Deep learning cố gắng bắt chước bộ não con người, mặc dù không phù hợp với khả năng của nó – cho phép các hệ thống phân cụm dữ liệu và đưa ra dự đoán với độ chính xác đáng kinh ngạc. Để hiểu rõ hơn về khái niệm Deep Learning là gì, các bạn hãy đọc bài viết dưới đây của GhienCongNghe nhé.

Deep learning là gì

Deep learning là một tập con của machine learning, về cơ bản là một mạng nơ-ron có ba lớp trở lên. Những mạng lưới thần kinh này cố gắng mô phỏng hành vi của não người, mặc dù không phù hợp với khả năng của nó cho phép nó “học” từ một lượng lớn dữ liệu.

Mặc dù mạng nơ-ron với một lớp duy nhất vẫn có thể đưa ra các dự đoán gần đúng, nhưng các lớp ẩn bổ sung có thể giúp tối ưu hóa và tinh chỉnh để có độ chính xác.

Deep learning thúc đẩy nhiều ứng dụng và dịch vụ trí tuệ nhân tạo (AI) nhằm cải thiện tự động hóa, thực hiện các tác vụ phân tích và vật lý mà không cần sự can thiệp của con người. Công nghệ deep learning nằm đằng sau các sản phẩm và dịch vụ hàng ngày (chẳng hạn như trợ lý kỹ thuật số, điều khiển TV hỗ trợ giọng nói và phát hiện gian lận thẻ tín dụng) cũng như các công nghệ mới nổi (chẳng hạn như ô tô tự lái).

Điểm khác biệt giữa Machine learning và Deep learning là gì

Nếu deep learning là một tập hợp con của machine learning, chúng khác nhau như thế nào? Deep learning phân biệt chính nó với machine learning cổ điển bởi loại dữ liệu mà nó hoạt động và các phương pháp mà nó học.

Machine learning là gì

Các thuật toán machine learning tận dụng dữ liệu có cấu trúc, được gắn nhãn để đưa ra dự đoán – nghĩa là các tính năng cụ thể được xác định từ dữ liệu đầu vào cho mô hình và được tổ chức thành các bảng. Điều này không nhất thiết có nghĩa là nó không sử dụng dữ liệu phi cấu trúc, nó chỉ có nghĩa là nếu có, nó thường trải qua một số xử lý trước để tổ chức nó thành một định dạng có cấu trúc.

So sánh Machine learning và Deep learning

Deep learning loại bỏ một số quá trình xử lý trước dữ liệu thường liên quan đến machine learning. Các thuật toán này có thể nhập và xử lý dữ liệu phi cấu trúc, như văn bản và hình ảnh, đồng thời nó tự động hóa việc trích xuất tính năng, loại bỏ một số phụ thuộc vào các chuyên gia con người.

Ví dụ: giả sử có một bộ ảnh về các vật nuôi khác nhau và muốn phân loại theo “mèo”, “chó”, “hamster”, v.v. Các thuật toán deep learning có thể xác định đặc điểm nào (ví dụ: tai) là quan trọng nhất để phân biệt từng loài động vật với loài khác. Trong machine learning, hệ thống phân cấp các tính năng này được thiết lập thủ công bởi một chuyên gia là con người.

Sau đó, thông qua các quá trình giảm độ dốc và lan truyền ngược, thuật toán deep learning sẽ tự điều chỉnh và phù hợp với độ chính xác, cho phép nó đưa ra dự đoán về một bức ảnh động vật mới với độ chính xác cao hơn.

Các mô hình machine learning và deep learning cũng có khả năng thực hiện các kiểu học khác nhau, thường được phân loại là học có giám sát, học không giám sát và học tăng cường. Học có giám sát sử dụng các tập dữ liệu được gắn nhãn để phân loại hoặc đưa ra dự đoán, điều này đòi hỏi sự can thiệp của con người để gắn nhãn dữ liệu đầu vào một cách chính xác.

Ngược lại, học không giám sát không yêu cầu tập dữ liệu được gắn nhãn và thay vào đó, nó phát hiện các mẫu trong dữ liệu, nhóm chúng theo bất kỳ đặc điểm phân biệt nào. Học tăng cường là một quá trình trong đó một mô hình học cách trở nên chính xác hơn để thực hiện một hành động trong môi trường dựa trên phản hồi nhằm tối đa hóa dữ liệu.

Làm thế nào deep learning hoạt động

Mạng nơ-ron deep learning, hoặc mạng nơ-ron nhân tạo, 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 trong dữ liệu.

Mạng nơ-ron sâu bao gồm nhiều lớp nút được kết nối với nhau, mỗi lớp 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 lan truyền chuyển tiếp.

Các lớp đầu vào và đầu ra của mạng nơ-ron sâu được gọi là các lớp có thể nhìn thấy. Lớp đầu vào là nơi mô hình deep learning nhập dữ liệu để xử lý và lớp đầu ra là nơi đưa ra dự đoán hoặc phân loại cuối cùng.

