Deep Learning (Học sâu) là một bước tiến hóa của Machine Learning, sử dụng các mạng nơ-ron nhân tạo nhiều lớp (artificial neural networks) để giải quyết các vấn đề phức tạp. Nếu Machine Learning là một đứa trẻ học đếm, thì Deep Learning là một giáo sư toán học giải các phương trình vi phân.

Cấu Trúc “Não Bộ” Nhân Tạo

Deep Learning được lấy cảm hứng từ cấu trúc và chức năng của bộ não con người. Nó bao gồm:

• Lớp đầu vào (Input Layer): Nhận dữ liệu thô.
• Các lớp ẩn (Hidden Layers): Nơi diễn ra quá trình xử lý phức tạp, trích xuất các đặc điểm từ đơn giản đến trừu tượng.
• Lớp đầu ra (Output Layer): Đưa ra kết quả dự đoán.

Khái niệm này được giải thích rõ hơn tại Learning Chain.

Tại Sao Deep Learning Lại Quan Trọng?

Sự bùng nổ của Deep Learning trong những năm gần đây đến từ hai yếu tố:

1. Dữ liệu lớn (Big Data): Deep Learning cần lượng dữ liệu khổng lồ để học, và internet đã cung cấp điều đó.
2. Sức mạnh tính toán (GPU): Các bộ xử lý đồ họa mạnh mẽ giúp tăng tốc quá trình huấn luyện mô hình.

Ứng Dụng Đột Phá

Deep Learning là công nghệ cốt lõi của:

• Trợ lý ảo: Siri, Alexa, Google Assistant.
• Thị giác máy tính: Nhận diện khuôn mặt FaceID, phân tích hình ảnh y tế.
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên: Dịch thuật tự động, chatbot thông minh.

Deep Learning là một phần không thể thiếu của bức tranh toàn cảnh về Trí tuệ nhân tạo.

---

Tham khảo bài viết gốc tại: https://learningchain.vn/deep-learning-la-gi/

Khám phá thêm kiến thức tại trang chủ: Learning Chain