Deep Learning là một chức năng của trí tuệ nhân tạo, bắt chước cách bộ não con người hoạt động để xử lý dữ liệu, tạo ra các mẫu để sử dụng cho việc đưa ra quyết định. Vậy Deep Learning là gì? Bài viết này sẽ cung cấp những kiến thức cơ bản nhất, ứng dụng của Deep Learning cũng như một số thuật toán và kỹ thuật phổ biến trong lĩnh vực này.
Contents
Deep Learning là gì?
Deep Learning có thể được xem là một lĩnh vực con của Machine Learning. Đây là khả năng máy tự đào sâu nhờ vào công nghệ Deep Neural Network để từ đó xử lý, giải quyết những dữ liệu phi định danh hay phi cấu trúc.
Ở đó các máy tính sẽ học và cải thiện chính bản thân nó thông qua các thuật toán. Deep Learning được xây dựng dựa trên các khái niệm phức tạp, chủ yếu hoạt động với các mạng nơ-ron nhân tạo để bắt chước khả năng tư duy cùng với suy nghĩ của bộ não con người.
Vậy khái niệm training Deep Learning là gì? Đây chính là hoạt động con người giúp máy móc tự học, nâng cao khả năng của chúng bằng những tư liệu do con người tìm được.
Khái niệm liên quan Deep Learning
AI là gì?
AI (viết tắt của Artificial Intelligence) dịch nghĩa là trí tuệ nhân tạo. Công nghệ này mô phỏng những suy nghĩ cùng quá trình tiếp thu kiến thức của con người cho máy móc, đặc biệt là với các hệ thống máy tính.
Machine learning là gì?
Machine learning (viết tắt ML) hay máy học là một nhánh của AI. Đây là một lĩnh vực nghiên cứu cho phép máy vi tính có khả năng cải thiện chính bản thân dựa trên dữ liệu mẫu (thường gọi là training data) hoặc dựa vào kinh nghiệm (những gì chúng đã được học). Machine learning có khả năng tự dự đoán hoặc đưa ra quyết định mà không nhất thiết phải được lập trình cụ thể.
Transfer learning là gì?
Có thể nói Transfer Learning cũng là một phương pháp Machine learning. Trong đó, một mô hình đã được phát triển cho một nhiệm vụ sẽ được sử dụng lại làm điểm bắt đầu cho một mô hình của nhiệm vụ thứ hai.
Transfer Learning chính là cách tiếp cận phổ biến nhất trong Deep Learning. Trong điều này, chúng ta sẽ sử dụng các Pre-Trained Model làm khởi đầu về thị giác máy tính. Ngoài ra, các tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên bằng nguồn thời gian và máy tính khổng lồ. Mặc dù vậy, chúng ta cũng cần phát triển các mô hình mạng nơ-ron.
Deep neural network là gì?
Deep neural network là hệ thống cấu trúc thần kinh rất phức tạp gồm nhiều đơn vị neural network. Trong đó, ngoài các lớp nguồn vào (input), nguồn ra (output) thì còn có hơn một lớp ẩn (hidden layer). Mỗi lớp này sẽ thực hiện một kiểu phân loại và sắp xếp riêng trong quá trình mà ta gọi là “phân cấp tính năng”. Mỗi lớp lại đảm nhiệm một trọng trách riêng, output của lớp này là input của lớp sau.
Deep Learning được hoạt động như thế nào?
Deep Learning là một phương pháp, một nhánh của của Machine Learning. Mạng nơ-ron nhân tạo trong Deep Learning được xây dựng nhằm mô phỏng khả năng tư duy của bộ não con người.
Một mạng nơ-ron sẽ bao gồm nhiều lớp (layer) khác nhau, số lượng layer càng nhiều thì mạng đó sẽ càng “sâu” – deep. Trong mỗi layer là các nút mạng được liên kết với những lớp liền kề khác. Mỗi kết nối giữa các node lại có một trọng số tương ứng. Với trọng số càng cao thì ảnh hưởng của kết nối này đến mạng nơ-ron sẽ càng lớn.
Mỗi nơ-ron có một hàm kích hoạt. Về cơ bản thì chúng có nhiệm vụ “chuẩn hoá” đầu ra từ nơ-ron này. Dữ liệu được người dùng đưa vào mạng nơ-ron đó sẽ đi qua tất cả layer và trả kết quả ở layer cuối cùng, hay còn gọi là gọi là output layer.
Trong quá trình huấn luyện mô hình mạng nơ-ron thì các trọng số sẽ được thay đổi và nhiệm vụ của mô hình đó là tìm ra bộ giá trị của trọng số sao cho việc phán đoán là tốt nhất.
Các hệ thống Deep Learning yêu cầu phần cứng phải cực kỳ mạnh để có thể xử lý được lượng dữ liệu lớn cũng như là thực hiện các phép tính phức tạp. Nhiều mô hình Deep Learning có thể phải mất nhiều tuần, thậm chí là nhiều tháng để triển khai trên những phần cứng hiện đại nhất hiện nay.