Một quy trình khác được gọi là lan truyền ngược sử dụng các thuật toán, như gradient descent, để tính toán sai số trong các dự đoán và sau đó điều chỉnh trọng số và độ chệch của hàm bằng cách di chuyển ngược lại qua các lớp trong nỗ lực đào tạo mô hình.

Cùng với nhau, lan truyền chuyển tiếp và lan truyền ngược cho phép mạng nơ-ron đưa ra dự đoán và sửa bất kỳ lỗi nào cho phù hợp. Theo thời gian, thuật toán dần trở nên chính xác hơn.

Ở trên mô tả loại mạng nơron sâu đơn giản nhất bằng các thuật ngữ đơn giản nhất. Tuy nhiên, các thuật toán deep learning vô cùng phức tạp và có nhiều loại mạng nơ-ron khác nhau để giải quyết các vấn đề hoặc tập dữ liệu cụ thể. Ví dụ:

• Mạng nơ-ron chuyển đổi (CNN), được sử dụng chủ yếu trong các ứng dụng phân loại hình ảnh và thị giác máy tính, có thể phát hiện các tính năng và mẫu trong hình ảnh, cho phép thực hiện các tác vụ, chẳng hạn như phát hiện hoặc nhận dạng đối tượng. Vào năm 2015, lần đầu tiên một CNN đã đánh giá tốt hơn con người trong thử thách nhận dạng vật thể.
• Mạng nơ-ron tuần hoàn (RNN) thường được sử dụng trong các ứng dụng nhận dạng giọng nói và ngôn ngữ tự nhiên vì nó tận dụng dữ liệu tuần tự hoặc chuỗi thời gian.

Ứng dụng của Deep learning là gì

Các ứng dụng deep learning trong thế giới thực là một phần trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta, nhưng trong hầu hết các trường hợp, chúng được tích hợp tốt vào các sản phẩm và dịch vụ đến nỗi người dùng không biết về quá trình xử lý dữ liệu phức tạp đang diễn ra trong nền. Một số ví dụ này bao gồm những điều sau:

Thực thi pháp luật

Các thuật toán deep learning có thể phân tích và học hỏi từ dữ liệu giao dịch để xác định các mẫu nguy hiểm cho thấy có thể có hoạt động gian lận hoặc tội phạm.

Nhận dạng giọng nói, thị giác máy tính và các ứng dụng deep learning khác có thể cải thiện hiệu quả và hiệu quả của phân tích điều tra bằng cách trích xuất các mẫu và bằng chứng từ các bản ghi âm và video, hình ảnh và tài liệu, giúp cơ quan thực thi pháp luật phân tích lượng lớn dữ liệu nhanh chóng và chính xác hơn.

Các dịch vụ tài chính

Các tổ chức tài chính thường xuyên sử dụng phân tích dự đoán để thúc đẩy giao dịch cổ phiếu theo thuật toán, đánh giá rủi ro kinh doanh để phê duyệt khoản vay, phát hiện gian lận và giúp quản lý danh mục đầu tư và tín dụng cho khách hàng.

Dịch vụ khách hàng

Nhiều tổ chức kết hợp công nghệ deep learning vào quy trình dịch vụ khách hàng của họ. Chatbots – được sử dụng trong nhiều ứng dụng, dịch vụ và cổng dịch vụ khách hàng là một dạng AI đơn giản. Chatbots truyền thống sử dụng ngôn ngữ tự nhiên và thậm chí cả nhận dạng trực quan, thường thấy trong các menu giống như trung tâm cuộc gọi.

Tuy nhiên, các giải pháp chatbot phức tạp hơn cố gắng xác định, thông qua việc tìm hiểu, nếu có nhiều câu trả lời cho các câu hỏi không rõ ràng. Dựa trên những phản hồi mà nó nhận được, chatbot sau đó sẽ cố gắng trả lời những câu hỏi này trực tiếp hoặc định tuyến cuộc trò chuyện tới người dùng.

Các trợ lý ảo như Siri của Apple, Amazon Alexa hoặc Google Assistant mở rộng ý tưởng về một chatbot bằng cách bật chức năng nhận dạng giọng nói. Điều này tạo ra một phương pháp mới để thu hút người dùng theo cách được cá nhân hóa.

Chăm sóc sức khỏe

Ngành công nghiệp chăm sóc sức khỏe đã được hưởng lợi rất nhiều từ khả năng deep learning kể từ khi số hóa hồ sơ và hình ảnh của bệnh viện. Các ứng dụng nhận dạng hình ảnh có thể hỗ trợ các chuyên gia hình ảnh y tế và bác sĩ X-quang, giúp họ phân tích và đánh giá nhiều hình ảnh hơn trong thời gian ngắn hơn.

