1. Nhận dạng hình ảnh vượt trội. Học sâu có khả năng phân tích và nhận dạng hình ảnh với độ chính xác cao, được ứng dụng trong các lĩnh vực như y tế (phát hiện ung thư qua ảnh chụp X-quang) và an ninh (nhận diện khuôn mặt). Ảnh: Pinterest.
2. Tự động lái xe. Xe tự lái của Tesla và các công ty khác sử dụng học sâu để xử lý dữ liệu từ camera, radar và cảm biến, giúp phát hiện chướng ngại vật và điều hướng an toàn. Ảnh: Pinterest.
3. Dịch thuật và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Deep learning là nền tảng của các công cụ dịch thuật tự động như Google Translate và các trợ lý ảo như Siri, Alexa, ChatGPT. Ảnh: Pinterest.
4. Phát hiện gian lận. Trong lĩnh vực tài chính, học sâu được sử dụng để phát hiện các giao dịch bất thường hoặc hành vi gian lận trong thời gian thực. Ảnh: Pinterest.
5. Y học chính xác. Học sâu có khả năng phân tích dữ liệu y tế lớn, giúp chẩn đoán bệnh, cá nhân hóa phương pháp điều trị, và dự đoán kết quả của bệnh nhân. Ảnh: Pinterest.
6. Tăng cường an ninh mạng. Các hệ thống học sâu có thể phát hiện các mối đe dọa bảo mật như tấn công mạng và phần mềm độc hại dựa trên các mẫu dữ liệu phức tạp. Ảnh: Pinterest.
7. Tối ưu hóa chuỗi cung ứng. Các công ty như Amazon và Walmart sử dụng học sâu để tối ưu hóa quản lý kho, dự đoán nhu cầu và cải thiện hậu cần. Ảnh: Pinterest.
8. Phân tích hành vi khách hàng. Trong tiếp thị, học sâu giúp phân tích dữ liệu khách hàng để đưa ra dự đoán về hành vi mua sắm và tối ưu hóa chiến dịch quảng cáo. Ảnh: Pinterest.
9. Sáng tạo nội dung. Công nghệ học sâu được sử dụng để tạo nội dung như hình ảnh, video, âm nhạc và văn bản (như trong trường hợp của ChatGPT và DALL•E). Ảnh: Pinterest.
10. Phân tích tài liệu và tìm kiếm. Học sâu hỗ trợ trong việc phân tích hàng triệu tài liệu và trích xuất thông tin liên quan, đặc biệt hữu ích trong nghiên cứu khoa học và pháp lý. Ảnh: Pinterest.
11. Thị giác máy tính trong nông nghiệp. Các hệ thống học sâu giúp theo dõi cây trồng, phát hiện bệnh, và tối ưu hóa quá trình thu hoạch thông qua hình ảnh vệ tinh hoặc drone. Ảnh: Pinterest.
12. Tạo nhân vật trò chơi thực tế hơn. Trong ngành công nghiệp game, học sâu được sử dụng để tạo các nhân vật ảo thông minh hơn, tương tác tự nhiên hơn với người chơi. Ảnh: Pinterest.
13. Thiết kế thuốc và vật liệu mới. Học sâu có thể phân tích các hợp chất hóa học để thiết kế thuốc hoặc vật liệu mới với hiệu quả cao hơn và chi phí thấp hơn. Ảnh: Pinterest.
14. Hỗ trợ giáo dục cá nhân hóa. Các hệ thống học sâu giúp phát triển các nền tảng học tập trực tuyến như Khan Academy hoặc Coursera, đưa ra gợi ý và lộ trình học phù hợp cho từng cá nhân. Ảnh: Pinterest.
15. Khám phá không gian. NASA sử dụng học sâu để phân tích dữ liệu từ các kính viễn vọng, tìm kiếm hành tinh ngoài hệ mặt trời và dự đoán các hiện tượng thiên văn. Ảnh: Pinterest.
