ứng dụng deep learning

We're 150+ top colleges & universities working together to help you learn about, prepare for, and apply to college. Not another application. A better process. We're partnering with Scoir to simplify the college application process and deliver powerful tools to help students navigate their admissions journey. materi pelajaran kelas 1 sd kurikulum merdeka. A automatização de processos, de forma mais complexa e profunda, passa pelo entendimento sobre o que é Deep Learning. Deep Learning é uma ramificação da Inteligência Artificial que tem como objetivo fazer com que máquinas imitem o comportamento humano e, com isso, consigam realizar diferentes tarefas antes realizadas apenas por pessoas. Além de otimizar diversas atividades, a Deep Learning pode ser usada para conhecer melhor o seu cliente, melhorar a sua experiência, diminuir as chances de erros e até para detectar fraudes. O que é Deep Learning? O primeiro passo para saber o que é Deep Learning é entender o que significa esse termo. Em português, Deep Learning significa “aprendizado profundo”. Trata-se de um tipo de Machine Learning, ou seja, aprendizado de máquina, mais aprimorado, que prepara computadores para realizar tarefas até então feitas apenas por humanos. Baseado na Inteligência Artificial IA, o Deep Learning aprimora a capacidade das máquinas de reconhecer, classificar, detectar, descrever e realizar inúmeras tarefas. A proposta com o uso do Deep Learning é melhorar e otimizar processos, facilitando o dia a dia de empresas e consumidores e contribuindo para entrega de resultados melhores, mais rápidos e precisos. Vale destacar que ele é a tecnologia base para ferramentas como o Google Translate, por exemplo. De modo geral, ele tem uma grande quantia de poder computacional, reconhecendo inclusive, objetos e traduzindo voz em tempo real. Como funciona o Deep Learning? Para saber o que é Deep Learning de maneira completa é preciso, também, entender como é o seu funcionamento. O Deep Learning permite configurar parâmetros básicos relativos a dados e capacitar um computador para que ele aprenda por conta própria, usando, para isso, o reconhecimento de padrões. Esse reconhecimento, por sua vez, inclui questões como identificação de imagens, fala, detecções, previsões, entre outras. Dessa forma, as máquinas são ensinadas a ler os documentos e responder questões colocadas sobre o seu conteúdo. Vale dizer, no entanto, que a base de conhecimento é limitada ao tamanho dos arquivos. Além disso, como a quantidade algoritmos online é crescente, o sistema permite fazer uso de um maior número de linguagem natural. É importante esclarecer que a qualidade dos algoritmos depende da representação dos dados. Por exemplo, no caso de análise de imagens, é normal fazer o pré-processamento com algoritmos de detecção de fronteira para facilitar a identificação dos objetos. Em quais situações o Deep Learning pode ser aplicado? Depois de ficar claro o que é Deep Learning, é bem importante conhecer em quais situações, condições e momentos essa extensão da Inteligência Artificial pode ser aplicada. Entre as suas diversas aplicações, o Deep Learning pode ser usado para Acompanhar e compreender de maneira mais precisa o comportamento dos clientes, identificando, por exemplo, a sua intenção de compra para determinado produto ou serviço e até as suas emoções Captar as necessidades dos clientes para oferecer soluções de maneira mais pontual e alinhada às suas dores Melhorar a qualidade e a eficiência do serviço de atendimento ao cliente com o aprimoramento dos chatbots de Inteligência Artificial Fazer o reconhecimento facial e, com isso, aumentar a segurança quanto ao acesso de pessoas em diversos lugares Reduzir a possibilidade de fraudes em empresas que usam em seus processos algoritmos Identificar previamente possíveis falhas em sistemas, softwares e processos Exemplos de Deep Learning O uso do Deep Learning não está tão longe do nosso dia a dia. Um bom exemplo é o reconhecimento facial para desbloquear telas de smartphones. O mesmo princípio é usado pela polícia para reconhecer fugitivos e pessoas procuradas. Assistentes de voz como Google Assistente, Cortana, Alexa e Siri também têm o Deep Learning como a base de suas criações. Nas redes sociais, o conceito é aplicado pelas plataformas para analisar as interações e comportamentos dos usuários e