Deep Learning là gì? Khái quát về Deep Learning căn bản

Deep learning – hay học sâu, là một chức năng của trí tuệ nhân tạo AI. Nó cho phép AI thu thập, phân tích và cho ra kết quả dữ liệu phù hợp với yêu cầu hay mục đích ban đầu. Cùng BKNS tìm hiểu Deep Learning là gì, các kiến thức căn bản và khái quát về lĩnh vực rộng lớn này trong bài viết dưới đây nhé. 

Deep Learning là gì?

Deep Learning, hay học sâu, là một lĩnh vực con của Machine Learning, trong đó máy tính được huấn luyện để tự học và cải thiện thông qua các thuật toán. Deep Learning được xây dựng trên các khái niệm phức tạp hơn rất nhiều và chủ yếu hoạt động với các mạng nơ-ron nhân tạo để mô phỏng khả năng tư duy và suy nghĩ của con người.

Mặc dù các khái niệm liên quan đến mạng nơ-ron nhân tạo và Deep Learning đã xuất hiện từ những năm 1960, nhưng chúng đã bị giới hạn bởi khả năng tính toán và lượng dữ liệu có sẵn vào thời điểm đó. Gần đây, tiến bộ trong việc xử lý dữ liệu lớn (Big Data) đã cho phép tận dụng tối đa khả năng của mạng nơ-ron nhân tạo.

Mạng nơ-ron nhân tạo là động lực chính cho sự phát triển của Deep Learning. Mạng nơ-ron sâu (DNN) bao gồm nhiều lớp nơ-ron khác nhau, có khả năng thực hiện các tính toán phức tạp. Deep Learning đang phát triển rất nhanh chóng và được xem là một bước đột phá quan trọng trong Machine Learning. Dưới đây, chúng ta sẽ tìm hiểu chi tiết hơn về khái niệm Deep Learning, bao gồm cơ chế hoạt động, ưu điểm và nhược điểm.

Cách thức hoạt động của Deep Learning

Deep Learning là một phương pháp trong Machine Learning, trong đó mạng nơ-ron nhân tạo được sử dụng để mô phỏng khả năng tư duy của bộ não con người.

Mạng nơ-ron bao gồm nhiều lớp khác nhau, và số lượng lớp càng nhiều thì mạng càng “sâu”. Mỗi lớp chứa các nút mạng được liên kết với các lớp khác. Mỗi kết nối giữa các nút có một trọng số tương ứng, và trọng số này ảnh hưởng đến mạng nơ-ron theo mức độ của nó.

Mỗi nút trong mạng nơ-ron có một hàm kích hoạt, có nhiệm vụ chuyển đổi đầu ra từ nút đó. Dữ liệu được đưa vào mạng nơ-ron sẽ đi qua từng lớp và cuối cùng trả về kết quả tại lớp đầu ra, được gọi là output layer.

Trong quá trình huấn luyện mô hình mạng nơ-ron, các trọng số sẽ được thay đổi và nhiệm vụ của mô hình là tìm ra bộ giá trị của trọng số sao cho phán đoán là tốt nhất.

Các hệ thống Deep Learning yêu cầu phần cứng phải rất mạnh để có thể xử lý được lượng dữ liệu lớn và thực hiện các phép tính phức tạp. Nhiều mô hình Deep Learning có thể mất nhiều tuần, thậm chí nhiều tháng để triển khai trên những phần cứng tiên tiến nhất hiện nay.

Ưu nhược điểm của Deep Learning

Deep Learning có những ưu nhược điểm gì, hãy cùng tham khảo ngay dưới đây.

Ưu điểm

Deep Learning đại diện cho một bước tiến lớn trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, cho phép các nhà khoa học dữ liệu xây dựng các mô hình có độ chính xác cao trong các lĩnh vực như nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, xử lý giọng nói, v.v. Một số ưu điểm vượt trội của Deep Learning bao gồm:

1. Kiến trúc mạng nơ-ron linh hoạt: Deep Learning có thể dễ dàng thay đổi kiến trúc mạng nơ-ron để phù hợp với nhiều vấn đề khác nhau.

2. Xử lý các bài toán phức tạp: Deep Learning có khả năng giải quyết nhiều bài toán phức tạp với độ chính xác cao, vượt trội so với các phương pháp truyền thống.

3. Tự động hóa cao: Deep Learning có khả năng tự điều chỉnh và tối ưu mô hình mà không cần sự can thiệp thủ công nhiều.

4. Tính toán song song và hiệu năng cao: Deep Learning có khả năng thực hiện tính toán song song, giúp xử lý hiệu quả lượng dữ liệu lớn và đạt hiệu năng tốt.

