Deep Learning Là Gì? 9 Thuật Toán Cơ Bản Của Deep Learning

Deep Learning là gì? Deep Learning (học sâu) là một chức năng trí tuệ nhân tạo (AI) bắt chước cách bộ não con người xử lý dữ liệu, tạo ra các mẫu để sử dụng cho việc ra quyết định. Vậy, để biết học sâu là gì? Bài viết này sẽ cung cấp những hiểu biết cơ bản nhất về Deep Learning, các ứng dụng của nó cũng như một số thuật toán và phổ biến. Cùng tìm hiểu bài viết này nhé!

Deep Learning là gì?

Deep Learning hay còn được gọi là học sâu. Đây là một lĩnh vực con của Machine Learning, trong đó máy tính sẽ học hỏi và cải tiến bản thân thông qua các thuật toán. Deep Learning cơ bản được tạo ra dựa trên các khái niệm phức tạp hơn nhiều, chủ yếu làm việc với các mạng nơ-ron nhân tạo để bắt chước khả năng suy nghĩ và tư duy của bộ não con người.

>> Xem thêm: AI là gì? Khám phá các ứng dụng hấp dẫn của AI

Chỉ khi tìm hiểu về Deep Learning là gì ta mới biết trên thực tế, các khái niệm liên quan đến mạng nơ-ron nhân tạo và học sâu là gì đã tồn tại từ những năm 1960, nhưng chúng bị giới hạn bởi sức mạnh tính toán và khối lượng dữ liệu vào thời điểm đó. Những tiến bộ trong phân tích dữ liệu lớn đã cho phép con người khai thác tối đa khả năng của mạng nơ-ron nhân tạo trong những năm gần đây.

Nếu bạn thắc mắc động lực chính thúc đẩy sự phát triển của Deep Learning là gì? Đó chính là mạng nơ-ron nhân tạo. Mạng nơ-ron sâu (DNN) được tạo thành từ nhiều lớp nơ-ron khác nhau có thể thực hiện các phép tính cực kỳ phức tạp. Deep Learning cơ bản hiện đang trở nên phổ biến và được coi là một trong những bước đột phá quan trọng nhất trong Machine Learning.

>> Xem thêm: Machine Learning là gì?

Cách thức hoạt động của Deep Learning

Cách thức hoạt động, vận hành của Deep Learning là gì? Đó là sử dụng mạng lưới nơ-ron nhân tạo để mô phỏng khả năng tư duy của bộ não con người. Một mạng nơ-ron được tạo thành từ nhiều lớp khác nhau, càng có nhiều lớp, mạng càng “sâu”. Mỗi lớp chứa các node (nút) được liên kết với các lớp khác liền kề nó. 

Mỗi kết nối node sẽ được gán một trọng số, trọng số càng cao thì ảnh hưởng của kết nối này đối với mạng nơ-ron càng lớn. Mỗi nơ-ron sẽ có một hàm đảm nhiệm chức năng kích hoạt, đầu ra từ nơ-ron này có nhiệm vụ “chuẩn hóa”. 

Dữ liệu sau khi được người dùng nhập vào mạng nơ-ron trước khi trả về kết quả trong lớp cuối cùng sẽ đi qua tất cả các lớp, được gọi là Output Layer. Các trọng số sẽ được thay đổi trong quá trình huấn luyện, và nhiệm vụ của mô hình sẽ là tìm ra tập hợp các giá trị trọng số tạo ra để phán đoán là tốt nhất.

Hệ thống học sâu yêu cầu phần cứng cực kỳ mạnh mẽ để xử lý một lượng lớn dữ liệu và thực hiện các phép tính phức tạp. Trên phần cứng tiên tiến nhất hiện nay, nhiều mô hình học sâu có thể mất vài tuần hoặc thậm chí vài tháng để triển khai.

Ưu và nhược điểm của Deep Learning là gì?

Ưu điểm

Deep Learning cho phép các nhà khoa học dữ liệu khác xây dựng nhiều mô hình có độ chính xác cao và là một bước đột phá lớn trong trí tuệ nhân tạo trong nhận dạng hình ảnh, xử lý giọng nói, xử lý ngôn ngữ tự nhiên… 

Để biết ưu điểm của Deep Learning là gì, hãy xem phần sau:

• Kiến trúc của mạng nơ-ron có khả năng thích ứng và có thể dễ dàng sửa đổi để giải quyết một loạt các vấn đề.
• Có khả năng giải quyết nhiều vấn đề phức tạp với độ chính xác cao.
• Mức độ tự động hóa, tự điều chỉnh và tự tối ưu hóa cao.
• Có khả năng tính toán song song, hiệu suất cao và xử lý lượng lớn dữ liệu.