aprimorar as ofertas e conteúdos sugeridos. Qual a diferença entre Deep Learning e Machine Learning? Quando se procura saber o que é Deep Learning é bastante comum se deparar com outro termo, Machine Learning. Machine Learning é um aprendizado de máquina que tem como base a análise de dados para ensinar computadores a realizarem tarefas. Também se trata de uma ramificação da Inteligência Artificial e parte do princípio que sistemas são capazes de aprender, identificar padrões e tomar decisões com base em dados. A principal diferença entre Machine Learning e Deep Learning é que o primeiro conceito trabalha de forma linear, enquanto o segundo tem a capacidade de trabalhar diferentes camadas de dados de forma hierárquica. Isso quer dizer que o Deep Learning é capaz de fazer análises mais profundas e complexas, uma vez que consegue reconhecer e executar diferentes tarefas de maneira simultânea, baseado nos dados que captou. Por isso, é possível dizer que o Deep Learning é uma evolução do Machine Learning, Por que é importante conhecer o Deep Learning? O Deep Learning ganhou muito espaço nos últimos anos, ajudando várias áreas como a percepção de objeto, tradução automática e reconhecimento de todos tópicos de pesquisa de voz. Sua importância é tão evidente que o Google disponibilizou um curso gratuito para tratar sobre o assunto para quem se interessar. Além disso, é válido dizer que ele ajuda a melhorar a experiência do usuário em resultados de pesquisa online, otimiza campanhas de anúncio em tempo real, analisa sentimentos através de textos e até detecta fraudes. Por isso, os profissionais de TI que desejam atuar com BIG DATA precisam saber como são essas aplicações Deep Learning uma vez que ela combina avanços no poder computacional com tipos especiais de redes neurais. O que é Inteligência Artificial? Durante a explicação sobre o que é Deep Learning você deve ter notado que falamos muito sobre Inteligência Artificial, certo? Mas, afinal, o que se trata a IA? Inteligência Artificial, ou simplesmente IA, é uma tecnologia que permite que os computadores apresentem uma inteligência similar à humana. Isso quer dizer que as máquinas vão além de apenas realizarem tarefas com base em programações pré-determinadas e específicas. Tendo como base padrões de dados, elas são capazes de entender e analisar comportamentos, realizar atividades sem interação humana e muito mais. Quais são os tipos de Inteligência Artificial? Alguns dos tipos de Inteligência Artificial são Inteligência Artificial Limita ANI inteligência criada com um objetivo único, se subdivide em Máquinas Reativas e Memória Limitada Inteligência Artificial Geral AGI inteligência capaz de realizar tarefas similares as dos humanos. É onde se enquadra a Machine Learning. Também conta com duas subdivisões, que são Máquinas Cientes e Máquinas Autoconscientes Superinteligência ASI inteligência do futuro, estima-se que será superior à humana. Para entender mais sobre IA e as suas aplicações leia o artigo “Quais são os tipos de inteligência artificial” Deep Learning là gì? Mô hình deep learning - học sâu là một nhánh nhỏ của AI - artificial intelligence trí tuệ nhân tạo. Nó hoạt động dựa trên mạng nơ-ron nhân tạo neural networks để phân tích, xử lý dữ liệu và mô phỏng bộ não của con người. Cùng Tanca tìm hiểu về ưu nhược điểm, ứng dụng của mô hình học sâu qua bài viết Learning là gì?Deep Learning là gì? Deep Learning học sâu cũng có thể được coi là một lĩnh vực thuộc Machine Learning – nơi máy tính tự học và cải thiện thông qua các thuật toán. Thế nhưng, Deep Learning được xây dựng dựa trên những khái niệm phức tạp yếu hoạt động với mạng thần kinh nhân tạo để bắt chước khả năng tư duy và suy nghĩ của bộ não con người. Thực ra các khái niệm liên quan đến mạng nơ-ron nhân tạo và Deep Learning đã được phát triển những năm 1960. Nhưng nó bị giới hạn bởi lượng dữ liệu và khả năng tính toán tại thời điểm những năm gần đây, những tiến bộ trong phân tích big data đã cho phép chúng ta tận dụng tối đa khả năng của mạng lưới thần kinh nhân tạo. Mạng nơ-ron nhân tạo neural networks là động lực chính đằng sau sự phát triển của Deep lưới thần kinh sâu DNN - Deep neural networks bao gồm nhiều lớp tế bào thần kinh khác nhau, có khả năng thực hiện các tính toán rất phức tạp. Deep Learning hiện đang phát triển rất nhanh và được coi là một trong những bước đột phá lớn nhất trong Machine Learning. tiên tiến nhất hiện thêm Applicant Tracking System là gì?