Machine learning deep learning là gì năm 2024

Trên thực tế những công nghệ này đều có vai trò rất tích cực tới ngành công nghiệp sản xuất, máy móc nên đôi khi chúng ta thường đánh đồng và có những quan niệm sai lầm về ba khái niệm trên. Nếu xét về thời gian xuất hiện thì trí tuệ nhân tạo AI chính là ý tưởng xuất hiện sớm nhất tiếp theo đó là sự ra đời của học máy machine learning và cuối cùng gần đây nhất chính là Deep learning. Mặc dù xuất hiện muộn nhất nhưng Deep learning lại chính là thứ đang thúc đẩy sự bùng phát của AI hiện nay.

Trước tiên ta sẽ cùng nhắc lại về những khái niệm này. Trí tuệ nhân tạo là trí tuệ được biểu diễn bởi bất cứ một hệ thống nhân tạo nào. Theo đó khái niệm trí tuệ nhân tạo được áp dụng khi máy móc bắt chước được các chức năng lý trí gắn với trí tuệ con người, ví dụ như học hỏi hay giải quyết các vấn đề. Còn học máy chính là một tính năng của AI, cho phép con người đào tạo cho AI để nhận biết các mẫu dữ liệu và dự đoán. Học sâu là một kĩ thuật nhỏ của machine learning, với deep learning máy móc có thể tự đào tạo chính mình.

Trí tuệ nhân tạo: máy móc với bộ não con người

AI có thể được coi là ngành khoa học của máy tính liên quan đến việc tự động hóa các hành vi thông minh. Với AI, trí tuệ được tạo ra có thể tư duy, suy nghĩ và học hỏi, xử lí dữ liệu ở mức rộng hơn, quy mô hơn, khoa học hơn và nhanh hơn so với con người. AI mang lại những lợi ích to lớn với ngành công nghiệp máy móc, khoa học máy tính tuy vậy chính bản thân AI cũng còn tồn tại rất nhiều hạn chế. Hiện nay những gì chúng ta đang phát triển chỉ dừng ở AI hẹp. Công nghệ này có khả năng thực hiện các nhiệm vụ cụ thể một cách giống hoặc thậm chí tốt hơn con người.

Machine learning cách tiếp cận của AI

Machine Learning là một thuật ngữ rộng để chỉ hành động bạn dạy máy tính cải thiện một nhiệm vụ mà nó đang thực hiện. Khả năng cơ bản nhất của machine learning là sử dụng thuật toán để phân tích những thông tin có sẵn, học hỏi từ nó rồi đưa ra quyết định hoặc dự đoán về một thứ gì đó có liên quan. Thay vì tạo ra một phần mềm với những hành động, hướng dẫn chi tiết để thực hiện một nhiệm vụ cụ thể, máy tính được “huấn luyện” bằng cách sử dụng lượng dữ liệu và các thuật toán để học cách thực hiện nhiệm vụ.

Machine learning ra đời làm giảm bớt những hạn chế vốn có của AI khi nó mang lại cho máy tính khả năng có thể tìm ra mọi thứ mà không được lập trình rõ ràng. Ngày nay học máy đã chứng tỏ được sự hữu ích của mình qua vô vàn những ứng dụng tích cực.

Deep learning, kĩ thuật của machine learning

Deep learning là loại machine learning mà trong đó máy tự đào tạo chính nó. Deep learning đòi hỏi rất nhiều dữ liệu đầu vào và sức mạnh tính toán hơn là machine learning. Công nghệ này cũng đã bắt đầu được triển khai bởi các tập đoàn công nghệ lớn như Facebook, Amazon,…

Có thể nhận thấy đến nay Deep learning đã cho phép ứng dụng nhiều vấn đề thực tế của máy đồng thời mở rộng lĩnh vực tổng thể của trí tuệ nhân tạo. Deep learning phá vỡ các cách thức con người làm việc bằng cách làm cho tất cả các loại máy móc trợ giúp có thể thực hiện được, gần hoặc giống hệt con người. Với sự trợ giúp của Deep learning AI có thể có thể bùng nổ một cách mạnh mẽ.

