Bạn có thắc mắc deep learning là gì mà lại giúp nhiều doanh nghiệp xử lý được vấn đề phức tạp, đồng thời mang lại hiệu quả cao? Trong bài viết sau của thegioimay.org, chúng ta hãy cùng tìm hiểu về khái niệm này và khám phá ứng dụng deep learning trong cuộc sống nhé!
Nội dung chính
Deep learning là gì?
Deep learning là một chức năng của trí tuệ nhân tạo AI, có thể coi là một lĩnh vực nhỏ của Machine Learning (Học máy). Đây là lĩnh vực mà các máy tính sẽ tham gia vào một chương trình đào tạo và cải thiện chính bản thân nó thông qua các thuật toán.
Nói một cách cụ thể, Deep Learning chính là một phương pháp của Machine Learning. Theo đó, mạng lưới nơron nhân tạo của deep learning được mô phỏng theo cấu trúc tương tự như ở não người.
Hệ thống mạng lưới nơron này bao gồm nhiều lớp – layer khác nhau, nếu có càng nhiều lớp thì mạng lưới sẽ càng sâu, càng phức tạp. Từng lớp layer lại có sự xuất hiện của nút mạng node và được liên kết với lớp gần kề khác. Sự kết nối này chặt chẽ hay lỏng lẻo đều phụ thuộc vào trọng số riêng. Nếu trọng số càng lớn thì liên kết giữa hai lớp layer càng bền chặt.
Mỗi nơron trên hệ thống mạng đều sở hữu một hàm kích hoạt để làm nhiệm vụ chuẩn đầu ra. Khi người dùng đưa dữ liệu vào mạng lưới nơron thì nó sẽ đi qua tất cả layer và trả lại tất cả kết quả đầu ra, gọi là output layer.
Ứng dụng của deep learning
Deep Learning ngày càng được ứng dụng sâu rộng vào trong nhiều lĩnh vực cuộc sống, một vài ví dụ điển hình như:
Ứng dụng trong tự động lái xe
Tự động hóa là một từ khóa quan trọng trong nền cách mạng công nghiệp 4.0 và xe tự lái cũng vậy. Ngày nay, người ta đã ứng dụng thành công Deep Learning vào việc xây dựng một hệ thống tự lái.
Theo đó, mạng lưới nơron này sẽ thực hiện các tính toán để: Nhận diện đối tượng xung quanh chiếc xe, xác định khoảng cách an toàn, nắm rõ luật lệ giao thông của từng quốc gia,… để từ đó đưa ra quyết định tối ưu và nhanh chóng nhất.
Các nhà phân tích sẽ phải xây dựng hàng trăm kịch bản khác nhau, đồng thời thường xuyên kiểm tra, triển khai thuật toán học sâu để đảm bảo an toàn. Một số các hãng xe hơi và ứng dụng giao đồ ăn trên thế giới đã tiên phong đi đầu trong việc nghiên cứu công nghệ này như: Tesla hay Uber,…
Phân tích cảm xúc người dùng
Nhiều doanh nghiệp có thể ứng dụng Deep Learning để thực hiện phân tích ngôn ngữ tự nhiên, biểu cảm mà người dùng để lại trên mạng xã hội thông qua việc tương tác, bình luận, like ảnh,…
Từ đó, họ sẽ biết được cảm xúc, thái độ của người dùng với thông tin được nói tới là gì để xây dựng nên cách tiếp cận, cách marketing cho sản phẩm phù hợp.
Ứng dụng trong nền tảng mạng xã hội
Các ông lớn mạng xã hội như Facebook, Instagram, Tiktok, Messenger,… đều đang ứng dụng Deep Learning để cải thiện dịch vụ của mình. Họ sử dụng lượng lớn dữ liệu để hỗ trợ người dùng có trải nghiệm tốt hơn.
