Trong những năm qua, Deep learning đã đem đến hàng trăm giải pháp hiệu quả cho các doanh nghiệp và vẫn không ngừng nâng cấp. Vậy Deep learning là gì và những ứng dụng của nó là gì? Tất cả sẽ được giải đáp trong bài viết dưới đây.
Deep Learning là gì?
Deep learning, hay học sâu, là một tập hợp con của Machine learning (máy học) có khả năng học và cải thiện chính nó thông qua các thuật toán. Nó được xây dựng dựa trên những khái niệm phức tạp hơn rất nhiều so với machine learning truyền thống. Nó hoạt động chủ yếu với các mạng nơ-ron nhân tạo nhằm bắt chước những suy nghĩ và tư duy của bộ não con người.
Thực tế, các khái niệm liên quan đến chủ đề mạng nơ-ron nhân tạo và deep learning đã xuất hiện từ những năm 1960. Nhưng nó lại bị giới hạn bởi khả năng tính toán và nguồn dữ liệu lúc bấy giờ. Trong những năm gần đây, nhờ những tiến bộ trong phân tích dữ liệu lớn mà chúng ta có thể tận dụng được tối đa khả năng của mạng nơ-ron nhân tạo.
Deep learning hiện đang phát triển với tốc độ nhanh và được công nhận là một trong những bước đột phá lớn nhất của Machine learning.
Deep Learning thường giải quyết những vấn đề như thế nào?
Các mạng nơ-ron sâu có khả năng vượt trội trong việc đưa ra dự đoán dựa trên phần lớn dữ liệu không có cấu trúc. Điều đó đồng nghĩa với việc chúng có thể mang đến hiệu suất tốt nhất cho những lĩnh vực có dữ liệu lộn xộn như nhận dạng hình ảnh và giọng nói, văn bản… Thuật toán deep learning sẽ áp đặt thứ tự hợp lí cho những dữ liệu đó để đưa ra những phán đoán hữu ích.
Hệ thống Deep Learning hoạt động như thế nào?
Deep learning thực chất là một phương pháp của Machine Learning. Mạng nơ-ron nhân tạo trong Deep Learning được tạo nên để bắt chước khả năng tư duy của con người.
Trong một mạng nơ-ron sẽ chứa nhiều lớp (layer) khác nhau, số lượng layer càng nhiều thì mạng sẽ học càng sâu. Mỗi layer chứa những nút mạng (node) và được liên kết với những lớp liền kề. Tương ứng với mỗi kết nối giữa các node sẽ có một trọng số, trọng số càng cao thì những kết nối này sẽ có ảnh hưởng càng lớn đến mạng nơ-ron.
Về cơ bản thì mỗi nơ-ron sẽ có một hàm kích hoạt và nhiệm vụ chuẩn hóa đầu ra từ nơ-ron đó. Dữ liệu được đưa vào mạng nơ-ron sẽ đi qua tất cả các layer và trả kết quả về ở layer cuối cùng, còn được gọi là output layer.
Trong quá trình đào tạo mô hình mạng nơ-ron, các trọng số sẽ được thay đổi và mô hình phải có nhiệm vụ tìm ra bộ giá trị của trọng số sao cho phán đoán đưa ra là tốt nhất.
Hệ thống Deep learning đòi hỏi phần cứng mạnh mẽ để có thể xử lý những dữ liệu lớn và thực hiện những phép tính phức tạp. Có nhiều mô hình phải mất nhiều tuần, thậm chí là nhiều tháng để triển khai những phần cứng tiên tiến, hiện đại nhất.
Ưu và nhược điểm của Deep Learning
Ưu điểm
Deep learning là một bước đột phá lớn trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, cho phép các nhà khoa học dữ liệu phát triển nhiều mô hình có mức độ chính xác cao trong lĩnh vực nhận dạng ảnh, xử giọng nói, ngôn ngữ tự nhiên,… Những ưu điểm nổi bật của của nó bao gồm:
- Có kiến trúc mạng nơ-ron linh hoạt với khả năng thay đổi để phù hợp với những vấn đề khác nhau.
- Có khả năng xử lý nhiều bài toán phức tạp với độ chính xác cực kỳ cao.
- Tự động hóa cao với khả năng tự điều chỉnh và tối ưu.
- Có khả năng xử lý được lượng dữ liệu lớn, thực hiện các tính toán song song và hiệu năng tốt.
Nhược điểm
Bên cạnh những ưu điểm vượt trội, Deep learning vẫn còn tồn tại nhiều khó khăn và hạn chế như:
- Đòi hỏi khối lượng dữ liệu rất lớn để tận dụng tối đa những khả năng của nó.
- Chi phí cho tính toán cao vì hệ thống này cần phải xử lý nhiều mô hình phức tạp.
- Chưa có nền tảng lý thuyết mạnh mẽ để phân loại và lọc ra những công cụ tối ưu cho Deep learning.
Một số ứng dụng của Deep Learning
Xe tự lái
Một trong những công nghệ hấp dẫn nhất hiện nay đang ứng dụng Deep learning là công nghệ xe tự lái. Nói một cách đơn giản, thì các mô hình Deep Learning sẽ chịu trách nhiệm nhận diện các vật thể ở xung quanh xe, xác định làn đường, tín hiệu giao thông, tính toán khoảng cách giữa xe và những phương tiện khác,… Từ đó đưa ra các quyết định tối ưu và nhanh chóng.
Phân tích cảm xúc
Đây là lĩnh vực tìm hiểu và phân tích cảm xúc của con người thông qua quá trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên, phân tích văn bản và thống kê. Deep learning có thể được ứng dụng để hiểu và phán đoán cảm xúc của khách hàng thông qua những đánh giá, bình luận,… của họ. Từ đó đưa ra những chiến lược kinh doanh phù hợp với từng nhóm đối tượng.
Trợ lý ảo
Trợ lý ảo cũng đang được ứng dụng rất nhiều trong cuộc sống hàng ngày, trong đó có thể kể đến chatbot, Google Assistant, Siri,… Các ứng dụng trợ lý ảo được xây dựng dựa trên Deep Learning với các thuật toán phục vụ nhận diện văn bản, giọng nói hay xử lý ngôn ngữ tự nhiên,…
Mạng xã hội
Một số nền tảng mạng xã hội lớn cũng đang ứng dụng các thuật toán của Deep learning nhằm cải thiện dịch vụ của mình. Ví dụ Twitter sử dụng nó để phân tích lượng lớn dữ liệu thông qua mạng nơ-ron nhân tạo để hiểu được các tùy chọn của người dùng. Instagram cũng sử dụng mô hình này để tránh các hành vi bạo lực mạng, chặn những bình luận vi phạm,… Facebook cũng vận dụng các thuật toán mạng nơ-ron sâu để gợi ý trang, dịch vụ, bạn bè,…
Chăm sóc sức khoẻ
Deep learning cũng có những đóng góp không nhỏ trong lĩnh vực y tế, những ứng dụng phổ biến bao gồm các mô hình dự đoán tình trạng bệnh, phân tích kết quả MRI, chẩn đoán ung thư, X-ray…
Có thể thấy Deep Learning đã mang đến những cống hiến to lớn cho rất nhiều lĩnh vực. Mong rằng qua bài viết này bạn đã hiểu rõ hơn về khái niệm Deep Learning và có thêm những kiến thức tổng quan về mô hình này.