Với khả năng mô phỏng cấu trúc và hoạt động của não người, Deep Learning đã đạt được những thành tựu ấn tượng trong nhiều lĩnh vực như thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, dữ liệu dạng chuỗi thời gian và nhận dạng giọng nói. Bằng cách sử dụng các mô hình mạng neural sâu với nhiều lớp ẩn, Deep Learning có khả năng tự học và tìm hiểu các biểu diễn phức tạp của dữ liệu, từ đó mang lại những kết quả vượt trội và đột phá so với các phương pháp truyền thống.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá sâu hơn về Deep Learning và những khía cạnh quan trọng liên quan đến nó. Chúng ta sẽ đi vào chi tiết về cách Deep Learning hoạt động, ưu điểm và hạn chế của nó, cũng như những vấn đề mà Deep Learning có thể giải quyết. Cuối cùng, chúng ta sẽ tìm hiểu về những trường hợp khi nào nên sử dụng Deep Learning và những lĩnh vực mà nó có thể ứng dụng một cách tốt nhất. Hãy cùng khám phá và chiêm nghiệm sự phát triển đầy thú vị của Deep Learning!

Deep Learning là gì?

Deep Learning là một phương pháp học máy (machine learning) trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence - AI) mà tập trung vào việc xây dựng và huấn luyện các mạng neural (neural networks) có cấu trúc sâu (deep neural networks) để tự động học và hiểu dữ liệu.

Deep Learning được gọi là "sâu" vì nó bao gồm nhiều tầng (lớp) của các đơn vị tính toán gọi là neurons. Các tầng này kết nối với nhau và truyền dữ liệu qua từ tầng này sang tầng khác, qua đó tạo thành một mạng neural có khả năng học tập phức tạp.

Deep Learning đã gây ra cuộc cách mạng trong nhiều lĩnh vực như thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và nhận dạng giọng nói. Ví dụ, trong thị giác máy tính, các mạng neural sâu đã đạt được kết quả ấn tượng trong việc phân loại ảnh, nhận dạng khuôn mặt và phát hiện vật thể. Trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, Deep Learning được sử dụng để xây dựng các hệ thống dịch máy, phân loại văn bản và tạo ra các mô hình ngôn ngữ tự động.

Một trong những thành tựu quan trọng của Deep Learning là khả năng tự học các đặc trưng (feature) từ dữ liệu thô mà không cần phải xây dựng các đặc trưng bằng tay. Điều này giúp giảm bớt công sức và sự phụ thuộc vào kiến thức chuyên gia trong quá trình xây dựng mô hình học máy.

Tuy nhiên, Deep Learning yêu cầu một lượng lớn dữ liệu huấn luyện và tài nguyên tính toán để đạt được hiệu suất tốt. Ngoài ra, việc huấn luyện mạng neural sâu cũng có thể gặp phải vấn đề về overfitting (quá khớp) và thời gian huấn luyện kéo dài.

Deep Learning hoạt động như thế nào?

Deep Learning hoạt động bằng cách xây dựng và huấn luyện các mạng neural sâu để tự động học và hiểu dữ liệu. Quá trình này bao gồm các bước chính sau:

1. Chuẩn bị dữ liệu: Dữ liệu được thu thập và chuẩn bị để huấn luyện mạng neural. Điều này bao gồm việc gán nhãn (labeling) cho dữ liệu huấn luyện và chia thành các tập huấn luyện (training set), tập kiểm tra (test set) và tập xác thực (validation set).
2. Xây dựng mạng neural: Một mạng neural sâu được thiết kế bằng cách xác định kiến trúc của nó, bao gồm số lượng tầng (lớp) và số lượng neurons trong mỗi tầng. Mỗi neuron trong mạng neural nhận đầu vào từ các neuron trong tầng trước và tính toán đầu ra dựa trên các trọng số (weights) và hàm kích hoạt (activation function).
3. Huấn luyện mạng neural: Trong quá trình huấn luyện, mạng neural được cung cấp dữ liệu huấn luyện để điều chỉnh trọng số của nó. Đầu tiên, một đầu vào được đưa vào mạng neural và một đầu ra dự đoán được tính toán. Sau đó, đầu ra dự đoán được so sánh với đầu ra thực tế, và sai số (loss) được tính toán. Quá trình lan truyền ngược (backpropagation) được sử dụng để truyền lại sai số từ đầu ra về các lớp trước đó trong mạng neural và điều chỉnh các trọng số theo hướng giảm thiểu sai số.
4. Điều chỉnh tham số: Trong quá trình huấn luyện, các tham số của mạng neural (bao gồm trọng số và siêu tham số như learning rate) được điều chỉnh để tối ưu hóa hiệu suất của mô hình. Các thuật toán tối ưu hóa như stochastic gradient descent (SGD) và các biến thể của nó thường được sử dụng để thực hiện điều chỉnh này.
5. Đánh giá và sử dụng mô hình: Sau khi mạng neural được huấn luyện, nó được đánh giá bằng cách sử dụng tập kiểm tra hoặc tập xác thực. Độ chính xác, độ mất mát (loss), và các độ đo khác được sử dụng để đánh giá hiệu suất của mô hình. Khi mô hình được đánh giá là đủ tốt, nó có thể được sử dụng để dự đoán và phân loại dữ liệu mới.

