3.3 DeepLearning
3.3.1 Những tiềm năng đặc biệt của DeepLearning
Từ trước vào những năm 50 của thế kỷ trước thì ý tưởng về mạng thần kinh nhân tạo được xuất hiện từ rất sớm, nhưng vào lúc đó thì những mạng nơ-ron hoạt động không hiệu quả và không dễ dàng, một vài mạng nơ-ron sẽ không cho kết quả tốt như:
Có nhiều dữ liệu đầu vào hơn.
Mạng lớn hơn.
21
Hiện nay khả năng tính tốn của máy tính đang càng ngày càng mạnh mẽ nên việc sử dụng các thuât toán sẽ được tối ưu hơn trong Deep Learning. Ngoài ra các nguồn dữ liệu không lồ được chúng ta thu thập dựa vào sự bùng nổ internet.
Hình 3-8 Trí tuệ nhân tạo (nguồn internet)
Facebook có thể dễ dàng nhận biết được bức ảnh chụp không mặt của bạn và từ đó sẽ có thể tạo ra được hệ thống tự động tag Ảnh, hoặc là Google có thể cho chúng ta biết mỗi ngày bạn kiếm gì, xem gì trên kênh Youtube ... Cho nên, Deep Learning đang là phát minh vô cùng mạnh và tuyệt vời, phát triển trên từ những núi dữ liệu, và có hiệu quả lớn hơn các thuật tốn khác.
Hiện nay có những đột phá có thể thiết kế ra từ những trợ lý ảo, các hệ thống xe tải tự lái hay sử dụng vào thiết kế đồ hoạ, sáng tạo nhạc và phát triển các nguyên liệu mới sẽ giúp robot thấu hiểu được thế giới xung quanh hơn.
22
Hiện nay các tính thương mại cao mà các cơng ty lớn đang cực kỳ quan tâm như Fscebook, Google ... bởi họ luôn ưu tiên các starup về robot hay Deep Learning trong danh sách họ thâu tóm.