Deep learning là gì? Tìm hiểu chi tiết về Deep learning

Bizfly Cloud

2717

08-07-2024

Tiềm năng vô tận của Deep learning thay thế con người trong các công việc mà chúng ta vẫn làm mỗi ngày tại nhà máy, kho, văn phòng và trong nhà vẫn là đề tài được thảo luận trong các cuộc hội thảo công nghệ thời gian gần đây. Cùng với sự phát triển chóng mặt của công nghệ, các thuật ngữ như trí tuệ nhân tạo AI, Machine learning (ML) và Deep learning (DL) ngày một xuất hiện nhiều hơn có thể sẽ khiến bạn bối rối. 

Do đó, bài viết sau đây, Bizfly Cloud sẽ giúp bạn có cái nhìn tổng quan hơn về mối liên hệ giữa các thuật ngữ này, giải đáp Deep learning là gì và các ví dụ thực tiễn trong ứng dụng deep learning.

Công nghệ Deep learning là gì?

Trí tuệ nhân tạo hiện nay đóng một vai trò rất quan trọng khi máy móc có thể thực hiện các nhiệm vụ đòi hỏi trí thông minh của con người. Trong đó, bao gồm cả Machine learning (học máy hoặc máy học), là công nghệ mà máy móc có thể tự học hỏi thông qua lịch sử làm việc và có được các kỹ năng mà không cần sự tham gia của con người. 

Deep learning là một tập hợp các machine learning trong một mạng nhân tạo với các thuật toán mô phỏng theo hệ thần kinh người

Deep learning là một tập hợp các machine learning trong một mạng nhân tạo với các thuật toán mô phỏng theo hệ thần kinh người, và thực hiện việc học hỏi từ một lượng lớn dữ liệu. Tương tự như cách chúng ta học hỏi từ kinh nghiệm, thuật toán deep learning sẽ thực hiện một nhiệm vụ nhiều lần, mỗi lần tinh chỉnh nhiệm vụ một chút để cải thiện kết quả.

Sở dĩ có tên gọi là deep learning là bởi các mạng mô phỏng có các lớp (có độ sâu) khác nhau theo mức độ học hỏi. Tất cả các vấn đề đòi hỏi khả năng "tư duy" để giải quyết, đều là những vấn đề deep learning có thể học hỏi và tìm ra giải pháp.

Lượng dữ liệu khổng lồ mà chúng ta tạo ra mỗi ngày có thể sẽ khiến bạn phải kinh ngạc — Hiện ước tính có khoảng 2,6 nghìn tỷ byte dữ liệu — Nguồn tài nguyên tạo ra khả năng ưu việt của deep learning. Vì thuật toán deep learning đòi hỏi một lượng dữ liệu rất lớn nên sự gia tăng đáng kể các dữ liệu được tạo ra này là một trong những lý do deep learning phát triển mạnh trong những năm gần đây.

Bên cạnh việc tạo ra nhiều dữ liệu hơn, các thuật toán deep learning cũng được hưởng lợi từ sức mạnh tính toán mạnh mẽ hơn và sự gia tăng của Artificial Intelligence (AI) as a Service - Trí tuệ nhân tạo như một Dịch vụ.

AI như một Dịch vụ cho phép các tổ chức quy mô nhỏ tiếp cận với công nghệ trí tuệ nhân tạo và cụ thể là các thuật toán AI cần thiết cho deep learning với khoản đầu tư ban đầu nhỏ.

Deep learning mở ra khả năng giải quyết các vấn đề phức tạp trong khi làm việc trên những bộ dữ liệu rất đa dạng, không có cấu trúc hay liên kết với nhau. Các thuật toán deep learning càng đào sâu nghiên cứu càng cung cấp những tiềm năng ứng dụng lớn hơn.

Hoạt động của Deep learning

Deep learning là một trong những phương pháp của Machine learning, với mạng nơ-ron nhân tạo được xây dựng nhằm mục đích mô phỏng khả năng tư duy logic của bộ não con người.