Ưu nhược điểm học sâu deep learningDeep Learning là một bước ngoặt lớn trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo - artificial intelligence. Nó cho phép các nhà khoa học dữ liệu khác xây dựng nhiều mô hình có độ chính xác cao trong các lĩnh vực nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, data…Một số ưu điểm nổi bật của Deep Learning bao gồmCấu trúc neural networks linh hoạt, dễ dàng thay đổi để phù hợp với nhiều thuật toán khác khả năng giải nhiều vấn đề phức tạp với độ chính xác rất năng tự động hóa cao, tự điều chỉnh và tự tối ưu khả năng thực hiện tính toán song song, hiệu năng tốt, xử lý lượng dữ liệu cạnh ưu điểm, Deep Learning vẫn còn tồn tại nhiều hạn chếCần khối lượng dữ liệu khổng lồ để khai thác tối đa khả năng của Deep phí tính toán cao vì phải xử lý nhiều mô hình phức có nền tảng lý thuyết vững chắc để chọn các công cụ tối ưu cho Deep thêm Mô hình Software as a Service hoạt động như thế nào?Tại sao nên sử dụng thuật toán Deep Learning?Dưới đây là một lợi thế khi sử dụng các thuật toán Deep Learning thay vì phương pháp machine learning truyền thốngTự động hóa các tính năngMột trong những ưu điểm của việc sử dụng deep learning là khả năng tự động hóa các tính năng. Cụ thể các thuật toán deep learning tạo ra các tính năng mới từ một số tính năng hạn chế ngay trong dữ liệu đào tạo mà không cần phải thực hiện bởi con này có nghĩa là deep learning có thể thực hiện các tác vụ phức tạp, đòi hỏi kỹ thuật cao. Đối với các doanh nghiệp, lợi thế của việc tự động hóa các tính năng học sâu cho phép triển khai ứng dụng hoặc công nghệ nhanh hơn, ổn định và độ chính xác cao ưu sự tương thích với các dữ liệu phi cấu trúcDeep learning có khả năng hoạt động tốt với dữ liệu phi cấu trúc. Điều này đặc biệt phù hợp với bối cảnh hiện tại. Khi các dữ liệu được sử dụng phổ biến ở các doanh nghiệp đa phần là hình ảnh, văn bản và giọng nói…đều là dạng dữ liệu không có cấu trúc nhất tiếp tục sử dụng các thuật toán machine learning bị hạn chế về khả năng phân tích dữ liệu phi cấu trúc, điều đó có nghĩa là lượng thông tin này sẽ không được khai thác triệt để. Ảnh hưởng đến bán hàng, marketing và doanh năng tự học tốt hơnCác lớp thần kinh trong học sâu cho phép các mô hình vận hành hiệu quả hơn. Đặc biệt để thực hiện các tác vụ phức tạp, chuyên sâu về tính toán, có thể thực hiện đồng thời nhiều thao tác phức learning thể hiện rõ trong các nhiệm vụ nhận thức của máy, còn được gọi là khả năng hiểu các đầu vào như hình ảnh, âm thanh và video giống như con người. Học sâu cũng hỗ trợ xác minh độ chính xác, dự đoán/đầu ra cụ thể và thực hiện các điều chỉnh khi cần điểm về thuật toán phân tán và song songMột mạng thần kinh hoặc mô hình học sâu phải mất nhiều ngày để tìm hiểu các tham số xác định mô hình. Các thuật toán song song và phân tán giải quyết vấn đề này bằng cách cho phép đào tạo các mô hình học sâu nhanh hơn sâu sẽ được đào tạo thông qua đào tạo cục bộ, GPU hoặc kết hợp cả hai. Tuy nhiên, không thể lưu trữ một lượng lớn bộ dữ liệu đào tạo có liên quan trên cùng một máy, dẫn đến việc tạo ra dữ liệu song kiệm chi phíMặc dù việc đào tạo các mô hình deep learning có thể tốn kém nhưng nếu được đào tạo bài bản, deep learning sẽ giúp doanh nghiệp tối ưu hóa các khoản chi tiêu không cần các ngành như sản xuất, tư vấn hoặc thậm chí bán lẻ, chi phí cho một dự đoán sai hoặc lỗi sản phẩm là rất lớn. Nó thường lớn hơn chi phí đào tạo một mô hình deep tích nâng caoKhi được áp dụng deep learning vào khoa học dữ liệu, có thể tạo ra các mô hình xử lý hiệu quả hơn. Nó có thể giám sát giúp thúc đẩy cải tiến liên tục, mang lại kết quả và độ chính xác thời cung cấp cho các nhà khoa học dữ liệu các kết quả phân tích ngắn gọn và đáng tin cậy hơn. Công nghệ được các doanh nghiệp ứng dụng để hỗ trợ các phần mềm từ tiếp thị đến bán hàng, nhân sự, kế toán,…Khả năng mở rộngDeep learning có khả năng mở rộng cao nhờ khả năng xử lý lượng dữ liệu lớn và thực hiện nhiều tính toán cho kết quả tốt nhất, tối ưu chi phí và thời gian. Điều này ảnh hưởng trực tiếp đến năng dụng thực tiễn của Deep LearningDeep Learning được ứng dụng trong các công việc đòi hỏi khả năng tính toán cao, xử lý dữ liệu lớn và độ phức tạp lớn. Cùng tìm hiểu 5 ứng dụng phổ biến nhất của Deep Learning trên thực tếHệ thống xe tự láiMột trong những công nghệ mới và thú vị nhất hiện nay là