Học sâu Python - Ứng dụng

Học sâu đã tạo ra kết quả tốt cho một số ứng dụng như thị giác máy tính, dịch ngôn ngữ, chú thích hình ảnh, phiên âm, sinh học phân tử, nhận dạng giọng nói, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, ô tô tự lái, phát hiện khối u não, dịch giọng nói thời gian thực, âm nhạc thành phần, chơi trò chơi tự động, v.v.

Học sâu là bước tiến lớn tiếp theo sau máy học với cách triển khai tiên tiến hơn. Hiện tại, nó đang hướng tới việc trở thành một tiêu chuẩn công nghiệp, mang lại một hứa hẹn mạnh mẽ về việc trở thành người thay đổi cuộc chơi khi xử lý dữ liệu thô phi cấu trúc.

Học sâu hiện là một trong những nhà cung cấp giải pháp tốt nhất cho nhiều vấn đề trong thế giới thực. Các nhà phát triển đang xây dựng các chương trình AI mà thay vì sử dụng các quy tắc đã đưa ra trước đó, hãy học từ các ví dụ để giải quyết các nhiệm vụ phức tạp. Với việc học sâu đang được nhiều nhà khoa học dữ liệu sử dụng, các mạng nơ-ron sâu hơn đang mang lại kết quả chính xác hơn bao giờ hết.

Ý tưởng là phát triển mạng nơ ron sâu bằng cách tăng số lượng lớp đào tạo cho mỗi mạng; máy tìm hiểu thêm về dữ liệu cho đến khi dữ liệu chính xác nhất có thể. Các nhà phát triển có thể sử dụng các kỹ thuật học sâu để triển khai các nhiệm vụ học máy phức tạp và đào tạo mạng AI để có mức độ nhận dạng tri giác cao.

Học sâu tìm thấy sự phổ biến của nó trong Thị giác máy tính. Ở đây một trong những nhiệm vụ đạt được là phân loại hình ảnh trong đó các hình ảnh đầu vào nhất định được phân loại thành mèo, chó, v.v. hoặc thành một lớp hoặc nhãn mô tả hình ảnh tốt nhất. Là con người, chúng ta học cách thực hiện nhiệm vụ này từ rất sớm trong cuộc sống và có những kỹ năng nhanh chóng nhận ra các mẫu, khái quát hóa từ kiến ​​thức trước đây và thích ứng với các môi trường hình ảnh khác nhau.