Nhược điểm

Bên cạnh những ưu điểm, Deep Learning cũng đối diện với một số khó khăn và hạn chế, bao gồm:

1. Đòi hỏi khối lượng dữ liệu lớn: Deep Learning cần có một lượng dữ liệu đáng kể để tận dụng được khả năng của nó, và việc thu thập và xử lý dữ liệu lớn có thể là một thách thức.

2. Chi phí tính toán cao: Vì Deep Learning sử dụng các mạng nơ-ron phức tạp, nên yêu cầu các tài nguyên tính toán lớn, gây ra chi phí cao cho việc huấn luyện và triển khai mô hình.

3. Thiếu nền tảng lý thuyết mạnh mẽ: Mặc dù Deep Learning đã có nhiều tiến bộ, nhưng vẫn chưa có một nền tảng lý thuyết mạnh mẽ để lựa chọn các công cụ tối ưu và quyết định các tham số của mạng nơ-ron.

Những ứng dụng của Deep Learning

Deep Learning, trong kiến trúc mạng nơ-ron, được áp dụng rộng rãi trong các tác vụ yêu cầu tính toán mạnh, xử lý dữ liệu lớn và độ phức tạp cao. Dưới đây là một số ứng dụng phổ biến của Deep Learning trong cuộc sống hàng ngày:

Xe tự lái

Công nghệ xe tự lái đang trở thành một xu hướng thú vị, và nó được xây dựng dựa trên các mạng nơ-ron tiên tiến. Đơn giản, các mô hình Deep Learning được sử dụng để nhận dạng các đối tượng trong môi trường xung quanh xe, tính toán khoảng cách đến các phương tiện khác, xác định vị trí làn đường, tín hiệu giao thông, v.v. Dựa trên thông tin này, các quyết định tối ưu và nhanh chóng được đưa ra. Tesla là một trong những hãng xe tiên phong trong lĩnh vực này.

Phân tích cảm xúc

Trong lĩnh vực phân tích cảm xúc, Deep Learning được áp dụng để xử lý ngôn ngữ tự nhiên, phân tích văn bản và thống kê để hiểu và dự đoán cảm xúc của con người. Các công ty có thể sử dụng Deep Learning để hiểu và dự đoán cảm xúc của khách hàng dựa trên các đánh giá, bình luận, tweet, v.v. và từ đó đưa ra các chiến lược kinh doanh và marketing phù hợp cho từng nhóm đối tượng khách hàng.

Trợ lý ảo

Các trợ lý ảo như Siri, Google Assistant hay Alexa cũng sử dụng Deep Learning để hiểu và xử lý các câu lệnh và yêu cầu từ người dùng. Điều này bao gồm việc nhận dạng giọng nói, chuyển đổi lời nói thành văn bản, hiểu ý định của người dùng và cung cấp phản hồi phù hợp.

Mạng xã hội

Các nền tảng mạng xã hội, bao gồm Twitter và Instagram, đã áp dụng Deep Learning để cải thiện các dịch vụ của họ. Bằng cách sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo, những nền tảng này phân tích một lượng lớn dữ liệu để hiểu về sở thích và lựa chọn của người dùng. Ví dụ, Twitter sử dụng Deep Learning để cung cấp gợi ý nội dung và tìm kiếm phù hợp. Instagram cũng sử dụng Deep Learning để phát hiện và ngăn chặn hành vi bạo lực trên nền tảng, từ việc chặn các bình luận vi phạm đến các hình ảnh không phù hợp.

Facebook cũng là một mạng xã hội áp dụng Deep Learning vào các sản phẩm của mình. Các thuật toán mạng nơ-ron sâu được sử dụng để đề xuất trang, bạn bè, dịch vụ và nhận dạng khuôn mặt trên nền tảng.

Chăm sóc sức khoẻ

Deep Learning cũng có đóng góp không nhỏ vào lĩnh vực y tế, trong đó phổ biến gồm có các mô hình dự đoán tình trạng bệnh, chẩn đoán ung thư, phân tích kết quả MRI, X-ray,…

Deep Learning hỗ trợ người dùng, bao gồm bác sĩ và bệnh nhân rất nhiều trong việc phân tích sức dữ liệu về sức khỏe, dự đoán tình trạng bệnh, chẩn đoán ung thư, phân tích kết quả chụp chiếu MRI, tia X-ray,…

Khi nào nên sử dụng Deep Learning?

Theo Tiến sĩ Scott Clark, CEO và đồng sáng lập của SigOpt, Deep Learning đạt hiệu quả tốt nhất khi áp dụng cho dữ liệu không tuân theo một cấu trúc cụ thể. Ví dụ điển hình là dữ liệu văn bản, video, hình ảnh hoặc dữ liệu theo thời gian. Các thuật toán Deep Learning có khả năng tự động xây dựng và khai thác các mẫu tồn tại trong dữ liệu để đưa ra quyết định tối ưu. Tuy nhiên, để đạt được độ chính xác cao nhất, điều này đòi hỏi một lượng lớn dữ liệu và tài nguyên tính toán.

