Deep Learning là gì? Mô hình deep learning - học sâu là một nhánh nhỏ của AI - artificial intelligence (trí tuệ nhân tạo). Nó hoạt động dựa trên mạng nơ-ron nhân tạo (neural networks) để phân tích, xử lý dữ liệu và mô phỏng bộ não của con người. Cùng Tanca tìm hiểu về ưu nhược điểm, ứng dụng của mô hình học sâu qua bài viết sau.

Deep Learning là gì?

Deep Learning là gì? Deep Learning (học sâu) cũng có thể được coi là một lĩnh vực thuộc Machine Learning – nơi máy tính tự học và cải thiện thông qua các thuật toán. Thế nhưng, Deep Learning được xây dựng dựa trên những khái niệm phức tạp hơn.

Chủ yếu hoạt động với mạng thần kinh nhân tạo để bắt chước khả năng tư duy và suy nghĩ của bộ não con người. Thực ra các khái niệm liên quan đến mạng nơ-ron nhân tạo và Deep Learning đã được phát triển những năm 1960. Nhưng nó bị giới hạn bởi lượng dữ liệu và khả năng tính toán tại thời điểm đó.

Trong những năm gần đây, những tiến bộ trong phân tích big data đã cho phép chúng ta tận dụng tối đa khả năng của mạng lưới thần kinh nhân tạo. Mạng nơ-ron nhân tạo (neural networks) là động lực chính đằng sau sự phát triển của Deep Learning.

Mạng lưới thần kinh sâu (DNN - Deep neural networks) bao gồm nhiều lớp tế bào thần kinh khác nhau, có khả năng thực hiện các tính toán rất phức tạp. Deep Learning hiện đang phát triển rất nhanh và được coi là một trong những bước đột phá lớn nhất trong Machine Learning.

Xem thêm: Phân loại và cách hoạt động của Managed Service Provider

Cách thức hoạt động của mô hình học sâu - deep learning

Mạng thần kinh nhân tạo trong Deep Learning được xây dựng để mô phỏng khả năng tư duy của bộ não con người. Cách thức hoạt động như sau:

Một mạng nơ-ron bao gồm nhiều lớp (layer) khác nhau, càng nhiều lớp thì mạng sẽ càng “sâu”. Trong mỗi lớp là các node (nút mạng) và được liên kết với các lớp khác bên cạnh.
Mỗi kết nối giữa các nút sẽ có một trọng số tương ứng, trọng số càng cao thì mức độ ảnh hưởng của kết nối này đến mạng nơ-ron càng lớn.
Mỗi nơ-ron sẽ có một chức năng kích hoạt, về cơ bản chịu trách nhiệm "chuẩn hóa" đầu ra từ nơ-ron này.
Dữ liệu được người dùng nhập vào mạng thần kinh đi qua tất cả các lớp và trả về kết quả ở layer cuối cùng, được gọi là lớp đầu ra (output layer).
Trong quá trình đào tạo mô hình mạng nơ-ron, các trọng số sẽ được thay đổi và nhiệm vụ của mô hình là tìm tập giá trị của các trọng số sao cho phán đoán đúng nhất.

Các hệ thống Deep Learning yêu cầu phần cứng rất mạnh để có thể xử lý lượng lớn dữ liệu và thực hiện các phép tính phức tạp. Nhiều mô hình Deep Learning có thể mất hàng tuần hoặc thậm chí hàng tháng để triển khai trên phần cứng tiên tiến nhất hiện nay.

Xem thêm: Applicant Tracking System là gì?

Ưu nhược điểm học sâu (deep learning)

Deep Learning là một bước ngoặt lớn trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo - artificial intelligence. Nó cho phép các nhà khoa học dữ liệu khác xây dựng nhiều mô hình có độ chính xác cao trong các lĩnh vực nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, data…

Một số ưu điểm nổi bật của Deep Learning bao gồm:

Cấu trúc neural networks linh hoạt, dễ dàng thay đổi để phù hợp với nhiều thuật toán khác nhau.
Có khả năng giải nhiều vấn đề phức tạp với độ chính xác rất cao.
Khả năng tự động hóa cao, tự điều chỉnh và tự tối ưu hóa.
Có khả năng thực hiện tính toán song song, hiệu năng tốt, xử lý lượng dữ liệu lớn.

Bên cạnh ưu điểm, Deep Learning vẫn còn tồn tại nhiều hạn chế:

Cần khối lượng dữ liệu khổng lồ để khai thác tối đa khả năng của Deep Learning.
Chi phí tính toán cao vì phải xử lý nhiều mô hình phức tạp.
Không có nền tảng lý thuyết vững chắc để chọn các công cụ tối ưu cho Deep Learning.

Xem thêm: Mô hình Software as a Service hoạt động như thế nào?

Tại sao nên sử dụng thuật toán Deep Learning?