hệ thống lái xe tự động, được xây dựng trên các mạng thần kinh cấp cao. Nói một cách đơn giản, các mô hình Deep Learning sẽ nhận diện các vật thể trong môi trường xung quanh đến mô hình sẽ tiến hành tính toán khoảng cách giữa xe và các phương tiện khác, xác định tín hiệu đèn giao thông, làn đường quy định… Từ đó đưa ra các quyết định tối ưu nhất và nhanh tích cảm xúcĐây là lĩnh vực phân tích cảm xúc của con người thông qua xử lý ngôn ngữ tự nhiên, phân tích văn bản và thống kê. Doanh nghiệp có thể ứng dụng Deep Learning để hiểu và phán đoán cảm xúc của khách hàng dựa trên các đánh giá, bình luận, feedback… từ đó đưa ra các chiến lược kinh doanh, marketing phù hợp với từng phân khúc khách hàng. Mạng xã hộiMột số nền tảng mạng xã hội lớn như Twitter cũng áp dụng thuật toán Deep Learning để cải thiện dịch vụ của họ. Cụ thể, các trang web này sẽ phân tích lượng lớn dữ liệu thông qua mạng thần kinh nhân tạo để tìm hiểu về sở thích và xu hướng hiện tại của người ra, Instagram hay facebook cũng sử dụng Deep Learning để tránh các hành vi bạo lực trên không gian mạng. Chặn các bình luận xúc phạm, vi phạm tiêu chuẩn cộng đồng…Trợ lý ảo - virtual assistantTrợ lý ảo đang được ứng dụng rất nhiều trong cuộc sống hàng ngày. Trong đó phổ biến phải kể đến chatbot, Google Assistant, Cortana. Siri,... Các trợ lý này được xây dựng dựa trên mô hình Deep Learning với các thuật toán giúp nhận dạng và xử lý dữ liệu như giọng nói, văn bản…Lĩnh vực chăm sóc sức khỏeDeep Learning cũng có đóng góp đáng kể cho lĩnh vực y tế, trong đó các mô hình phổ biến bao gồm mô hình dự đoán bệnh, chẩn đoán ung thư, phân tích kết quả chụp MRI, X-quang…Khi nào cần sử dụng mô hình deep learning?Mặc dù có hiệu suất và độ chính xác vượt trội nhờ nhiều mô hình phức tạp và nguồn dữ liệu khổng lồ. Thế nhưng Deep Learning không hẳn là lựa chọn duy nhất hay tối ưu nhất trong nhiều trường quyết định có áp dụng Deep Learning hay cho machine learning hay không phụ thuộc phần lớn vào mục tiêu và chiến lược kinh doanh cụ thể. Cũng như lượng dữ liệu, tài nguyên của dự án…Vì vậy, hãy cân nhắc kỹ lưỡng các yếu tố dưới đây trước khi lựa chọn ứng dụng mô hình học sâu deep learningMức độ phức tạp của dự ánDeep Learning là khả năng giải quyết các vấn đề phức tạp, phân tích và tìm hiểu các mối quan hệ ẩn trong dữ liệu. Nếu dự án cần xử lý nhiều dữ liệu phi cấu trúc, thì đây deep learning sẽ vô cùng phù hạn như phân loại hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhận dạng giọng nói,....Mặt khác, đối với những bài toán có độ phức tạp vừa phải, không đòi hỏi tính toán rắc rối….thì thuật toán Machine Learning sẽ là lựa chọn phù hợp nguyênVới cơ sở dữ liệu lớn như hiện nay đã giúp việc xây dựng các mô hình Deep Learning dễ dàng hơn. Tuy nhiên, do phải xử lý lượng dữ liệu cực lớn nên các mô hình Deep Learning thường rất đòi hỏi cao về mặt tài nguyên và GPU để đạt hiệu suất tốt khác, các thuật toán Machine Learning chỉ cần một CPU và phần cứng vừa phải, nhanh hơn và có thể dễ dàng thử nghiệm nhiều kỹ thuật và mô hình khác nhau mà không phải lo lắng về tài lượng dữ liệuCác thuật toán Deep Learning có thể tìm thấy các mối quan hệ sâu sắc trong tập dữ liệu. Tuy nhiên, điều này cũng có nghĩa là lượng dữ liệu đầu vào dữ liệu được gắn nhãn phải lớn hơn nhiều so với các thuật toán Machine gán nhãn dữ liệu cũng đòi hỏi nguồn lực và thời gian lớn, đặc biệt trong lĩnh vực y tế đòi hỏi chuyên môn cao để có thể gán nhãn dữ liệu một cách chính xác. Trong những trường hợp này, người ta có thể nghĩ đến việc sử dụng thuật toán Machine Learning cổ điển thay vì Deep bài viết này chúng ta đã cũng tìm hiểu về khái niệm Deep Learning là gì cũng như ứng dụng thực tiễn của mô hình học sâu trong cuộc sống. Mong rằng qua những nội dung Tanca đã chia sẻ sẽ giúp bạn hiểu thêm về cách thức hoạt động, biể khi nào nên sử dụng Deep Learning và nhiều kiến thức phổ biến khác về khoa học máy tính. TechblogKiến thức cơ bảnTrí tuệ nhân tạo AI đang cách mạng hóa hầu hết mọi ngành công nghiệp. Deep Learning DL, một phương pháp luận của AI, đang thúc đẩy ngành công nghệ cao phát triển trong tương lai với danh sách các ứng dụng dường như vô tận. Từ nhận dạng đối tượng cho các hệ thống trên xe tự hành đến khả năng cứu sống con người - giúp các bác sĩ phát hiện và chẩn đoán ung thư với độ chính xác cao hơn .Trong bài viết này, Bizfly Cloud sẽ tổng hợp một số ứng dụng thú vị của Deep learning trong an ninh