Quá trình huấn luyện mạng neural có thể mất nhiều thời gian và tài nguyên tính toán, đặc biệt là đối với các mạng neural sâu. Tuy nhiên, khi huấn luyện thành công, mạng neural sâu có khả năng học và rút trích các đặc trưng phức tạp từ dữ liệu, và đưa ra dự đoán chính xác trên dữ liệu mới.

Ưu nhược điểm của Deep Learning

Deep Learning có nhiều ưu điểm và nhược điểm. Dưới đây là một số điểm mạnh và điểm yếu của Deep Learning:

Ưu điểm của Deep Learning:

1. Hiệu suất cao: Deep Learning đã đạt được những thành tựu ấn tượng trong nhiều lĩnh vực, đặc biệt là trong thị giác máy tính và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Nó có khả năng học và rút trích các đặc trưng phức tạp từ dữ liệu và tạo ra các mô hình dự đoán chính xác.
2. Khả năng học tự động đặc trưng: Deep Learning có khả năng tự học và rút trích đặc trưng từ dữ liệu mà không cần phải xây dựng các đặc trưng bằng tay. Điều này giảm bớt công sức và sự phụ thuộc vào kiến thức chuyên gia trong quá trình xây dựng mô hình.
3. Xử lý dữ liệu không cấu trúc: Deep Learning có khả năng xử lý dữ liệu không cấu trúc như hình ảnh, văn bản và âm thanh. Nó có thể học và nhận diện các mẫu phức tạp trong dữ liệu không có cấu trúc này.
4. Mở rộng và linh hoạt: Deep Learning có thể mở rộng để xử lý các tập dữ liệu lớn và phức tạp. Nó cũng có khả năng linh hoạt trong việc kết hợp với các phương pháp khác và áp dụng cho nhiều bài toán khác nhau.

Nhược điểm của Deep Learning:

1. Yêu cầu dữ liệu lớn: Deep Learning yêu cầu một lượng lớn dữ liệu huấn luyện để đạt được hiệu suất tốt. Việc thiếu dữ liệu có thể dẫn đến overfitting (quá khớp) và hiệu suất kém.
2. Tính toán phức tạp: Huấn luyện mạng neural sâu có thể đòi hỏi tài nguyên tính toán mạnh mẽ, bao gồm cả GPU hoặc các hệ thống tính toán song song. Việc huấn luyện mạng có thể mất nhiều thời gian và tiền tệ.
3. Dễ bị quá khớp: Deep Learning có nguy cơ bị quá khớp dữ liệu huấn luyện, đặc biệt là khi dữ liệu huấn luyện không đủ hoặc không đa dạng. Điều này có thể dẫn đến hiệu suất kém trên dữ liệu mới.
4. Khó hiểu và khó diễn giải: Mạng neural sâu có cấu trúc phức tạp và lượng thông tin lớn, làm cho việc hiểu và diễn giải cách mạng quyết định trở nên khó khăn. Điều này khiến cho việc giải thích kết quả và khả năng giám sát mạng neural trở nên thách thức.
5. Tính khái quát hóa hạn chế: Một số nghiên cứu đã chỉ ra rằng Deep Learning có thể không khái quát hóa tốt trên dữ liệu nằm ngoài phạm vi huấn luyện. Điều này có thể dẫn đến hiệu suất kém khi mô hình được áp dụng vào thực tế.

Deep Learning giải quyết những vấn đề gì?

