Deep Learning là gì? Hiểu tổng quan về Deep Learning và ứng dụng

Chắc hẳn khái niệm deep learning là gì vẫn còn xa lạ với nhiều người. Nó được xem là một chức năng của trí tuệ nhân tạo, bắt chước cách não bộ con người hoạt động để xử lý và tạo ra các mẫu cho việc đưa ra quyết định. Chính xác khái niệm và cách sử dụng deep learning thế nào cùng Unica tìm hiểu nhé.

Deep Learning là gì?

Deep Learning được hiểu là một lĩnh vực con của Machine Learning, tại đây các máy tính sẽ học tập và cải thiện tốt hơn thông qua các thuật toán cơ bản. Đồng thời Deep learning còn được hình thành trên các khái niệm phức tạp, nhờ vào các mạng nơ ron để bắt chước tư duy và suy nghĩ giống như não bộ của con người. Hiện nay những tiến bộ trong phân tích dữ liệu lớn Big Data cho phép bạn có thể tận dụng được tối đa khả năng của mạng nơ-ron nhân tạo.

Mạng nơ-ron nhân tạo chính là động lực để phát triển Deep Learning. Các mạng nơ-ron sâu (DNN) bao gồm nhiều lớp nơ-ron khác nhau, có khả năng thực hiện phép tính toán có độ phức tạp rất cao. Deep Learning đang phát triển rất nhanh và được coi là một trong những bước đột phá lớn nhất trong Machine Learning.

Deep Learning là gì?

Nguyên lý hoạt động của Deep Learning là gì?

Deep Learning được coi là một phương pháp quan trọng trong lập trình AI được huấn luyện để dự đoán đầu ra dựa vào một tập đầu vào. Ví dụ như: Dự đoán hành động của con mèo khi gặp chuột rồi tiến hành huấn luyện nó bằng phương pháp học có giám sát.

Khi bạn muốn dự đoán được hành động của nó thì bạn cần thực hiện như sau:

- Lựa chọn con mồi phù hợp nhất

- Lúc này: các bộ phận ở trên cơ thể của con mèo gồm mắt, móng vuốt, tai... sẽ trở nên rất nhanh nhạy

- Con chuột sẽ dược xuất hiện ở đâu.

Deep Learning cũng không khác nhiều so với học máy thông thường. Tuy nhiên, ở ví dụ trên thì cần dành thời gian mới có thể thiết kế được các tính năng đại diện cho con mèo. Điều cần làm là cung cấp cho hệ thống một số lượng hình ảnh con mèo, video con mèo bắt chuột thì hệ thống có thể tự học được những tính năng đại của một con mèo.

Với những tác vụ khác như thị giác máy tính, nhận dạng giọng nói, robot hoặc dịch máy thì hiệu suất của Deep Learning sẽ vượt xa những hệ thống máy khác. Tuy nhiên, việc xây dựng được hệ thống Deep Learning sẽ không dễ dàng so với những hệ thống máy móc thông thường.

Nguyên lý hoạt động của Deep Learning 

Ưu nhược điểm của mô hình Deep Learning

Cùng tìm hiểu cụ thể ưu điểm và nhược điểm của Deep learning như thế nào trong công việc để giúp đem lại hiệu quả cao nhất.

1. Ưu điểm của Deep Learning

Deep Learning chín là một bước ngoặt to 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 lĩnh vực nhận dạng ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và xử lý giọng nói… Một vài ưu điểm vượt trội của Deep Learning đó là:

- Kiến trúc mạng nơ-ron linh hoạt, dễ dàng thay đổi để phù hợp với nhiều vấn đề khác nhau.

- Khả năng giải quyết nhiều bài toán phức tạp có độ chính xác cao.

- Tính tự động hoá cao và có khả năng tự điều chỉnh và tối ưu.

- Có khả năng thực hiện tính toán song song, đem lại hiệu năng tốt, xử lý được số lượng dữ liệu lớn.

Ưu nhược điểm của Deep Learning

2. Nhược điểm

Ngoài những ưu điểm trên thì Deep Learning sẽ còn nhiều khó khăn và hạn chế, ví dụ như:

- Phải có khối lượng dữ liệu lớn để tận dụng tối đa khả năng của Deep Learning.