mạng và cách bạn có thể sử dụng Deep learning để cải thiện các biện pháp bảo mật trong tổ chức của mình. Deep learning là gì? Deep learning là một nhóm phụ của Học máy Machine Learning và thuộc về danh mục rộng hơn của Trí tuệ nhân tạo AI. Deep learning sử dụng Mạng thần kinh nhân tạo Artificial Neural Networks - ANN, được thiết kế để “bắt chước” chức năng và khả năng kết nối của các tế bào thần kinh trong não learning được đặt tên như vậy vì nó sử dụng các mạng sâu hơn so với các phương pháp AI khác như ML. Số lớp trong ANN xác định độ sâu của mạng. Ví dụ, một trong những loại ANN phổ biến nhất là Mạng nơ-ron liên kết Convolutional Neural Network - CNN, được sử dụng cho nhiều nhiệm vụ thị giác máy kiến trúc mạng DL, lớp đầu tiên được cung cấp input, dữ liệu này sẽ đi xuyên suốt các lớp khác nhau của mạng. Các lớp có các chức năng và quy mô khác nhau thay đổi đầu vào khi nó đi qua các lớp theo một thứ tự nhất định và cuối cùng mạng tạo ra trong những ứng dụng quan trọng và phổ biến nhất cho các thuật toán Deep learning là cải thiện các giải pháp an ninh mạng. Các mối đe dọa và tấn công an ninh mạng phổ biến Trước khi thảo luận về cách Deep learning có thể giúp chống lại các mối đe dọa an ninh mạng cũng như tầm quan trọng và tiềm năng của Deep learning đối với an ninh mạng, chúng ta sẽ tìm hiểu các mối đe dọa phổ biến mà các nhóm an ninh mạng phải đối mặt ngày nayMalware Phần mềm độc hại — thuật ngữ chung để mô tả tất cả các loại phần mềm do những kẻ xấu tạo ra để làm hỏng thiết bị, hệ thống và breach Vi phạm dữ liệu — đây là khi người dùng trái phép có quyền truy cập vào dữ liệu có giá trị và bí mật như thông tin người dùng và thẻ tín engineering — những kẻ tấn công sử dụng kỹ thuật này để thao túng người dùng cấp cho họ quyền truy cập hoặc dữ liệu quan trọng. Những kẻ tấn công cũng có thể kết hợp kỹ thuật này với các cuộc tấn công mạng khác để lừa người dùng tải xuống phần mềm độc hại chẳng — một dạng kỹ thuật xã hội và là mối đe dọa mạng phổ biến nhất. Lừa đảo là hành vi gửi các email hoặc tin nhắn bị nhiễm bệnh được che giấu là hợp pháp để lừa nạn nhân cung cấp dữ liệu cá nhân và có giá trị hoặc tải xuống phần mềm độc Query Language SQL —một kỹ thuật được những kẻ tấn công sử dụng để tận dụng các lỗ hổng trong máy chủ SQL để truy cập cơ sở dữ liệu và chạy mã độc hại. Ý tưởng đằng sau SQL-i là buộc máy chủ thực thi mã và thực hiện các hành động nhất định như tiết lộ thông tin quan trọng và thông tin bí - DOS Tấn công từ chối dịch vụ —các kẻ tấn công sử dụng kỹ thuật này để làm ngập mạng và máy chủ với lưu lượng truy cập, gây tiêu hao tài nguyên và khiến chúng không khả threats — cuộc tấn công do nhân viên hoặc nhà thầu do công ty tuyển dụng gây ra. Có nhiều hình thức đe dọa nội gián. Trong hầu hết các trường hợp, họ nhắm mục tiêu vào dữ liệu kinh doanh có giá Persistent Threats — các công cụ tấn công có khả năng trốn tránh các công cụ phòng thủ và bảo mật vành đai truyền thống. APT tận dụng các cơ chế bền bỉ để duy trì chỗ đứng trong mạng, thu thập thông tin về môi trường CNTT của bạn trước khi thực hiện một cuộc tấn công mạng được kích hoạt hoặc định thời. 5 Ứng dụng của Deep learning trong An ninh mạng Sau khi đề cập đến một số mối đe dọa phổ biến nhất và các cuộc tấn công mạng mà các nhóm an ninh mạng phải đối mặt, đã đến lúc giải thích các ứng dụng Deep learning có thể giúp ích như thế Hệ thống phát hiện và ngăn chặn xâm nhập IDS/IPSCác hệ thống này phát hiện các hoạt động mạng độc hại và ngăn chặn những kẻ xâm nhập truy cập vào hệ thống và cảnh báo cho người dùng. Thông thường, chúng được nhận dạng bởi các chữ ký đã biết và các hình thức tấn công chung. Điều này rất hữu ích để chống lại các mối đe dọa như vi phạm dữ truyền thống, nhiệm vụ này được thực hiện bởi các thuật toán ML. Tuy nhiên, các thuật toán này khiến hệ thống tạo ra nhiều kiểm thử giả, tạo ra công việc tẻ nhạt cho các nhóm bảo mật và gây ra sự mệt mỏi không cần learning, mạng nơ-ron phức hợp và Mạng nơ-ron lặp lại RNN có thể được áp dụng để tạo ra các hệ thống ID/IP thông minh hơn bằng cách phân tích lưu lượng truy cập với độ chính xác cao hơn, giảm số lượng cảnh báo sai và giúp các nhóm bảo mật phân biệt các hoạt động mạng xấu và giải pháp đáng chú ý bao gồm Next-Generation Firewall NGFW, Web Application Firewall WAF, and User Entity and Behavior Analytics UEBA.2. Đối phó với phần mềm độc hại MalwareCác giải pháp Malware truyền thống