ứng dụng deep learning

Apps Increase productivity and growth through a proven ecosystem of pre-integrated apps with millions of installs and customer reviews.; Bolt Solutions Deploy industry solutions and communities faster with pre-built templates; Flow Solutions Accelerate your automation with pre-built business processes and flow building blocks.; Lightning Data Find the right data and connect it to your org with Rất nhiều các ứng dụng công nghệ đột phá đã được áp dụng vào cuộc sống hàng ngày. Cũng kể từ năm 2012, số lượng các bài báo khoa học về deep learning tăng lên theo hàm số mũ. Các blog về deep learning cũng tăng lên từng ngày. Điều gì mang đến sự thành công của deep Mỗi ứng dụng và website đều cần có một thiết kế đẹp và tiện dụng để cạnh tranh. Trong thời buổi hiện đại công nghệ đang phát triển như hiện nay. Download khóa học Deep Learning và Thị giác máy tính. 12/03/2022. Khóa Học. Download khóa học Khoa học dữ liệu trị giá $84 Nhưng nếu hệ thông hay ứng dụng của bạn yêu cầu độ chính xác cao hơn thì thì việc ứng dụng AI để phát hiện đối tượng là việc rất cần thiết. Một số mô hình AI, Deep learning có thể được sử dụng để phát hiện đối tượng như YOLO, SSD, Faster RCNN, Retinanet Login to your Actions console. Open your smart home Action project. Click Deploy > Brand Verification. Follow these steps to connect your company website to your Actions project. In the Websites panel, click Connect site. Enter the URL for the website you want to connect and click Connect . Google sends an email to the website owner to confirm Meilleur Site De Rencontre Pour Sportif. 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! Trong những năm qua deep learning đã được ứng dụng ở nhiều lĩnh vực như y học, quân sự, kinh tế… Những giải pháp mà nó mang lại đã giúp con người gặt hái được nhiều thành công đáng khích nhiên, với những người mới thì thuật ngữ deep learning còn khá xa lạ và chưa biết cách hoạt động của deep learning như thế viết dưới đây chúng tôi sẽ thông tin chi tiết từ A->Z những kiến thức cơ bản nhất về deep learning mà bạn không nên bỏ learning được xem là một lĩnh vực thuộc machine learning và trí tuệ nhân tạo Al, ở đó các máy tính sẽ bắt chước con người để học và cải thiện chính nó thông qua các thuật toán. Deep learning là một yếu tố quan trọng của data science. Nó giúp cho những nhà data science thu thập, phân tích và giải thích một lượng dữ liệu khổng lồ đơn giản, nhanh chóng và dễ một cách đơn giản thì deep learning là cách để tự động hóa phân tích dự đoán. Trong khi những thuật toán của machine learning là tuyến tính thì các thuật toán của deep learning lại xếp chồng lên nhau theo thứ tự từ đơn giản đến phức tạp, trừu hãy tưởng tượng một đứa trẻ mới bắt đầu học ngôn ngữ và từ đầu tiên nó học là “chó”. Nó sẽ chỉ vào bất cứ một đồ vật và nói “chó”. Lúc này phụ huynh sẽ đáp trả “đúng” hoặc “không”. Sau khi nhận được phản hồi, đứa trẻ tiếp tục chỉ vào các đồ vật khác và dán nhãn cho chúng. Bộ não của trẻ sẽ làm rõ sự trừu tượng, phức tạp của khái niệm về “chó” bằng cách xây dựng một hệ thống phân cấp mà mức độ trừu tượng ở cấp sau được tạo ra từ kiến thức thu được ở cấp thức deep learning hoạt độngCác chương trình máy tính sử dụng deep learning cũng trải qua quá trình tương tự như những đứa trẻ mới tập nói. Mỗi thuật toán trong hệ thống phân cấp sẽ áp dụng một phép biến đổi phi tuyến tính cho đầu vào của nó và dùng những kiến thức mà nó học được để tạo một mô hình thống kê làm đầu ra. Cách thức đó cứ lặp đi lặp lại liên tục cho tới khi có được kết quả chính xác lại với ví dụ trên ta có thể thấy đối với machine learning truyền thống lập trình viên cần cho máy tính biết cụ thể thứ mà nó cần tìm để xác