Nhược điểm

Sau khi đã biết ưu điểm của Deep Learning là gì, ta hãy tiếp tục đi tìm hiểu về nhược điểm của học sâu trong phần dưới đây:

• Để khai thác hết khả năng của Deep Learning, cần phải có một lượng lớn dữ liệu.
• Do phải xử lý nhiều mô hình phức tạp nên chi phí tính toán cao.
• Không có nền tảng lý thuyết vững chắc để lựa chọn các công cụ tối ưu Deep Learning tốt nhất.

Điểm khác biệt giữa Deep Learning và Machine Learning

	Machine Learning	Deep Learning
Phụ thuộc dữ liệu	Trên một tập dữ liệu nhỏ/vừa, Machine Learning  sẽ đem lại hiệu suất tuyệt vời.	Trên một tập dữ liệu lớn Deep Learning sẽ đem lại hiệu suất tuyệt vời.
Phụ thuộc phần cứng	Hoạt động trên một máy cấp thấp.	Yêu cầu máy có cấu hình mạnh mẽ, tốt nhất là với GPU: DL thực hiện một lượng nhân ma trận đáng kể
Kỹ thuật tính năng	Các tính năng đại diện cho dữ liệu phải được hiểu.	Tính năng tốt nhất đại diện cho dữ liệu không bắt buộc phải hiểu.
Thời gian thực hiện	Từ vài phút cho đến vài giờ	Có thể lên đến hàng tuần. Lý do là mạng nơ-ron cần tính toán một khối lượng dữ liệu lớn.
Giải thích	Một số thuật toán dễ diễn giải (cây quyết định, logistic), một số thuật toán gần như không thể (XGBoost, SVM)	Rất khó để giải thích.

Dựa vào bảng trên, tin chắc mọi người đã hiểu rõ điểm khác biệt giữa Machine Learning và Deep Learning là gì rồi. Tuy nhiên để biết Deep Learning có thể được dùng để thay thế Machine Learning không, hãy theo dõi phần dưới đây nhé.

Sử dụng Deep Learning thay thế cho Machine Learning được không?

Mặc dù có hiệu suất và độ chính xác vượt trội do kết quả của nhiều mô hình phức tạp và nguồn dữ liệu khổng lồ, nhưng Deep Learning không phải lúc nào cũng là lựa chọn tốt nhất cho các vấn đề về trí tuệ nhân tạo và máy học. 

Quyết định sử dụng Deep Learning hay không bị ảnh hưởng nhiều bởi các mục tiêu và chiến lược kinh doanh cụ thể, cũng như lượng tài nguyên, dữ liệu… Do đó, cần có các yếu nên được xem xét trước khi sử dụng các mô hình. 

Sau khi đã hiểu rõ đặc điểm của Machine Learning và Deep Learning là gì, nếu bạn muốn biết Deep Learning thay thế cho Machine Learning được không, hãy theo dõi phần dưới đây:

Mục tiêu và độ phức tạp của dự án

Khả năng giải quyết các vấn đề phức tạp, phân tích và tìm hiểu các mối quan hệ ẩn trong dữ liệu của Deep Learning cơ bản là một trong những lợi thế quan trọng nhất của nó. Ưu điểm của Deep Learning là đặc biệt hữu ích khi xử lý một lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc, chẳng hạn như nhận dạng giọng nói, phân loại hình ảnh, xử lý các ngôn ngữ tự nhiên,…

Nếu bạn hiểu Deep Learning là gì và Machine Learning là gì, bạn sẽ thấy các thuật toán Machine Learning sẽ là một lựa chọn hợp lý hơn cho các vấn đề phức tạp vừa phải, không yêu cầu tính toán nặng nề, ít tài nguyên và dữ liệu…

Tài nguyên

Sự bùng nổ dữ liệu gần đây đã giúp việc xây dựng các mô hình học sâu trở nên dễ dàng hơn. Tuy nhiên, đây vẫn là một lĩnh vực rất phức tạp và tốn kém. Các mô hình Deep Learning cơ bản thường dựa nhiều vào tài nguyên tính toán và GPU để đạt được hiệu suất tốt nhất vì chúng phải xử lý lượng dữ liệu cực lớn. 