Ví dụ như Facebook dùng Deep Learning nhằm mục đích gợi ý bạn bè, gợi ý trang, nhận diện khuôn mặt,… Còn Instagram lại ứng dụng Deep Learning để tránh các hành vi bạo lực trên không gian mạng hay hành vi được cho là không phù hợp,…
Mô phỏng, nhận diện hình ảnh, khuôn mặt
Deep Learning cũng được ứng dụng để xây dựng công nghệ nhận diện hình ảnh, khuôn mặt. Ví dụ như: Tính năng tự động gắn thẻ tag người dùng ở Facebook hay tính năng gắn nhãn ảnh để quản lý dễ dàng hơn trong Google Photos.
Ứng dụng trong phát triển trợ lý ảo
“Cô trợ lý ảo” Siri trong hệ điều hành Ios hay Google Assistant trong hệ điều hành Android, ChatBot,… chính là một thành tựu của Deep Learning.
Ở mỗi quốc gia, các trợ lý ảo này sẽ phải học cách hiểu ngôn ngữ, chữ viết, giọng nói hay thậm chí là văn hóa của người dùng để có thể đưa ra được sự trợ giúp kịp thời nhất.
Những người 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,…
Tính năng dịch văn bản tự động
Tính năng này đã rút ngắn khoảng cách của con người giữa các quốc gia ngay cả khi không cần biết tiếng nước ngoài.
Ví dụ như với ứng dụng Google translate, bạn chỉ cần hướng máy ảnh vào khu vực có chứa văn bản là đã có thể nhận kết quả dịch mà không cần phải gõ hay chuyển đổi ảnh sang văn bản. Đây là ứng dụng của Deep Learning trong việc nhận diện ngôn ngữ và chuyển hóa hình ảnh.
Ưu điểm và nhược điểm của deep learning
Chúng ta đã biết Deep Learning là gì cùng một và ứng dụng nổi trội của nó. Trong phần dưới đây, hãy tiếp tục cùng thegioimay.org tìm hiểu về ưu điểm và nhược điểm của Deep Learning nhé.
Ưu điểm của Deep Learning có gì?
- Kiến trúc mạng nơ ron khá linh hoạt, có thể tùy chỉnh, thay đổi để phù hợp với từng vấn đề, bối cảnh khác nhau.
- Có khả năng giải quyết đồng thời nhiều bài toán phức tạp với một kết quả mang tính chính xác cao.
- Tính tự động hóa cao, có khả năng tự điều chỉnh và tối ưu thường xuyên.
- Thực hiện được các phép tính toán song song cùng lúc, hiệu năng tốt, xử lý được khối lượng lớn thông tin.
Nhược điểm của Deep Learning bao gồm những gì?
- Để tối ưu khả năng và xây dựng lên mạng lưới nơron thì cần có khối lượng dữ liệu rất lớn.
- Chi phí tính toán của Deep Learning thường cao vì cần phải xử lý nhiều mô hình phức tạp
- Chưa có nền tảng lý thuyết cặn kẽ, cụ thể để lựa chọn ra các công cụ tối ưu cho Deep Learning.
Phân biệt AI, machine learning và deep learning thế nào?
Giữa 3 khái niệm AI, Machine Learning và Deep Learning có sự tương tác qua lại lẫn nhau. Vì thế, có khá nhiều bạn cảm thấy phân vân, khó phân biệt giữa 3 khái niệm này.
AI là gì?
AI là từ viết tắt của Artificial Intelligence, dịch ra nghĩa tiếng Việt thì nó chính là trí tuệ nhân tạo.
Đây có thể coi là ngành khoa học của máy tính liên quan tới việc tự động hóa các hành vi thông minh, có sự tính toán. Trí tuệ nhân tạo giúp máy tính có được trí tuệ giống như con người ở các hành động: Suy nghĩ, lập luận, học hỏi ngôn ngữ, giải quyết vấn đề,…
AI mang đến nhiều lợi ích cho ngành công nghiệp máy móc, khoa học máy tính nhưng vẫn còn nhiều hạn chế gặp phải. Hiện nay, nhân loại chúng ta mới chỉ đạt được đến mức phát triển AI hẹp và đây vẫn còn là một miếng đất rất màu mỡ để phát triển trong tương lai.
Machine Learning là gì?