định hình ảnh có chứa “chó” hay không. Quá trình này tốn rất nhiều công sức và sự thành công của máy tính phụ thuộc phần lớn vào lập trình viên. Thế nhưng với deep learning máy tính sẽ tự nó phân tích và tìm ra kết quả mà không cần giám sát. Như vậy vừa tiết kiệm thời gian vừa đạt độ chính xác khi gắn nhãn “chó” hoặc “không chó” cho mỗi hình ảnh thì lập trình viên sẽ cung cấp toàn bộ số ảnh đó cho máy tính. Chương trình sẽ dùng dữ liệu nhận được để tạo bộ tính năng cho “chó” và xây dựng mô hình dự đoán. Trong lần dự đoán đầu tiên máy tính có thể hiểu trong bức ảnh những con vật nào có 4 chân và có đuôi đều gắn nhãn “chó”. Sau đó mô hình dự đoán lặp đi lặp lại và tăng mức độ phức tạp đứa trẻ mới tập nói phải mất vài tuần mới hiểu khái niệm về “con chó” và nhận diện được con vật này. Thế nhưng một chương trình máy tính sử dụng deep learning thì việc phân tích, xác định chính xác hình ảnh chứa “chó” chỉ trong vòng vài vậy có thể thấy deep learning có thể tạo ra các mô hình dự đoán chính xác với số lượng dữ liệu lớn có gắn nhãn hoặc không gắn, có cấu trúc hoặc không có cấu trúc. Đó chính là một thế mạnh để deep learning ngày càng được ứng dụng trong mọi lĩnh vực của cuộc sống con pháp deep learningNhững mô hình deep learning được tạo ra bằng nhiều phương pháp khác nhau. Có thể kể đến như Learning rate decay, Transfer learning, Training from scratch, rate decayLearning rate decay là một siêu tham số quan trọng nhất của quá trình huấn luyện. Đây là một phương pháp điều chỉnh learning rate qua mỗi bước update các tham số của mô hình. Tỷ lệ Learning rate quá cao sẽ dẫn tới quá trình huấn luyện không ổn định. Tỷ lệ Learning rate quá thấp lại khiến quá trình huấn luyện kéo dài và tiềm ẩn những khó learningTransfer learning là một kĩ thuật chuyển giao tri thức giữa các mô hình. Tức là một mô hình có khả năng tận dụng lại những tri thức được huấn luyện trước đó để thực hiện các tác vụ mới với khả năng phân loại cụ thể hơn. Phương pháp này sẽ yêu cầu ít dữ liệu hơn và giảm thời gian tính toán so với những phương pháp from scratchTraining from scratch yêu cầu các nhà phát triển cần thu thập một lượng dữ liệu lớn có gắn nhãn. Bên cạnh đó cần phải thiết lập và định cấu hình cho mạng để nó có thể tìm hiểu các tính năng và mô hình. Với các ứng dụng mới hay ứng dụng có danh mục đầu ra lớn rất thích hợp với Training from scratch. Phương pháp này chưa phổ biến bởi quá trình huấn luyện kéo dài hơn những phương pháp là một phương pháp loại bỏ các nút mạng một cách ngẫu nhiên trong quá trình huấn luyện. Bằng cách thức này đã giúp cải thiện hiệu suất của mạng nơ ron khi thực hiện các nhiệm vụ học tập có giám sát như phân loại tài liệu, nhận dạng giọng nói, tính toán…Mạng neural deep learning là gì?Mạng neural nhân tạo chính là nền tảng cho hầu hết các mô hình deep learning. Nó được xây dựng để mô phỏng khả năng tư duy của bộ não con người. Do đó trong nhiều trường hợp deep learning còn gọi là deep neural learning hay deep neural neural gồm các dạng mạng neural nhân tạo, mạng neural truyền thẳng, mạng neural tích tụ, mạng neural tuần hoàn. Ở các mạng này đều bao gồm nhiều lớp layer, khi dữ liệu được người dùng đưa vào mạng neural sẽ truyền qua tất cả các layer và trả kết quả thông qua output huấn luyện mạng neural bạn cần có một khối lượng dữ liệu lớn và một máy tính mạnh để tính toán. Do đó mạng neural chỉ trở nên phổ biến sau khi các doanh nghiệp chấp nhận việc phân tích và lưu trữ dữ liệu ví dụ về deep learningNhững mô hình của deep learning xử lý thông tin tương tự như cách bộ não con người hoạt động. Hiện tại deep learning được áp dụng để thay thế cho nhiều nhiệm vụ mà con người từng thực được sử dụng để nhận dạng hình ảnh, nhận