Ưu điểm của Deep learning là gì trong phát triển trí tuệ nhân tạo

Sau đây là những lợi ích hoặc lợi thế của deep learning:

• Các tính năng được tự động suy luận và điều chỉnh tối ưu cho kết quả mong muốn. Các tính năng không bắt buộc phải được trích xuất trước thời hạn. Điều này tránh các kỹ thuật machine learning tốn thời gian.
• Độ tin cậy đối với các biến thể tự nhiên trong dữ liệu được học tự động.
• Cách tiếp cận dựa trên mạng nơ-ron tương tự có thể được áp dụng cho nhiều ứng dụng và kiểu dữ liệu khác nhau.
• Có thể thực hiện nhiều phép tính song song bằng GPU và có thể mở rộng cho khối lượng lớn dữ liệu. Hơn nữa, nó mang lại kết quả hiệu suất tốt hơn khi lượng dữ liệu lớn.
• Kiến trúc deep learning rất linh hoạt để thích ứng với các vấn đề mới trong tương lai.

Cái khó trong việc phổ cập Deep learning là gì

Yêu cầu phần cứng khủng

Deep learning đòi hỏi một sức mạnh tính toán to lớn. Các đơn vị xử lý đồ họa (GPU) hiệu suất cao là lý tưởng vì chúng có thể xử lý khối lượng lớn các phép tính trong nhiều lõi với bộ nhớ dồi dào có sẵn.

Tuy nhiên, việc quản lý nhiều GPU tại chỗ có thể tạo ra nhu cầu lớn về tài nguyên nội bộ và cực kỳ tốn kém khi mở rộng quy mô. Để đào tạo cực kỳ tốn kém do mô hình dữ liệu phức tạp. Hơn nữa, deep learning đòi hỏi GPU đắt tiền và hàng trăm máy. Điều này làm tăng chi phí cho người dùng.

Đòi hỏi kiến thức rất sâu về Big Data

• Nó đòi hỏi lượng dữ liệu rất lớn để hoạt động tốt hơn các kỹ thuật khác.
• Không có lý thuyết chuẩn nào để hướng dẫn bạn lựa chọn các công cụ deep learning phù hợp vì nó đòi hỏi kiến thức về cấu trúc liên kết, phương pháp đào tạo và các tham số khác. Do đó, rất khó để được những người có kỹ năng chưa thành thạo chấp nhận.
• Không dễ dàng hiểu được kết quả đầu ra chỉ dựa trên việc học và yêu cầu người phân loại làm như vậy. Các thuật toán dựa trên mạng nơ-ron hợp hiến thực hiện các nhiệm vụ như vậy.
• Mặc dù mô hình deep learning có thể được hiểu là một loại chương trình, nhưng ngược lại, hầu hết các chương trình không thể được biểu thị dưới dạng mô hình deep learning – đối với hầu hết các nhiệm vụ, hoặc không tồn tại mạng nơ-ron sâu có kích thước thực tế tương ứng để giải quyết nhiệm vụ hoặc thậm chí nếu tồn tại một cái, nó có thể không học được.

Các mô hình Deep learning của các ông lớn công nghệ thế giới

Trong nhiều thập kỷ nay, IBM đã là công ty tiên phong trong việc phát triển các công nghệ AI và deep learning, nổi bật là sự phát triển của IBM Watson, chatbot AI của IBM. Một trong những thành tựu đầu tiên trong công nghệ deep learning.

Watson hiện là giải pháp đáng tin cậy cho các doanh nghiệp đang tìm cách áp dụng các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên và máy học tiên tiến vào hệ thống của họ bằng cách sử dụng phương pháp tiếp cận theo cấp đã được chứng minh để áp dụng và triển khai AI

Watson sử dụng khuôn khổ kiến trúc quản lý thông tin không có cấu trúc (UIMA) của Apache và phần mềm DeepQA của IBM để cung cấp khả năng deep learning mạnh mẽ cho các ứng dụng. Sử dụng các công cụ như IBM Watson Studio, bạn có thể khai thác dữ liệu lớn và đưa các dự án khoa học dữ liệu của bạn vào sản xuất trong khi triển khai và chạy các mô hình của bạn trên bất kỳ đám mây nào.

Xem thêm:

• Google Lens Là Gì? Cách Bạn Biết được Mọi Thứ Thông Qua ống Kích điện Thoại
• Ads Là Gì? Thuật Ngữ Trong Giới Marketing Bạn Nên Biết
• Thực Hư Chuyện Sóng WiFi Có Hại Không đến Sức Khỏe Con Người

Vậy qua bài viết trên, chúng mình đã giải thích cho các bạn hiểu Deep Learning là gì và ứng dụng của nó trong cuộc sống thực tiễn. Nếu cảm thấy bài viết này có ích, hãy Like & Share để GhienCongNghe tiếp tục ra những bài viết chất lượng hơn nhé.

Tham khảo IBM