Mỗi mô hình mạng nơ-ron nhân tạo có thể có hàng trăm hoặc thậm chí hàng triệu tham số khác nhau. Do đó, tối ưu hóa các tham số này yêu cầu kiến thức sâu và kinh nghiệm từ người xây dựng mô hình. Hơn nữa, vì các mạng nơ-ron nhân tạo sử dụng nhiều hàm phi tuyến phức tạp, việc hiểu và diễn giải kết quả từ mô hình cũng là một thách thức đối với các chuyên gia. Do đó, trong những dự án đòi hỏi tương tác và phản hồi từ con người, Deep Learning không phải lựa chọn lý tưởng.

Có nên sử dụng Deep Learning thay cho Machine Learning?

Mặc dù Deep Learning có hiệu suất và độ chính xác xuất sắc nhờ vào sự kết hợp của nhiều mô hình phức tạp và khối lượng dữ liệu lớn, nhưng không phải lúc nào nó cũng là lựa chọn duy nhất trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và học máy.

Quyết định sử dụng Deep Learning hay không phụ thuộc vào mục tiêu và chiến lược kinh doanh cụ thể, khối lượng dữ liệu, tài nguyên và nhiều yếu tố khác. Vì vậy, trước khi quyết định áp dụng các mô hình Deep Learning, cần xem xét kỹ những yếu tố bên dưới. Cùng BKNS tìm hiểu tiếp ở phần dưới.

Độ phức tạp và mục tiêu của dự án

Một trong những ưu điểm lớn của Deep Learning là khả năng giải quyết các vấn đề phức tạp, phân tích và học được mối quan hệ ẩn trong dữ liệu. Deep Learning đặc biệt hữu ích trong các dự án có nhiều dữ liệu phi cấu trúc, ví dụ như phân loại hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhận diện giọng nói, …

Tuy nhiên, đối với các vấn đề có độ phức tạp trung bình, không đòi hỏi tính toán mạnh, tài nguyên ít và dữ liệu hạn chế, các thuật toán Học máy truyền thống sẽ là một lựa chọn hợp lý hơn.

Tài nguyên

Sự phát triển của dữ liệu lớn trong những năm gần đây đã làm cho việc xây dựng các mô hình Deep Learning trở nên dễ dàng hơn. Tuy nhiên, đây vẫn là một lĩnh vực rất phức tạp và đòi hỏi đầu tư lớn. Vì cần xử lý lượng dữ liệu khổng lồ, các mô hình Deep Learning thường đòi hỏi tài nguyên tính toán và GPU mạnh mẽ để đạt hiệu suất tốt nhất.

Mặt khác, các thuật toán Học máy truyền thống chỉ cần CPU và phần cứng đơn giản, tốc độ nhanh hơn và cho phép dễ dàng thử nghiệm nhiều kỹ thuật và mô hình khác nhau mà không phải lo lắng về tài nguyên và thời gian tính toán.

Số lượng dữ liệu

Để có thể phát hiện các mối quan hệ ẩn sâu trong bộ dữ liệu, thuật toán Deep Learning đòi hỏi một lượng dữ liệu đầu vào lớn hơn đáng kể so với các thuật toán Machine Learning.

Để tiến hành gán nhãn dữ liệu, cần sử dụng nguồn lực và thời gian đáng kể, đặc biệt là trong lĩnh vực y tế, yêu cầu chuyên môn cao để đảm bảo sự chính xác trong việc gán nhãn. Trong các trường hợp như vậy, ta có thể xem xét sử dụng các thuật toán Machine Learning truyền thống thay vì Deep Learning.

Kết luận

Trong bài viết này, chúng ta đã tìm hiểu Deep Learning là gì, các ứng dụng phổ biến và những trường hợp nên sử dụng Deep Learning.

Đây không hẳn là một lĩnh vực quá mới mẻ, nhưng sự bùng nổ dữ liệu trong nhiều năm gần đây đã giúp các nhà khoa học tận dụng được tối đa khả năng của các mô hình mạng nơ-ron nhân tạo, tạo tiền đề cho việc giải quyết nhiều bài toán tưởng chừng như là bất khả thi trong nhiều năm về trước. Hy vọng bài viết trên đã cung cấp cho bạn những kiến thức hữu ích. Nếu còn điều gì thắc mắc hay đóng góp ý kiến, bạn hãy bình luận bên dưới nhé.

Theo dõi blog của BKNS để cập nhật thêm nhiều bài viết hữu ích hơn.

> Tham khảo thêm:

AI là gì ? Ứng dụng và mặt trái của trí tuệ nhân tạo AI hiện nay

Email Relay Là Gì? Tất Cả Thông Tin Về Email Relay Cho Doanh Nghiệp