Học sâu là gì?
Trong blog này, tôi sẽ nói về Học kĩ càng đang là một thông tin nóng hổi hiện nay và đã bắt nguồn từ rất nhiều ngành công nghiệp đang đầu tư vào các lĩnh vực như Trí tuệ nhân tạo, Dữ liệu lớn và Phân tích. Ví dụ: Google đang sử dụng học sâu trong các thuật toán nhận dạng giọng nói và hình ảnh, trong khi Netflix và Amazon đang sử dụng nó để hiểu hành vi của khách hàng của họ. Trên thực tế, bạn sẽ không tin nhưng các nhà nghiên cứu tại MIT đang cố gắng dự đoán tương lai bằng cách sử dụng học sâu.Bây giờ, hãy tưởng tượng học sâu tiềm năng như thế nào trong việc cách mạng hóa thế giới và cách các công ty sẽ tìm kiếm .Trước khi nói về học sâu, người ta phải hiểu mối quan hệ của nó với Học máy và Trí tuệ nhân tạo. Cách dễ nhất để hiểu mối quan hệ này là xem qua sơ đồ dưới đây:
quả sung: Học sâu là gì - Dòng thời gian của công nghệ AI
Ở đây, trong hình ảnh, bạn có thể thấy rằng Học máy là một tập hợp con của AI. Điều này ngụ ý thực tế rằng chúng ta có thể tạo ra những cỗ máy thông minh có thể tự học dựa trên tập dữ liệu được cung cấp. Hơn nữa, bạn sẽ nhận thấy rằng Học sâu là một tập hợp con của Học máy trong đó các Thuật toán học máy tương tự được sử dụng để đào tạo Mạng thần kinh sâu nhằm đạt được độ chính xác tốt hơn trong những trường hợp trước đây không hoạt động tốt. Fonhững chủ đề mà tôi sẽ thảo luận trong hướng dẫn học sâu này:
- Trí tuệ nhân tạo
- Học máy
- Hạn chế của ML
- Học sâu là gì?
- Ứng dụng học sâu
Được chứng nhận với các dự án cấp ngành & theo dõi nhanh sự nghiệp của bạn
Trí tuệ nhân tạo
quả sung: Học sâu là gì - Trí tuệ nhân tạo
Thuật ngữ AI được đặt ra vào năm 1956 bởi John McCarthy, người còn được gọi là Cha đẻ của Trí tuệ nhân tạo. Ý tưởng đằng sau AI khá đơn giản nhưng hấp dẫn, đó là tạo ra những cỗ máy thông minh có thể tự đưa ra quyết định. Bạn có thể nghĩ đó là một tưởng tượng khoa học, nhưng đối với những phát triển gần đây trong công nghệ và sức mạnh tính toán, ý tưởng này dường như ngày một trở nên gần với thực tế hơn.
Học máy: Một bước tiến tới trí tuệ nhân tạo
Bây giờ, bạn đã quen với AI, chúng ta hãy nói ngắn gọn về Học máy và hiểu ý nghĩa của nó khi chúng ta nói rằng chúng ta lập trình máy để học. Chúng ta hãy bắt đầu với một định nghĩa rất nổi tiếng về Học máy:
“Một chương trình máy tính được cho là học hỏi từ kinh nghiệm E đối với một số nhiệm vụ T và một số phép đo hiệu suất P, nếu hiệu suất của nó trên T, được đo bằng P, cải thiện theo kinh nghiệm E.” - Tom Mitchell, Đại học Carnegie Mellon
Vì vậy, nếu bạn muốn chương trình của mình dự đoán các dạng giao thông tại một giao lộ đông đúc (nhiệm vụ T), bạn có thể chạy nó thông qua thuật toán máy học với dữ liệu về các dạng giao thông trong quá khứ (trải nghiệm E). Bây giờ, độ chính xác của dự đoán (thước đo hiệu suất P) sẽ phụ thuộc vào thực tế là chương trình có học thành công từ tập dữ liệu hay không (trải nghiệm E).
