Top 5 ứng dụng của Deep Learning bạn nên biết
Đối với con người chúng ta, khái niệm một robot thông minh có thể sao chép và tự động tăng cường trí thông minh của con người đã và đang tiếp tục có sức hấp dẫn to lớn. Chính nhờ những nỗ lực xung quanh khái niệm này mà Trí tuệ nhân tạo, Học máy và cuối cùng là Học sâu đã ra đời.
Ba khái niệm công nghệ này, tự chúng đã vô cùng hấp dẫn. Tuy nhiên, do những hiểu biết hạn hẹp ở thời điểm hiện tại, nên trong bài viết này chúng tôi sẽ tập trung vào Deep Learning.
Deep Learning có lẽ là cách gần nhất mà chúng ta có thể xây dựng một hệ thống dựa trên cách thức hoạt động của bộ não. Đó là một hệ thống phức tạp cố gắng giải quyết các vấn đề và hiểu các ý tưởng trước đây chỉ dành riêng cho trí thông minh của con người.
Deep Learning phục vụ một số chức năng, bao gồm nhận dạng hình ảnh, dịch thuật, trò chuyện với mọi người và hỗ trợ máy tính tự đưa ra những phán đoán như con người.
Deep Learning đang được rất nhiều doanh nghiệp và tổ chức trên khắp thế giới sử dụng để thúc đẩy tăng trưởng và cải thiện hoạt động của họ. Họ sử dụng nó để dự đoán hành vi của khách hàng, phát hiện những thay đổi trong xu hướng thị trường, phát triển các kế hoạch tiếp thị…
Do đó, chúng ta nên biết về một số ứng dụng Deep Learning điển hình nhưng quan trọng nhất trong xã hội ngày nay. Đó là những gì chúng ta sẽ xem xét trong bài viết này về Top 10 ứng dụng của Deep Learning bạn nên biết. Nhưng trước tiên, chúng ta hãy tìm hiểu sâu về Deep Learning (học sâu) là gì.
Top 5 ứng dụng của Deep Learning bạn nên biết
Deep Learning Là Gì ?
Học sâu(Deep Learning) là một lĩnh vực của Học máy (do đó có nghĩa là “học” trong tên). Hoạt động của nó dựa trên tập hợp con của máy học được gọi là Mạng thần kinh.
Mạng nơ-ron là mạng nơ-ron hoặc nút – các vị trí thuật toán nơi đầu vào được tính toán và đầu ra được tạo. Mạng lưới thần kinh có thể là sinh học hoặc nhân tạo, với mạng lưới thần kinh nhân tạo được sử dụng trong nhiều ứng dụng AI điều khiển.
Các mạng này về cơ bản là sự mô phỏng thô sơ hơn về cấu trúc sinh học của bộ não con người, với các nút đại diện cho nơ-ron hoặc tế bào thần kinh.
Do đó, Deep Learning là một phương pháp học máy bao gồm các Mạng thần kinh nhân tạo (ANN) được phân lớp. Mỗi lớp được tạo thành từ nhiều nơ-ron cụ thể chấp nhận đầu vào, tính toán và chuyển kết quả sang lớp tiếp theo cho đến khi đạt đến lớp cuối cùng. Ngoại trừ lớp đầu tiên, được gọi là lớp đầu vào và lớp cuối cùng, được gọi là lớp đầu ra, phần còn lại của các lớp trong hệ thống học sâu thường bị ẩn.
Top 5 ứng dụng của Deep Learning bạn nên biết
Chúng tôi đã giới thiệu cơ bản của Deep Learning trong phần trước. Bây giờ chúng ta hãy cùng nhau tìm hiểu: “Các ứng dụng của Deep Learning trong trí tuệ nhân tạo (ai) là gì?”
1. CHĂM SÓC SỨC KHỎE
Ngành chăm sóc sức khỏe có truyền thống là một trong những ngành sử dụng sớm các công nghệ mới để tự chuyển đổi. Do đó, không có gì ngạc nhiên khi Deep Learning đang tìm kiếm các ứng dụng trong việc hiểu dữ liệu y tế.
- Chẩn đoán, tiên lượng và điều trị bệnh.
- Kê toa thuốc theo chuẩn đoán.
- Phân tích MRI, CT scan, ECG, X-Rays, v.v., để phát hiện và thông báo về các bất thường y tế.