- Chi phí tính toán khá cao vì phải xử lý nhiều mô hình phức tạp.

- Chưa có nền tảng lý thuyết mạnh mẽ để lựa chọn ra các công cụ tối ưu cho Deep Learning.

Trở thành chuyên gia AI với GPT-4 bằng cách đăng ký học online ngay. Khóa học giúp bạn biết cách kết hợp ChatGPT với các công cụ AI khác để làm content marketing, làm ảnh, làm video, làm nhạc melody, mixing....Đăng ký ngay.

Khóa Học ChatGPT Và AI Đỉnh Cao

NGUYỄN MINH TOÀN

599.000đ

3.500.000đ

Đăng ký Học thử

Học làm nhạc cơ bản với AI

Sweet Media

299.000đ

500.000đ

Đăng ký Học thử

GPT-4 Turbo - Sức Mạnh Khủng Khiếp Của 1 Siêu AI

Hồ Đức Dũng

999.000đ

1.990.000đ

Đăng ký Học thử

Deep Learning giúp bạn giải quyết những vấn đề gì?

Kiến trúc mạng nơ-ron trong Deep Learning được ứng dụng rất nhiều trong các công việc yêu cầu khả năng tính toán cao, xử lý nhiều dữ liệu và độ phức tạp lớn. Cùng tìm hiểu những ứng dụng của Deep Learning nhé.

1. Xe tự lái

Đây là một công nghệ mới và hấp dẫn nhất hiện nay, nó được xây dựng dựa trên các mạng nơ-ron cấp cao. Các mô hình Deep Learning sẽ dùng để nhận diện các đối tượng ở môi trường xung quanh xe, tính toán khoảng cách giữa các xe và các phương tiện khác, xác định vị trí làn đường và tín hiệu giao thông,… qua đó đưa ra các quyết định tối ưu và nhanh chóng nhất. Một trong những hãng xe tiên phong trong việc sản xuất xe tự lái hiện nay chính là Tesla.

2. Phân tích cảm xúc

Đây là lĩnh vực phân tích cảm xúc của con người qua việc xử lý các ngôn ngữ tự nhiên, phân tích văn bản và thống kê. Các công ty cũng có thể ứng dụng Deep Learning để hiểu và phán đoán cảm xúc của khách hàng dựa trên những đánh giá, bình luận hoặc tweet,… nhờ đó đưa ra những chiến lược kinh doanh và marketing phù hợp cho từng nhóm đối tượng.

3. Trợ lý ảo

Trợ lý ảo ngày càng được ứng dụng nhiều trong đời sống hàng ngày, trong đó phổ biến nhất là chatbot, giảng viên online, Google Assistant, Siri… Các trợ lý ảo này được xây dựng dựa trên Deep Learning với các thuật toán nhận diện văn bản, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và nhận dạng giọng nói chính xác…

4. Mạng xã hội

Các nền tảng mạng xã hội lớn như Twitter cũng ứng dụng các thuật toán Deep Learning để cải thiện cho các dịch vụ của mình. Những trang này sẽ phân tích sô lượng lớn dữ liệu thông qua mạng nơ-ron nhân tạo để tìm hiểu các tuỳ chọn của người dùng. Ngoài ra, Instagram cũng sử dụng Deep Learning để tránh các hành vi bạo lực trên không gian mạng, chặn các bình luận vi phạm và không phù hợp…

Facebook cũng không nằm ngoài danh sách các mạng xã hội áp dụng Deep Learning vào sản phẩm của mình. Các thuật toán mạng nơ-ron sâu được sử dụng để gợi ý các trang, bạn bè, dịch vụ hoặc nhân diện khuôn mặt,…

5. Chăm sóc sức khoẻ

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

Deep Learning giải quyết những vấn đề gì?

Khi nào bạn sử dụng Deep Learning?

