Deep Learning là một nhánh của Machine Learning (Học máy) trong lĩnh vực Artificial Intelligence (trí tuệ nhân tạo). Nó bắt chước cách bộ não con người hoạt động để xử lý dữ liệu. Nó có khả năng giúp máy tính thực thi những việc như: phân loại cả ngàn vật thể khác nhau trong các bức ảnh, bắt chước giọng nói và chữ viết, sáng tác văn chương, âm nhạc, v.v…. Trong đó, việc ứng dụng Deep Learning vào nhận diện khuôn mặt, phục vụ đa dạng các ngành nghề khác nhau, bao gồm: an ninh giám sát, quản lý nhân sự, v.v… Tại các doanh nghiệp, nhận diện khuôn mặt trở nên hữu ích trong quản lý nhân viên ra vào, đón tiếp khách hàng, phát hiện người lạ xâm nhập, v.v…Bài viết này sẽ cung cấp những kiến thức cơ bản nhất về Deep Learning và ứng dụng của nó trong quản lý chấm công.
Deep Learning là gì?
Deep Learning (học sâu) cơ bản là một tập hợp con của Machine Learning (học máy) – ở đó các máy tính sẽ học và cải thiện chính nó thông qua các thuật toán. Deep Learning được xây dựng dựa trên các khái niệm phức tạp hơn rất nhiều, chủ yếu hoạt động với các mạng nơ-ron nhân tạo để bắt chước khả năng tư duy và suy nghĩ của bộ não con người.
Học sâu thúc đẩy nhiều ứng dụng và dịch vụ trí tuệ nhân tạo (AI – Artificial Intelligence) nhằm nâng cao, cải thiện tính tự động hóa, thực hiện các tác vụ phân tích và vật lý mà không cần sự can thiệp của con người.
Công nghệ học sâu nằm sau các sản phẩm và dịch vụ hàng ngày (chẳng hạn như trợ lý kỹ thuật số, điều khiển TV hỗ trợ giọng nói từ xa, phát hiện gian lận thẻ tín dụng, ô tô tự lái,…).
Deep Learning là gì?
Deep Learning hoạt động như thế nào?
Mạng nơ ron sâu (Deep Neural Network – DNN), cố gắng bắt chước não người thông qua sự kết hợp của dữ liệu đầu vào, trọng số và độ lệch. Các yếu tố này làm việc cùng nhau để nhận biết, phân loại và mô tả chính xác các đối tượng dựa trên dữ liệu.
Mạng nơ ron sâu bao gồm nhiều lớp nút được kết nối với nhau, mỗi lớp được xây dựng dựa trên lớp trước đó để tinh chỉnh và tối ưu hóa dự đoán hoặc phân loại. Quá trình tính toán thông qua mạng này được gọi là quá trình truyền chuyển tiếp. Lớp đầu vào là nơi mô hình học sâu nhập dữ liệu để xử lý và lớp đầu ra là nơi đưa ra dự đoán hoặc phân loại cuối cùng.
Ví dụ: Một mô hình Deep Learning được gọi là mạng nơ-ron tích chập có thể được tạo ra bằng cách sử dụng số lượng lớn (lên đến hàng triệu) hình ảnh và mạng này học hỏi từ các pixel có trong hình ảnh mà nó thu được. Nó có thể phân loại các nhóm pixel đại diện cho các đặc điểm của con người, với các nhóm đặc điểm như mũi, tai và mắt cho biết sự hiện diện của con người trong hình ảnh.
Quy trình hoạt động của Deep Learning
Ứng dụng của Deep Learning trong việc chấm công
Deep Learning không chỉ là một công nghệ quan trọng mà còn là động lực đằng sau sự tiến bộ đáng kể trong nhiều lĩnh vực cuộc sống. Không chỉ hỗ trợ trong việc phát triển robot, xây dựng hệ thống xe tự lái, và nghiên cứu y học, mà nó còn đóng góp một vai trò thiết yếu trong nhận diện khuôn mặt, đặc biệt là trong lĩnh vực quản lý chấm công.
Chức năng nhận diện khuôn mặt của Deep Learning trong quản lý chấm công
Deep Learning không chỉ được áp dụng trong việc nhận diện khuôn mặt với mục đích bảo mật, mà còn trong việc tối ưu hóa quá trình chấm công. Hệ thống sử dụng Deep Learning để phân loại hình ảnh, tự động tìm kiếm và phân loại theo ngày, sự kiện, mà không cần sự can thiệp của con người.
Cụ thể, Deep Learning có khả năng chuyển đổi các đặc trưng trên khuôn mặt con người, như mắt, mũi, miệng, v.v., thành các đặc trưng mà chỉ máy tính mới có khả năng hiểu được. Điều này giúp máy tính nhận biết và xác định người đó là ai và tính chất thật giả của hình ảnh. Hệ thống sau đó tích hợp với các máy chấm công, tự động mở cửa cũng như tính công cho nhân viên. Điều này không chỉ giúp tiết kiệm thời gian mà còn tăng cường độ chính xác và độ tin cậy trong quản lý chấm công hàng ngày.
Nhận diện khuôn mặt đã trở thành một yếu tố quan trọng trong hệ thống chấm công. Một trong những ưu điểm quan trọng của hệ thống nhận diện khuôn mặt trong chấm công là khả năng xác định danh tính một cách nhanh chóng và chính xác. Điều này giúp loại bỏ hoàn toàn khả năng chấm công giả mạo hoặc sử dụng thẻ chấm công của người khác, tăng cường tính bảo mật cho quá trình chấm công. Việc sử dụng công nghệ Deep Learning trong nhận diện khuôn mặt không chỉ giúp quản lý dễ dàng theo dõi và kiểm soát chấm công, mà còn giảm bớt thời gian và công sức mà nhân viên và quản lý phải dành cho quá trình này. Đồng thời, tính năng này còn tạo ra một môi trường làm việc hiện đại và thông minh, đồng bộ với xu hướng phát triển công nghệ trong quản lý nhân sự.
Nhằm hỗ trợ các doanh nghiệp trong việc quản trị nhân sự và quản lý chấm công, COMIT tiên phong trong việc cung cấp giải pháp chấm công thông minh – aiTimelog ứng dụng công nghệ Deep Learning với khả năng nhận diện khuôn mặt đảm bảo độ chính xác gần như tuyệt đối (99.99%), ngay cả trong các tình huống đặc biệt như đeo khẩu trang, di chuyển, ảnh fake. Đây là một giải pháp hoàn toàn mới cho doanh nghiệp với những chức năng nổi trội vượt bậc giải quyết được hầu hết các bài toán khó mà các công nghệ chấm công truyền thống đang gặp phải như gian lận chấm công,ùn tắc vào giờ cao điểm, tốn kém chi phí vận hành….
Kết luận
Tóm lại, Deep Learning là một công nghệ quan trọng đằng sau sự tiến bộ trong nhiều lĩnh vực cuộc sống, đặc biệt là trong việc quản lý chấm công. Công nghệ này không chỉ là một bước tiến quan trọng mà còn là chìa khóa giúp nâng cao hiệu suất và độ chính xác trong quản lý nhân sự.
>> Tham khảo thêm: aiTimelog – Nền tảng chấm công thông minh với những lợi ích vượt trội
aiTimelog là lựa chọn hàng đầu cho các doanh nghiệp sở hữu lượng nhân sự lớn. Vui lòng liên hệ với chúng tôi theo đường hotline để nhận tư vấn chi tiết về nền tảng chấm công thế hệ mới này.