Xem thêm: VGA máy tính là gì? Tại sao cổng kết nối VGA không xuất hình
Ưu điểm của Deep Learning
Deep Learning là bước ngoặt to lớn trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Nó cho phép khác nhà khoa học dữ liệu xây dựng nhiều mô hình có độ chính xác cao trong lĩnh vực nhận dạng ảnh, xử lý giọng nói, xử lý ngôn ngữ tự nhiên… Một số ưu điểm vượt trội của Deep Learning có thể kể tới gồm có:
– Kiến trúc mạng nơ-ron linh hoạt, dễ dàng thay đổi phù hợp với nhiều vấn đề khác nhau.
– Có khả năng giải quyết nhiều bài toán rất phức tạp với độ chính xác rất cao.
– Tính tự động hoá cao, ngoài ra còn có khả năng tự điều chỉnh và tự tối ưu.
– Có khả năng tính toán song song, hiệu năng tốt nên xử lý được lượng dữ liệu lớn.
Nhược điểm của Deep Learning
Bên cạnh những ưu điểm, thì hiện nay Deep Learning vẫn còn nhiều khó khăn và hạn chế, chẳng hạn như là:
– Cần có khối lượng dữ liệu vô cùng lớn để tận dụng tối đa khả năng của Deep Learning.
– Chi phí tính toán rất cao vì phải xử lý nhiều mô hình phức tạp.
– Vẫn chưa có nền tảng lý thuyết mạnh mẽ để lựa chọn được các công cụ tối ưu cho Deep Learning.
Deep Learning giải quyết được những vấn đề gì?
Kiến trúc mạng nơ-ron trong Deep Learning hiện đang được ứng dụng trong các công việc yêu cầu sức mạnh tính toán cao, xử lý số lượng nhiều dữ liệu và độ phức tạp lớn. Trong phần này, chúng ta sẽ cùng tìm hiểu 5 ứng dụng quen thuộc nhất của Deep Learning trong đời sống hàng ngày nhé.
Xe tự lái
Một trong những công nghệ mới và có vẻ hấp dẫn nhất hiện nay là xe ô tô tự động lái. Nó được xây dựng với cơ sở là các mạng nơ-ron cấp cao. Nói một cách đơn giản thì các mô hình Deep Learning sẽ nhận diện các đối tượng ở môi trường xung quanh xe, tự tính toán khoảng cách giữa xe và các phương tiện khác, xác định vị trí của làn đường, tín hiệu giao thông,… từ đó mà đưa ra được các quyết định tối ưu và nhanh chóng nhất. Một trong những hãng xe tiên phong trên thế giới trong việc sản xuất xe tự lái hiện nay là Tesla.
Xem thêm: Bỏ túi ngay cách điều khiển điện thoại bằng máy tính cực đơn giản
Phân tích cảm xúc
Đây là lĩnh vực phân tích cảm xúc con người thông qua việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên, văn bản và thống kê. Các công ty có thể ứng dụng Deep Learning trong việc hiểu và phán đoán cảm xúc của khách hàng dựa trên những bình luận của họ từ đó đưa ra những chiến lược kinh doanh phù hợp với từng nhóm đối tượng.
Trợ lý ảo
Trợ lý ảo hiện đang được ứng dụng rất nhiều trong đời sống hàng ngày, trong đó phổ biến gồm có chatbot, Google Assistant, Siri, Cortana,… Các trợ lý ảo được xây dựng dựa trên Deep Learning với các thuật toán giúp nhận diện văn bản, xử lý ngôn ngữ, nhận dạng giọng nói,…
Mạng xã hội
Một số nền tảng mạng xã hội lớn như Twitter đang ứng dụng các thuật toán Deep Learning để cải thiện các dịch vụ của mình. Cụ thể thì những trang này sẽ phân tích một lượng lớn dữ liệu thông qua mạng nơ-ron nhân tạo để có thể tìm hiểu về các tùy chọn của người dùng. Ngoài ra, Instagram sử dụng Deep Learning để tránh các hành vi bạo lực trên không gian mạng, chặn các bình luận có vi phạm, không phù hợp,…
Facebook cũng không nằm ngoài danh sách mạng xã hội ứng dụng Deep Learning vào sản phẩm của mình. Các thuật toán mạng nơ-ron sâu đã được sử dụng để gợi ý trang, bạn bè, dịch vụ, nhân diện khuôn mặt trên ảnh,…
Chăm sóc sức khỏe
Deep Learning cũng đang có đóng góp không nhỏ vào lĩnh vực y tế, trong đó phổ biến gồm có các mô hình dự đoán được tình trạng bệnh, chẩn đoán bệnh ung thư, phân tích kết quả MRI, X-ray,…
Trong bài viết vừa rồi chúng ta đã tìm hiểu Deep Learning là gì, các ứng dụng của Deep Learning và những trường hợp có thể sử dụng Deep Learning. Nếu còn điều gì thắc mắc hay muốn đóng góp ý kiến về chủ đề này, các bạn hãy để lại bình luận bên dưới nhé.