Về cơ bản, Machine Learning được gọi là một loại trí tuệ nhân tạo (AI) cung cấp cho máy tính khả năng học hỏi mà không cần được lập trình rõ ràng bằng cách cho chúng tiếp xúc với một lượng lớn dữ liệu. Nguyên tắc cốt lõi đằng sau Học máy là học hỏi từ các tập dữ liệu và cố gắng giảm thiểu lỗi hoặc tối đa hóa khả năng các dự đoán của chúng là đúng.
Mặt hạn chế của Học máy
- Các thuật toán ML truyền thống không hữu ích khi làm việc với dữ liệu có chiều cao, đó là nơi chúng ta có một số lượng lớn đầu vào và đầu ra. Ví dụ, trong trường hợp nhận dạng chữ viết tay, chúng ta có một lượng lớn đầu vào, trong đó chúng ta sẽ có các loại đầu vào khác nhau liên quan đến loại chữ viết tay khác nhau.
- Thách thức lớn thứ hai là cho máy tính biết những tính năng mà nó cần tìm kiếm sẽ đóng một vai trò quan trọng trong việc dự đoán kết quả cũng như đạt được độ chính xác tốt hơn trong khi thực hiện. Quá trình này được gọi là khai thác tính năng .
Cung cấp dữ liệu thô cho thuật toán hiếm khi hoạt động và đây là lý do tại sao trích xuất tính năng là một phần quan trọng của quy trình học máy truyền thống. Do đó, nếu không trích xuất tính năng, thách thức đối với lập trình viên sẽ tăng lên khi hiệu quả của thuật toán phụ thuộc rất nhiều vào mức độ hiểu biết của người lập trình. Do đó, rất khó áp dụng các mô hình hoặc thuật toán Máy học này cho các vấn đề phức tạp như nhận dạng đối tượng, nhận dạng chữ viết tay, NLP (Xử lý ngôn ngữ tự nhiên), v.v.
Học kĩ càng
Học sâu là một trong những phương pháp duy nhất mà chúng ta có thể vượt qua những thách thức của việc khai thác tính năng. Điều này là do các mô hình học sâu có khả năng tự học để tập trung vào các tính năng phù hợp, yêu cầu ít sự hướng dẫn của lập trình viên. Về cơ bản, học sâu bắt chước cách bộ não của chúng ta hoạt động, tức là nó học hỏi từ kinh nghiệm. Như bạn đã biết, bộ não của chúng ta được tạo thành từ hàng tỷ tế bào thần kinh cho phép chúng ta làm những điều tuyệt vời. Ngay cả bộ não của một đứa trẻ một tuổi cũng có thể giải quyết những vấn đề phức tạp mà rất khó giải quyết ngay cả khi sử dụng siêu máy tính. Ví dụ:
- Nhận biết khuôn mặt của cha mẹ và các đồ vật khác nhau.
- Phân biệt các giọng nói khác nhau và thậm chí có thể nhận ra một người cụ thể dựa trên giọng nói của họ.
- Rút ra suy luận từ cử chỉ khuôn mặt của người khác và nhiều hơn nữa.
Trên thực tế, bộ não của chúng ta đã tự đào tạo một cách có ý thức để làm những việc như vậy trong nhiều năm. Bây giờ, câu hỏi đến, học sâu bắt chước chức năng của não như thế nào? Học sâu sử dụng khái niệm về các tế bào thần kinh nhân tạo có chức năng tương tự như các tế bào thần kinh sinh học có trong não của chúng ta. Do đó, chúng ta có thể nói rằng Học sâu là một trường con của máy móc học tập quan tâm đến các thuật toán lấy cảm hứng từ cấu trúc và chức năng của não được gọi là mạng thần kinh nhân tạo.
Bây giờ, chúng ta hãy lấy một ví dụ để hiểu nó. Giả sử chúng ta muốn tạo một hệ thống có thể nhận dạng khuôn mặt của những người khác nhau trong một hình ảnh.Nếu chúng tôi giải quyết vấn đề này như một vấn đề học máy điển hình, chúng tôi sẽ xác định các đặc điểm trên khuôn mặt như mắt, mũi, tai, v.v. và sau đó, hệ thống sẽ tự xác định các đặc điểm nào quan trọng hơn đối với người nào.