như tường lửa thông thường phát hiện Malware bằng cách sử dụng hệ thống phát hiện dựa trên chữ ký. Một cơ sở dữ liệu về các mối đe dọa đã biết được điều hành bởi công ty, công ty cập nhật nó thường xuyên để kết hợp các mối đe dọa mới. Mặc dù kỹ thuật này có hiệu quả trong việc chống lại những mối đe dọa này, nhưng nó phải vật lộn để đối phó với những mối đe dọa tiên tiến thuật toán Deep learning có khả năng phát hiện các mối đe dọa nâng cao hơn và không phụ thuộc vào việc ghi nhớ các chữ ký đã biết và các mẫu tấn công phổ biến. Thay vào đó, chúng tìm hiểu hệ thống và có thể nhận ra các hoạt động đáng ngờ có thể cho thấy sự hiện diện của các tác nhân xấu hoặc phần mềm độc Phát hiện Spam và Social EngineeringXử lý ngôn ngữ tự nhiên Natural Language Processing - NLP là một kỹ thuật Deep learning có thể giúp bạn dễ dàng phát hiện và đối phó với thư rác và các hình thức social engineering khác. NLP học các hình thức giao tiếp và mẫu ngôn ngữ bình thường và sử dụng các mô hình thống kê khác nhau để phát hiện và chặn thư Phân tích lưu lượng mạngCác Deep learning ANN đang cho thấy những kết quả đầy hứa hẹn trong việc phân tích lưu lượng mạng HTTPS để tìm kiếm các hoạt động độc hại. Điều này rất hữu ích để đối phó với nhiều mối đe dọa mạng như SQL injections và các cuộc tấn công Phân tích hành vi người dùngTheo dõi và phân tích các hoạt động và hành vi của người dùng là một phương pháp bảo mật quan trọng đối với bất kỳ tổ chức nào. Nó có nhiều thách thức hơn cả so với việc nhận ra các hoạt động độc hại truyền thống chống lại các mạng vì nó bỏ qua các biện pháp bảo mật và thường không đưa ra bất kỳ cảnh báo dụ khi các mối đe dọa nội gián xảy ra và nhân viên sử dụng quyền truy cập hợp pháp của họ với mục đích xấu, họ sẽ không xâm nhập vào hệ thống từ bên ngoài, điều này khiến nhiều công cụ phòng thủ mạng trở nên vô dụng trước các cuộc tấn công như tích hành vi người dùng và thực thể User and Entity Behavior Analytics - UEBA là một công cụ tuyệt vời để chống lại các cuộc tấn công như vậy. Sau một thời gian học, nó có thể nhận ra các mẫu hành vi bình thường của nhân viên và nhận ra các hoạt động đáng ngờ, chẳng hạn như truy cập hệ thống vào những giờ bất thường, có thể chỉ ra một cuộc tấn công nội gián và đưa ra cảnh ninh mạng là một trong những vấn đề được quan tâm hàng đầu của mỗi tổ chức, doanh nghiệp. Deep learning là một bước đột phá công nghệ mở ra một cánh cửa mới mẻ trong lĩnh vực an ninh mạng cũng như bảo mật thông tin. Hãy theo dõi những bài viết tiếp theo của Bizfly Cloud để cập nhật thêm nhiều kiến thức công nghệ hữu ích nhé! Mình là một người thích những công nghệ mới mà khoa học máy tính mang lại, Deep Learning là một định hướng của mình hiện tại. Nhiều người nói rằng nó khó, khô khan, rất nặng về các kiến thức toán học. Đúng là nó khó thật nhưng mình vẫn đang sống và làm việc với nó mỗi ngày bởi đó chính là niềm đam mê của mình. Các bạn hãy cùng mình tìm hiểu về Deep Learning nhé. AI - Artificial Intelligence Trí Tuệ Nhân Tạo, và cụ thể hơn là Machine Learning/Deep Learning Máy Học/Học sâu nổi lên một cách nhanh chóng, chúng được nhiều người quan tâm và tìm hiểu. Nó được ứng dụng trong kinh tế, giáo dục, y khoa cho đến những công việc nhà, giải trí hay thậm chí là trong quân sự. Deep learning đang ngày càng cho thấy một tương lai đầy hứa hẹn. 1. Deep Learning là gì? Theo wikipedia Deep learning được bắt nguồn từ thuật toán Neural network vốn xuất phát chỉ là một ngành nhỏ của machine learning. Deep Learning là một chi của ngành máy học dựa trên một tập hợp các thuật toán để cố gắng mô hình dữ liệu trừu tượng hóa ở mức cao bằng cách sử dụng nhiều lớp xử lý với cấu trúc phức tạp, hoặc bằng cách khác bao gồm nhiều biến đổi phi tuyến. Deep Learning đã giúp máy tính thực thi những việc tưởng chừng như không thể vào 15 năm trước phân loại cả ngàn vật thể khác nhau trong các bức ảnh, tự tạo chú thích cho ảnh, bắt chước giọng nói và chữ viết của con người, giao tiếp với con người, hay thậm chí cả sáng tác văn, phim, ảnh, âm nhạc. Ví dụ 1 Tại sao bạn biết một bức ảnh là ảnh con mèo hay ảnh con chó? Đối với bạn, việc định nghĩa điều này vô cùng đơn giản Ví dụ Tai mèo nhọn, mỏ chó thì dài ra, …, tuy nhiên, bạn lại rất khó khăn để biểu diễn những thứ này dưới các dòng lệnh của máy tính. Nhưng nhờ vào Deep Learning thì vấn đề đó được giải quyết một cách cụ thể. Deep learning là một phần của Machine Learning, 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 ..... 