Deep Learning là gì? Ứng dụng và kỹ thuật của Deep Learning

Trong thời đại số hóa hiện nay, Deep Learning đã nổi lên như một ngôi sao sáng trong lĩnh vực công nghệ thông tin. Đây không chỉ là một phần trong Machine Learning mà còn là một cách tiếp cận mới mẻ, đưa ra những giải quyết vấn đề với sự mạnh mẽ của các mô hình máy học sâu. Trong bài viết này, hãy cùng Sforum tìm hiểu Deep Learning AI cơ bản là gì và ứng dụng - kỹ thuật qua bài viết sau đây nhé!

Deep Learning là gì?

Deep Learning cơ bản (học sâu) là một phần quan trọng của Machine Learning. Nơi mà máy tính không chỉ học hỏi, mà còn tự cải thiện thông qua các thuật toán phức tạp. Điều đặc biệt độc đáo của công nghệ học sâu là sự xây dựng trên những khái niệm sâu sắc và phức tạp hơn.

Trong lĩnh vực này, chúng ta chủ yếu tập trung vào mạng thần kinh nhân tạo. Để mô phỏng khả năng tư duy và suy nghĩ của bộ não con người. Mặc dù ý tưởng về mạng nơ-ron nhân tạo và máy học sâu đã xuất hiện từ những năm 1960. Nhưng chúng bị hạn chế bởi thiếu dữ liệu và khả năng tính toán vào thời điểm đó.

Nhưng trong thời kỳ gần đây, sự tiến bộ trong việc phân tích Big data đã mở ra cơ hội tận dụng toàn bộ tiềm năng của mạng lưới thần kinh nhân tạo. Đặc biệt là mạng lưới thần kinh sâu (DNN - Deep Neural Networks). Gồm nhiều lớp tế bào thần kinh khác nhau, đã đạt được khả năng thực hiện các tính toán vô cùng phức tạp. Sự tiến bộ này đánh dấu một bước tiến quan trọng. Và được xem là một trong những đỉnh cao của Machine Learning.

Ưu, nhược điểm của Deep Learning

Công nghệ học sâu không chỉ là một bước tiến lớn trong thế giới của trí tuệ nhân tạo. Mà còn mở ra những cánh cửa mới cho những nghiên cứu về dữ liệu. Nó mang lại khả năng xây dựng nhiều mô hình với độ chính xác cao. Đặc biệt trong các lĩnh vực như nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên NLP và xử lý dữ liệu. Dưới đây là ưu, nhược điểm của Deep Learning cơ bản:

Ưu điểm nổi bật:

• Cấu trúc linh hoạt: Neural Networks của Deep Learning AI linh hoạt và dễ dàng thay đổi. Phù hợp với nhiều thuật toán khác nhau.
• Giải quyết vấn đề phức tạp: Công nghệ học sâu có khả năng giải quyết các vấn đề phức tạp với độ chính xác rất cao. Từ đó đem lại ứng dụng mạnh mẽ.
• Tự động hóa cao: Có khả năng tự động hóa, tự điều chỉnh và tự tối ưu hóa mô hình. Giảm sự phụ thuộc vào sự can thiệp của con người.
• Tính toán song song: Có khả năng thực hiện tính toán song song. Đảm bảo hiệu suất tốt khi xử lý lượng lớn dữ liệu.

 

 

Nhược điểm:

• Yêu cầu dữ liệu lớn: Để tận dụng hết khả năng, máy học sâu đòi hỏi một lượng dữ liệu lớn. Điều này có thể là một thách thức đối với nhiều dự án.
• Chi phí tính toán cao: Việc xử lý nhiều mô hình phức tạp đồng nghĩa với chi phí tính toán cao.
• Thiếu nền tảng lý thuyết: Chưa có một nền tảng lý thuyết vững chắc để chọn lựa các công cụ tối ưu cho công nghệ học sâu. Điều này có thể tạo ra khó khăn trong quá trình triển khai.

Cách thức hoạt động của công nghệ học sâu

Sau khi đã hiểu khái niệm Deep Learning AI cơ bản là gì, chúng ta sẽ đi tìm hiểu cách hoạt động của chúng. Thuật toán này chạy thông qua nhiều lớp, tương tự như việc con người học hỏi. Các lớp đầu tiên tập trung vào việc hiểu rõ từng khái niệm cụ thể. Trong khi các lớp sau sử dụng thông tin đã học. Để đào sâu và phân tích những khái niệm trừu tượng hơn. Quá trình này, gọi là trích xuất tính năng, giúp tạo ra biểu diễn dữ liệu sâu hơn.