Giờ đây, học sâu sẽ đi trước một bước. Học sâu tự động tìm ra các tính năng quan trọng để phân loại vì mạng thần kinh sâu, trong khi trong trường hợp Học máy, chúng tôi phải xác định các tính năng này theo cách thủ công.
quả sung: Nhận dạng khuôn mặt bằng cách sử dụng Mạng sâu
Như trong hình trên Deep Learning hoạt động như sau:
- Ở cấp thấp nhất, mạng cố định các kiểu tương phản cục bộ là quan trọng.
- Sau đó, lớp sau có thể sử dụng các mẫu tương phản cục bộ đó để sửa chữa những thứ giống như mắt, mũi và miệng
- Cuối cùng, lớp trên cùng có thể áp dụng các đặc điểm khuôn mặt đó vào các mẫu khuôn mặt.
- Một mạng nơ-ron sâu có khả năng tạo ra nhiều tính năng phức tạp hơn trong mỗi lớp kế tiếp của nó.
Bạn đã bao giờ tự hỏi làm cách nào Facebook tự động gắn nhãn hoặc gắn thẻ cho tất cả những người có mặt trong hình ảnh do bạn tải lên? Facebook sử dụng Deep Learning theo cách tương tự như đã nêu trong ví dụ trên. Bây giờ, bạn có thể đã nhận ra khả năng của Học sâu và cách nó có thể vượt trội hơn Học máy trong những trường hợp mà chúng ta có rất ít ý tưởng về tất cả các tính năng có thể ảnh hưởng đến kết quả. Do đó, mạng Deep có thể khắc phục nhược điểm của Học máy bằng cách rút ra các suy luận từ tập dữ liệu bao gồm dữ liệu đầu vào mà không cần ghi nhãn thích hợp.
Học sâu là gì | Học sâu đơn giản hóa | Edureka
Các ứng dụng của Học sâu
Tiếp tục là blog học sâu là gì, chúng ta hãy xem xét một số ứng dụng thực tế của Học sâu để hiểu được sức mạnh thực sự của nó.
Nhận dạng giọng nói
Tất cả các bạn đều đã từng nghe về Siri, là trợ lý thông minh điều khiển bằng giọng nói của Apple. Giống như những gã khổng lồ lớn khác, Apple cũng đã bắt đầu đầu tư vào Deep Learning để làm cho dịch vụ của mình trở nên tốt hơn bao giờ hết.
Trong lĩnh vực nhận dạng giọng nói và trợ lý thông minh điều khiển bằng giọng nói như Siri, người ta có thể phát triển mô hình âm thanh chính xác hơn bằng cách sử dụng mạng nơ-ron sâu và hiện là một trong những lĩnh vực tích cực nhất để triển khai học sâu. Nói cách đơn giản, bạn có thể xây dựng hệ thống như vậy có thể học các tính năng mới hoặc tự điều chỉnh theo ý bạn và do đó, cung cấp hỗ trợ tốt hơn bằng cách dự đoán trước tất cả các khả năng.
Dịch máy tự động
Tất cả chúng ta đều biết rằng Google có thể dịch ngay lập tức giữa 100 ngôn ngữ khác nhau của con người, điều đó quá nhanh như thể bằng phép thuật. Công nghệ đằng sau Google dịch được gọi là Dịch máy và đã là vị cứu tinh cho những người không thể giao tiếp với nhau vì sự khác biệt trong ngôn ngữ nói. Bây giờ, bạn sẽ nghĩ rằng tính năng này đã có từ lâu, vậy tính năng này có gì mới? Để tôi nói với bạn rằng trong hai năm qua, với sự trợ giúp của học sâu, Google đã cải cách hoàn toàn phương pháp tiếp cận dịch máy trong Google Dịch của mình. Trên thực tế, các nhà nghiên cứu học sâu hầu như không biết gì về dịch ngôn ngữ đang đưa ra các giải pháp học máy tương đối đơn giản đang đánh bại các hệ thống dịch ngôn ngữ do chuyên gia xây dựng tốt nhất trên thế giới. Dịch văn bản có thể được thực hiện mà không cần xử lý trước trình tự, cho phép thuật toán tìm hiểu sự phụ thuộc giữa các từ và ánh xạ của chúng sang một ngôn ngữ mới. Các mạng xếp chồng của các mạng nơ-ron tuần hoàn lớn được sử dụng để thực hiện quá trình dịch này.
