Giới thiệu về deep learning

February 24, 2019

Nội dung

Deep learning là gì?

Trong khoảng vài năm trở lại đây mọi người được nghe rất nhiều về cách mạng công nghiệp 4.0. Vậy điều gì đã làm lên sự đặc biệt? Hạt nhân cho sự bùng nổ đến từ Artificial Intelligence (trí tuệ nhân tạo) hay cụ thể là Machine Learning (máy học). Ứng dụng của AI thì ở khắp mọi nơi như là: ô tô tự lái; robot phẫu thuật; hệ thống dịch tự động; chatbot tự động trả lời; AlphaGo,…

Machine learning theo định nghĩa của wiki, “Machine learning is the subfield of computer science that “gives computers the ability to learn without being explicitly programmed “, ý là chương trình có thể tự học được từ dữ liệu.

Machine learning là một ngành rất rộng và nặng về toán, gồm rất nhiều thuật toán và mỗi thuật toán có ứng dụng riêng tùy vào bài toán:

Linear Regression
Logistic Regresstion
Decision Tree and Random Forest
Naive Bayes
Support Vector Machines
K-Nearest Neighbors
Principal component analysis (PCA)
…
Neural network

Deep learning được bắt nguồn từ thuật toán Neural network, chỉ là một ngành nhỏ của machine learning nhưng nó giống như con gà để trứng vàng vậy.

Những ứng dụng mà được kể ở trên đều có được nhờ áp dụng deep learning. Cùng với khả năng tính toán vượt trội của máy tính và lượng dữ liệu khổng lồ mà con người tạo ra, deep learning đang có những bước đột phá thực sự.

Ý tưởng và mục đích của loạt bài viết này.

Gần đây mình có tìm hiểu về ứng dụng của Deep learning trong y học. Mình nhận thấy là mình biết về Deep Learning (DL) nhưng không có kiến thức về y học nên không biết được là nó có thể ứng dụng như thế nào trong y học vì người thực sự có kiến thức về y học là bác sĩ chứ không phải mình. Bác sĩ thì gặp vấn đề ngược lại là không có kiến thức về Deep Learning.

Thế nên mình quyết định viết loạt bài viết này để giới thiệu các kiến thức cơ bản về Deep Learning cũng như các ứng dụng của nó để mọi người có kiến thức chuyên môn, có dữ liệu trong các ngành khác như y tế, ngân hàng nông nghiệp,… có thể tự áp dụng được Deep learning trong lĩnh vực của họ.

Loạt bài cũng rất phù hợp cho những người mới bắt đầu muốn tìm hiểu về AI, ML, Deep Learning cũng như các bạn học công nghệ thông tin hoặc chuyên ngành toán muốn chuyển ngành qua.

Cuối cùng, hy vọng qua loạt bài viết này mọi người có được những kiến thức cơ bản về deep learning và thấy được các ứng dụng của nó. Để rồi áp dụng các ý tưởng vào start-up, công ty để có các ứng dụng hay, thiết thực cho xã hội.

Sách Deep Learning cơ bản

Sách Deep Learning cơ bản được tổng hợp từ series này. Tuy nhiên nội dung sách được biên soạn cẩn thận hơn so với blog ở các phần sau:

Hướng dẫn cài đặt và sử dụng môi trường Anaconda cũng như google colab cho người mới dùng dễ sử dụng hơn.
Kiến thức về Python cơ bản.
Phần bài tập sau mỗi chương để bạn đọc vận dụng các kiến thức đã học.
Nội dung mỗi bài được chỉnh sửa cẩn thận hơn.

Mọi người tải sách ở đây.

Khóa Deep Learning cơ bản

Bên cạnh đó mình cũng mở khóa Deep Learning cơ bản dành cho các bạn có kiến thức cơ bản về toán cao cấp và lập trình, muốn học tập và theo đuổi con đường ML/DL/AI.

Nội dung của loạt bài viết

Môi trường

Tất cả code trong loạt bài viết bằng python, thư viện cho deep learning mình dùng keras. Mình khuyên các bạn nên dùng Google colab (link hướng dẫn sử dụng) vì bạn không cần cài đặt trên máy mà có thể chạy code được luôn hoặc cài Anaconda (link hướng dẫn cài đặt) và dùng phần mềm spyder hoặc jupyter notebook.

Yêu cầu

Kiến thức về toán cơ bản cấp ba: hàm số, đạo hàm.
Kiến thức cơ bản về lập trình: biến, vòng lặp. Nếu bạn hoàn toàn chưa biết gì về lập trình, xem qua loạt bài viết này bài 2, 3, 5, 9, 10, 11 để có kiến thức cơ bản về Python trước khi bắt đầu bài 1.
Ý thức học hỏi kiến thức mới.

Vì loạt bài viết này mình muốn viết cho tất cả mọi người nên mình sẽ giải thích tất cả mọi thứ chi tiết nhất có thể. Mọi người có thắc mắc, không hiểu thì cứ chủ động hỏi ở phần bình luận, nếu không phải mình thì mình tin là sẽ có những người khác giúp đỡ bạn.

Facebook cá nhân của mình.

Fanpage trên Facebook.

Group trên Facebook.

Cảm ơn mọi người rất nhiều.

Tags: Deep learning Machine learning

Deep Learning cơ bản