1900 0224
TIỀM NĂNG CỦA DEEP LEARNING TRONG TƯƠNG LAI
TIỀM NĂNG CỦA DEEP LEARNING TRONG TƯƠNG LAI

Trong vài năm qua, nền công nghệ đã và đang không ngừng phát triển vượt bậc. Trong đó Deep Learning một trong những nền tảng công nghệ có sự tăng vọt nhanh chóng. Hãy cùng New Ocean tìm hiểu bài viết sau đây để cùng hiểu rõ hơn tiềm năng phát triển của Deep Learning.

tiềm năng của deep learning trong tương lai

1. Giới thiệu về Deep Learning

Khái niệm

Deep learning là một phần của trí tuệ nhân tạo( AI) mô phỏng bộ não con người làm cho máy có khả năng suy nghĩ và đưa ra các quyết định như con người bằng cách học và train trên một tập dữ liệu có sẳn. Có khả năng khác biệt ở một số khía cạnh quan trọng so với Machine Learning truyền thống. Cho phép máy tính giải quyết một loạt các vấn đề phức tạp không thể giải quyết được.

Deep learning có hổ trợ cho việc dịch ngôn ngữ, phân loại hình ảnh, nhận diện giọng nói. Chính vì vậy, nó có thể được ứng dụng để giải quyết các vấn đề nhận dạng mẩu mà không cần sự can thiệp của con người. Nhờ vào khả năng tính toán của máy tính và việc sử dụng các thuật toán tối ưu hơn đã góp phần cho sự thành công của Deep learning như ngày nay.

Cách thức hoạt động của thuật toán Deep Learning

cách thức hoạt động của Deep learning

Thông tin sẽ được trải qua nhiều lớp cho đến lớp sau cùng. Qua các lớp đầu tiên sẽ tập trung vào việc học các khái niệm. Sau đó đến các lớp sau cùng sẽ sử dụng thông tin đã học để nghiên cứu phân tích sâu hơn.

2. Ứng dụng của Deep Learning

Tiềm năng Deep Learning trong công nghiệp

Tham gia vào quy trình kiểm soát chất lượng của một dây chuyền sản xuất. Để cải tiến chất lượng sản phẩm và năng suất sản xuất thì bắt buộc doanh nghiệp phải giám sát quy trình gắt gao và phát hiện ra những lỗi bất thường trong quy trình đó. Với nhiệm vụ này Thuật toán Deep Learning sẽ phát hiện những bất thường. Bộ điều khiển tự động học sâu sẽ giải quyết được vấn đề giám sát quy trình của doanh nghiệp.

Bên cạnh đó cũng được ứng dụng cụ thể như ô tô không người lái, Robot giống con người.

Trong Nông nghiệp

Nhận diện được vật thể qua ảnh chụp, nhận dạng văn bản viết tay và in ấn, nhận dạng mẫu hình ảnh. Đồng thời đặc điểm hình dạng bề mặt vật thể ba chiều và tốc độ, nhận thức khoảng cách... Bên cạnh đó nhờ Deep Learning mà người dân có thể triển khai những thiết bị có khả năng phân biệt được cỏ dại với cây trồng. Để từ đó các loại máy móc sẽ phun thuốc diệt cỏ trên cỏ dại để đảm bảo cây trồng không bị ảnh hưởng.

Hiện nay tiềm năm Deep learning cũng đã và đang được ứng dụng trong các hoạt động như: thu hoạch, bón phân, gieo trồng..

Trong y tế, chăm sóc sức khỏe

Được ứng dụng có khả năng phân loại các bệnh, cụ thể có thể phân loại ung thư da chuẩn xác nhất và hiệu quả như một bác sĩ da liễu chuyên nghiệp.

Deep Learning còn có bước tiến quan trọng trong việc cải thiện chất lượng sức khỏe của bệnh nhân bằng sự dự đoán với các sự kiện y tế từ dữ liệu hồ sơ sức khỏe điện tử. 

Trong điện tử

Deep learning được ứng dụng trong nhận diện khuôn mặt trong các thiết bị điện tử như điện thoại. Các phần mềm như Facebook, Instagram.. Ngoài ra còn được ứng dụng trong việc dịch văn bản và nói tự động như Google dịch đang được sử dụng hiện nay.

Ứng dụng trong Logistics

Nhận biết được các khoảng trống trong quá trình vận hành kho của doanh nghiệp. Phát hiện hư hại, phân loại hư hại và xác định phương thức khắc phục phù hợp.

Kiểm tra và theo dõi được quá trình vận chuyển. Cũng như truy xuất nguồn gốc của sản phẩm.

3. Ưu điểm vượt trội của Deep Learning

  • Deep Learning có độ chính xác cao, có thể học sâu rộng.
  • Là một ứng dụng thông minh tiềm năng Deep Learning có thể giải quyết mọi nhu cầu nhận dạng mẫu mà không cần đến sự can thiệp của con người.
  • Giúp máy tính thực hiện những công viêc phân loại cả ngàn vật thể khác nhau trong các bức ảnh. Tự tạo chú thích cho ảnh. Bắt chước giọng nói và chữ viết của con người, giao tiếp với con người, hay thậm chí là sáng tác âm nhạc, phim ảnh,…

4. Một số hạn chế của Deep Learning

  • Đòi hỏi một lượng lớn dữ liệu đầu vào cho máy tính học hỏi.
  • Quy trình đưa dữ liệu vào máy mất rất nhiều thời gian. Cũng như sức mạnh xử lý mà chỉ có các Server chuyên nghiệp mới có thể làm được.
  • Chưa thể nhận biết được những thứ phức tạp.

5. Công nghệ Deep Learning của New Ocean

định vị nhận dạng hình ảnh
Định vị nhận diện hình dạng vật thể
phát hiện lỗi
Phát hiện lỗi
phân loại lỗi
Phân loại lỗi
tiềm năng deep learning trong đọc OCR
Đọc OCR

Trải nghiệm thêm các giải pháp của New Ocean tại: https://new-ocean.com.vn/