Tiến sĩ Scott Clark người đồng sáng lập và là CEO của SigOpt, cho rằng Deep Learning hiệu quả nhất đối với các dữ liệu không tuân thủ theo một cấu trúc cụ thể. Ví dụ bao gồm: văn bản, video, hình ảnh hay các dữ liệu dạng thời gian. Các thuật toán Deep Learning có khả năng tự động xây dựng và khai thác các mẫu có trong dữ liệu để đưa ra quyết định tối ưu. Hiện nay có rất nhiều kiểu dữ liệu và nguồn tài nguyên để có thể tính toán với độ chính xác cao.

Mỗi mô hình mạng nơ-ron có thể bao gồm hàng trăm hoặc hàng triệu tham số khác nhau. Do vậy việc tối ưu các tham số này đòi hỏi người xây dựng mô hình phải có kiến thức chuyên sâu và nhiều kinh nghiệm. Ngoài ra, mạng nơ-ron nhân tạo sử dụng nhiều hàm phi tuyến có độ phức tạp cao cho nên việc hiểu và diễn giải các kết quả từ mô hình này cũng là một thách thức lớn đối với các chuyên gia. Chính vì thế với các dự án yêu cầu nhiều tương tác và phản hồi từ con người thì Deep Learning không hẳn là một sự lựa chọn tốt.

Khi nào nên sử dụng Deep Learning?

Có nên dùng Deep Learning thay cho Machine Learning?

Dù Deep Learning có công dụng và độ chính xác ưu việt do có nhiều mô hình phức tạp và nguồn dữ liệu khổng lồ tuy nhiên Deep Learning không phải là sự lựa chọn duy nhất trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Do vậy việc có nên dùng ứng dụng Deep Learning hay không còn phụ thuộc vào mục tiêu và chiến lược kinh doanh cũng như số lượng dữ liệu cụ thể. Cho nên các bạn cần cân nhắc trước khi đưa ra quyết định áp dung mô hình Deep Learning.

Các kỹ thuật Deep Learning

Trên thực tế có rất nhiều thuật toán và kỹ thuật Deep Learning khác nhau mà bạn có thể lựa chọn sử dụng cho các bài toán trí tuệ nhân tạo. Cụ thể cùng khám phá tiếp nhé.

1. Mạng nơ-ron cổ điển

Đây là kiểu kiến trúc cổ điển của mạng nơ ron với kết nối đầy đủ, được xác định bởi các perceptron đa lớp. Mạng nơ-ron cổ điển được thiết kế bởi Fran Rosenblatt năm 1958, chủ yếu được dùng cho các bài toán phân lớp nhị phân. Có 3 loại hàm được sử dụng trong mô hình này đó là:

- Hàm tuyến tính

- Hàm phi tuyến: gồm hàm sigmoid, hàm tanh và hàm ReLU (Rectified Linear Unit)

Kiến trúc mạng nơ-ron cổ điển rất đơn giản, phù hợp với các bộ dữ liệu có dạng bảng hoặc những bài toán phân loại, hồi quy có đầu vào là các giá trị thực.

Kỹ thuật Deep Learning

2. Mạng nơ-ron tích chập (CNN)

Nơ ron tích chập chính là một kiến trúc nhân tạo nâng cao, được xây dựng để giải quyết các bài toán phức tạp, liên quan đến xử lý hình ảnh.

Tích chập là một khái niệm trong xử lý tín hiệu số để biến đổi thông tin đầu vào qua một phép tích chập với bộ lọc, nhằm trả về đầu ra một tín hiệu mới. Tín hiệu này sẽ làm giảm các đặc trưng mà bộ lọc không quan tâm, giữ lại những đặc trưng quan trọng nhất.

Ngoài input layer và output layer, mô hình CNN còn có thêm một sampling layer để giới hạn số lượng nơ-ron tham gia vào các layer tương ứng. Việc xây dựng mô hình sẽ trải qua 3 giai đoạn chính:

- Quá trình tích chập (convolution): Qua các tích chập giữa các ma trận đầu vào với bộ lọc để tạo thành các đơn vị trong một tầng mới. Quá trình này được diễn ra liên tục ở phần đầu của mạng và thường sử dụng kèm theo hàm kích hoạt ReLU. Mục tiêu của tầng này chính là trích suất đặc trưng hai chiều.