Dưới đây là một lợi thế khi sử dụng các thuật toán Deep Learning thay vì phương pháp machine learning truyền thống:

Tự động hóa các tính năng

Một trong những ưu điểm của việc sử dụng deep learning là khả năng tự động hóa các tính năng. Cụ thể các thuật toán deep learning tạo ra các tính năng mới từ một số tính năng hạn chế ngay trong dữ liệu đào tạo mà không cần phải thực hiện bởi con người.

Điều này có nghĩa là deep learning có thể thực hiện các tác vụ phức tạp, đòi hỏi kỹ thuật cao. Đối với các doanh nghiệp, lợi thế của việc tự động hóa các tính năng học sâu cho phép triển khai ứng dụng hoặc công nghệ nhanh hơn, ổn định và độ chính xác cao hơn.

Tối ưu sự tương thích với các dữ liệu phi cấu trúc

Deep learning có khả năng hoạt động tốt với dữ liệu phi cấu trúc. Điều này đặc biệt phù hợp với bối cảnh hiện tại. Khi các dữ liệu được sử dụng phổ biến ở các doanh nghiệp đa phần là hình ảnh, văn bản và giọng nói…đều là dạng dữ liệu không có cấu trúc nhất định.

Nếu tiếp tục sử dụng các thuật toán machine learning bị hạn chế về khả năng phân tích dữ liệu phi cấu trúc, điều đó có nghĩa là lượng thông tin này sẽ không được khai thác triệt để. Ảnh hưởng đến bán hàng, marketing và doanh thu.

Khả năng tự học tốt hơn

Các lớp thần kinh trong học sâu cho phép các mô hình vận hành hiệu quả hơn. Đặc biệt để thực hiện các tác vụ phức tạp, chuyên sâu về tính toán, có thể thực hiện đồng thời nhiều thao tác phức tạp.

Deep learning thể hiện rõ trong các nhiệm vụ nhận thức của máy, còn được gọi là khả năng hiểu các đầu vào như hình ảnh, âm thanh và video giống như con người. Học sâu cũng hỗ trợ xác minh độ chính xác, dự đoán/đầu ra cụ thể và thực hiện các điều chỉnh khi cần thiết.

Ưu điểm về thuật toán phân tán và song song

Một mạng thần kinh hoặc mô hình học sâu phải mất nhiều ngày để tìm hiểu các tham số xác định mô hình. Các thuật toán song song và phân tán giải quyết vấn đề này bằng cách cho phép đào tạo các mô hình học sâu nhanh hơn nhiều.

Học sâu sẽ được đào tạo thông qua đào tạo cục bộ, GPU hoặc kết hợp cả hai. Tuy nhiên, không thể lưu trữ một lượng lớn bộ dữ liệu đào tạo có liên quan trên cùng một máy, dẫn đến việc tạo ra dữ liệu song song.

Tiết kiệm chi phí

Mặc dù việc đào tạo các mô hình deep learning có thể tốn kém nhưng nếu được đào tạo bài bản, deep learning sẽ giúp doanh nghiệp tối ưu hóa các khoản chi tiêu không cần thiết.

Trong các ngành như sản xuất, tư vấn hoặc thậm chí bán lẻ, chi phí cho một dự đoán sai hoặc lỗi sản phẩm là rất lớn. Nó thường lớn hơn chi phí đào tạo một mô hình deep learning.

Phân tích nâng cao

Khi được áp dụng deep learning vào khoa học dữ liệu, có thể tạo ra các mô hình xử lý hiệu quả hơn. Nó có thể giám sát giúp thúc đẩy cải tiến liên tục, mang lại kết quả và độ chính xác cao.

Đồng thời cung cấp cho các nhà khoa học dữ liệu các kết quả phân tích ngắn gọn và đáng tin cậy hơn. Công nghệ được các doanh nghiệp ứng dụng để hỗ trợ các phần mềm từ tiếp thị đến bán hàng, nhân sự, kế toán,…

Khả năng mở rộng

Deep learning có khả năng mở rộng cao nhờ khả năng xử lý lượng dữ liệu lớn và thực hiện nhiều tính toán cho kết quả tốt nhất, tối ưu chi phí và thời gian. Điều này ảnh hưởng trực tiếp đến năng suất.

Ứng dụng thực tiễn của Deep Learning

Deep Learning được ứng dụng trong các công việc đòi hỏi khả năng tính toán cao, xử lý dữ liệu lớn và độ phức tạp lớn. Cùng tìm hiểu 5 ứng dụng phổ biến nhất của Deep Learning trên thực tế:

Hệ thống xe tự lái

Một trong những công nghệ mới và thú vị nhất hiện nay là hệ thống lái xe tự động, được xây dựng trên các mạng thần kinh cấp cao. Nói một cách đơn giản, các mô hình Deep Learning sẽ nhận diện các vật thể trong môi trường xung quanh xe.

Tiếp đến mô hình sẽ tiến hành tính toán khoảng cách giữa xe và các phương tiện khác, xác định tín hiệu đèn giao thông, làn đường quy định… Từ đó đưa ra các quyết định tối ưu nhất và nhanh nhất.