- Cá nhân hóa điều trị.
- Theo dõi sức khỏe của bệnh nhân và hơn thế nữa
Top 5 ứng dụng của Deep Learning bạn nên biết – Chăm sóc sức khỏe
Một ứng dụng quan trọng của học sâu là phát hiện và điều trị ung thư.
Để đánh giá các loại tế bào ung thư khác nhau, các bác sĩ y khoa sử dụng CNN hoặc Mạng thần kinh chuyển đổi, một phương pháp Học sâu. Sau khi phóng đại các hình ảnh mô bệnh có độ phân giải cao 20X hoặc 40X, họ đưa chúng vào các mô hình CNN sâu. Các mô hình CNN sâu sau đó được sử dụng để phân định các đặc tính tế bào khác nhau trong mẫu và khám phá các chất gây ung thư.
2. TIẾP THỊ – QUẢNG CÁO
Tiếp thị và quảng cáo đã nhận được rất nhiều sự chú ý trong những năm gần đây. Các nhà tiếp thị đang ngày càng điều chỉnh các nỗ lực quảng cáo của họ cho phù hợp với những nhu cầu người tiêu dùng, từ đó cung cấp cho họ những gì họ muốn. Deep Learning đang đóng một vai trò quan trọng trong việc này.
Người tiêu dùng hiện tạo ra một lượng lớn dữ liệu do tương tác của họ với các nền tảng truyền thông xã hội, thiết bị IoT, trình duyệt trực tuyến, thiết bị đeo và các tiện ích tương tự khác. Tuy nhiên, phần lớn dữ liệu được cung cấp bởi các nguồn này là rời rạc (văn bản, âm thanh, video, dữ liệu vị trí, v.v.).
Top 5 ứng dụng của Deep Learning bạn nên biết – quảng cáo
Các doanh nghiệp sử dụng các mô hình Deep Learning tùy chỉnh để phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn và chắt lọc dữ liệu đó để rút ra những hiểu biết quan trọng về người tiêu dùng. Sau đó, họ sử dụng dữ liệu này để dự báo hành vi của khách hàng và tập trung vào các hoạt động tiếp thị.
3. PHÁT HIỆN GIAN LẬN TÀI CHÍNH
“Giao dịch gian lận” hoặc “gian lận tài chính” ảnh hưởng đến hầu hết mọi ngành. Tuy nhiên, chính các tổ chức tài chính (ngân hàng, công ty bảo hiểm, v.v.) phải gánh chịu sức nặng của mối đe dọa này. Mỗi ngày, tội phạm công nghệ cao liên tục nhắm mục tiêu vào các tổ chức tài chính. Nhằm ăn cắp hoặc đánh phá hệ thống của các tổ chức tài chính.
Việc xác định và dự đoán gian lận tài chính là rất quan trọng đối với các doanh nghiệp . Đây là nơi Deep Learning tham gia vào bức tranh.
Top 5 ứng dụng của Deep Learning bạn nên biết – tài chính
Phát hiện bất thường đang ngày càng được sử dụng bởi các tổ chức tài chính để chỉ ra các giao dịch bất hợp pháp. Để đánh giá các mẫu phổ biến đối với các giao dịch thực, họ sử dụng các phương pháp học sâu như hồi quy logistic (phát hiện gian lận thẻ tín dụng là trường hợp sử dụng phổ biến),v.v. Các thuật toán này sau đó được sử dụng để phát hiện các hoạt động tài chính có thể gian lận.
Deep Learning đã được chứng minh là hỗ trợ phát hiện gian lận trong các trường hợp sau:
- Hành vi trộm cắp danh tính.
- Gian lận bảo hiểm.
- Gian lận đầu tư.
- Biển thủ quỹ
- ….
4. XE TỰ LÁI
Ý tưởng ô tô tự lái hoặc tự động đã có từ 45 năm trước, khi Phòng thí nghiệm Kỹ thuật Cơ khí Tsukuba ra mắt chiếc ô tô bán tự động đầu tiên trên thế giới. Chiếc ô tô, một kỳ quan kỹ thuật vào thời điểm đó, được trang bị hai camera và một máy tính tương tự để giúp nó điều hướng trên một con đường được lên kế hoạch đặc biệt.