- Quá trình tổng hợp (max pooling): Giảm kích thước khối ma trận đầu vào qua việc tìm ra một giá trị đại diện cho vùng không gian mà bộ lọc đi qua sẽ không làm thay đổi các đường nét chính của bức ảnh nhưng làm giảm được kích thước của ảnh.

- Quá trình kết nối hoàn toàn (fully connected): Sau khi đã giảm kích thước đến mức độ hợp lý, ma trận cần được trải phẳng (flatten) tạo thành một vector và sử dụng các kết nối giữa các tầng. Tầng kết nối hoàn toàn cuối cùng (fully connected layer) sẽ có số lượng đơn vị bằng số lớp.

Dựa trên những đặc điểm này, các ứng dụng phổ biến nhất của mạng CNN là: Nhận diện, phân tích và phân khúc hình ảnh, phân tích video hoặc xử lý ngôn ngữ tự nhiên…

3. Mạng nơ-ron hồi quy (RNN)

Recurrent Neural Network được hiểu là một thuật toán nổi tiếng trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Trong các mô hình mạng nơ-ron truyền thống, đầu vào và đầu ra sẽ độc lập với nhau, RNN thực hiện cùng một tác vụ cho tất cả phần tử của một chuỗi với đầu ra phụ thuộc vào các phép tính trước đó. Do vậy mạng RNN có khả năng ghi nhớ các thông tin được tính toán trước đó.

Các kỹ thuật trong Deep Learning

Có hai thiết kế chính của RNN là:

- LSTM (Long Short-Term Memory): Dùng để dự đoán dữ liệu dạng chuỗi thời gian, có khả năng bỏ đi hoặc thêm các thông tin cần thiết, được điều chỉnh bởi các nhóm: Input, Output và Forget.

- Gated RNN: Đây là một thiết kế phổ biến trong lĩnh vực dự đoán dữ liệu của chuỗi thời gian, có hai cổng đó là Update và Reset.

Các dạng bài toán RNN:

- One to one: Một input kết nối với một output duy nhất, ví dụ như các bài toán phân loại hình ảnh.

- One to many: Một input liên kết với nhiều chuỗi output, phổ biến nhất là các bài toán đặt caption cho ảnh.

- Many to One: Nhiều input nhưng chỉ có 1 output, ví dụ là bài toán phân loại cảm xúc.

- Many to many: Nhiều input và nhiều output, như trong phân loại video.

4. Mạng sinh đối nghịch (GAN)

Đây là một lớp mô hình có mục tiêu tạo ra dữ liệu giả giống với thật, tên của mạng sẽ dựa trên kiến trúc gồm 2 mạng có mục tiêu đối nghịch nhau là: Generator và Discriminator. Trong đó Generator sẽ học cách sinh dữ liệu giả để lừa mô hình Discriminator, còn Discriminator lại học cách phân biệt giữa dữ liệu giả và dữ liệu thật. Qua quá trình huấn luyện thì cả hai mô hình này đều có thể cải thiện được khả năng của mình.

Một vài ứng dụng phổ biến của GAN gồm: Tạo khuôn mặt người, thay đổi độ tuổi khuôn mặt, sinh ảnh vật thể hay tạo nhân vật hoạt hình…

5. Boltzmann machine

Đây chính là mô hình mạng không có hướng xác định, do vậy các node của mạng này được liên kết với nhau tạo thành một hình tròn. Máy Boltzmann (Boltzmann machine) thường được dùng để tạo ra các tham số cho mô hình. Các ứng dụng phổ biến của mô hình như: giám sát hệ thống hoặc xây dựng hệ thống khuyến nghị nhị phân…

Một vài kỹ thuật trong Deep Learning

6. Học tăng cường sâu

Deep Reinforcement Learning được hiểu là quá trình mà các tác tử (agent) tương tác với môi trường để thay đổi trạng thái của chính nó. Các tác tử có thể quan sát và thực hiện những hành động phù hợp, nhờ đó giúp mạng đạt được mục tiêu.