Phân tích cảm xúc

Đây là lĩnh vực phân tích cảm xúc của con người thông qua xử lý ngôn ngữ tự nhiên, phân tích văn bản và thống kê. Doanh nghiệp có thể ứng dụng Deep Learning để hiểu và phán đoán cảm xúc của khách hàng dựa trên các đánh giá, bình luận, feedback… từ đó đưa ra các chiến lược kinh doanh, marketing phù hợp với từng phân khúc khách hàng.

Mạng xã hội

Một số nền tảng mạng xã hội lớn như Twitter cũng áp dụng thuật toán Deep Learning để cải thiện dịch vụ của họ. Cụ thể, các trang web này sẽ phân tích lượng lớn dữ liệu thông qua mạng thần kinh nhân tạo để tìm hiểu về sở thích và xu hướng hiện tại của người dùng.

Ngoài ra, Instagram hay facebook cũng sử dụng Deep Learning để tránh các hành vi bạo lực trên không gian mạng. Chặn các bình luận xúc phạm, vi phạm tiêu chuẩn cộng đồng…

Trợ lý ảo - virtual assistant

Trợ lý ảo đang được ứng dụng rất nhiều trong cuộc sống hàng ngày. Trong đó phổ biến phải kể đến chatbot, Google Assistant, Cortana. Siri,... Các trợ lý này được xây dựng dựa trên mô hình Deep Learning với các thuật toán giúp nhận dạng và xử lý dữ liệu như giọng nói, văn bản…

Lĩnh vực chăm sóc sức khỏe

Deep Learning cũng có đóng góp đáng kể cho lĩnh vực y tế, trong đó các mô hình phổ biến bao gồm mô hình dự đoán bệnh, chẩn đoán ung thư, phân tích kết quả chụp MRI, X-quang…

Khi nào cần sử dụng mô hình deep learning?

Mặc dù có hiệu suất và độ chính xác vượt trội nhờ nhiều mô hình phức tạp và nguồn dữ liệu khổng lồ. Thế nhưng Deep Learning không hẳn là lựa chọn duy nhất hay tối ưu nhất trong nhiều trường hợp.

Việc quyết định có áp dụng Deep Learning hay cho machine learning hay không phụ thuộc phần lớn vào mục tiêu và chiến lược kinh doanh cụ thể. Cũng như lượng dữ liệu, tài nguyên của dự án…

Vì vậy, hãy cân nhắc kỹ lưỡng các yếu tố dưới đây trước khi lựa chọn ứng dụng mô hình học sâu deep learning:

Mức độ phức tạp của dự án

Deep Learning là khả năng giải quyết các vấn đề phức tạp, phân tích và tìm hiểu các mối quan hệ ẩn trong dữ liệu. Nếu dự án cần xử lý nhiều dữ liệu phi cấu trúc, thì đây deep learning sẽ vô cùng phù hợp.

Chẳng hạn như phân loại hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhận dạng giọng nói,....Mặt khác, đối với những bài toán có độ phức tạp vừa phải, không đòi hỏi tính toán rắc rối….thì thuật toán Machine Learning sẽ là lựa chọn phù hợp hơn.

Tài nguyên

Với cơ sở dữ liệu lớn như hiện nay đã giúp việc xây dựng các mô hình Deep Learning dễ dàng hơn. Tuy nhiên, do phải xử lý lượng dữ liệu cực lớn nên các mô hình Deep Learning thường rất đòi hỏi cao về mặt tài nguyên và GPU để đạt hiệu suất tốt nhất.

Mặt khác, các thuật toán Machine Learning chỉ cần một CPU và phần cứng vừa phải, nhanh hơn và có thể dễ dàng thử nghiệm nhiều kỹ thuật và mô hình khác nhau mà không phải lo lắng về tài nguyên.

Số lượng dữ liệu

Các thuật toán Deep Learning có thể tìm thấy các mối quan hệ sâu sắc trong tập dữ liệu. Tuy nhiên, điều này cũng có nghĩa là lượng dữ liệu đầu vào (dữ liệu được gắn nhãn) phải lớn hơn nhiều so với các thuật toán Machine Learning.

Việc gán nhãn dữ liệu cũng đòi hỏi nguồn lực và thời gian lớn, đặc biệt trong lĩnh vực y tế đòi hỏi chuyên môn cao để có thể gán nhãn dữ liệu một cách chính xác. Trong những trường hợp này, người ta có thể nghĩ đến việc sử dụng thuật toán Machine Learning cổ điển thay vì Deep Learning.

Trong bài viết này chúng ta đã cũng tìm hiểu về khái niệm Deep Learning là gì cũng như ứng dụng thực tiễn của mô hình học sâu trong cuộc sống. Mong rằng qua những nội dung Tanca đã chia sẻ sẽ giúp bạn hiểu thêm về cách thức hoạt động, biể khi nào nên sử dụng Deep Learning và nhiều kiến thức phổ biến khác về khoa học máy tính.