Trong vài năm gần đây, Deep Learning đã được áp dụng phổ biến cho hàng trăm vấn đề, đem đến giải pháp hiệu quả cho các doanh nghiệp. Trong bài viết này, chúng ta hãy cùng tìm hiểu Deep Learning là gì và xem tính ứng dụng của Deep Learning hiện nay đã phát triển đến trình độ nào.
Tìm hiểu về Deep Learning
Deep Learning là gì?
Có thể nói, thuật toán Deep Learning mang đến hàng loạt giải pháp vượt trội so với công việc trước đây. Deep Learning được sử dụng trong học viện để nghiên cứu trí thông minh và các ngành công nghiệp nhằm xây dựng các hệ thống thông minh hỗ trợ con người trong nhiều nhiệm vụ khác nhau.
Deep Learning là gì? Deep Learning là định nghĩa về một phần các thuật toán trong Machine Learning (máy học) với đặc thù có độ phức tạp cao hơn. Vì vậy có thể nói hai khái niệm Deep Learning và Machine Learning có liên hệ mật thiết với nhau.
Để hiểu rõ hơn Deep Learning là gì, chúng ta hãy cùng đề cập đến việc học nông và học sâu của máy học.
Trong thực tế, Deep Learning sẽ bao gồm nhiều lớp ẩn trong một mạng lưới thần kinh, thuộc vào lớp sau cùng. Việc đi qua nhiều lớp và mạng phức tạp được cho là độ sâu.
Ngày nay, sự thay đổi lớn nhất trong học tập sâu chính là độ sâu của mạng lưới thần kinh đã phát triển từ một vài lớp lên đến hàng trăm trong số chúng. Độ sâu hơn nghĩa là khả năng nhận dạng các mẫu sẽ lớn hơn, với nguồn thông tin lớn hơn sẽ giúp tăng khả năng tiếp nhận các đối tượng trở nên rộng và chi tiết hơn.
Các khái niệm liên quan
AI là gì?
AI là gì? Trí tuệ nhân tạo, trí thông minh nhân tạo (Artificial intelligence – viết tắt là AI) là ngành thuộc lĩnh vực khoa học máy tính (Computer science). Là trí tuệ có được do con người lập trình tạo nên với mục tiêu giúp máy tính có thể tự động hóa các hành vi thông minh như là con người.
Machine Learning là gì?
Machine Learning là gì? Machine Learning (ML) hay máy học là một nhánh của ngành trí tuệ nhân tạo (AI), nó là lĩnh vực nghiên cứu cho phép máy tính có khả năng cải thiện chính bản thân chúng dựa trên các dữ liệu mẫu (training data) hoặc dựa vào kinh nghiệm (là những gì đã được học). Machine Learning có thể tự dự đoán hoặc là đưa ra các quyết định mà không cần được lập trình cụ thể.
Transfer Learning là gì?
Transfer Learning là gì? Transfer Learning chính là cách tiếp cận phổ biến nhất trong Deep Learning. Trong cách này, chúng ta sử dụng các Pre-Trained Model làm điểm khởi đầu về thị giác máy tính. Ngoài ra, là các tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên với nguồn thời gian và máy tính khổng lồ. Mặc dù vậy, chúng ta vẫn cần phát triển các mô hình mạng nơ-ron.
Transfer Learning liên quan đến nhiều vấn đề, chẳng hạn như là học tập đa nhiệm vụ và trôi dạt khái niệm.
Deep neural network là gì?
Deep neural network là gì? Deep neural network là hệ thống có cấu trúc thần kinh phức tạp gồm nhiều đơn vị neural network mà trong đó, ngoài các lớp nguồn vào (input), nguồn ra (output) thì có hơn một lớp ẩn khác (hidden layer). Mỗi lớp này sẽ tự thực hiện một kiểu phân loại và sắp xếp riêng trong một quá trình ta gọi đó là “phân cấp tính năng” và mỗi lớp đảm nhiệm một trọng trách riêng, output của lớp này sẽ là input của lớp sau đó.
Cách thức hoạt động của Deep Learning
Cách thức hoạt động của thuật toán Deep Learning được diễn ra như sau: Các dòng thông tin sẽ được trải qua nhiều lớp cho đến tận lớp sau cùng. Lấy quy trình học tập của con người làm ví dụ cụ thể. Qua các lớp đầu tiên sẽ tập trung vào việc học các khái niệm trong khi các lớp sâu hơn sẽ sử dụng thông tin đã học để nghiên cứu và phân tích sâu hơn các khái niệm trừu tượng. Quy trình xây dựng biểu diễn dữ liệu này còn được gọi là trích xuất tính năng.
Xem thêm: Phân tích Swot là gì? Hướng dẫn xây dựng mô hình SWOT cho người mới
Ứng dụng của Deep Learning hiện nay
Việc Deep Learning phát triển và tạo nên sự chủ động trong mọi việc, con người dần có thể chủ động điều khiển cuộc sống của mình. Một số các hình thức mà việc học sâu mang lại cho cuộc sống hiện nay như:
- Ứng dụng xe tự động, tự lái
- Phân tích cảm xúc của con người thông qua việc xử lý các ngôn ngữ tự nhiên, phân tích văn bản và thống kê.
- Tính năng dịch tự động
- Trợ lý ảo trong đó phổ biến có chatbot, giảng viên online, Google Assistant, Siri, Cortana,…
- Mô phỏng và nhận diện hình ảnh
- Mạng xã hội: Một số nền tảng mạng xã hội lớn như Twitter, Instagram, Facebook,.. ứng dụng tối đa các thuật toán Deep Learning
- Chăm sóc sức khỏe: Deep Learning có đóng góp không nhỏ vào lĩnh vực y tế, gồm có các mô hình dự đoán tình trạng bệnh hay chẩn đoán ung thư, phân tích kết quả MRI, X-ray,…
Ưu điểm và nhược điểm của Deep Learning
Dưới đây sẽ là một số ưu và nhược điểm của Deep Learning:
Ưu điểm của Deep Learning
Có thể nói, Deep Learning là một bước ngoặt to lớn trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, cho phép khác nhà khoa học dữ liệu xây dựng nên nhiều mô hình có độ chính xác cực cao trong lĩnh vực nhận dạng ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên hay xử lý giọng nói,… Một số ưu điểm vượt trội phải nói đến của Deep Learning gồm có:
- Kiến trúc mạng nơ-ron vô cùng linh hoạt, có thể dễ dàng thay đổi để phù hợp nhất với nhiều vấn đề khác nhau.
- Có khả năng giải quyết nhiều bài toán phức tạp cùng lúc với độ chính xác rất cao.
- Tính tự động hoá cao, sở hữu khả năng tự điều chỉnh và tự tối ưu.
- Có khả năng thực hiện tính toán song song, hiệu năng tốt và xử lý được lượng dữ liệu lớn.
Nhược điểm của Deep Learning
Bên cạnh những ưu điểm sáng giá, mặt khác, hiện nay Deep Learning vẫn còn tồn tại nhiều khó khăn và hạn chế, chẳng hạn như là:
- Cần có khối lượng dữ liệu rất lớn để có thể tận dụng tối đa khả năng của Deep Learning.
- Chi phí tính toán cao vì phải xử lý rất 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.
Hy vọng bài viết trên, thapgiainhietliangchi.com đã cung cấp cho bạn hiểu hơn về Deep Learning và tầm quan trọng của nó ảnh hưởng như thế nào trong đời sống.