 

 

Điều thú vị là máy học sâu dựa vào mạng lưới thần kinh sâu để tự động trích xuất tính năng tự động. So với học máy thông thường, nơi chúng ta phải chọn các thuật toán cụ thể để thực hiện công việc này. Công nghệ học sâu tự mình hoàn thành nhiệm vụ này một cách tự động và mạnh mẽ hơn.

Ứng dụng của Deep Learning

Công nghệ học sâu với khả năng tính toán cao và xử lý dữ liệu lớn. Đã mở ra hàng loạt ứng dụng hay phần mềm trí tuệ nhân tạo hiện đại, thú vị và tiềm năng. Dưới đây là những ứng dụng phổ biến nhất của công nghệ học sâu mà bạn có thể gặp trong thực tế:

• Hệ thống xe tự lái: Một trong những công nghệ đỉnh cao hiện nay là hệ thống lái xe tự động. Được xây dựng trên các mô hình máy học sâu. Mô hình này không chỉ nhận diện vật thể xung quanh xe. Mà còn tính toán khoảng cách, đánh giá tín hiệu đèn giao thông. Đưa ra quyết định tối ưu và nhanh chóng.
• Phân tích cảm xúc: Công nghệ học sâu có thể phân tích cảm xúc của con người thông qua xử lý ngôn ngữ tự nhiên, đánh giá văn bản và thống kê. Doanh nghiệp sử dụng nó để hiểu cảm xúc của khách hàng dựa trên đánh giá, bình luận, phản hồi. Từ đó xây dựng chiến lược kinh doanh và tiếp thị hiệu quả.
• Mạng xã hội: Các nền tảng mạng xã hội lớn như Twitter sử dụng thuật toán Deep Learning cơ bản AI để cải thiện dịch vụ. Với phân tích lượng lớn dữ liệu qua mạng thần kinh nhân tạo để hiểu về sở thích và xu hướng của người dùng. Đồng thời ngăn chặn hành vi bạo lực với xúc phạm trên không gian mạng.

 

 

• Trợ lý ảo - Virtual Assistant: Trợ lý ảo AI như chatbot, Google Assistant, Siri… đều sử dụng Deep Learning AI để nhận dạng và xử lý dữ liệu như giọng nói, văn bản. Giúp tạo ra trải nghiệm tương tác mượt mà và thông minh cho người dùng.
• Chăm sóc sức khỏe: Công nghệ học sâu đóng góp quan trọng trong lĩnh vực y tế. Với các ứng dụng như dự đoán bệnh, chẩn đoán ung thư và phân tích hình ảnh y khoa như kết quả chụp MRI, X-quang.

Khi nào cần sử dụng Deep Learning?

Mặc dù công nghệ học sâu mang lại hiệu suất và độ chính xác vượt trội. Nhờ vào mô hình phức tạp và nguồn dữ liệu khổng lồ. Nhưng quyết định sử dụng hay không sử dụng nó không hẳn luôn là lựa chọn tối ưu trong mọi tình huống.

Quá trình ra quyết định này nên dựa trên mục tiêu cụ thể và chiến lược kinh doanh. Đồng thời cân nhắc đến lượng dữ liệu và tài nguyên có sẵn cho dự án. Dưới đây là những yếu tố cần xem xét kỹ lưỡng trước khi chọn sử dụng máy học sâu:

• Mức độ phức tạp của dự án: Công nghệ học sâu thích hợp cho những dự án đòi hỏi giải quyết vấn đề phức tạp và tìm hiểu các mối quan hệ ẩn trong dữ liệu. Nếu nhiệm vụ yêu cầu xử lý nhiều dữ liệu phi cấu trúc, phân loại hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên hoặc nhận dạng giọng nói, thì công nghệ học sâu là sự lựa chọn hàng đầu.

 

 

• Tài nguyên: Xây dựng mô hình học sâu cơ bản đòi hỏi tài nguyên và GPU cao cấp. Để đạt được hiệu suất tốt nhất. Trong khi cơ sở dữ liệu lớn hiện đại giúp việc này trở nên dễ dàng hơn. Nhưng vẫn cần cân nhắc đối với việc chi phí và tài nguyên. Nếu so với các thuật toán Machine Learning chỉ yêu cầu CPU và phần cứng đơn giản.
• Số lượng dữ liệu: Công nghệ học sâu thường yêu cầu một lượng dữ liệu đầu vào lớn để tìm ra các mối quan hệ sâu sắc. Điều này đồng nghĩa với việc cần có nhiều dữ liệu gắn nhãn. Có thể là một thách thức đối với nhiều dự án.