Vì vậy cho dù biết những lợi ích của Deep Learning là gì, bạn cũng khó khai thác được nó. Mặt khác, các thuật toán máy học cổ điển chỉ yêu cầu CPU và phần cứng vừa phải, nhanh hơn về tốc độ và có thể dễ dàng kiểm tra nhiều kỹ thuật và mô hình khác nhau mà không cần quan tâm đến tài nguyên hoặc thời gian tính toán.

Số lượng dữ liệu

Các thuật toán Deep Learning có thể phát hiện ra các mẫu ẩn trong tập dữ liệu. Tuy nhiên, điều này ngụ ý rằng lượng dữ liệu đầu vào (dữ liệu được gắn nhãn) phải lớn hơn nhiều so với yêu cầu của các thuật toán Học máy. 

Việc ghi nhãn dữ liệu cũng cần nguồn lực và thời gian đáng kể, đặc biệt là trong lĩnh vực y tế, nơi việc ghi nhãn dữ liệu chính xác đòi hỏi trình độ chuyên môn cao. Trong những trường hợp này, các thuật toán Machine Learning truyền thống có thể được sử dụng thay vì Deep Learning. 

Có thể thấy tùy thuộc vào mục đích sử dụng Deep Learning là gì, bạn nên cân nhắc kỹ trước khi sử dụng nó để thay thế Machine Learning.

Nên sử dụng Deep Learning khi nào?

Deep Learning hoạt động tốt nhất với dữ liệu không có cấu trúc cụ thể. Các thuật toán Deep Learning có thể tự động tạo và khai thác các mẫu trong dữ liệu để đưa ra các quyết định tối ưu. Tuy nhiên, để đạt được độ chính xác tốt nhất, cần phải có một lượng lớn dữ liệu và tài nguyên tính toán.

Mỗi mô hình mạng nơ-ron có thể có hàng trăm hoặc hàng triệu tham số. Do đó, việc tối ưu hóa các thông số này đòi hỏi kiến thức và kinh nghiệm sâu rộng của người xây dựng mô hình. Hơn nữa, bởi vì mạng nơ-ron nhân tạo với nhiều chức năng phi tuyến rất phức tạp, việc hiểu và giải thích kết quả của mô hình là một thách thức khá khó khăn đối với các chuyên gia. Do đó, Deep Learning cơ bản không phải là một lựa chọn tốt cho các dự án đòi hỏi nhiều sự tương tác và phản hồi của con người.

Các thuật toán của Deep Learning là gì?

Mạng nơ-ron cổ điển

Kiến trúc cổ điển của mạng nơ-ron là một mạng được kết nối đầy đủ được xác định bởi các Perceptron nhiều lớp. (Perceptron là một thuật toán đơn giản để tìm ranh giới siêu phẳng trong các bài toán phân loại nhị phân.) Mạng nơ-ron cổ điển, do Frank Rosenblatt phát minh năm 1958, chủ yếu được sử dụng để giải các bài toán phân loại nhị phân. 

Mô hình này thường sử dụng các loại hàm sau:

• Hàm tuyến tính
• Hàm phi tuyến tính: gồm có hàm tanh, hàm sigmoid và hàm ReLU (Rectified Linear Unit).

Biết rõ Deep Learning là gì, ta thấy kiến trúc mạng nơ-ron truyền thống tương đối đơn giản và nó phù hợp nhất cho các tập dữ liệu dạng bảng hoặc các vấn đề phân loại và hồi quy với các đầu vào giá trị thực.

Mạng nơ-ron tích chập (CNN)

Mạng nơ-ron tích chập (CNN) là một kiến trúc mạng nơ-ron nhân tạo nâng cao được thiết kế để giải quyết các vấn đề phức tạp, đặc biệt là những vấn đề có liên quan đến việc xử lý hình ảnh.

Tích chập là một khái niệm trong xử lý tín hiệu kỹ thuật số biến đổi dữ liệu đầu vào bằng cách sử dụng một phép chập với bộ lọc để tạo ra một tín hiệu mới như một đầu ra. Tín hiệu này sẽ làm giảm các tính năng mà bộ lọc không quan tâm, trong khi vẫn giữ lại các tính năng chính và quan trọng nhất.