Mạng nơ-ron gồm có nhiều lớp (layer) khác nhau. Layer có số lượng càng nhiều thì mạng càng “deep” (sâu) hơn. Bên trong mỗi layer sẽ có các nút mạng (node), được liên kết với các lớp liền kề khác. Mỗi một kết nối giữa các node với nhau sẽ có một trọng số tương ứng, trọng số càng cao thì kết nối càng có ảnh hưởng lớn đối với mạng nơ-ron.

Ngoài ra, mỗi nơ-ron sẽ có một hàm kích hoạt nhằm chuẩn hóa đầu ra. Khi người dùng đưa dữ liệu vào mạng nơ-ron, dữ liệu đó sẽ truyền qua các layer và trả về kết quả tại layer cuối cùng, gọi là output layer.

Trong quá trình huấn luyện mô hình mạng nơ-ron, các trọng số sẽ được thay đổi. Khi đó, mô hình sẽ có trách nhiệm tìm ra bộ giá trị của trọng số để phán đoán là tốt nhất.

Các hệ thống Deep learning sẽ cần phải có phần cứng mạnh để xử lý lượng lớn dữ liệu, đồng thời thực hiện các phép tính phức tạp. Đối với một số mô hình Deep learning, có thể sẽ mất vài tuần hoặc thậm chí vài tháng để có thể triển khai trên những phần cứng tiên tiến hiện nay.

Ưu, nhược điểm của Deep learning 

Ưu điểm

Deep learning đánh dấu một bước chuyển mình lớn của lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Nhờ đó mà các nhà khoa học dữ liệu có thể xây dựng mô hình với độ chính xác cao đối với các thao tác nhận dạng ảnh, xử lý giọng nói, xử lý ngôn ngữ tự nhiên,...

Deep learning sở hữu những ưu điểm vượt trội như sau:

• Kiến trúc mạng nơ-ron linh hoạt, dễ dàng thay đổi để thích ứng với nhiều loại vấn đề khác nhau
• Giải quyết được các bài toán phức tạp với độ chính xác cao
• Khả năng tự động hoá cao, có thể tự điều chỉnh và tối ưu hoá
• Khả năng tính toán song song, hiệu năng tốt giúp xử lý được lưu lượng dữ liệu lớn

Nhược điểm

Bên cạnh những ưu điểm trên, Deep learning vẫn còn nhiều hạn chế như:

• Yêu cầu khối lượng dữ liệu vô cùng lớn để có thể tận dụng tối đa khả năng của Deep learning
• Do phải xử lý nhiều mô hình phức tạp nên chi phí tính toán tương đối cao 
• Chưa có nền tảng lý thuyết mạnh mẽ để chọn ra công cụ tối ưu cho Deep learning

Khi nào nên ứng dụng Deep Learning?

Việc ứng dụng Deep Learning cần xem xét đến một số yếu tố sau đây:

1. Dữ liệu lớn và phong phú

Deep Learning đặc biệt hiệu quả khi có một lượng dữ liệu lớn. Các mô hình DL thường yêu cầu hàng triệu hoặc thậm chí hàng tỷ mẫu dữ liệu để huấn luyện và đạt được hiệu suất tốt nhất. Ví dụ, trong nhận dạng hình ảnh, phân tích video, và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, DL có thể khai thác thông tin từ một lượng lớn dữ liệu để cải thiện độ chính xác và hiệu suất.

2. Bài toán phức tạp

Ứng dụng này thích hợp cho các bài toán phức tạp mà các mô hình ML truyền thống khó giải quyết. Chẳng hạn, trong việc phân loại hình ảnh với nhiều lớp phức tạp hoặc nhận diện giọng nói, DL có khả năng tự động học được các đặc trưng cần thiết từ dữ liệu mà không cần phải can thiệp nhiều từ con người.

3. Công nghệ phần cứng mạnh mẽ

Deep Learning yêu cầu khả năng tính toán cao, bao gồm các GPU và TPU, để thực hiện việc huấn luyện mô hình trong thời gian hợp lý. Nếu không có sự hỗ trợ từ phần cứng mạnh mẽ, việc sử dụng DL có thể trở nên không khả thi về mặt thời gian và tài nguyên.

