Deep learning giúp máy tính có thể tô màu tự động các bức ảnh Chúng ta có thể dễ dàng chuyển ảnh màu thành thành ảnh đen trắng, nhưng đổi ngược lại thì hoàn toàn là một câu chuyện khác. Để huấn luyện, kiểm thử mô hình BiIndyLSTM, ThS. Trần Uyên Trang đã sử dụng tập dữ liệu gồm 6086 câu thực nghiệm và 1600 câu test. Và kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình cô đề xuất đạt được độ chính xác cao hơn so với các mô hình đã có trên cùng tập dữ liệu. Ngoài việc giới thiệu deep learning để trích rút khía cạnh trong khai thác quan điểm, ThS. Do đó, việc thực hiện ý tưởng "Ứng dụng Deep learning trong việc phát hiện COVID-19 thông qua hình chụp X-quang" sẽ góp phần giúp các y bác sĩ có những chẩn đoán điều trị bệnh kịp thời đối với những bệnh nhân đã có tổn thương phổi, từ đó giảm bớt gánh nặng cho ngành y tế, hạn chế sự lây lan dịch bệnh. 2. Ý tưởng: Ứng dụng công nghệ Trí tuệ Nhân tạo (A.I), công nghệ học sâu (deep learning) và nhận diện giọng nói (voice recognition) top 5 toàn cầu, ELSA Speak giúp người học phát hiện & chỉnh sửa những lỗi phát âm sai dù là nhỏ nhất. Cải thiện đến 95% khả năng phát âm và 90% khả năng Walk 5,000 steps Measure your heart rate Record your blood pressure Run for 5 miles Plus many more! Some tasks aren't for every day. Set the days so you don't break your streak! Walk to work (Monday to Friday) Go to the gym (3 days per week) Call your parents (every Wednesday) Avoid junk food (Sunday to Friday) The RailsApps open source project offers starter applications and tutorials for Rails developers. All code explained in the Capstone Rails Tutorials. Công cụ benchmark cho các ứng dụng machine hay deep learning vẫn chưa có, dù đã có công ty như Google đang phát triển chúng. Siêu máy tính làm việc với nhiều framework điện toán và deep learning cao cấp như CUDA, Tensor và Caffe2. aubm. 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. Nền công nghệ của thế giới trong những năm qua đã và đang không ngừng có nhiều bước phát triển vượt bậc. Trong đó, Deep Learning một trong những nền tảng có sự tăng vọt nhanh chóng không hề kém cạnh. Vậy, Deep Learning là gì và ưu điểm của nó đối với ngành CNTT. Tất cả sẽ được chúng tôi giải đáp ngay sau đây. Khái quát kiến thức cho câu hỏi Deep Learning là gì?Định nghĩa Deep Learning là gì?Deep Learning là tập hợp con của Machine Learning và nó có tác dụng hỗ trợ cho máy tính tự huấn luyện chính nó để có thể thực hiện mọi tác vụ tương tự như con người. Điều này chính là giúp máy tính bắt chước con người cách học hỏi và suy nghĩ. Các hệ thống của Deep Learning có khả năng cải thiện được những hiệu suất của chúng với quyền truy cập vào dữ liệu sẽ được nhiều hơn. Thông thường, phiên bản máy sẽ có nhiều kinh nghiệm hơn; những máy móc đã có đủ kinh nghiệm thì sẽ được mang đi phục vụ cho những công việc như lái xe, phát hiện cỏ dại,... Deep Learning là gì?Deep Learning có hỗ trợ cho việc dịch ngôn ngữ, phân loại các hình ảnh, nhận dạng giọng nói. Chính vì thế, nó có thể được ứng dụng để giải quyết mọi nhu cầu cần nhận dạng mẫu mà không cần đến sự can thiệp của con người. Ngoài khái niệm Deep Learning là gì thì bạn nên tìm hiểu thêm về khái niệm mạng lưới thần kinh như sau Deep Learning hoạt động dựa vào mạng lưới thần kinh nhân tạo và nó bao gồm nhiều lớp chứa các dữ liệu mô phỏng cách thức vận hành của não