Machine Learning là một thuật ngữ để chỉ việc bạn đang dạy máy tính cải thiện kết quả về một nhiệm vụ mà nó đang thực hiện. Khả năng cơ bản của Machine Learning là phân tích về phần thông tin có sẵn, sau đó học hỏi, rút ra một quy luật nào đó để sau này ứng dụng cho các công việc liên quan.
Khi nhà phát triển áp dụng Machine Learning, thay vì phải tạo ra một phần mềm mới, hướng dẫn máy tính cách thực hiện chi tiết thế nào thì nó sẽ được huấn luyện bằng cách sử dụng dữ liệu cùng với thuật toán cho nhiệm vụ đang đảm nhận.
Việc Machine Learning ra đời đã làm giảm bớt nhiều hạn chế cho AI vì giúp nó có thể học được mọi thứ mà không cần phải dựa vào bản lập trình có sẵn, rõ ràng.
So sánh sự khác biệt giữa AI, machine learning và deep learning
Thông qua việc tìm hiểu Deep Learning là gì cùng với khái niệm AI và Machine Learning, ta có thể rút ra sự khác nhau giữa 3 khái niệm này như sau:
- AI là một phần của ngành khoa học máy tính, có liên quan tới sử dụng trí tuệ nhân tạo để làm việc thay con người ở nhiều công việc phức tạp.
- Machine Learning là một chức năng của AI, giúp cho AI trở nên hoàn thiện hơn vì giúp máy tính trở nên chủ động hơn trong việc học kiến thức mới.
- Deep Learning là một nhánh nhỏ của Machine Learning, nhưng trong Deep Learning, máy tính sẽ “tự học” chứ không cần con người phải “huấn luyện”.
- Xét về phạm trù thì Deep Learning nằm trong Machine Learning, còn Machine Learning lại nằm trong AI.
- AI đã được bắt đầu phát triển vào năm 1956 tại hội nghị The Dartmouth. Sau đó 3 năm, tức là năm 1959, Machine Learning lần đầu tiên được nhắc tới bởi Arthur Samuel. Còn Deep Learning mặc dù cũng đã xuất hiện khá lâu nhưng nó mới chỉ được quan tâm trong vài năm gần đây.
Một số khái niệm liên quan đến deep learning
Dưới đây là một vài khái niệm khác có liên quan tới Deep Learning, mời bạn cùng theo dõi:
Deep Neural Network là gì?
Deep Neural Network là hệ thống cấu trúc thần kinh vô cùng phức tạp gồm nhiều đơn vị neural network như: Lớp nguồn vào, lớp nguồn ra, lớp ẩn. Mỗi lớp này sẽ thực hiện một kiểu phân loại và sắp xếp riêng, được gọi là “Phân cấp tính năng”. Output (Đầu ra) của lớp này sẽ là Input (Đầu vào) của lớp kia.
Training Deep Learning là gì?
Training Deep Learning chính là quá trình đào tạo cho Deep Learning. Trong quá trình này, chúng ta cần chuẩn bị một tệp dữ liệu đủ lớn và công suất tính toán khổng lồ để giúp hạn chế sự sai kết quả của Deep Learning.
Tìm hiểu Deep reinforcement learning là gì?
Deep reinforcement learning chính là một nhánh nhỏ của Deep Learning khi kết hợp hai kỹ thuật reinforcement learning và Deep Learning. Nó chủ yếu đề cập đến vấn đề mà các bộ phận tính toán đưa ra các quyết định thông qua phép thử sai.
Transfer learning là gì?
Transfer learning là một kỹ thuật thuộc Deep Learning. Nó muốn nói tới kỹ thuật của máy tính khi một mô hình được đào tạo thì sẽ được sử dụng lại ở một mô hình liên quan khác.
Lời kết
Trên đây là các nội dung xoay quanh Deep Learning là gì và những ứng dụng, ưu điểm, nhược điểm của Deep Learning. Hy vọng qua bài viết, bạn đã nắm rõ được thông tin về kỹ thuật này trong AI. Hãy nhớ theo dõi thegioimay.org thường xuyên để nhận thêm các tin tức mới mẻ khác về công nghệ nhé!