4. Yêu cầu về độ chính xác cao

Khi yêu cầu về độ chính xác của mô hình rất cao, như trong y học, tài chính, và an ninh, DL thường vượt trội hơn so với các phương pháp truyền thống. Các mô hình DL có khả năng phát hiện ra các mẫu và mối quan hệ phức tạp trong dữ liệu, từ đó đưa ra các dự đoán chính xác hơn.

Một số ví dụ điển hình về Deep learning

1. Trợ lý ảo

Bạn có thể đã biết hoặc đã rất quen thuộc với Alexa, Siri hay Cortana, các ứng dụng dạng trợ lý ảo này đều sử dụng deep learning để hiểu lời nói và ngôn ngữ mà con người sử dụng trong quá trình tương tác.

2. Dịch thuật

Cũng tương tự, thuật toán deep learning có thể tự động dịch các ngôn ngữ. Ứng dụng dạng này thường rất hữu ích cho khách du lịch, doanh nhân và quan chức chính phủ.

3. Tầm nhìn cho xe tải giao hàng - máy bay không người lái và ô tô tự lái

Xe tự lái có thể biết được tình trạng thực tế của con đường, phản ứng trước các tình huống như biển báo dừng, chướng ngại vật trên đường hay phương tiện trên đường là nhờ vào thuật toán deep learning. Các thuật toán càng nhận được nhiều dữ liệu thì càng có khả năng hành động giống như con người trong quá trình xử lý thông tin— phân biệt được biển báo dừng phủ tuyết vẫn là biển báo dừng…

4. Chatbot và các bot dịch vụ

Chatbots và các bot dịch vụ cung cấp cho rất nhiều doanh nghiệp khả năng phản hồi một cách thông minh và nhanh chóng theo kịch bản dưới dạng audio và văn bản nhờ vào việc ứng dụng deep learning.

5. Tô màu cho hình ảnh

Chuyển đổi hình ảnh đen trắng thành hình ảnh màu trước kia chỉ có thể thực hiện được bởi con người. Cho đến nay, các thuật toán deep learning có thể dựa vào bối cảnh và các đối tượng trong hình ảnh để phục chế màu từi hình ảnh đen trắng. Và hình ảnh sau phục chế vô cùng ấn tượng và chính xác.

6. Phục chế khuôn mặt

Deep learning được sử dụng trong nhận diện khuôn mặt không chỉ nhằm phục vụ cho mục đích bảo mật mà còn ứng dụng trong gắn thẻ mọi người trên các Facebook post. Và trong tương lai gần bạn có thể trả tiền cho các mặt hàng muốn mua bằng chính khuôn mặt của bạn. Những thách thức đối với deep learning khi nhận diện khuôn mặt là có thể xác định được chính xác một người ngay cả khi người đó thay đổi kiểu tóc, để râu hay cạo râu, hoặc chất lượng ảnh kém do ánh sáng…

7. Ứng dụng trong thuốc và dược phẩm

Từ chẩn đoán bệnh, chẩn đoán khối u cho đến các loại thuốc được tạo riêng cho từng bộ gen cá nhân, deep learning ứng dụng trong  y tế đang nhận được sự chú ý từ nhiều công ty dược phẩm và y tế lớn nhất hiện nay.

8. Cá nhân hóa mua sắm và giải trí 

Có bao giờ bạn tự hỏi làm thế nào Netflix có thể đưa ra các đề xuất phim hay chương trình bạn nên xem tiếp theo không? Hoặc làm sao Amazon lại có thể đưa ra chính xác ý tưởng cho những gì bạn nên mua tiếp theo ngay cả khi bạn không hề biết mình cần đến chúng? Đó chính là những ứng dụng ưu việt và cơ bản nhất của thuật toán deep learning. 

Càng có nhiều trải nghiệm, các thuật toán deep learning lại càng trở nên tinh vi hơn. Khi công nghệ này tiếp tục phát triển trong một vài năm tới, chúng ta có thể sẽ được chứng kiến một trong những giai đoạn phát triển vô cùng vượt bậc của xã hội con người!

Deep Learning có gì vượt trội hơn so với Machine Learning?