Deep Learning đã được áp dụng để giải quyết nhiều vấn đề khác nhau trong các lĩnh vực sau:

1. Nhận dạng hình ảnh và thị giác máy tính: Deep Learning có thể nhận dạng và phân loại đối tượng, nhận dạng khuôn mặt, phát hiện vật thể, phân tích hình ảnh y tế và nhận dạng biểu đồ.
2. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên: Deep Learning đã đạt được thành tựu đáng kể trong dịch máy, phân loại văn bản, phân tích ý kiến, tạo ra mô hình ngôn ngữ tự động và xử lý giọng nói.
3. Tự động lái xe và xe tự hành: Deep Learning đang được sử dụng trong công nghệ tự lái, giúp xe ô tô và xe tự hành nhận dạng biển báo giao thông, phân tích hình ảnh từ cảm biến và đưa ra quyết định an toàn trên đường.
4. Dự báo và dự đoán: Deep Learning có thể được sử dụng để dự báo thời tiết, dự đoán giá cổ phiếu, phân tích dữ liệu tài chính và dự đoán xu hướng thị trường.
5. Sinh sản hình ảnh và âm thanh: Deep Learning đã đạt được sự tiến bộ đáng kể trong việc tạo ra hình ảnh và âm thanh mới, bao gồm sinh sản ảnh nhân tạo, tạo ra âm thanh nhạc và nhận dạng giọng nói.
6. Y học và chăm sóc sức khỏe: Deep Learning được áp dụng trong phân loại và chuẩn đoán bệnh, dự đoán kết quả điều trị, phân tích hình ảnh y tế, phát hiện bất thường và phân tích dữ liệu gen.

Đây chỉ là một số ví dụ và Deep Learning còn được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau để giải quyết các vấn đề phức tạp và mang lại những tiềm năng đáng kể trong trí tuệ nhân tạo.

Khi nào nên sử dụng Deep Learning?

Deep Learning thường được sử dụng trong các trường hợp sau:

1. Khi có sẵn một lượng lớn dữ liệu: Deep Learning thường đòi hỏi một lượng dữ liệu huấn luyện lớn để đạt được hiệu suất tốt. Do đó, khi bạn có sẵn một tập dữ liệu lớn và đa dạng, Deep Learning có thể là lựa chọn tốt.
2. Khi có sự phức tạp và không gian đặc trưng cao: Deep Learning khả năng học và rút trích các đặc trưng phức tạp từ dữ liệu. Khi bài toán của bạn có đặc trưng phức tạp và không gian đặc trưng lớn, Deep Learning có thể giúp xử lý hiệu quả.
3. Khi không có kiến thức chuyên gia đầy đủ về đặc trưng: Deep Learning có khả năng tự động học và rút trích đặc trưng từ dữ liệu, giảm bớt sự phụ thuộc vào kiến thức chuyên gia trong việc xác định đặc trưng. Điều này làm cho Deep Learning phù hợp trong những tình huống mà bạn không có đủ kiến thức chuyên gia để xác định các đặc trưng quan trọng.
4. Khi cần xử lý dữ liệu không cấu trúc: Deep Learning có khả năng xử lý dữ liệu không cấu trúc như hình ảnh, văn bản và âm thanh. Nếu bạn đang làm việc với dữ liệu không cấu trúc và muốn rút trích thông tin từ đó, Deep Learning có thể là lựa chọn phù hợp.
5. Khi có nhu cầu trong các lĩnh vực như thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, dữ liệu dạng chuỗi thời gian và nhận dạng giọng nói. Deep Learning đã đạt được những thành tựu ấn tượng trong các lĩnh vực này và thường được sử dụng để giải quyết các vấn đề tương ứng.

Tuy nhiên, cần lưu ý rằng Deep Learning không phải là giải pháp tối ưu cho mọi bài toán. Đôi khi, các phương pháp truyền thống hoặc học máy cơ bản có thể cung cấp kết quả tốt hơn với ít tài nguyên tính toán và dữ liệu. Do đó, việc sử dụng Deep Learning nên được đánh giá kỹ lưỡng dựa trên bài toán cụ thể và tài nguyên có sẵn.