Mô hình mạng này bao gồm: input layer, output layer và nhiều hidden layer khác, trong đó trạng thái của môi trường là input layer. Mô hình này sẽ huấn luyện liên tục để dự đoán điểm đạt được sau mỗi hành động thực hiện trong từng trạng thái nhất định. Mô hình học tăng cường sâu được áp dụng chủ yếu trong các game: cờ vua, poker, xe tự lái và robot…

7. Autoencoder

Autoencoder cũng là một trong những kỹ thuật Deep Learning phổ biến hiện nay, có khả năng học hỏi các biểu diễn của dữ liệu đầu vào mà không cần nhãn, mạng này có khả năng học không giám sát (unsupervised learning).

Một số loại autoencoder :

- Sparse (thưa): Số lượng hidden layer lớn hơn số lượng input layer để hạn chế hiện tượng quá khớp (overfitting). Phương pháp này giới hạn hàm mất mát và ngăn không cho autoencoder lạm dụng tất cả các node trong mạng.

- Denoising (lọc nhiễu): Một phiên bản input được chuyển thành 0 ngẫu nhiên.

- Contractive: Bổ sung hệ số phạt vào hàm mất mát để hạn chế overfitting trong trường hợp số lượng hidden layer lớn hơn so với input layer.

- Stacked: Xếp chồng nhiều hidden layer để tạo thành một mạng autoencoder.

Các ứng dụng phổ biến là: Phát hiện đặc trưng, xây dựng hệ thống khuyến nghị hoặc bổ sung đặc trưng cho tập dữ liệu,…

8. Backpropagation

Lan truyền ngược là một trong những kỹ thuật quan trọng nhất của mạng nơ-ron. Đây là một phương pháp giúp tính gradient ngược từ layer cuối cùng đến layer đầu tiên của mạng. Đầu tiên mạng sẽ phân tích các tham số rồi điều chỉnh thông qua hàm mất mát. Tiếp đến giá trị lỗi sẽ được tính toán và lan truyền ngược lại để điều chỉnh các tham số cho phù hợp.

9. Gradient Descent

Trong Deep Learning bạn sẽ phải tìm giá trị nhỏ nhất (hoặc lớn nhất) của một hàm số nào đó. Tuy nhiên việc tìm các điểm tối ưu toàn cục của hàm mất mát thường khá phức tạp. Cho nên bạn có thể tìm những điểm cực tiểu địa phương và được coi là nghiệm cần tìm của bài toán.

Các điểm cực tiểu địa phương về mặt toán học chính là nghiệm học phương trình đạo hàm bằng 0, tuy nhiên việc giải phương trình đạo hàm bằng 0 gần như là không thể trong Machine Learning và Deep Learning. Cách tiếp cận phổ biến đó là xuất phát từ một điểm mà ta coi là gần với nghiệm của bài toán, sau đó dùng phép lặp để tiến dần đến điểm cần tìm. Phương pháp này gọi là hạ gradient và được sử dụng vô cùng phổ biến trong tối ưu.

Ứng dụng của Deep learning trong đời sống hiện nay

Deep Learning ngày càng được ứng dụng rộng rãi vào các lĩnh vực trong cuộc sống, một vài ví dụ phổ biến là:

1. Ứng dụng trong tự động lái xe

Tự động hóa và xe tự lái là từ khóa quan trọng trong cách mạng công nghiệp 4.0. Ngày nay, người ta đã ứng dụng Deep Learning vào việc xây dựng một hệ thống tự lái. Mạng lưới nơron sẽ thực hiện phép tính toán để: Nhận diện đối tượng xung quanh xe, xác định khoảng cách an toàn, nắm rõ luật lệ giao thông của mỗi quốc gia,… để đưa ra quyết định tối ưu và nhanh chóng nhất. 

Các nhà phân tích sẽ cần xây dựng hàng trăm kịch bản khác nhau, đồng thời thường xuyên kiểm tra, triển khai thuật toán học sâu để đảm bảo sự an toàn. Các hãng xe hơi và ứng dụng giao đồ ăn trên thế giới đã đi đầu trong việc nghiên cứu công nghệ này là: Tesla hay Uber,…

Ứng dụng của Deep Learning

2. Phân tích cảm xúc người dùng

Nhiều doanh nghiệp cũng ứng dụng Deep Learning để thực hiện việc phân tích ngôn ngữ tự nhiên, biểu cảm mà người dùng để lại trên mạng xã hội thông qua việc tương tác, bình luận hoặc like ảnh,… Qua đó họ sẽ biết được cảm xúc, thái độ của người dùng đối với thông tin được nói đến là gì để xây dựng cách tiếp cận và cách marketing cho sản phẩm phù hợp.