người. Bộ phận mạnh thần kinh nhân tạo này giống với não người bao gồm Các node nó là đơn vị thần kinh trong mạng thần kinh nhân tạo là những neuron thần kinh. Hầu hết các node bản thân thường chỉ có khả năng trả lời cho những câu hỏi đơn giản và cơ bản nhất; với những tác vụ khó thì chúng sẽ tiến hành liên kết với nhau để trả lời. Bạn có thể dạy hoặc có thể huấn luyện chúng bằng những thuật toán cụ thể. Những node giải đáp các câu hỏi phức tạp thì sẽ được gọi là mạng lưới thần kinh sâu DNN, nó được định nghĩa như sau Mạng lưới thần kinh sâu có khả năng thực hiện các hoạt động phức tạp như biểu diễn, trừu tượng có mang các ý nghĩa về âm thanh, văn bản và hình ảnh. Chúng được đánh giá là lĩnh vực phát triển nhất trong Machine Learning. Cách thức hoạt động của Deep LearningDeep Learning được xem là một phương pháp của học máy theo phương pháp lập trình AI sẽ được huấn luyện để dự đoán đầu ra dựa vào một tập đầu dụ cụ thể Dự đoán hành đầu của con mèo khi gặp chuột rồi tiến hành huấn luyện nó bằng phương pháp học có giám sát. Mạng lưới thần kinh trong Deep LearningKhi bạn muốn dự đoán được hành động của nó vào các đầu vào sẽ được thực hiện như sau Lựa chọn con mồi phù hợpLúc này các bộ phận trên cơ thể của con mèo như mắt, móng vuốt, tai,.. của con mèo sẽ trở nên rất nhanh nhạy. Con chuột sẽ xuất hiện ở đâuVề cơ bản thì Deep Learning sẽ không khác với học máy thông thường. Tuy nhiên, với ví dụ trên thì thời gian cần dành khá nhiều mới có thể thiết kế được các tính năng đại diện cho con mèo. Những gì cần làm là cung cấp cho hệ thống một số lượng hình ảnh con mèo, video con mèo bắt chuột thì hệ thống có thể tự học được những tính năng đại diện dành cho 1 con mèo. Với những tác vụ như thị giác máy tính, nhận dạng giọng nói, robot hoặc dịch máy thì hiệu suất của Deep Learning có thể vượt xa những hệ thống máy khác. Tuy nhiên, việc xây dựng được hệ thống Deep Learning lại không mấy dễ dàng so với hệ thống máy móc thông thường. Xem ngayTop 5 việc làm Deep Learning hot nhấtViệc làm PHP lương cao chế độ hấp dẫnViệc làm Python lương cao chế độ hấp dẫnTuyển dụng Unity lương cao chế độ hấp dẫnCác ưu điểm nổi bật của Deep Learning là gìDeep Learning giúp giải quyết một số vấn đề mà không cần đến con ngườiDeep Learning có độ chính xác cao, có thể học sâu rộng và đạt được độ chính xác ở mức công nhận vô cùng cao. Điều này sẽ đảm bảo cho thiết bị điện tử tiêu dùng có thể đáp ứng được mọi nhu cầu cũng như mong đợi từ phía người dùng. Deep Learning rất trọng về độ an toàn đối với những mô hình xe không người lái. Các dữ liệu của Deep Learning sẽ được dán nhãn bởi Việc phát triển của xe không người lái đòi hỏi hàng triệu hình ảnh cũng như hàng ngàn giờ để xem video. GPU có hiệu suất cao và có kiến thức song song nên rất hiệu quả cho Deep Learning. Nếu như kết hợp với điện toán đám mây hoặc các cụm thì nó cho phép nhóm phát triển có thể giảm xuống tối đa thời gian đào tạo đối với mạng lưới học tập sau vài tuần hoặc vài giờ. Deep Learning được ứng dụng ra sao trong cuộc sống?