dạng giọng nói và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Ngoài ra nó được ứng dụng để phân tích dữ liệu lớn tập trung vào các lĩnh vực như chẩn đoán y tế, giao dịch thị trường chứng khoán, nhận dạng hình ảnh, bảo mật mạng. Dưới đây là những lĩnh vực cụ thể mà deep learning đang được sử dụngChatbots Mô hình deep learning được dùng cho chatbots để tương tác với khách hàng nhanh chóng, thuận generation Deep learning được dùng để tự động tạo văn bản mới phù hợp với chính tả, ngữ pháp và phong cách của văn bản không vũ trụ và quân sự Deep learning được dùng để phát hiện các đối tượng vệ tinh, khu vực quan trọng, khu vực an toàn và không an toàn cho quân động hóa trong công nghiệp Deep learning mang đến sự an toàn cho người lao động trong nhà máy, nhà kho bằng cách phát hiện kịp thời công nhân hoặc đối tượng nào đó đến gần máy color Khi dùng deep learning màu sắc sẽ được thêm vào ảnh hoặc video đen trắng tỉ mỉ, thẩm mỹ và nhanh học Những nhà khoa học đã và đang áp dụng deep learning để phát hiện các tế bào ung vision Thị giác máy tính được cải thiện rõ rệt khi dùng deep learning. Mô hình này cung cấp cho máy tính độ chính xác cao để nó phát hiện, phân loại, khôi phục hình chế và thách thức của deep learningChúng ta không thể phủ nhận thế mạnh mà deep learning sở hữu. Tuy nhiên không có thứ gì có thể đạt độ hoàn hảo. Song song với những ưu điểm tuyệt vời thì deep learning vẫn tồn tại một số hạn chế mà các chuyên gia hàng đầu vẫn chưa tìm ra giải pháp khắc learning đòi hỏi một lượng lớn dữ liệu để tối ưu hóa hiệu suất làm việc của mình. Các mô hình mạnh hơn, chính xác hơn sẽ cần nhiều tham số hơn nên đòi hỏi nguồn thông tin nhiều hơn. Điều này gây khó dễ cho lập trình viên trong quá trình thu thập dữ liệu liên khi huấn luyện các mô hình deep learning trở nên không linh hoạt và không thể xử lý đa nhiệm. Máy tính sẽ đưa ra giải pháp và kết quả chính xác nhưng chỉ giải quyết cho một vấn đề cụ thể. Nếu muốn giải quyết vấn đề tương tự bắt buộc phải huấn luyện lại từ dù lợi ích mà deep learning mang lại cho đời sống tương đối lớn nhưng chi phí để vận hành nó khá đắt đỏ. Con người phải bỏ ra một số tiền “khủng” để đầu tư bộ xử lý đồ họa, hàng trăm máy móc và thiết bị đắt ứng dụng yêu cầu lý luận chẳng hạn như lập trình hay áp dụng phương pháp khoa học không phù hợp để sử dụng deep learning. Những kỹ thuật deep learning hiện tại chưa thể đáp ứng được các yêu cầu cao như sánh deep learning và machine learningDeep learning là một tập hợp con của machine learning sử dụng mạng thần kinh nhiều lớp để tự phân tích và giải quyết vấn đề. Đối với machine learning thuật toán được cung cấp một tập hợp các tính năng liên quan để phân tích. Trong khi đó deep learning thuật toán được cung cấp dữ liệu thô và tự lựa chọn tính năng phù vậy có thể thấy các thuật toán deep learning mất nhiều thời gian đào tạo hơn so với các thuật toán machine learning. Ngoài ra chi phí để vận hành machine learning thấp hơn deep learning vì nó không yêu cầu máy cao cấp, đắt tiền và GPU hiệu suất learning phù hợp cho các dữ liệu nhỏ còn với lượng dữ liệu lớn thì cần tới deep kết về Deep learningDeep learning nói riêng và Al chính là bước tiến mới của nhân loại. Tuy nhiên ở thời điểm hiện tại mọi thứ mới thực sự bắt đầu nên có những hạn chế chưa thể khắc phục. Trong tương lai deep learning sẽ được ứng dụng rộng rãi ở nhiều lĩnh vực và hứa hẹn mang tới những điều tốt đẹp cho cuộc sống của chúng còn có câu hỏi nào liên quan đến Deep learning hoặc muốn biết thêm thông tin về những công nghệ AI, hãy để lại ở bên bình luận bên dưới, BKHOST sẽ trả lời bạn trong thời gian sớm Bạn cũng có thể truy cập vào Blog của BKHOST để đọc thêm các bài viết chia sẻ kiến thức về lập trình, quản trị mạng, website, domain, hosting, vps, server, email,… Chúc bạn thành learning deep learning là gìứng dụng deep learningwhat is deep learning 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. 