TÀI LIỆU HAY - CHIA SẺ KHÓA HỌC MIỄN PHÍ

Neural Networks (Mạng Nơron) là một phần của trí tuệ nhân tạo, được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như phân loại ảnh, nhận dạng giọng nói, phát hiện bất thường, và nhiều ứng dụng khác. Neural Networks là một mô hình số học được lấy cảm hứng từ cấu trúc và hoạt động của hệ thống thần kinh của con người. Mô hình Mạng Nơron bao gồm các lớp nơron và chức năng kích hoạt giữa các lớp, giải quyết các vấn đề về phân loại và bộ lọc dữ liệu.

Để tạo ra một Mạng Nơron hiệu quả, cần phải có một tập dữ liệu lớn, đa dạng cùng với đánh giá hiệu suất của mô hình. Một trong những hạn chế của Mạng Nơron là nó yêu cầu sự huấn luyện và tinh chỉnh để có thể giải quyết các nhiệm vụ cụ thể.

Sử dụng các mô hình được huấn luyện sẵn có thể giúp giảm thiểu tối đa thời gian và chi phí để xây dựng một Mạng Nơron. Mô hình sẵn có được xây dựng từ các tập dữ liệu lớn và đa dạng, đã được huấn luyện trước đó bởi các chuyên gia về trí tuệ nhân tạo. Mô hình này cho phép các nhà phát triển và nhà nghiên cứu có thể sử dụng lại một phần hoặc toàn bộ mô hình để giải quyết các vấn đề tương tự, đồng thời giảm thiểu thời gian và chi phí để xây dựng lại một Mạng Nơron.

Các mô hình được huấn luyện sẵn bao gồm các mô hình phổ biến như AlexNet, VGGNet, GoogleNet và ResNet. Các mô hình này thường được sử dụng để phân loại hình ảnh. Ví dụ, với một mô hình như ResNet, ta có thể chỉnh sửa các lớp đầu vào để phù hợp với tập dữ liệu mới, mà không cần phải huấn luyện từ đầu, giúp tiết kiệm thời gian và tiền bạc cho các nhà phát triển.

Trong tổng quan, Mạng Nơron và các mô hình đã được huấn luyện trước giúp giải quyết nhiều vấn đề phức tạp như phân loại ảnh, nhận dạng khuôn mặt và giọng nói. Sử dụng các mô hình đã được huấn luyện sẵn có thể giảm thiểu thời gian và chi phí để xây dựng một Mạng Nơron. Các mô hình này có sẵn trên các nền tảng trí tuệ nhân tạo và ngôn ngữ lập trình phổ biến như Python và TensorFlow.