Deep Learning là gì? Deep Learning giải quyết những vấn đề gì

Ngày nay trí tuệ nhân tạo càng phát triển và để giúp AI trở nên hoàn thiện hơn cần có quá trình học sâu. Vậy Deep Learning (học sâu) là gì? Deep Learning sẽ giải quyết được những vấn đề gì? Để trả lời cho những câu hỏi trên chúng ta cùng khám phá những thông tin về học sâu qua những thông tin sau nhé!

Khái niệm Deep Learning

Deep Learning phiên dịch ra có nghĩa là học sâu – một phương pháp trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) và machine learning (học máy) tập trung vào việc xây dựng các mô hình máy tính có khả năng học hỏi và hiểu các đặc trưng từ dữ liệu.

Mục tiêu chính của Deep Learning là mô phỏng cách mà não người xử lý thông tin và học từ kinh nghiệm để giải quyết các nhiệm vụ phức tạp. Kiến thức về Deep Learning thường được xây dựng dựa trên các mạng neural nhân tạo (artificial neural networks), đặc biệt là các mạng neural sâu (deep neural networks).

Cách thức hoạt động của Deep Learning

Cách thức hoạt động của Deep Learning dựa trên việc xây dựng và huấn luyện các mạng neural sâu để học từ dữ liệu và thực hiện các nhiệm vụ cụ thể. Quá trình hoạt động của Deep Learning có thể được hiểu như sau:

Xây dựng kiến trúc mạng nơ-ron -> Khởi tạo trọng số -> Lan truyền tiến (Feedforward) -> Tính toán các sai số -> Lan truyền ngược -> Cập nhật trọng số -> Lặp lại quá trình -> Kiểm tra và đánh giá -> Đưa ra kết quả tối ưu.

>> Xem thêm: Nghề SEO là làm gì? Cơ hội thăng tiến và lương từng vị trí trong SEO

Ưu nhược điểm của Deep Learning

Deep learning có những ưu điểm và nhược điểm như sau:

Ưu điểm: 

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

+ Có khả năng giải quyết nhiều bài toán phức tạp với độ chính xác rất cao.

+ Mang tính tự động hoá cao với có khả năng tự điều chỉnh và tự tối ưu.

+ Thực hiện tính toán song song mang hiệu năng tốt, xử lý được lượng dữ liệu lớn, phức tạp trong thời gian ngắn.

Nhược điểm:

– Cần có khối lượng dữ liệu lớn để tận dụng toàn bộ khả năng học sâu.

– Chi phí tính toán cao do phải xử lý nhiều mô hình phức tạp, đa dạng.

– Chưa có nền tảng lý thuyết thực tế để lựa chọn công cụ tối ưu học sâu.

>> Xem thêm: Khóa Học Quảng Cáo Google Adwords Nắm vững kiến thức A-Z để trở thành đỉnh cao trong nghề

Những vấn đề đang được giải quyết bằng Deep Learning

Deep Learning có thể giải quyết được những vấn đề sau:

• Xe lái tự động: Deep Learning sẽ nắm bắt các tuyến đường và định vị lộ trình đường đi được người dùng lựa chọn và tiến hành lái đến vị trí, địa điểm theo yêu cầu.
• Phân tích cảm xúc: Các công ty, doanh nghiệp lớn sẽ sử dụng deep learning để phân tích cảm xúc của khách hàng, từ đó họ sẽ đưa ra các chiến lược kinh doanh và marketing phù hợp với từng nhóm đối tượng cụ thể.
• Trợ lý ảo: Deep Learning đóng vai trò là những trợ lý hỗ trợ như chatbot, trả lời các câu hỏi theo yêu cầu của người dùng. Deep Learning sẽ tạo thành thuật toán nhận diện văn bản, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhận diện giọng nói… Để đưa ra kết quả tốt nhất. 
• Ứng dụng trên mạng xã hội: Các mạng xã hội lớn sẽ sử dụng học sâu để cải thiện dịch vụ của mình, tránh tình trạng bạo lực mạng xảy ra. Ngoài ra, deep learning sẽ ứng dụng để tạo xác thực 2 lớp, nhận diện khuôn mặt…
• Lĩnh vực y tế: Deep Learning đóng vai trò vô cùng lớn trong việc chăm sóc sức khỏe con người, chuẩn đoán các loại bệnh, chụp chiếu X-quang.

Khi nào nên sử dụng Deep Learning?

Chúng ta có thể sử dụng Deep Learning khi xử lý các dữ liệu vô cùng phức tạp, tạo khả năng tự học hỏi và tự điều chỉnh khi con người không thể xử lý được toàn bộ công việc phức tạp. 

Deep Learning thường xuất sắc trong việc nhận dạng và phân loại đối tượng do đó nó sẽ yêu cầu lượng dữ liệu vô cùng lớn. Tuy nhiên, với lưu lượng dữ liệu lớn (big data) sẽ cải thiện hiệu suất làm việc, xử lý được những dữ liệu không cấu trúc dễ dàng hơn thay con người.

Sử dụng Deep Learning thay Machine Learning?