So với Machine Learning, Deep Learning sở hữu các ưu điểm vượt trội sau đây:

1. Khả năng tự động trích xuất đặc trưng

Đây là điểm mạnh lớn nhất của Deep Learning. Trong khi các mô hình ML truyền thống thường yêu cầu con người phải xác định và trích xuất các đặc trưng từ dữ liệu, các mô hình DL có thể tự học được các đặc trưng này trong quá trình huấn luyện.

2. Mô hình phức tạp và linh hoạt

Các mô hình Deep Learning, đặc biệt là mạng nơ-ron sâu, có khả năng học và mô hình hóa các mối quan hệ phức tạp trong dữ liệu. Nó giúp chúng có thể giải quyết được các bài toán phức tạp mà ML truyền thống khó xử lý.

3. Hiệu suất vượt trội trong các bài toán nhận dạng và dự đoán 

Deep Learning đã chứng minh hiệu suất vượt trội trong nhiều lĩnh vực như nhận dạng hình ảnh, nhận diện giọng nói, dịch máy, và chơi game. Các mô hình DL có thể đạt được độ chính xác cao và khả năng tổng quát tốt hơn so với các phương pháp ML truyền thống.

4. Khả năng xử lý dữ liệu không cấu trúc

Deep Learning đặc biệt hiệu quả trong việc xử lý dữ liệu không cấu trúc như hình ảnh, âm thanh, và văn bản. Với các mạng nơ-ron như CNN và RNN, DL có thể trích xuất thông tin từ các loại dữ liệu phức tạp này một cách hiệu quả.

Để hiểu rõ về Deep Learning cần học những gì?

Muốn hiểu rõ hơn về Deep Learning, bạn cần học những thứ sau đây:

1. Toán học cơ bản

Hiểu về đại số tuyến tính, xác suất thống kê, giải tích là nền tảng quan trọng để nắm vững các khái niệm và thuật toán trong Deep Learning. Các kiến thức này giúp bạn hiểu rõ cách các mô hình DL hoạt động và cách tối ưu chúng.

2. Kiến thức cơ bản về Machine Learning

Trước khi học Deep Learning, cần nắm vững các khái niệm cơ bản về Machine Learning như phân loại, hồi quy, clustering và các thuật toán ML phổ biến như k-NN, SVM và Decision Trees.

3. Các khái niệm và cấu trúc của Deep Learning

Hiểu về các loại mạng nơ-ron như mạng nơ-ron nhân tạo, mạng nơ-ron tích chập, mạng nơ-ron hồi tiếp và các biến thể của chúng. Học cách thiết kế, huấn luyện và đánh giá các mô hình này.

4. Lập trình và các công cụ Deep Learning

Thành thạo một ngôn ngữ lập trình như Python và các thư viện phổ biến trong DL như TensorFlow, Keras, PyTorch. Các công cụ này giúp bạn triển khai và thử nghiệm các mô hình DL một cách hiệu quả.

5. Kinh nghiệm thực hành

Tham gia các dự án thực tế, giải các bài toán trên các nền tảng học tập trực tuyến như Kaggle và đóng góp vào các dự án mã nguồn mở để tích lũy kinh nghiệm. Thực hành là cách tốt nhất để hiểu sâu và áp dụng các kiến thức đã học.

6. Kiến thức về cơ sở hạ tầng và triển khai

Hiểu về cách triển khai mô hình Deep Learning trên các hệ thống thực tế, bao gồm việc sử dụng GPU, TPU và các dịch vụ đám mây như AWS, Google Cloud, và Azure. Nó giúp bạn tối ưu hóa quá trình huấn luyện và triển khai mô hình.

7. Đọc các tài liệu và nghiên cứu mới nhất

Deep Learning là lĩnh vực phát triển nhanh chóng, vì vậy việc đọc các bài báo, tài liệu nghiên cứu và cập nhật các xu hướng mới nhất là rất quan trọng. Các hội nghị như NeurIPS, ICML, và CVPR là nguồn tài liệu quý giá để nắm bắt những tiến bộ mới nhất trong lĩnh vực này.

Theo https://www.forbes.com