Mạng lưới thần kinh đã được sử dụng rộng rãi trong một số lĩnh vực, chẳng hạn như nhận dạng giọng nói, phân loại hình ảnh, dự đoán chuỗi thời gian, v.v. Điều này là do họ có thể học các mẫu phức tạp từ dữ liệu thô và trở nên chính xác hơn khi được đào tạo với nhiều ví dụ hơn.
QUẢNG CÁO
Hãy tưởng tượng bạn có một ứng dụng nhận dạng hình ảnh động vật và bạn muốn dạy ứng dụng này nhận dạng một con chó. Bạn cho ứng dụng xem một số hình ảnh về chó và nói: “Đó là một con chó”. Ứng dụng sử dụng mạng lưới thần kinh để phân tích các đặc điểm của hình ảnh con chó và theo thời gian sẽ học cách xác định một con chó trong các hình ảnh khác.
Khi bạn hiển thị ngày càng nhiều ví dụ về chó, ứng dụng sẽ ngày càng nhận dạng chó tốt hơn.
Mạng lưới thần kinh ngày càng trở nên phổ biến trong những năm gần đây nhờ những tiến bộ về sức mạnh tính toán và sự sẵn có của dữ liệu đào tạo. Nếu bạn muốn biết thêm về chủ đề này, bạn có thể xem cuốn sách “Deep Learning” của Ian Goodfellow, Yoshua Bengio và Aaron Courville, được coi là tài liệu tham khảo trong lĩnh vực này hoặc bài viết “Một vài điều hữu ích cần biết về Machine Learning” ” của Pedro Domingos, cung cấp phần giới thiệu dễ tiếp cận về chủ đề này.
QUẢNG CÁO
*Văn bản của bài viết này được tạo ra một phần bởi ChatGPT, một mô hình ngôn ngữ dựa trên trí tuệ nhân tạo được phát triển bởi OpenAI. Các mục văn bản được tạo bởi Curto Tin tức và phản hồi được cố ý sao chép đầy đủ. Những câu trả lời từ ChatGPT được tạo tự động và không đại diện cho ý kiến của OpenAI hoặc những người liên quan đến mô hình. Mọi trách nhiệm về nội dung được xuất bản thuộc về Curto Tin tức.
