Deep Learning là gì? Cách thức hoạt động như thế nào?

Deep Learning là một tính năng được tạo ra bởi trí tuệ nhân tạo AI. Tính năng này có khả năng bắt chước bộ não hoạt động của con người để tạo ra các mẫu sử dụng cho việc đưa ra quyết định. Vậy Deep Learning là gì? Bài viết dưới đây, Xuyên Việt Media sẽ cung cấp đến bạn đọc những kiến thức cơ bản nhất về Deep Learning. Cùng theo dõi và tìm hiểu ngay nhé!  

Deep Learning là gì?

Deep Learning (học sâu) có thể được xem là một lĩnh vực con của Machine Learning (học máy) – ở đó các máy tính sẽ học và cải thiện chính nó thông qua các thuật toán. Deep Learning được xây dựng dựa trên các khái niệm phức tạp hơn rất nhiều, chủ yếu hoạt động với các mạng nơ-ron nhân tạo để bắt chước khả năng tư duy và suy nghĩ của bộ não con người.

Thật ra các khái niệm liên quan đến mạng nơ-ron nhân tạo và Deep Learning đã xuất hiện từ khoảng những năm 1960, tuy nhiên nó lại bị giới hạn bởi khả năng tính toán và số lượng dữ liệu lúc bấy giờ. Trong những năm gần đây, những tiến bộ trong phân tích dữ liệu lớn (Big Data) đã cho phép ta tận dụng được tối đa khả năng của mạng nơ-ron nhân tạo.

Mạng nơ-ron nhân tạo chính là động lực chính để phát triển Deep Learning. Các mạng nơ-ron sâu (DNN) bao gồm nhiều lớp nơron khác nhau, có khả năng thực hiện các tính toán có độ phức tạp rất cao. Deep Learning hiện đang phát triển rất nhanh và được xem là một trong những bước đột phá lớn nhất trong Machine Learning. Trong phần dưới đây, Vietnix sẽ làm rõ khái niệm Deep Learning là gì thông qua cơ chế hoạt động, ưu và nhược điểm của nó.

>> Biểu đồ Pareto là gì? Ý nghĩa và lợi ích khi sử dụng biểu đồ Pareto

Cách thức hoạt động của Deep Learning là gì? 

Deep Learning là một phương pháp của Machine Learning. Mạng nơ-ron nhân tạo trong Deep Learning được xây dựng để mô phỏng khả năng tư duy của bộ não con người.

Một mạng nơ-ron bao gồm nhiều lớp (layer) khác nhau, số lượng layer càng nhiều thì mạng sẽ càng “sâu”. Trong mỗi layer là các nút mạng (node) và được liên kết với những lớp liền kề khác. Mỗi kết nối giữa các node sẽ có một trọng số tương ứng, trọng số càng cao thì ảnh hưởng của kết nối này đến mạng nơ-ron càng lớn.

Mỗi nơron sẽ có một hàm kích hoạt, về cơ bản thì có nhiệm vụ “chuẩn hoá” đầu ra từ nơ-ron này. Dữ liệu được người dùng đưa vào mạng nơ-ron sẽ đi qua tất cả layer và trả về kết quả ở layer cuối cùng, gọi là output layer.

Trong quá trình huấn luyện mô hình mạng nơ-ron, các trọng số sẽ được thay đổi và nhiệm vụ của mô hình là tìm ra bộ giá trị của trọng số sao cho phán đoán là tốt nhất.

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

Ưu điểm nổi bật của Deep Learning là gì? 

Ưu điểm nổi bật của Deep Learning có thể kể đến như sau: 

• Deep Learning có độ chính xác cao, có thể học sâu rộng và đạt được độ chính xác ở mức công nhận vô cùng cao. Điều này sẽ đảm bảo cho thiết bị điện tử tiêu dùng có thể đáp ứng được mọi nhu cầu cũng như mong  đợi từ phía người dùng. Deep Learning rất trọng về độ an toàn đối với những  mô hình xe không người lái. 
• Các dữ liệu của Deep Learning sẽ được dán nhãn bởi: Việc phát triển của xe không người lái đòi hỏi hàng triệu hình ảnh cũng như hàng ngàn giờ để xem video. 
• GPU có hiệu suất cao và có kiến thức song song nên rất hiệu quả cho Deep Learning. Nếu như kết hợp với điện toán đám mây hoặc các cụm thì nó cho phép nhóm phát triển có thể giảm xuống tối đa thời gian đào tạo đối với mạng lưới học tập sau vài tuần hoặc vài giờ. 

Tính ứng dụng của Deep Learning 

Deep Learning có tính ứng dụng cao trong đời sống, cụ thể: 

Ngành công nghệ cao

Ứng dụng vượt bậc của Deep Learning không thể không kể đến đó chính là chế tạo Robot. Hiện nay, các phiên bản Robot  giống con người với khả năng cảm nhận, phản ứng với môi trường đang dần được ra đời. 

Hiện nay, Robot còn có thể hợp tác với các hoạt động của con người và chúng có thể thực hiện được các nhiệm vụ riêng biệt phù hợp với thế mạnh của chúng. Robot đang góp phần thay thế con người trong việc thực hiện các công việc khó khăn hơn. Đây chính  là phát minh tuyệt vời nhờ ứng dụng Deep Learning. 

Ngành nông nghiệp

Hiện nay, nhờ có Deep Learning mà người nông dân có thể triển khai những thiết bị có khả năng phân biệt được cỏ dại với cây trồng. Từ đó, các loại máy móc phun thuốc diệt cỏ có thể chọn lọc phun lên  cỏ dại để đảm bảo cho cây trồng không bị ảnh hưởng. 

Ngành điện tử

Deep Learning được ứng  dụng cho công việc nhận diện không mặt trong các thiết bị điện tử như điện thoại, các phần mềm như facebook, messenger,… Thêm vào đó, Deep Learning còn được dùng trong nghề dịch và nói tự động mà trang web google dịch đang sử dụng.  

>> EQ là gì? Yếu tố nào ảnh hưởng đến chỉ số EQ?

Lời kết

Bài viết trên đây là những thông tin chia sẻ về khái niệm Deep Learning là gì và vai trò của Deep Learning. Có thể thấy, Deep Learning có tính ứng dụng cao trong đời sống, hỗ trợ con người tối đa. Hãy theo dõi Xuyên Việt Media để biết thêm nhiều thông tin hữu ích mỗi ngày nhé.