Những ứng dụng phổ biến của Deep Learning
Deep Learning đang là một trong những công nghệ phổ biến nhất hiện nay với rất nhiều những ứng dụng thực tiễn trong cuộc sống. Trong bài viết này, tôi sẽ giới thiệu về những ứng dụng phổ biến nhất của Deep Learning cũng như một vài hướng dẫn cho những người muốn bắt đầu tìm hiểu về các ứng dụng này.
Hệ gợi ý
Hệ gợi ý là một trong những yếu tố đóng vai trò quan trọng trong sự thành công của những ông lớn như Netflix, Amazon, Youtube, ... Với việc áp dụng hệ gợi ý, hệ thống có khả năng đưa ra những gợi ý về sản phẩm mà người dùng có thể muốn mua, từ đó tăng lợi nhuận và cung cấp những trải nghiệm tốt cho khách hàng.
Hệ gợi ý được chia thành 2 mảng lớn: Content-based và Collaborative Filtering. Phương pháp Content-based hướng tới việc phân tích những thuộc tính của từng sản phẩm và khám phá sở thích của người dùng tới từng thuộc tính đó để đưa ra những sản phẩm phù hợp cho từng người dùng. Phương pháp Collaborative Filtering thì hướng tới việc phân tích những điểm tương đồng giữa các người dùng và đưa ra gợi ý cho một người dùng dựa trên những người dùng có sự tương đồng với người dùng đó (User Collaborative Filtering) hoặc dựa trên những sản phẩm có độ tương đồng với các sản phẩm người dùng đã tiêu thụ (Item Collaborative Filtering). Cả 2 phương pháp trên đều có thể được cài đặt bằng Deep Learning trên những tập dữ liệu khổng lồ để đưa ra các gợi ý về sản phẩm cho người dùng.
Để bắt đầu tìm hiểu về hệ gợi ý, các bạn nên tham khảo 2 bài viết sau tại blog
Phân tích ngữ nghĩa văn bản
Rất nhiều ứng dụng và hệ thống hiện nay có chức năng review dành cho người dùng. Qua việc đưa ra review cho một sản phẩm, người dùng có thể nêu ra những ý kiến cá nhân của mình, sự hài lòng hay không hài lòng về sản phẩm đó. Giờ đây, với công nghệ Deep Learning và sự ra đời của mạng hồi quy (Recurrent Neural Network), chúng ta đã có khả năng tách lọc ra các thông tin từ các phản hồi của người dùng. Từ những thông tin này, ta có thể đánh giá về mức độ hài lòng của khách hàng tới sản phẩm hoặc lọc ra những từ khóa quan trọng về sản phẩm đó.
Để tìm hiểu về mảng này, các bạn nên bắt đầu bằng mạng hồi quy, sau đó tìm hiểu về quá trình phân tích ngữ nghĩa tại
Chatbots
Chatbots là một công nghệ đã có từ khá lâu nhưng mới chỉ bùng nổ vào khoảng 10 năm gần đây. Với sự ra đời của mạng hồi quy, việc phân tích ngữ nghĩa của các câu hội thoại đã trở nên chính xác hơn rất nhiều và từ đó các chatbot có khả năng phân tích thông tin từ những câu hội thoại của người dùng và đưa ra những phản hồi hợp lý.
Chatbots là một công nghệ rất phổ biến hiện nay nên ở trên mạng đã có rất nhiều những bài viết hướng dẫn cách xây dựng một hệ thống như vậy. Bạn có thể tham khao
Nhận diện hình ảnh
Đây là một trong những mảng lớn của Deep Learning với rất nhiều những ứng dụng thực tiễn. Công nghệ nhận diện và phân loại hình ảnh có ứng dụng trực tiếp trên mảng computer vision, giúp các hệ thống trí tuệ nhân tạo có khả năng phân tích và xử lý hình ảnh như một con người. Từ đó, các hệ thống này có khả năng thực hiện các tác vụ như: nhận diện khuôn mặt, nhận diện thực thể, phân loại ảnh và video, ...
Để bắt đầu, trước hết bạn nên tìm hiểu về Convolution Neural Network, một mạng neural được phát triển để xử lý dữ liệu ảnh. Sau đó, các bạn có thể tham khao những bài viết hướng dẫn xây dựng một hệ thống nhận diện hình ảnh như tại
Kết luận
Trong bài viết này tôi mới chỉ giới thiệu được một số những ứng dụng phổ biến nhất của Deep Learning. Thực tế hiện nay Deep Learning được ứng dụng trên rất nhiều các mảng khác nhau, từ phân tích tài chính, dự đoán đầu tư trong kinh tế thị trường đến các ứng dụng trong y học như chẩn đoán ung thư, chẩn đoán gen xấu,... Hy vọng qua bài viết này các bạn sẽ có được một cái nhìn tổng quát hơn về Deep Learning. Cảm ơn các bạn đã đọc bài viết :D
Bài viết có tham khảo từ: TowardDataScience Popular Deep Learning Applications