Ngoài các lớp đầu vào và đầu ra, mô hình CNN bao gồm một lớp lấy mẫu để giới hạn số lượng nơ-ron tham gia vào các lớp khác nhau. Các ứng dụng phổ biến nhất của CNN, dựa trên các đặc điểm của nó, bao gồm nhận dạng hình ảnh, phân tích video, phân tích và phân đoạn, xử lý ngôn ngữ tự nhiên,…

Mạng nơ-ron hồi quy (RNN)

Mạng nơ-ron hồi quy (RNN) là một thuật toán mà nếu bạn đang nghiên cứu về các loại thuật toán của Deep Learning là gì, bạn không nên bỏ qua. Đây là một loại thuật toán xử lý ngôn ngữ tự nhiên nổi tiếng. Đầu vào và đầu ra của các mô hình mạng nơ ron truyền thống là độc lập với nhau. Tuy nhiên, RNN thực hiện cùng một nhiệm vụ cho tất cả các phần tử của một chuỗi, với đầu ra phụ thuộc vào cả hai phép tính trước đó. Kết quả là RNN có thể nhớ lại thông tin đã tính toán trước đó.

Mạng sinh đối nghịch (GAN)

Đây là thuật toán mà bất kỳ ai khi nghiên cứu về Deep Learning là gì đều nên tìm hiểu. Mạng sinh đối nghịch (GAN) là một lớp mô hình có mục tiêu là tạo ra dữ liệu giả mạo có vẻ giống thật. Tên của mạng dựa trên kiến trúc kết hợp hai mạng có mục tiêu đối lập nhau: Generator và Discriminator. Generator học cách tạo dữ liệu giả để đánh lừa mô hình Discriminator và Discriminator học cách phân biệt giữa dữ liệu giả và dữ liệu thực. 

Cả hai mô hình đều cải thiện khả năng của chúng thông qua đào tạo. Một số ứng dụng GAN phổ biến bao gồm: tạo khuôn mặt người, tạo hình ảnh đối tượng, thay đổi độ tuổi của khuôn mặt, tạo nhân vật hoạt hình,…

Boltzmann Machine

Vì đây là mô hình mạng không có hướng xác định nên các node được kết nối theo hình tròn. Máy Boltzmann thường xuyên được sử dụng để tạo ra các tham số cho mô hình dựa trên kiến trúc này. 

Nếu hiểu về loại thuật toán này của Deep Learning là gì, bạn có thể nhận ra mô hình này được sử dụng phổ biến nhất để hệ thống khuyến nghị nhị phân, giám sát hệ thống, xây dựng…

Deep Reinforcement Learning

Deep Reinforcement Learning còn được gọi là học tăng cường sâu là quá trình các tác nhân tương tác với môi trường để thay đổi trạng thái của chính nó. Các đại lý có thể quan sát và phản hồi một cách thích hợp, hỗ trợ mạng lưới đạt được mục tiêu của mình.

Mô hình mạng này được tạo thành từ một lớp đầu vào, một lớp đầu ra và nhiều lớp ẩn khác, với lớp đầu vào đại diện cho trạng thái của môi trường. Mô hình sẽ liên tục huấn luyện để dự đoán điểm số thu được sau mỗi hành động được thực hiện ở mỗi trạng thái. Mô hình học tăng cường sâu thường được sử dụng trong rô bốt, cờ vua, ô tô tự lái, poker và các ứng dụng khác.

Autoencoder

Autoencoder là một trong những kỹ thuật Deep Learning phổ biến nhất hiện nay, có khả năng học cách biểu diễn dữ liệu đầu vào mà không cần nhãn, hay nói cách khác là học không giám sát. Có thể thấy thông qua tìm hiểu Deep Learning là gì, ta đã biết thêm những kiến thức thú vị khác. Các ứng dụng phổ biến bao gồm đề xuất hệ thống, phát hiện tính năng, bổ sung tính năng cho tập dữ liệu,…

Backpropagation

Backpropagation được gọi là lan truyền ngược, đây là một trong những kỹ thuật mạng nơ-ron quan trọng nhất. Về cơ bản, đây là phương pháp tính toán Gradient ngược từ lớp cuối cùng đến lớp đầu tiên của mạng. Đầu tiên mạng sẽ phân tích các thông số trước khi điều chỉnh thông qua hàm mất mát. Giá trị lỗi được tính toán sau đó được truyền trở lại để điều chỉnh các tham số khi cần thiết.