Các kỹ thuật Deep Learning

Dưới đây là một số kỹ thuật quan trọng trong Deep Learning:

1. Mạng neural sâu (Deep Neural Network - DNN): Mạng neural sâu là một kiến trúc mạng neural với nhiều lớp ẩn (hidden layers) giữa lớp đầu vào và lớp đầu ra. Kỹ thuật này cho phép mô hình học và rút trích các đặc trưng phức tạp từ dữ liệu.
2. Học sâu không giám sát (Unsupervised Learning): Kỹ thuật này nhằm mục tiêu học các biểu diễn dữ liệu mà không có nhãn (label) đi kèm. Các phương pháp như Autoencoders, Restricted Boltzmann Machines (RBM), và Generative Adversarial Networks (GANs) là một số ví dụ của học sâu không giám sát.
3. Học chuyển giao (Transfer Learning): Kỹ thuật này sử dụng kiến thức đã học từ một tác vụ (task) để cải thiện hiệu suất trên một tác vụ khác. Thay vì huấn luyện một mô hình từ đầu, ta có thể sử dụng mô hình đã được huấn luyện trước đó và điều chỉnh (fine-tune) để phù hợp với tác vụ mới.
4. Mạng học sâu tích chập (Convolutional Neural Networks - CNN): CNN là một loại mạng neural sử dụng lớp tích chập để rút trích đặc trưng từ dữ liệu không gian như hình ảnh. Kỹ thuật này đã đạt được thành tựu ấn tượng trong lĩnh vực thị giác máy tính.
5. Mạng học sâu hồi quy (Recurrent Neural Networks - RNN): RNN là một loại mạng neural có khả năng xử lý dữ liệu chuỗi như văn bản, âm thanh hoặc dữ liệu chuỗi thời gian. Với kiến trúc có bộ nhớ lặp lại, RNN có thể ghi nhớ thông tin từ quá khứ và sử dụng trong việc dự đoán và sinh ra chuỗi mới.
6. Tối ưu hóa (Optimization): Trong Deep Learning, các thuật toán tối ưu hóa được sử dụng để điều chỉnh các tham số của mạng neural, như thuật toán Gradient Descent và các biến thể của nó (Adam, RMSprop). Mục tiêu là tìm ra các giá trị tham số tối ưu để giảm thiểu hàm mất mát (loss function).
7. Học tăng cường (Reinforcement Learning): Kỹ thuật này là một hướng tiếp cận của Deep Learning trong việc học từ tương tác với môi trường. Mô hình học tăng cường được đào tạo để tìm hiểu các hành động tối ưu dựa trên phản hồi từ môi trường.

Đây chỉ là một số kỹ thuật phổ biến trong Deep Learning và lĩnh vực này đang phát triển nhanh chóng với sự xuất hiện của nhiều kỹ thuật mới và nâng cao khác.

Có nên sử dụng Deep Learning thay cho Machine Learning?

Không phải lúc nào cũng nên sử dụng Deep Learning thay thế cho Machine Learning. Cả Deep Learning và Machine Learning đều là các phương pháp trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo và có ứng dụng rộng rãi. Mỗi phương pháp có những ưu điểm và hạn chế riêng, và sự lựa chọn phụ thuộc vào bài toán cụ thể và tài nguyên có sẵn.

Deep Learning thường được sử dụng khi:

1. Có sẵn một lượng lớn dữ liệu huấn luyện: Deep Learning yêu cầu một lượng dữ liệu lớn để đạt được hiệu suất tốt. Nếu bạn có sẵn một tập dữ liệu lớn và đa dạng, Deep Learning có thể là lựa chọn tốt.
2. Đặc trưng phức tạp và không gian đặc trưng lớn: Deep Learning có khả năng học và rút trích các đặc trưng phức tạp từ dữ liệu. Nếu bài toán của bạn có đặc trưng phức tạp và không gian đặc trưng lớn, Deep Learning có thể giúp xử lý hiệu quả.
3. Xử lý dữ liệu không cấu trúc: Deep Learning có khả năng xử lý dữ liệu không cấu trúc như hình ảnh, văn bản và âm thanh. Nếu bạn đang làm việc với dữ liệu không cấu trúc và muốn rút trích thông tin từ đó, Deep Learning có thể là lựa chọn phù hợp.