Ứng dụng trong ngành công nghệ caoỨng dụng vượt bậc của Deep Learning không thể không kể đến đó chính là chế tạo Robot. Hiện nay, các phiên bản Robot giống con người với khả năng cảm nhận, phản ứng với môi trường đang dần được ra đời. Hiện nay, Robot còn có thể hợp tác với các hoạt động của con người và chúng có thể thực hiện được các nhiệm vụ riêng biệt phù hợp với thế mạnh của chúng. Robot đang góp phần thay thế con người trong việc thực hiện các công việc khó khăn hơn. Đây chính là phát minh tuyệt vời nhờ ứng dụng Deep Learning. Ứng dụng trong nông nghiệpHiện nay, nhờ có Deep Learning mà người nông dân có thể triển khai những thiết bị có khả năng phân biệt được cỏ dại với cây trồng. Từ đó, các loại máy móc phun thuốc diệt cỏ có thể chọn lọc phun lên cỏ dại để đảm bảo cho cây trồng không bị ảnh hưởng. Ngoài vai trò loại bỏ cỏ dại bằng thuốc diệt cỏ thì nhờ Deep Learning mà sản lượng nông nghiệp ngày càng được cải thiện. Bên cạnh đó, Deep Learning đang được mở rộng hơn nữa sang các hoạt động như thu hoạch, tưới tiêu, bón phân, gieo trồng,...Ứng dụng của Deep Learning trong lĩnh vực y tếỨng dụng trong điện tửDeep Learning được ứng dụng cho công việc nhận diện không mặt trong các thiết bị điện tử như điện thoại, các phần mềm như facebook, messenger,... Thêm vào đó, Deep Learning còn được dùng trong nghe dịch và nói tự động mà trang web google dịch đang sử dụng. Ngoài ra, một số thiết bị trợ giúp tại nhà cũng được ứng dụng Deep Learning để đáp ứng giọng nói và hiểu được sở thích của bản đây chính là ứng dụng học sâu. Xem ngay Bridge System Engineer BrSE là gì? Con Đường Để Trở Thành BrSEMapreduce, những ưu điểm và cách thức hoạt động của nền tảng nàyỨng dụng cho lĩnh vực không gian vũ trụ và quốc phòngDeep Learning được dùng với các mục đích như xác định các vật thể như vệ tinh, xác định khu vực trung tâm, xác định khu vực an toàn và không an toàn trong quân đội,... Ứng dụng trong y tế và chăm sóc sức khỏeDeep Learning phát huy được hiệu quả siêu nổi bật của mình bằng cách hiển thị dữ liệu chất lượng cao và đo lường khả năng của các mạng thần kinh rồi thực hiện phân loại hình ảnh. Deep Learning có khả năng phân loại ung thư da chuẩn xác và hiệu quả như một bác sĩ da liễu chuyên nghiệp. Đồng thời, các nhà nghiên cứu về căn bệnh ung thư cũng đang ứng dụng Deep Learning để có thể tự động phát hiện ra các tế bào phát bệnh, nó được thực hiện như sau chế tạo kính hiển vi tiên tiến để có thể tạo ra bộ dữ liệu có chiều cao phù hợp, được dùng để đào tạo một ứng dụng học sâu để có thể xác định tế bào ung ra, Deep Learning còn có bước tiến quan trọng trong việc cải thiện chất lượng sức khỏe của bệnh nhân bằng sự dự đoán với các sự kiện y tế từ dữ liệu hồ sơ sức khỏe điện tử. Ứng dụng trong công nghiệpDeep Learning có khả năng cải thiện sự an toàn cho các công nhân xung máy móc hạng nặng bằng cách tự động phát hiện nếu như người hoặc vật nằm trong khoảng cách không an toàn đối với máy. Từ những thông tin trên thì có thể thấy rằng, Deep Learning đã hỗ trợ cũng như cống hiến khổng lồ trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Không chỉ hỗ trợ cho nhiều lĩnh vực mà nó còn giúp ích cho chính con người và xã hội. Chính vì vậy, nó đang dần trở thành một ngành học “hot” nhất trong thời điểm hiện tại. Chắc hẳn, qua bài viết thì bạn đã biết Deep Learning là gì rồi đúng không nào? Bạn có muốn cống hiến cho lĩnh vực mang lại nhiều ý nghĩa cho sự phát triển của con người và xã hội này không? Hãy thử sức nếu đam mê nhé! 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. 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? 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.

ứng dụng deep learning