Việc dùng Deep Learning thay thế Machine Learning không phải lúc nào cũng là lựa chọn tốt. Deep Learning là một phần của lĩnh vực Machine Learning nên cả hai có ứng dụng và mục tiêu khác nhau. 

Do đó, chúng ta cần phải xem xét đến các yếu tố như độ phức hay mục tiêu dự án với lượng tài nguyên ra sao hoặc số lượng dữ liệu, mới nên dùng học sâu. Trong nhiều trường hợp, việc kết hợp cả hai phương pháp có thể đem lại hiệu suất tốt nhất.

>> Xem thêm: TOP 14+ phần mềm tách nền, xóa phông online miễn phí bạn phải biết

Các kỹ thuật Deep Learning 

Dưới đây là các kỹ thuật học sâu có thể kể đến như:

Mạng nơ-ron cổ điển

Mạng neuron cổ điển, còn được gọi là mạng neuron nhân tạo cổ điển, là một mô hình toán học đơn giản được tạo ra để mô phỏng cách mà hệ thần kinh của con người hoạt động. Mạng neuron cổ điển đã đặt nền móng cho sự phát triển của Machine Learning và Deep Learning.

Mạng nơ-ron tích chập (CNN)

Được sử dụng chủ yếu cho xử lý ảnh và dữ liệu không gian như video. CNN giúp trích xuất các đặc trưng tương quan không gian từ dữ liệu bằng cách sử dụng các lớp chập và lớp gộp (pooling).

Mạng nơ-ron hồi quy (RNN)

RNN thích hợp cho xử lý dữ liệu chuỗi thời gian được ứng dụng như dự đoán chuỗi thời tiết hoặc dự đoán ngôn ngữ tự nhiên. Chúng có khả năng lưu trữ thông tin từ quá khứ để ứng dụng vào tương lai.

Mạng sinh đối nghịch (GAN)

GAN là một loại mô hình có hai phần, một phần tạo ra dữ liệu giả tạo và một phần đánh giá tính thật giả của dữ liệu. Mạng sinh đối nghịch này thường được sử dụng cho việc tạo ra ảnh, âm nhạc, văn bản và các dạng dữ liệu sáng tạo khác.

Học tăng cường sâu

Đây 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, từ đó giúp mạng đạt được mục tiêu. Quá trình này gồm: input layer, output layer và nhiều hidden layer khác, trong đó trạng thái của môi trường chính là input layer.

Boltzmann machine

Đây là  mô hình mạng không có hướng xác định, do đó các node của mạng này được liên kết với nhau thành hình tròn. Dựa vào kiến trúc này, máy Boltzmann được sử dụng để tạo ra các tham số cho mô hình. Các ứng dụng phổ biến nhất của mô hình là: giám sát hệ thống, xây dựng hệ thống khuyến nghị nhị phân,…

>> Xem thêm: Điểm Danh 10 Xu Hướng Marketing Hot Nhất Hiện Nay

Autoencoder

Autoencoders là mạng neural được sử dụng để học biểu diễn tối thiểu của dữ liệu đầu vào. Chúng thường được sử dụng để giảm chiều dữ liệu (dimensionality reduction) hoặc để tạo ra dữ liệu mới tương tự với dữ liệu đầu vào.

Lan truyền ngược (Backpropagation)

Sau khi tính toán sai số, thuật toán lan truyền ngược được sử dụng để truyền sai số ngược lại qua mạng từ lớp đầu ra đến lớp đầu vào. Trong quá trình này, các trọng số được điều chỉnh để giảm thiểu sai số. Gradient descent và các biến thể của nó thường được sử dụng để tối ưu hóa trọng số.

Câu hỏi thường gặp

Dưới đây là những câu hỏi thường gặp về học sâu như:

Deep Learning có giống AI? 

Không, học sâu là một tập hợp con của AI giúp xây dựng các ứng dụng và tính năng cho các AI đó. 

Deep Learning được sử dụng như thế nào ngoài đời thực?

Deep Learning ứng dụng vào đời thực vô cùng đa dạng có thể kể đến như: 

+ Thuật toán Google học sâu để phân tích đưa ra kết quả

+ Ứng dụng trong chatbox để hỗ trợ trả lời tin nhắn của người gửi.

+ Các chương trình phiên dịch tự động từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác.

Như vậy, Deep Learning thực sự rất quan trọng trong việc xử lý thông tin và ứng dụng ngoài đời thực rất đa dạng. Deep Learning đã thực sự là một giải pháp hỗ trợ con người xử lý những dữ liệu phức tạp. Với những kiến thức từ bài viết trên, chúng tôi hy vọng sẽ giúp được bạn có thể giải quyết được nhiều khó khăn trong các chiến lược marketing của mình. Nếu bạn vẫn còn bất kì thắc mắc gì, đừng ngại nhắn tin cho chúng tôi – Minh Dương Media hoặc liên hệ theo số hotline: 0948 206 246 để chúng tôi có cơ hội giúp bạn có những kiến thức bổ ích, hiệu quả nhất nhé. Chúc bạn thành công!

>> Xem thêm: Điểm danh 11+ cách kiếm tiền online cho sinh viên có thể làm tại nhà, không cần vốn