>>> Xem thêm: Ứng dụng của ChatGPT trong lĩnh vực chăm sóc khách hàng

3. Trong nền tảng mạng xã hội

Các mạng xã hội lớn như Facebook, Instagram, Tiktok và Messenger,… đều ứng dụng Deep Learning để cải thiện dịch vụ của mình. Họ sử dụng số lượng lớn dữ liệu để hỗ trợ người dùng có trải nghiệm tốt hơn. 

Ví dụ: Facebook dùng Deep Learning để gợi ý bạn bè, gợi ý trang hoặc nhận diện khuôn mặt,… Còn Instagram sẽ vận dụng Deep Learning để tránh các hành vi bạo lực trên không gian mạng hay những hành vi được cho là không phù hợp,…

4. Mô phỏng, nhận diện hình ảnh và khuôn mặt

Deep Learning cũng được áp dụng để xây dựng một công nghệ nhận diện hình ảnh và khuôn mặt. Ví dụ: Tính năng tự động gắn thẻ tag người dùng ở Facebook hay tính năng gắn nhãn ảnh để quản lý trong Google Photos.

5. Ứng dụng phát triển trợ lý ảo

“Cô trợ lý ảo” trong hệ điều hành của Ios hay Google Assistant trong hệ điều hành Android, ChatBot,… chính là một thành tựu của Deep Learning. Tại mỗi quốc gia, các trợ lý ảo sẽ phải học cách hiểu ngôn ngữ, chữ viết cũng như giọng nói hoặc thậm chí là văn hóa của người dùng để có thể đưa ra được sự trợ giúp kịp thời nhất.

Những bạn trợ lý ảo này được xây dựng dựa trên Deep Learning với các thuật toán nhận diện văn bản, thuật toán nhận diện ngôn ngữ, giọng nói,…

6. Tính năng dịch văn bản tự động

Tính năng này cũng giúp rút ngắn khoảng cách của con người giữa các quốc gia ngay cả khi không biết tiếng nước ngoài. 

Ví dụ: ứng dụng Google translate, bạn chỉ cần hướng máy ảnh vào khu vực có chứa văn bản là đã có thể nhận được kết quả dịch mà không cần phải gõ hay chuyển đổi ảnh sang văn bản. Đây là ứng dụng hữu ích của Deep Learning trong việc nhận diện ngôn ngữ và chuyển hóa hình ảnh.

Các câu hỏi thường gặp về Deep learning

Dưới đây là một vài câu hỏi về Deep Learning thường gặp để giúp bạn hiểu rõ và biết cách áp dụng chính xác đem lại hiệu quả trong công việc.

Câu hỏi thường gặp về Deep learning

1. Khi nào nên dùng Deep Learning?

Deep Learning nên được dùng khi bạn đang sở hữu một nguồn dữ liệu lớn và dữ liệu của bạn phần lớn không có cấu trúc nhất định.

2. Deep Learning và Machine Learning có mối liên hệ nào?

Deep Learning được coi là một nhánh nhỏ của Machine Learning khi sử dụng mạng lưới thần kinh với nhiều lớp. Thực tế, Deep Learning chính là một nhánh thuộc AI đang được phát triển theo cách thức hoạt động của bộ não con người.

3. Những thuật toán Deep Learning thường sử dụng?

Deep Learning sở hữu rất nhiều thuật toán và mỗi thuật toán sẽ được áp dụng cụ thể cho từng bài toán. Một số thuật toán phổ biến như: Linear Regression, Naive Bayes hoặc Support Vector Machines và Logistic Regression,…

Tổng kết

Trên đây là toàn bộ thông tin về Deep learning là gì. Mong rằng các bạn có thể nắm được chính xác và áp dụng mô hình này vào quá trình làm việc thực tế giúp đem lại kết quả cao nhất. Đồng thời đừng bỏ lỡ khóa học chat GPT duy nhất chỉ có tại Unica nhé.