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! A automatização de processos, de forma mais complexa e profunda, passa pelo entendimento sobre o que é Deep Learning. Deep Learning é uma ramificação da Inteligência Artificial que tem como objetivo fazer com que máquinas imitem o comportamento humano e, com isso, consigam realizar diferentes tarefas antes realizadas apenas por pessoas. Além de otimizar diversas atividades, a Deep Learning pode ser usada para conhecer melhor o seu cliente, melhorar a sua experiência, diminuir as chances de erros e até para detectar fraudes. O que é Deep Learning? O primeiro passo para saber o que é Deep Learning é entender o que significa esse termo. Em português, Deep Learning significa “aprendizado profundo”. Trata-se de um tipo de Machine Learning, ou seja, aprendizado de máquina, mais aprimorado, que prepara computadores para realizar tarefas até então feitas apenas por humanos. Baseado na Inteligência Artificial IA, o Deep Learning aprimora a capacidade das máquinas de reconhecer, classificar, detectar, descrever e realizar inúmeras tarefas. A proposta com o uso do Deep Learning é melhorar e otimizar processos, facilitando o dia a dia de empresas e consumidores e contribuindo para entrega de resultados melhores, mais rápidos e precisos. Vale destacar que ele é a tecnologia base para ferramentas como o Google Translate, por exemplo. De modo geral, ele tem uma grande quantia de poder computacional, reconhecendo inclusive, objetos e traduzindo voz em tempo real. Como funciona o Deep Learning? Para saber o que é Deep Learning de maneira completa é preciso, também, entender como é o seu funcionamento. O Deep Learning permite configurar parâmetros básicos relativos a dados e capacitar um computador para que ele aprenda por conta própria, usando, para isso, o reconhecimento de padrões. Esse reconhecimento, por sua vez, inclui questões como identificação de imagens, fala, detecções, previsões, entre outras. Dessa forma, as máquinas são ensinadas a ler os documentos e responder questões colocadas sobre o seu conteúdo. Vale dizer, no entanto, que a base de conhecimento é limitada ao tamanho dos arquivos. Além disso, como a quantidade algoritmos online é crescente, o sistema permite fazer uso de um maior número de linguagem natural. É importante esclarecer que a qualidade dos algoritmos depende da representação dos dados. Por exemplo, no caso de análise de imagens, é normal fazer o pré-processamento com algoritmos de detecção de fronteira para facilitar a identificação dos objetos. Em quais situações o Deep Learning pode ser aplicado? Depois de ficar claro o que é Deep Learning, é bem importante conhecer em quais situações, condições e momentos essa extensão da Inteligência Artificial pode ser aplicada. Entre as suas diversas aplicações, o Deep Learning pode ser usado para Acompanhar e compreender de maneira mais precisa o comportamento dos clientes, identificando, por exemplo, a sua intenção de compra para determinado produto ou serviço e até as suas emoções Captar as necessidades dos clientes para oferecer soluções de maneira mais pontual e alinhada às suas dores Melhorar a qualidade e a eficiência do serviço de atendimento ao cliente com o aprimoramento dos chatbots de Inteligência Artificial Fazer o reconhecimento facial e, com isso, aumentar a segurança quanto ao acesso de pessoas em diversos lugares Reduzir a possibilidade de fraudes em empresas que usam