Cách sử dụng học sâu hiện đang là chủ đề nóng, Netflix và Youtube đã tăng thành công lòng trung thành của khách hàng bằng phương pháp này như thế nào. Học sâu là một phần của máy học có chức năng đào tạo máy tính về những bản năng cơ bản của con người. Trong công nghệ học sâu, có một số loại thuật toán có thể được sử dụng và bạn cần biết, cụ thể là:
Mạng thần kinh tích chập (CNN)
CNN hay thường được gọi là ConvNets, là một thuật toán mà bạn có thể sử dụng. Bao gồm nhiều lớp và thường được sử dụng để xử lý hình ảnh và phát hiện đối tượng. CNN được phát triển lần đầu tiên vào năm 1988 khi nó vẫn được gọi là LeNet và được sử dụng để nhận dạng các ký tự như mã bưu chính và số.
Mạng thần kinh tái phát (RNN)
Loại thuật toán học sâu Điều này dẫn đến các kết nối tạo thành chu kỳ đều đặn. Chu trình này sau đó xử lý đầu ra từ LTSM để sử dụng làm đầu vào cho pha hiện tại. Điều này có thể xảy ra vì RNN có bộ nhớ trong. Nói chung, RNN được sử dụng để chú thích hình ảnh, phân tích chuỗi thời gian, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và nhận dạng chữ viết tay.
Mạng bộ nhớ ngắn hạn dài (LSTM)
Đại diện cho một loại mạng thần kinh tái phát (RNN) có thể tìm hiểu và ghi nhớ các phụ thuộc mẫu dài hạn. Công nghệ này có thể ghi nhớ tất cả thông tin trong quá khứ từ những khoảng thời gian nhất định. LSTM cũng có thể lưu trữ thông tin theo thời gian. Chúng rất hữu ích cho mục đích dự đoán chuỗi thời gian vì chúng có thể ghi nhớ các dữ liệu đầu vào trước đó. LSTM có cấu trúc giống như chuỗi trong đó bốn lớp tương tác với nhau theo những cách riêng.
Bản đồ tự tổ chức (SOM)
SOM cho phép trực quan hóa dữ liệu để giảm kích thước dữ liệu thông qua mạng thần kinh nhân tạo tự vận hành. Thuật toán SOM được thiết kế để giúp người dùng hiểu thông tin nhiều chiều.
Nếu không có học sâu, Trí tuệ nhân tạo có thể sẽ không hoạt động. Ứng dụng deep learning cho phép AI phát triển và “học hỏi” độc lập với trải nghiệm. Bạn muốn tìm hiểu deep learning và các nền tảng khác của AI?
Quay lại