Gradient Descent

Tìm hiểu Deep Learning là gì, ta thấy với thuật toán Gradient Descent, chúng ta sẽ thường phải tìm giá trị nhỏ nhất (hoặc lớn nhất) của một hàm trong học sâu và tối ưu hóa. Mặt khác, việc tìm kiếm các điểm tối ưu toàn cục của hàm mất mát thường rất khó khăn, nếu không muốn nói là không thể. Kết quả là, chúng ta có thể cố gắng tìm ra các điểm cực tiểu cục bộ, có thể được coi là giải pháp mong muốn cho vấn đề.

Ứng dụng của Deep Learning là gì?

Xe tự lái

Xe tự lái được xây dựng dựa trên mạng nơ-ron cấp cao, là một trong những công nghệ mới và thú vị nhất hiện nay. Nói cách khác, mô hình Deep Learning sẽ nhận ra các vật thể trong môi trường xung quanh xe, tính toán khoảng cách giữa xe và các phương tiện khác, xác định vị trí làn đường, tín hiệu giao thông,… Điều này dẫn đến các quyết định tốt nhất và nhanh chóng nhất. Tesla hiện là công ty tiên phong trong việc sản xuất ô tô tự lái.

Phân tích cảm xúc

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, phân tích văn bản và thống kê được sử dụng để phân tích cảm xúc của con người trong lĩnh vực này. Khi biết Deep Learning là gì, các công ty có thể sử dụng Deep Learning để hiểu và đánh giá cảm xúc của khách hàng dựa trên các đánh giá, tweet, nhận xét,… từ đó đưa ra các chiến lược kinh doanh và tiếp thị phù hợp với từng nhóm đối tượng.

Trợ lý ảo

Khi tìm hiểu ứng dụng của Deep Learning là gì, ta thấy Cortana, Chatbot, Google Assistant, giảng viên Online, Siri là các trợ lý ảo phổ biến được sử dụng rộng rãi trong cuộc sống hàng ngày. Các thuật toán Deep Learning cơ bản được sử dụng để nhận dạng văn bản, xây dựng trợ lý ảo, nhận dạng giọng nói, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và các ứng dụng khác.

Mạng xã hội

Các thuật toán Deep Learning cũng được sử dụng bởi một số nền tảng mạng xã hội lớn, chẳng hạn như Twitter, để cải thiện dịch vụ của họ. Các trang web này sẽ phân tích cụ thể một lượng lớn dữ liệu bằng cách sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo để tìm hiểu về sở thích của người dùng. 

Ngoài ra, biết được ưu điểm của Deep Learning là gì, Instagram cũng đã sử dụng Deep Learning cơ bản để ngăn chặn các hành vi bạo lực trong không gian mạng, cũng như chặn các bình luận xúc phạm hoặc không phù hợp. Facebook cũng nằm trong danh sách các mạng xã hội sử dụng Deep Learning trong các sản phẩm của họ. 

Các thuật toán mạng thần kinh sâu được sử dụng để giới thiệu các trang web, dịch vụ, bạn bè và để nhận dạng khuôn mặt, cùng những thứ khác.

Chăm sóc sức khỏe

Trong chăm sóc sức khỏe, ứng dụng nổi bật của Deep Learning là gì? Đó là nó cũng đã có những đóng góp đáng kể cho lĩnh vực y tế, nơi các mô hình phổ biến bao gồm mô hình dự đoán bệnh tật, phân tích kết quả MRI, chẩn đoán ung thư và X-quang,… để hỗ trợ điều trị cho nhiều người bệnh.

Có thể nói, với những ưu điểm nổi trội của mình, Deep Learning đang dần được ứng dụng nhiều hơn vào các ngành khác nhau.

Lời kết 

Chúng ta đã tìm hiểu Deep Learning là gì, các ứng dụng phổ biến và các trường hợp nên sử dụng Deep Learning trong bài viết này. Có thể thấy đây không phải là lĩnh vực mới, nhưng sự bùng nổ dữ liệu trong những năm gần đây đã giúp các nhà khoa học khai thác triệt để mô hình mạng nơ-ron nhân tạo, mở đường cho những nghiên cứu trong tương lai. 

Hy vọng thông tin trong bài viết này hữu ích cho bạn. Vui lòng để lại bình luận nếu bạn có bất kỳ câu hỏi hoặc nhận xét nào. Nếu bạn quan tâm đến các sản phẩm và dịch vụ của Máy Chủ Sài Gòn, hãy liên hệ với chúng tôi qua Hotline: 0976.638.715 hoặc Email: kinhdoanh@maychusaigon.vn.