Các kỹ thuật của Deep Learning

Sự phức tạp và đa dạng của công nghệ học sâu được thể hiện qua nhiều kỹ thuật và thuật toán khác nhau. Từ những giải pháp đơn giản đến phức tạp. Điều này cho phép chúng ta áp dụng chúng vào hầu hết các bài toán trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo hiện nay. Dưới đây là một số kỹ thuật Deep Learning AI phổ biến, mà bạn có thể tham khảo:

Mạng Nơ-ron cổ điển

Kiến trúc cổ điển của mạng nơ-ron thường được biểu diễn qua mạng kết nối đầy đủ. Thường sử dụng Perceptron đa lớp. (Perceptron là một thuật toán đơn giản, giúp xác định một ranh giới siêu phẳng cho các bài toán phân loại nhị phân).

Mạng nơ-ron cổ điển, được sáng lập bởi Fran Rosenblatt vào năm 1958. Thường được sử dụng cho các bài toán phân loại nhị phân.

Mạng Nơ-ron tích chập (CNN)

Mạng nơ-ron tích chập là một cấu trúc tiên tiến. Được xây nên để giải quyết các bài toán phức tạp. Đặc biệt là trong lĩnh vực xử lý hình ảnh. Các phép tích chập giúp trích xuất đặc trưng quan trọng và giảm kích thước dữ liệu. Với các giai đoạn như tích chập, tổng hợp và kết nối hoàn toàn. CNN đặc biệt hiệu quả trong việc xử lý ảnh và video.

Mạng Nơ-ron hồi quy (RNN)

Recurrent Neural Network (RNN) là một thuật toán nổi tiếng trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên. RNN có khả năng giữ lại thông tin từ các tình huống trước đó. Làm cho nó phù hợp cho việc xử lý dữ liệu dạng chuỗi thời gian. Các thiết kế như LSTM và Gated RNN giúp cải thiện khả năng nhớ và dự đoán trong các ứng dụng đa dạng.

Mạng sinh đối nghịch (GAN)

Generative Adversarial Networks (GAN) là loại mô hình mà Generator và Discriminator cùng nhau tạo ra và phân biệt dữ liệu giả. Qua quá trình huấn luyện, cả hai mô hình đều ngày càng cải thiện. Giúp GAN trở thành công cụ mạnh mẽ cho việc tạo ra ảnh người. Thay đổi độ tuổi và tạo hình ảnh vật thể.

Boltzmann Machine

Boltzmann Machine, một loại mô hình trong lĩnh vực Machine Learning. Thường được áp dụng trong các ngữ cảnh không có hướng xác định. Ứng dụng phổ biến của nó bao gồm giám sát hệ thống và xây dựng hệ thống khuyến nghị nhị phân.

Học tăng cường sâu

Deep Reinforcement Learning là nơi mà các đối tượng tương tác với môi trường xung quanh để điều chỉnh và thay đổi trạng thái của chính mình. Kĩ thuật này đã mở ra một lĩnh vực rộng lớn của nghiên cứu và ứng dụng. Từ trò chơi cờ vua, poker cho đến những lĩnh vực tiên tiến như xe tự lái và robot.

Autoencoder

Autoencoder là kỹ thuật Deep Learning AI phổ biến. Có khả năng học các biểu diễn của dữ liệu mà không cần nhãn. Các loại như Sparse, Denoising, Contractive và Stacked có ứng dụng trong phát hiện đặc trưng. Hệ thống khuyến nghị và bổ sung đặc trưng cho dữ liệu.

 

 

Backpropagation và Gradient Descent

Lan truyền ngược và Gradient Descent là những kỹ thuật quan trọng trong mạng nơ-ron. Giúp điều chỉnh tham số và tối ưu hóa mô hình. Sự kết hợp linh hoạt của các kỹ thuật này đang làm thay đổi cách chúng ta tiếp cận và giải quyết những thách thức phức tạp trong lĩnh vực công nghệ học sâu.

Qua bài viết “Deep Learning là gì? Ứng dụng và kỹ thuật của Deep Learning” ở trên, ta thấy rằng công nghệ học sâu cơ bản là một cách tiếp cận sâu rộng, mạnh mẽ. Trong việc giải quyết những thách thức của thế giới hiện đại, mở ra nhiều cơ hội mới và tiềm năng không giới hạn cho sự phát triển của công nghệ và xã hội.

• Xem thêm bài viết chuyên mục: Thuật ngữ công nghệ, AI