Tuy nhiên, Machine Learning truyền thống cũng có những ưu điểm và áp dụng rộng rãi trong nhiều tình huống, đặc biệt là khi:

1. Có ít dữ liệu huấn luyện: Machine Learning truyền thống có thể hoạt động tốt khi có ít dữ liệu huấn luyện. Đôi khi, các phương pháp đơn giản như Naive Bayes, SVM, hay Random Forest có thể cho kết quả tốt hơn so với Deep Learning.
2. Đặc trưng đơn giản và không gian đặc trưng nhỏ: Khi đặc trưng của bài toán không phức tạp và không gian đặc trưng nhỏ, việc sử dụng các phương pháp Machine Learning truyền thống có thể đủ để đạt được kết quả tốt.
3. Tài nguyên tính toán hạn chế: Deep Learning đòi hỏi nhiều tài nguyên tính toán, bao gồm cả GPU mạnh mẽ. Nếu bạn không có tài nguyên tính toán đủ mạnh, Machine Learning truyền thống có thể là lựa chọn phù hợp hơn.

Trong một số trường hợp, việc kết hợp Deep Learning và Machine Learning truyền thống cũng có thể mang lại kết quả tốt hơn. Điều quan trọng là hiểu rõ về yêu cầu của bài toán và cân nhắc các yếu tố như dữ liệu, đặc trưng, và tài nguyên tính toán để đưa ra quyết định phù hợp.

Kết luận

Deep Learning là một lĩnh vực quan trọng và mạnh mẽ trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo. Với khả năng học và rút trích đặc trưng phức tạp từ dữ liệu, Deep Learning đã đạt được những thành tựu ấn tượng trong nhiều lĩnh vực như thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, dữ liệu dạng chuỗi thời gian và nhận dạng giọng nói.

Tuy nhiên, việc sử dụng Deep Learning không phải lúc nào cũng là lựa chọn tối ưu. Điều quan trọng là hiểu rõ về bài toán cụ thể và cân nhắc các yếu tố như lượng dữ liệu, đặc trưng, và tài nguyên tính toán. Có những trường hợp Machine Learning truyền thống hoặc các phương pháp khác có thể đạt được kết quả tốt hơn với ít tài nguyên và dữ liệu.

Deep Learning vẫn đang phát triển với sự xuất hiện của nhiều kỹ thuật mới và nâng cao khác. Nghiên cứu và ứng dụng trong lĩnh vực này còn nhiều tiềm năng và cơ hội. Việc hiểu và áp dụng các kỹ thuật Deep Learning một cách thông minh và cân nhắc sẽ giúp chúng ta khai thác tối đa tiềm năng của trí tuệ nhân tạo và đóng góp vào sự phát triển của xã hội và công nghiệp.

Machine Learning and deep learning là gì?

Machine Learning là phương pháp các máy học tự động học hỏi, cải thiện kinh nghiệm mà không cần có một lập trình rõ ràng. Deep Learning là phương pháp nghiên cứu sử dụng những mạng thần kinh nhân tạo tương tự như não người để bắt chước con người.30 thg 4, 2023nullMachine Learning là gì? 4 Sự khác biệt giữa Machine Learning và ...gimasys.com › Software Developmentnull

Machine Learning có phải AI không?

Machine learning: Là một lĩnh vực con của AI, nó sử dụng các thuật toán để học từ dữ liệu. Deep learning: Là một lĩnh vực con của machine learning, nó sử dụng các mạng nơ-ron nhân tạo để học từ dữ liệu.17 thg 10, 2023nullPhân biệt Machine learning, Deep learning và AI - anphatwww.anphatpc.com.vn › machine-learning-xu-huong-nghe-cho-cac-ban-si...null

Model AI là gì?

Mô hình AI được đào tạo trước (pretrained AI model) là một mô hình học sâu – một thể hiện của thuật toán thần kinh giống như bộ não người giúp tìm các hình mẫu hoặc đưa ra dự đoán dựa trên dữ liệu – được đào tạo trên các tập dữ liệu lớn để hoàn thành một nhiệm vụ cụ thể.nullPretrained AI Model là gì? - Blog - Thegioimaychu.vnthegioimaychu.vn › blog › ai-hpc › pretrained-ai-model-la-gi-p14078null

Deep Learning là phần mềm gì?

Deep Learning là một nhánh của Machine Learning và Khoa học dữ liệu bắt chước cách con người thu được những kiến thức cụ thể, giúp máy tính tự huấn luyện chính nó thực hiện những tác vụ tương tự con người, hỗ trợ cho việc dịch ngôn ngữ, phân loại các hình ảnh, nhận dạng giọng nói.nullDeep Learning là gì? 6 ứng dụng của Deep Learning vào đời sốngplus.vtc.edu.vn › deep-learning-la-ginull