Gần đây, có rất nhiều cuộc trò chuyện về tất cả các khả năng của AI để làm những việc mà con người hiện đang làm ở nhà máy, nhà kho, văn phòng và tại nhà. Trong khi công nghệ đang phát triển nhanh chóng — cùng với nỗi sợ hãi và sự phấn khích, các thuật ngữ như trí tuệ nhân tạo, AI và Deep learning có thể khiến bạn bối rối. Tôi hy vọng rằng hướng dẫn đơn giản này sẽ giúp loại bỏ sự nhầm lẫn xung quanh AI và 8 mô hình thực tế giúp bạn hiểu sâu hơn về Artificial intelligence. Deep learning là gì? Lĩnh vực trí tuệ nhân tạo cơ bản là khi máy tính hoặc các thiết bị có thể làm những việc đòi hỏi sự trí tuệ từ con người. Nó bao gồm AI, nơi máy móc có thể học bằng kinh nghiệm và đạt được các kỹ năng mà không cần sự tham gia của con người. Deep learning là một tập hợp con của AI trong đó các mạng thần kinh nhân tạo, các thuật toán lấy cảm hứng từ não người, học từ một lượng lớn dữ liệu được cung cấp từ hành động của con người. Tương tự như cách chúng ta học hỏi kinh nghiệm, thuật toán Deep learning sẽ thực hiện một nhiệm vụ lặp đi lặp lại, mỗi lần điều chỉnh sẽ cho kết quả cải thiện hơn lần trước. Lượng dữ liệu chúng ta tạo ra hàng ngày thật đáng kinh ngạc — hiện tại được ước tính là 2.6 quintillion bytes — và đó là tài nguyên giúp cho deep learning trở nên khả thi. Vì các thuật toán AI yêu cầu rất nhiều dữ liệu để học, nên sự gia tăng trong việc tạo dữ liệu này là một lý do khiến khả năng học sâu đã phát triển trong những năm gần đây. Ngoài việc tạo ra nhiều dữ liệu hơn, các thuật toán học sâu được hưởng lợi từ sức mạnh tính toán mạnh mẽ hơn hiện có cũng như sự gia tăng của Trí tuệ nhân tạo (AI) như một Dịch vụ. AI với tư cách là một Dịch vụ đã cung cấp cho các tổ chức nhỏ hơn quyền truy cập vào công nghệ trí tuệ nhân tạo và cụ thể là các thuật toán AI cần thiết cho deep learning mà không cần đầu tư ban đầu lớn. Học sâu cho phép máy móc giải quyết các vấn đề phức tạp ngay cả khi sử dụng tập dữ liệu rất đa dạng, không có cấu trúc và liên kết với nhau. Các thuật toán học sâu càng học được nhiều, chúng càng hoạt động tốt hơn.
8 ví dụ thực tế về học sâu Bây giờ chúng ta đang ở trong thời kỳ mà máy móc có thể học cách giải quyết các vấn đề phức tạp mà không cần sự can thiệp của con người, chính xác thì những vấn đề chúng đang giải quyết là gì? Dưới đây chỉ là một số tác vụ mà học sâu hỗ trợ ngày nay và danh sách sẽ tiếp tục phát triển khi các thuật toán tiếp tục học thông qua việc truyền dữ liệu. Cho dù đó là Alexa hay Siri hoặc Cortana, trợ lý ảo của các nhà cung cấp dịch vụ trực tuyến sử dụng học sâu để giúp hiểu giọng nói của bạn và ngôn ngữ mà con người sử dụng khi tương tác với họ. Theo cách tương tự, các thuật toán AI có thể tự động dịch giữa các ngôn ngữ. Điều này hỗ trợ mạnh mẽ đối với ngành du lịch, doanh nhân và những người trong chính phủ. Cách một phương tiện hiểu được tình trạng con đường và cách phản ứng với chúng cho dù đó có biển báo dừng hay một phương tiện khác, là thông qua các thuật toán học sâu. Các thuật toán nhận được càng nhiều dữ liệu, chúng càng có khả năng hoạt động giống như con người trong việc xử lý thông tin của mình tốt hơn — biết một biển báo dừng bị mờ vẫn là một biển báo dừng. Chatbots và bot dịch vụ cung cấp dịch vụ khách hàng cho nhiều công ty có thể trả lời một cách thông minh và hữu ích cho số lượng ngày càng tăng các câu hỏi về thính giác và văn bản nhờ deep learning. >>> Xem thêm: server r550
Chuyển hình ảnh đen trắng thành màu trước đây là một công việc được thực hiện một cách tỉ mỉ bởi bàn tay con người. Ngày nay, các thuật toán học sâu có thể sử dụng bối cảnh và các đối tượng trong hình ảnh để tô màu chúng nhằm tạo lại cơ bản hình ảnh đen trắng bằng màu sắc. Kết quả rất ấn tượng và chính xác. Deep learning đang được sử dụng để nhận dạng khuôn mặt không chỉ vì mục đích bảo mật mà còn để gắn thẻ mọi người trên các bài đăng trên Facebook và chúng ta có thể thanh toán các mặt hàng trong cửa hàng chỉ bằng cách sử dụng khuôn mặt của mình trong tương lai gần. Những thách thức đối với các thuật toán AI để nhận dạng khuôn mặt là biết đó là cùng một người ngay cả khi họ đã thay đổi kiểu tóc, mọc hoặc cạo râu hoặc nếu hình ảnh được chụp kém do ánh sáng xấu hoặc vật cản. Từ chẩn đoán bệnh và khối u đến các loại thuốc được cá nhân hóa được tạo ra đặc biệt cho bộ gen của một cá nhân, học sâu trong lĩnh vực y tế đã thu hút sự chú ý của nhiều công ty dược phẩm và y tế lớn nhất. Bạn đã bao giờ tự hỏi làm thế nào Netflix đưa ra các đề xuất cho những gì bạn nên xem tiếp theo? Hay nơi Amazon đưa ra những ý tưởng về thứ bạn nên mua tiếp theo và những gợi ý đó chính xác là thứ bạn cần nhưng chưa bao giờ biết trước? Đúng, đó là các thuật toán học sâu đang hoạt động. Công ty cổ phần thương mại Máy Chủ Hà Nội - Trụ sở Hà Nội: Tầng 1,2,4 - Tòa nhà PmaxLand số 32 ngõ 133 Thái Hà - Q. Đống Đa Hotline mua hàng Hà Nội: 0979 83 84 84 Điện thoai: 024 6296 6644 - CN Hồ Chí Minh: Lầu 1- Tòa nhà 666/46/29 Đường 3/2- Phường 14 - Quận 10 Hotline mua hàng Hồ Chí Minh: 0945 92 96 96 Điện thoai: 028 2244 9399 - Email: hotro@maychuhanoi.vn - website: https://maychuhanoi.vn/ - facebook: https://www.facebook.com/maychuhanoi
| 
Thời gian đăng: 11/8/2022 16:58:00
