyền dữ liệu bằng cách sử dụng các kết nối. Trong khi đó, Deep learning liên quan đến việc chuyển đổi và khai thác tính năng cố gắng thiết lập mối quan hệ giữa kích thích và các phản ứng thần kinh liên quan có trong não. Nói cách khác, Neural network được sử dụng để quản lý tài nguyên, kiểm soát quy trình, kiểm soát phương tiện, ra quyết định, trong khi học sâu Deep learning được sử dụng để nhận dạng giọng nói tự động, nhận dạng hình ảnh, Kết quả tìm kiếm xu hướng nhất Hiển thị bộ sưu tập bài viết, chỉ dẫn & hướng dẫn kỹ lưỡng nhất liên quan đến Nền tảng học trực tuyến của chúng tôi. Luôn cập nhật & đưa ra quyết định được thông tin! Tổng quát Đến thời điểm này của hướng dẫn Deep Learning là gì’, tôi tin rằng bạn đã có những kiến thức cơ bản về Học sâu Deep Learning và ứng dụng của nó. Tóm lại, Deep Learning và Neural Network hoàn thiện lẫn nhau và sẽ phát triển thành kỳ quan công nghệ thậm chí còn lớn hơn ngày nay. Truy cập trang khóa học của chúng tôi và tham gia khóa học về các ứng dụng Machine Learning. Trí tuệ nhân tạo là bước tiếp theo trong thời đại của chúng ta, và càng có nhiều kinh nghiệm thì nó càng mang lại nhiều lợi ích cho xã hội. Để lại phản hồi chân thật của bạn Hãy để lại ý kiến xác thực của bạn & giúp hàng nghìn người chọn được nền tảng học online tốt nhất. Tất cả phản hồi, dù tích cực hay tiêu cực, đều được chấp nhận miễn là chúng trung thực. Chúng tôi không công khai phản hồi thiên vị hoặc thư rác. Vì vậy, nếu bạn muốn chia sẻ kinh nghiệm, ý kiến hoặc đưa ra lời khuyên - phần này dành cho bạn! 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.

ứng dụng deep learning