- Deep learning algorithms are capable of analyzing vast amounts of complex data and making accurate predictions or decisions without being explicitly programmed to do so.
Thuật toán học sâu có khả năng phân tích khối lượng lớn dữ liệu phức tạp và đưa ra dự đoán hoặc quyết định chính xác mà không cần được lập trình rõ ràng để làm như vậy.
- The latest deep learning technique, called Generative Adversarial Networks (GANs), can create high-quality images and videos that are indistinguishable from those produced by humans.
Kỹ thuật học sâu mới nhất, được gọi là Mạng đối nghịch tạo sinh (GAN), có thể tạo ra hình ảnh và video chất lượng cao không thể phân biệt được với hình ảnh và video do con người tạo ra.
- Deep learning models have achieved state-of-the-art results in image recognition, speech recognition, and natural language processing tasks.
Các mô hình học sâu đã đạt được kết quả tiên tiến trong nhận dạng hình ảnh, nhận dạng giọng nói và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
- In medicine, deep learning is being used to help diagnose diseases more accurately and quickly by analyzing medical images and molecular data.
Trong y học, học sâu đang được sử dụng để giúp chẩn đoán bệnh chính xác và nhanh hơn bằng cách phân tích hình ảnh y tế và dữ liệu phân tử.
- In finance, deep learning is being used to detect fraud, predict stock prices, and improve risk management.
Trong tài chính, học sâu đang được sử dụng để phát hiện gian lận, dự đoán giá cổ phiếu và cải thiện quản lý rủi ro.
- Deep learning can also be used in self-driving cars to help them navigate complex environments and make real-time decisions.
Học sâu cũng có thể được sử dụng trong xe tự lái để giúp chúng di chuyển trong môi trường phức tạp và đưa ra quyết định theo thời gian thực.
- In the field of robotics, deep learning is being used to enable robots to manipulate objects more accurately and learn new tasks by observing humans.
Trong lĩnh vực robot, học sâu đang được sử dụng để cho phép robot điều khiển các vật thể chính xác hơn và học các nhiệm vụ mới bằng cách quan sát con người.
- Deep learning models are trained on large datasets that have been labeled by humans, allowing them to learn complex patterns and relationships in the data.
Các mô hình học sâu được đào tạo trên các tập dữ liệu lớn đã được con người dán nhãn, cho phép chúng học được các mẫu và mối quan hệ phức tạp trong dữ liệu.
- As deep learning models become more sophisticated, they are also starting to be used in more complex applications, such as scientific discovery, drug design, and climate modeling.
Khi các mô hình học sâu trở nên tinh vi hơn, chúng cũng bắt đầu được sử dụng trong các ứng dụng phức tạp hơn, chẳng hạn như khám phá khoa học, thiết kế thuốc và mô hình hóa khí hậu.
- While deep learning has many exciting applications, it is still a relatively new and rapidly evolving field, and there are ongoing debates about issues such as interpretability, privacy, and bias.
Mặc dù học sâu có nhiều ứng dụng thú vị nhưng đây vẫn là lĩnh vực tương đối mới và phát triển nhanh chóng, và vẫn đang có những cuộc tranh luận liên tục về các vấn đề như khả năng diễn giải, quyền riêng tư và sự thiên vị.
Definition of deep learning
deep learningnoun
học sâu
/ˌdiːp ˈlɜːnɪŋ//ˌdiːp ˈlɜːrnɪŋ/The term "deep learning" was coined in the late 1980s by AI researcher John McCarthy, who used it to describe a novel approach to machine learning that involves training artificial neural networks with multiple layers, or "deep" architectures, to learn complex representations of data. This approach was inspired by the human brain, where information is processed hierarchically by neurons arranged in layers. Deep learning algorithms are able to extract increasingly abstract and useful features from raw inputs, enabling state-of-the-art performance in a wide range of applications, from image and speech recognition to intelligent control and scientific discovery. The recent surge in popularity and success of deep learning is largely due to advances in computing power, the availability of large datasets, and the development of new optimization techniques that allow these models to be trained more efficiently and effectively than ever before.