2. Vậy Deep Learning hoạt động ra sao ? Deep Learning là một phương pháp của Học máy. Nó cho phép chúng ta huấn luyện một AI có thể dự đoán được các đầu ra dựa vào một tập các đầu vào. Cả hai phương pháp có giám sát và không giám sát đều có thể sử dụng để huấn luyện. Machine Learning là quá trình dạy máy tính thực hiện một nhiệm vụ, thay vì lập trình nó làm thế nào để thực hiện nhiệm vụ đó từng bước một. Khi kết thúc đào tạo, một hệ thống Machine Learning sẽ có thể đưa ra dự đoán chính xác khi được cung cấp dữ liệu. Như ở ví dụ 1 mình đã nêu ở trên thì chúng ta hoàn toàn có thể giải quyết chúng nhờ vào Deep Learning. Để dạy máy tính nhận diện hình ảnh một con mèo thì chúng ta sẽ lập trình ra nhiều lớp trong mạng thần kinh nhân tạo, mỗi lớp có khả năng xác định một đặc điểm cụ thể của con mèo như râu, vuốt, chân,… rồi cho máy xem hàng ngàn bức ảnh mèo chỉ ra rằng “Đây là con mèo” cùng hàng ngàn bức ảnh không phải mèo chỉ ra rằng "đây không phải mèo". Ví dụ 2 Chúng ta muốn dạy xe tự động cách qua đường và xử lí các tình huống khi tham gia giao thông. Chẳng hạn nếu muốn dạy xe hơi cách băng qua đường, theo cách truyền thống bạn sẽ đưa cho nó một loạt quy tắc hướng dẫn cách nhìn trái phải hay đợi xe và người đi qua,… Thế nhưng nếu trong Machine Learning nói chung và Deep Learning nói riêng, bạn sẽ cho máy tính xem video quay cảnh người ta băng qua đường an toàn và video quay cảnh ai đó bị xe đâm để nó tự học theo. 3. Khi nào thì bạn nên sử dụng Deep Learning Khi dữ liệu của bạn phần lớn không có cấu trúc và bạn có rất nhiều dữ liệu. Các thuật toán Deep Learning có thể lấy dữ liệu lộn xộn và không có nhãn rộng rãi – chẳng hạn như video, hình ảnh, bản ghi âm thanh và văn bản – và áp đặt đủ thứ tự cho dữ liệu đó để đưa ra dự đoán hữu ích, xây dựng hệ thống phân cấp các tính năng tạo nên con chó hoặc con mèo một hình ảnh hoặc âm thanh tạo thành một từ trong lời nói. Deep Learning ngày càng được nhiều người biết đến và nó những bước đột phá vô cùng to lớn. Những đột phá to lớn này là việc thiết kế ra những trợ lý ảo bằng giọng nói, các hệ thống xe tự lái hay sử dụng vào thiết kế đồ họa, phân tích tình hình giao thông của thành phố, cho đến phát triển các nguyên liệu mới giúp robot thấu hiểu thế giới xung quanh hơn. Xu hướng về Robot và Deep Learning đang được nhiều công ty công nghệ lớn chú trọng đầu tư và phát triển. Việc Deep Learning phát triển tạo nên sự chủ động trong mọi việc, con người dần có thể điều khiển cuộc sống của mình. Cùng điểm qua các hình thức mà việc học sâu mang lại. Ứng dụng xe tự động Trợ lý ảo Siri/Alexa,... Mô phỏng và nhận diện hình ảnh Một trong những ứng dụng của chúng ở mảng này mà ta bắt gặp nhiều nhất là Facebook, nó có thể tự động gắn thẻ chính bạn và bạn bè của bạn. 4. Lộ trình học Deep Learning cho người mới bắt đầu Yêu cầu cơ bản cho người muốn học về Deep Learning Kiến thức về toán đại số tuyến tính, giải tích, xác suất thống kê, lý thuyết đồ thị Kiến thức về lập trình Hàm, vòng lặp. Cập nhật những kiến thức mới liên tục. Sau đây là lộ trình mà mình đang hướng tới Python cơ bản Cách dùng array, matrix, numpy trong python Các bài toán trong Machine Learning và Deep Learning Linear Regression, SVM, Perceptron Learning, biết được đầu vào, đầu ra. Lúc nào dùng classification? Lúc nào dùng regression? Học dùng thư viện sklearn. Mình nghĩ chỉ cần với sklearn thì bạn có thể đã làm được 70-80% các bài toán của ML rồi. Trừ khi data quá lớn thì có thể nghĩ đến DL. Mình suggest thêm 1 nguồn mình thấy khá đầy đủ trên Kaggle Kaggle Học model DL như CNN, RNN, LSTM. Cái này thì nhiều, mình nghĩ bạn có thể tìm đến các khóa của Stanford về Computer Vision hay NLP đều có. Framework thì có thể lựa Tensorflow, Keras trên nền Tensorflow hoặc Pytorch đều được. Học xử lý data bằng Pandas và analysis bằng Matplot hay Seaborn. Xong rồi thì tìm bài toán hay challenge nào đó làm thử thôi. Quan trọng là học đi đôi với hành. Làm nhiều sẽ quen tay. Tổng kết Deep Learning cực kỳ mạnh mẽ nhưng nó khó, những vấn đề mình nêu trong bài viết này chỉ là phần ngọn mà thôi. Trên đây là những tổng quan về Deep Learning mà những gì mình học hỏi được. Còn rất nhiều khái niệm, các ứng dụng thực tiễn, các thuật toán chưa được nhắc tới trong bài viết này. Mình không thể trình bày tất cả trong một bài viết. Hi vọng với bài viết ở phần tiếp theo sẽ giúp các bạn phần nào hiểu rõ hơn về Deep Learning thông qua các thuật toán. Trong những năm vừa qua, cùng với sự bùng nổ của cuộc cách mạng công nghiệp các thuật ngữ như Trí tuệ nhân tạo AI, Học máy Machine Learning và Học sâu Deep Learning đang dần trở nên phổ biến và trở thành những khái niệm mà các công dân của kỷ nguyên buộc phải nắm được. Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu về Công nghệ Deep Learning – thứ đang thúc đẩy sự phát triển của AI hiện nay và các ứng dụng thực tế của Deep Lục1 Deep Learning Là Gì?2 Mô hình học sâu hoạt động như thế nào?3 Ứng dụng của Deep Learning trong thực tế 4 Khi nào nên sử dụng Deep learning?5 Kết luậnDeep Learning Là Gì?Deep Learning hay còn gọi là học sâu là một phương thức trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo AI, được sử dụng để dạy máy tính xử lý dữ liệu theo cách được lấy cảm hứng từ bộ não con người. Mô hình học sâu có thể nhận diện nhiều hình mẫu phức tạp trong hình ảnh, văn bản, âm thanh và các dữ liệu khác để tạo ra thông tin chuyên sâu và dự đoán chính xác. Bạn có thể sử dụng các phương pháp học sâu để tự động hóa các tác vụ thường đòi hỏi trí tuệ con người, chẳng hạn như mô tả hình ảnh hoặc chép lời một tập tin âm hình học sâu hoạt động như thế nào?Các thuật toán học sâu là các mạng nơ-ron được lập mô hình theo bộ não con người. Ví dụ một bộ não con người chứa hàng triệu nơ-ron được kết nối với nhau, làm việc cùng nhau để tìm hiểu và xử lý thông tin. Tương tự, các mạng nơ-ron học sâu, hay mạng nơ-ron nhân tạo, được tạo thành từ nhiều lớp nơ-ron nhân tạo hoạt động cùng nhau bên trong máy nơ-ron nhân tạo là những mô-đun phần mềm được gọi là nút, sử dụng các phép toán để xử lý dữ liệu. Các mạng nơ-ron nhân tạo là những thuật toán học sâu sử dụng các nút này để giải quyết các vấn đề phức dụng của Deep Learning trong thực tế Mô hình học sâu có một số trường hợp sử dụng trong lĩnh vực ô tô, hàng không vũ trụ, sản xuất, điện tử, nghiên cứu y học và nhiều lĩnh vực khác. Sau đây là một vài ví dụ về học sâuXe tự lái sử dụng các mô hình học sâu để tự động phát hiện biển báo giao thông và người đi thống quốc phòng sử dụng mô hình học sâu để tự động gắn cờ các khu vực được quan tâm trong ảnh vệ tích hình ảnh y khoa sử dụng học sâu để tự động phát hiện các tế bào ung thư trong chẩn đoán y nhà máy sử dụng ứng dụng học sâu để tự động phát hiện con người hoặc vật thể khi những đối tượng này đang nằm trong khoảng cách không an toàn của máy nào nên sử dụng Deep learning?Mặc dù có hiệu năng và mức độ chính xác vượt trội nhờ nhờ nguồn dữ liệu lớn, mô hình phức tạp. Tuy nhiên, deep learning không phải lúc nào cũng là sự lựa chọn duy nhất cho các bài toán trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và học máy. Vậy nên, việc nên sử dụng deep learning lúc nào phụ thuộc vào các yếu tố sau đâyMục tiêu và độ phức tạp của dự án Lợi thế của deep learning là giải quyết các vấn đề phức tạp bằng cách đưa ra các phân tích trong mối quan hệ ẩn trong dữ liệu. Đặc biệt mô hình này phù hợp khi áp dụng vào việc xử lý dữ liệu ở nhiều dạng khác như ngôn ngữ, hình ảnh, nhận diện giọng nói, nguyên Một khối lượng lớn dữ liệu của doanh nghiệp cần được xử lý thông qua mô hình deep learning sẽ dễ dàng hơn. Tuy nhiên, quá trình xử lý vô cùng phức tạp và tốn kém do đó tùy vào khối lượng dữ liệu mà doanh nghiệp sẽ đưa ra quyết định nên lựa chọn mô hình deep learning hay machine lượng lớn dữ liệu Mô hình deep learning chỉ ra các mối quan hệ ẩn sâu bên trong bộ dữ liệu. Tuy nhiên, điều này cũng đồng nghĩa với việc dữ liệu đầu vào phải lớn hơn nhiều so với thuật toán của machine learning. Do đó, đối với lượng dữ liệu lớn việc sử dụng deep learning rất phù luậnDeep learning đã cho phép ứng dụng nhiều vấn đề thực tế của máy đồng thời mở rộng lĩnh vực tổng thể của trí tuệ nhân tạo. Deep learning phá vỡ các cách thức con người làm việc bằng cách làm cho tất cả các loại máy móc trợ giúp có thể thực hiện được, gần hoặc giống hệt con người. Ô tô không người lái, chăm sóc sức khỏe con người tốt hơn… Tất cả đều được hiện thực hóa trong thời đại ngày nay. AI là hiện tại và tương lai của thế giới. Với sự trợ giúp của Deep Learning, AI có thể hiện thực hóa ước mơ khoa học giả tưởng mà chúng ta đã tưởng tượng từ rất lâu.>>> Machine Learning là gì? Và ứng dụng của chúng trong thực tế ra sao mời bạn xem thêm nội dung bài tin tức “Công nghệ máy học Machine Learning là gì?”

ứng dụng deep learning