"ディープラーニング(Học sâu)" là một lĩnh vực của học máy (machine learning) sử dụng ニューラルネットワーク(Mạng nơ-ron) nhân tạo để học các đặc trưng và mẫu từ dữ liệu. ディープラーニング(Học sâu) đặc biệt nổi bật khi có thể truy cập vào khối lượng dữ liệu lớn và リソース(Tài nguyên) tính toán mạnh mẽ.

Đặc điểm của ディープラーニング(Học sâu)
・Mạng nơ-ron: ディープラーニング(Học sâu) sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo nhiều lớp (mạng nơ-ron sâu). Những mạng này bao gồm các lớp đầu vào, lớp ẩn và lớp đầu ra, với mỗi lớp xử lý thông tin từ lớp trước đó.
・Trích xuất đặc trưng: Các mô hình ディープラーニング(Học sâu) tự động trích xuất các đặc trưng từ dữ liệu và học các mẫu phức tạp, giúp giảm bớt công việc kỹ thuật đặc trưng (feature engineering).
・Dữ liệu lớn: ディープラーニング(Học sâu) yêu cầu khối lượng dữ liệu lớn để huấn luyện mô hình, từ đó đạt được độ chính xác cao trong dự đoán hoặc phân loại.
・Hiệu suất cao: Các mô hình ディープラーニング(Học sâu) có khả năng đạt được hiệu suất cao trong các tác vụ phức tạp như nhận diện hình ảnh, nhận diện giọng nói, và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Các mô hình đại diện của ディープラーニング(Học sâu)
・Mạng nơ-ron tích chập (CNN): Được sử dụng chủ yếu trong nhận diện hình ảnh và các nhiệm vụ liên quan đến thị giác.
・Mạng nơ-ron hồi tiếp (RNN): Được sử dụng trong dữ liệu theo chuỗi thời gian và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, giữ lại thông tin quá khứ để phục vụ cho dự đoán tiếp theo.
・Mô hình Transformer: Hiệu quả trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, sử dụng cơ chế Attention để học các mối quan hệ giữa các phần của dữ liệu.

ディープラーニング(Học sâu) đã tạo ra những thành tựu cách mạng trong các lĩnh vực nhận diện hình ảnh, nhận diện giọng nói, và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Nó được áp dụng rộng rãi trong các dịch vụ như xe tự lái, chẩn đoán y tế, và dịch vụ dịch thuật. Khả năng học trực tiếp từ dữ liệu và giải quyết các vấn đề phức tạp đã thúc đẩy sự phát triển trong nhiều ngành công nghiệp.