- Dịch hình ảnh tức thì
Như bạn đã biết, học sâu được sử dụng để xác định hình ảnh có các chữ cái và vị trí của các chữ cái trên khung cảnh. Sau khi được xác định, chúng có thể được chuyển thành văn bản, dịch và hình ảnh được tạo lại với văn bản đã dịch. Điều này thường được gọi là dịch trực quan tức thì .
Bây giờ, hãy tưởng tượng một tình huống mà bạn đã đến thăm bất kỳ quốc gia nào khác mà bạn không biết ngôn ngữ mẹ đẻ của mình. Chà, không cần phải lo lắng, bằng cách sử dụng các ứng dụng khác nhau như Google Dịch, bạn có thể tiếp tục và thực hiện các bản dịch trực quan tức thì để đọc các bảng hiệu hoặc bảng hiệu được viết bằng ngôn ngữ khác. Điều này chỉ có thể thực hiện được nhờ Học sâu.
bạn có thể sử dụng lớp printwriter để mở một tệp để ghi và ghi dữ liệu vào nó.
Ghi chú: Bạn có thể tiếp tục và tải xuống Ứng dụng Google Dịch và xem bản dịch trực quan tức thì tuyệt vời bằng cách sử dụng hình ảnh trên.
Hành vi: Ô tô tự lái tự động
Google đang cố gắng đưa sáng kiến xe tự lái của họ, được gọi là WAYMO, lên một cấp độ hoàn thiện hoàn toàn mới bằng cách sử dụng Học sâu. Do đó, thay vì sử dụng các thuật toán mã hóa thủ công cũ, giờ đây họ có thể lập trình hệ thống có thể tự học bằng cách sử dụng dữ liệu được cung cấp bởi các cảm biến khác nhau. Học sâu hiện là cách tiếp cận tốt nhất đối với hầu hết các nhiệm vụ nhận thức, cũng như đối với nhiều nhiệm vụ kiểm soát cấp thấp. Do đó, giờ đây, ngay cả những người không biết lái xe hoặc bị tàn tật cũng có thể tự mình lái xe mà không cần phụ thuộc vào bất kỳ ai khác.
Ở đây, tôi chỉ đề cập đến một số trường hợp sử dụng thực tế nổi tiếng mà Deep Learning đang được sử dụng rộng rãi và cho thấy kết quả đầy hứa hẹn. Có rất nhiều ứng dụng khác của học sâu cùng với nhiều lĩnh vực vẫn chưa được khám phá.
Tóm lại, đây là tất cả về học sâu. Tôi chắc chắn rằng bây giờ, bạn đã nhận ra sự khác biệt giữa Học máy và Học sâu cũng như cách Học sâu có thể rất hữu ích cho các ứng dụng thực tế khác nhau. Bây giờ, trong blog tiếp theo của tôi trong loạt bài hướng dẫn học sâu này, chúng ta sẽ đi sâu vào các khái niệm và thuật toán Deep Learning khác nhau cùng với ứng dụng của chúng một cách chi tiết.
Bây giờ bạn đã biết về Học sâu, hãy xem của Edureka, một công ty học trực tuyến đáng tin cậy với mạng lưới hơn 250.000 người học hài lòng trải dài trên toàn cầu. Khóa học Edureka Deep Learning with TensorFlow Certification Training giúp người học trở thành chuyên gia đào tạo và tối ưu hóa mạng nơ ron cơ bản và tích hợp bằng cách sử dụng các dự án và bài tập thời gian thực cùng với các khái niệm như chức năng SoftMax, Mạng lưới thần kinh mã hóa tự động, Máy Boltzmann hạn chế (RBM).
Có một câu hỏi cho chúng tôi? Vui lòng đề cập đến nó trong phần bình luận và chúng tôi sẽ liên hệ lại với bạn.