em seus processos algoritmos Identificar previamente possíveis falhas em sistemas, softwares e processos Exemplos de Deep Learning O uso do Deep Learning não está tão longe do nosso dia a dia. Um bom exemplo é o reconhecimento facial para desbloquear telas de smartphones. O mesmo princípio é usado pela polícia para reconhecer fugitivos e pessoas procuradas. Assistentes de voz como Google Assistente, Cortana, Alexa e Siri também têm o Deep Learning como a base de suas criações. Nas redes sociais, o conceito é aplicado pelas plataformas para analisar as interações e comportamentos dos usuários e aprimorar as ofertas e conteúdos sugeridos. Qual a diferença entre Deep Learning e Machine Learning? Quando se procura saber o que é Deep Learning é bastante comum se deparar com outro termo, Machine Learning. Machine Learning é um aprendizado de máquina que tem como base a análise de dados para ensinar computadores a realizarem tarefas. Também se trata de uma ramificação da Inteligência Artificial e parte do princípio que sistemas são capazes de aprender, identificar padrões e tomar decisões com base em dados. A principal diferença entre Machine Learning e Deep Learning é que o primeiro conceito trabalha de forma linear, enquanto o segundo tem a capacidade de trabalhar diferentes camadas de dados de forma hierárquica. Isso quer dizer que o Deep Learning é capaz de fazer análises mais profundas e complexas, uma vez que consegue reconhecer e executar diferentes tarefas de maneira simultânea, baseado nos dados que captou. Por isso, é possível dizer que o Deep Learning é uma evolução do Machine Learning, Por que é importante conhecer o Deep Learning? O Deep Learning ganhou muito espaço nos últimos anos, ajudando várias áreas como a percepção de objeto, tradução automática e reconhecimento de todos tópicos de pesquisa de voz. Sua importância é tão evidente que o Google disponibilizou um curso gratuito para tratar sobre o assunto para quem se interessar. Além disso, é válido dizer que ele ajuda a melhorar a experiência do usuário em resultados de pesquisa online, otimiza campanhas de anúncio em tempo real, analisa sentimentos através de textos e até detecta fraudes. Por isso, os profissionais de TI que desejam atuar com BIG DATA precisam saber como são essas aplicações Deep Learning uma vez que ela combina avanços no poder computacional com tipos especiais de redes neurais. O que é Inteligência Artificial? Durante a explicação sobre o que é Deep Learning você deve ter notado que falamos muito sobre Inteligência Artificial, certo? Mas, afinal, o que se trata a IA? Inteligência Artificial, ou simplesmente IA, é uma tecnologia que permite que os computadores apresentem uma inteligência similar à humana. Isso quer dizer que as máquinas vão além de apenas realizarem tarefas com base em programações pré-determinadas e específicas. Tendo como base padrões de dados, elas são capazes de entender e analisar comportamentos, realizar atividades sem interação humana e muito mais. Quais são os tipos de Inteligência Artificial? Alguns dos tipos de Inteligência Artificial são Inteligência Artificial Limita ANI inteligência criada com um objetivo único, se subdivide em Máquinas Reativas e Memória Limitada Inteligência Artificial Geral AGI inteligência capaz de realizar tarefas similares as dos humanos. É onde se enquadra a Machine Learning. Também conta com duas subdivisões, que são Máquinas Cientes e Máquinas Autoconscientes Superinteligência ASI inteligência do futuro, estima-se que será superior à humana. Para entender mais sobre IA e as suas aplicações leia o artigo “Quais são os tipos de inteligência artificial”

ứng dụng deep learning