Tuy nhiên, mãi đến năm 1989, khi ALVINN (Phương tiện mặt đất tự hành trong mạng lưới thần kinh), một xe cứu thương quân sự đã được sửa đổi, đã sử dụng mạng lưới thần kinh để tự di chuyển trên đường.
Học sâu và ô tô tự lái đã có mối quan hệ chặt chẽ kể từ đó, với hiệu suất của cái trước cải thiện theo cấp số nhân hiệu suất của cái sau.
Top 5 ứng dụng của Deep Learning bạn nên biết – Xe tự lái
Môi trường của chúng và thu thập dữ liệu thích hợp, xe tự lái sử dụng máy ảnh, cảm biến (chẳng hạn như LiDAR, RADAR và cảm biến chuyển động) và thông tin bên ngoài như bản đồ địa lý. Nó sẽ ghi lại dữ liệu bằng cách sử dụng thiết bị này một cách độc lập và thống nhất.
Dữ liệu này sau đó được đưa vào các thuật toán học sâu, điều khiển các hành vi của phương tiện, chẳng hạn như
- Tăng tốc, đánh lái và phanh.
- Xác định, lập kế hoạch các tuyến đường ngắn nhất.
- Phát hiện người đi bộ và các phương tiện khác ở các khoảng cách.
- Nhận biết biển báo giao thông
Học sâu đang đóng một vai trò quan trọng trong việc hoàn thành các mục tiêu đã nêu của phương tiện tự lái, chẳng hạn như giảm thiểu tai nạn trên đường, hỗ trợ người lái xe khuyết tật và tránh tắc nghẽn giao thông.
Mặc dù vẫn còn ở giai đoạn đầu, nhưng sẽ đến một ngày khi những chiếc ô tô sử dụng công nghệ học sâu sẽ chiếm phần lớn giao thông đường bộ.
5. PHỤC VỤ CHO NÔNG NGHIỆP
Trí tuệ nhân tạo đã hỗ trợ tăng cường sức mạnh cho nhiều doanh nghiệp và nhiều lĩnh vực, trong đó bao gồm cả nông nghiệp.
Nông nghiệp thông minh gần đây đã nổi lên như một phong trào nông nghiệp tích cực nhằm cải thiện nhiều lĩnh vực nông nghiệp truyền thống. Nông dân đang tăng cường giám sát và cải thiện các hoạt động nông nghiệp của họ bằng các thiết bị IoT, phát hiện thành phần đất dựa trên vệ tinh, GPS, và các công nghệ khác.
Các thuật toán Deep Learning thu thập và phân tích dữ liệu nông nghiệp từ các nguồn nói trên để tăng cường sức khỏe của cây trồng cũng như đất, dự đoán thời tiết, xác định bệnh tật cho cây trồng v.v.
Top 5 ứng dụng của Deep Learning bạn nên biết – nông nghiệp
Deep Learning cũng đang được sử dụng trong bộ gen nông nghiệp. Các chuyên gia sử dụng mạng lưới thần kinh để phát hiện thành phần di truyền của các loại cây trồng nông nghiệp khác nhau cho các mục đích như.
- Tăng khả năng phục hồi của cây trồng trước các hiện tượng tự nhiên và bệnh tật
- Tăng năng suất cây trồng trên cùng một đơn vị diện tích
- Nhân giống lai chất lượng cao
KẾT LUẬN
Trong bài viết này chúng tôi đã liệt kê Top 5 ứng dụng của Deep Learning bạn nên biết . Các ứng dụng này, mặc dù không đầy đủ, nhưng cung cấp một cái nhìn cơ bản về tương lai của deep learning.
Deep Learning là một khái niệm hoặc kỹ thuật mới hơn AI và máy học. Tuy nhiên, tiềm năng phá vỡ các lĩnh vực và tổ chức của nó trong những năm tới, nếu không muốn nói là lớn hơn, so với những người tiền bối của nó.
Chúng tôi tin tưởng rằng Deep Learning sẽ cách mạng hóa cuộc sống của chúng ta theo nhiều cách, từ trợ lý cá nhân siêu cấp như thật cho đến ô tô hoàn toàn không người lái điều đó sẽ không còn xa vời nữa.
Ngoài ra các bạn có thể đọc thêm nhiều tin tức DEV hay tại CODERVIET.NET.
