Deep Learning (Học Sâu) là một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI) tập trung vào việc xây dựng và đào tạo các mô hình máy học có khả năng học và hiểu từ dữ liệu lớn. Học sâu chủ yếu liên quan đến các mô hình neural network sâu (deep neural networks) được thiết kế để mô phỏng cách mà não người xử lý thông tin và học từ kinh nghiệm.
Mời các bạn cùng xem ngay bài viết dưới đây của Tenten.vn để hiểu hơn về khái niệm này nhé.
Kiếm tiền cùng trí tuệ nhân tạo
Bạn sẽ học được gì?
|
![]() |
Contents
Deep Learning ( Học sâu) là một lĩnh vực của Trí tuệ Nhân tạo (AI) lấy cảm hứng từ cấu trúc và chức năng của bộ não người. Nó sử dụng các mạng nơ-ron nhân tạo (artificial neural network) với nhiều lớp ẩn (hidden layers) để học hỏi từ dữ liệu và thực hiện các tác vụ phức tạp như nhận dạng hình ảnh, phân loại văn bản và dự đoán chuỗi.

Deep Learning là gì?
Deep Learning hoạt động dựa trên các mạng nơ-ron nhân tạo (artificial neural network) được lấy cảm hứng từ cấu trúc và chức năng của bộ não người. Mạng nơ-ron nhân tạo bao gồm nhiều lớp nơ-ron được kết nối với nhau, mỗi lớp thực hiện một phép tính riêng trên dữ liệu đầu vào. Dữ liệu được truyền qua các lớp nơ-ron, từ lớp đầu vào đến lớp đầu ra, và dần dần được chuyển đổi thành kết quả mong muốn.
| Ưu điểm | Nhược điểm |
| Hiệu suất cao: Đạt được độ chính xác cao trên các tác vụ phức tạp như nhận dạng hình ảnh và dịch máy. | Yêu cầu dữ liệu lớn: Thường yêu cầu một lượng lớn dữ liệu được dán nhãn để huấn luyện mô hình hiệu quả. |
| Xử lý dữ liệu phức tạp: Có khả năng xử lý các loại dữ liệu phức tạp như hình ảnh, âm thanh và văn bản. | Tính toán phức tạp: Huấn luyện các mô hình này đòi hỏi rất nhiều tài nguyên tính toán. |
| Học tự động: Có khả năng tự động học các đặc trưng quan trọng từ dữ liệu mà không cần can thiệp thủ công. | Hộp đen: Được coi như một “hộp đen” vì khó hiểu cách thức hoạt động bên trong của mô hình. |
| Khả năng khái quát hóa tốt: Nhờ khả năng học được các mô hình chung từ dữ liệu và áp dụng cho các dữ liệu mới. | Độ nhạy với nhiễu: Dễ bị ảnh hưởng bởi nhiễu trong dữ liệu. |
| Tiềm năng ứng dụng rộng rãi: Có thể được áp dụng cho nhiều lĩnh vực khác nhau như y tế, tài chính, sản xuất, v.v. | Thiếu sự giải thích: Có thể khó giải thích các kết quả dự đoán, khiến nó khó tin cậy trong một số trường hợp. |
Hiện nay có rất nhiều kỹ thuật Deep Learning khác nhau, mỗi kỹ thuật được sử dụng cho một loại tác vụ cụ thể. Và dưới đây là những kỹ thuật đó mà bạn bên biết:

Các kỹ thuật Deep Learning bạn cần biết
Ngoài ra, còn có một số kỹ thuật Deep Learning khác như:
Deep Learning và Machine Learning đều là những công cụ mạnh mẽ, nhưng có những ưu và nhược điểm khác nhau.

Có nên sử dụng Deep Learning thay cho Machine Learning
Như vậy, chúng tôi đã giúp bạn hiểu về Deep Learning là gì. Mong rằng bài viết của chúng tôi đã giúp bạn hiểu về khái niệm này và biết lựa chọn công nghệ trí tuệ nhân tạo phù hợp với nhu cầu của mình.
Kiếm tiền cùng trí tuệ nhân tạo
Bạn sẽ học được gì?
|
![]() |
Marketing trong thời đại GenAI: 5 giải pháp cải thiện chất lượng dữ liệu cho AI
Mô hình khủng 12 tỷ tham số Stable LM 2 của Stability AI vừa ra mắt có gì hấp dẫn?
Tìm hiểu về mô hình ngôn ngữ thị giác Idefics2 vừa ra mắt
Nhân bản giọng nói là gì? Tìm hiểu về AI nhân bản giọng nói OpenVoice