Deep Learning là một phần của lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo (AI) tập trung vào việc xây dựng và huấn luyện các mô hình máy học sâu để tự động học hỏi từ dữ liệu. Các mô hình Deep Learning có khả năng tự học và cải thiện theo thời gian mà không cần sự can thiệp từ con người. Vậy, Deep Learning là gì và ưu điểm của nó đối với ngành CNTT. Tất cả sẽ được chúng tôi giải đáp ngay sau đây.
Khái quát kiến thức cho câu hỏi Deep Learning là gì?
Định nghĩa Deep Learning là gì?
Deep Learning, một phần của Machine Learning, là một lĩnh vực của Trí tuệ nhân tạo (AI) tập trung vào việc xây dựng và huấn luyện các mạng nơ-ron sâu để tự động học hỏi từ dữ liệu. Điều này cho phép máy tính học và cải thiện các nhiệm vụ một cách độc lập, giống như con người.
Các hệ thống Deep Learning có khả năng cải thiện hiệu suất của chúng thông qua việc tiếp cận và phân tích dữ liệu. Dữ liệu càng nhiều, hệ thống càng học được nhiều điều và trở nên “trí thông minh” hơn theo thời gian.
Máy tính được huấn luyện bằng cách sử dụng dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, tạo ra những phiên bản “máy móc” có kinh nghiệm. Những máy tính này có thể được sử dụng cho các nhiệm vụ phức tạp như lái xe tự động, phát hiện cỏ dại trong ảnh, và nhiều ứng dụng khác trong thế giới thực.
Deep Learning là gì?
Deep Learning không chỉ hỗ trợ trong việc dịch ngôn ngữ, phân loại hình ảnh, nhận dạng giọng nói mà còn có thể áp dụng để giải quyết mọi nhu cầu cần nhận dạng mẫu mà không cần sự can thiệp của con người.
Trong Deep Learning, mạng lưới thần kinh nhân tạo đóng vai trò quan trọng. Nó được xây dựng dựa trên các lớp của dữ liệu mô phỏng cách thức hoạt động của não người. Mỗi lớp trong mạng lưới này chứa các node, tương ứng với các neuron thần kinh. Các node này làm việc cùng nhau để xử lý thông tin từ dữ liệu đầu vào và tạo ra kết quả cuối cùng.
Mạng lưới thần kinh sâu (DNN) là một dạng cụ thể của mạng lưới thần kinh, được thiết kế để thực hiện các hoạt động phức tạp như biểu diễn và trừu tượng về âm thanh, văn bản và hình ảnh. DNN được coi là lĩnh vực phát triển nhất trong Machine Learning, với khả năng hứa hẹn trong việc giải quyết nhiều bài toán khó khăn trong thế giới thực.
Cách thức hoạt động của Deep Learning
Deep Learning được xem là một phương pháp của học máy theo phương pháp: lập trình AI sẽ được huấn luyện để dự đoán đầu ra dựa vào một tập đầu vào.Ví dụ cụ thể: Dự đoán hành đầu của con mèo khi gặp chuột rồi tiến hành huấn luyện nó bằng phương pháp học có giám sát.
Mạng lưới thần kinh trong Deep Learning
Khi bạn muốn dự đoán được hành động của nó vào các đầu vào sẽ được thực hiện như sau:
- Lựa chọn con mồi phù hợp
- Lúc này: các bộ phận trên cơ thể của con mèo như mắt, móng vuốt, tai,.. của con mèo sẽ trở nên rất nhanh nhạy.
- Con chuột sẽ xuất hiện ở đâu
Về cơ bản thì Deep Learning sẽ không khác với học máy thông thường. Tuy nhiên, với ví dụ trên thì thời gian cần dành khá nhiều mới có thể thiết kế được các tính năng đại diện cho con mèo. Những gì cần làm là cung cấp cho hệ thống một số lượng hình ảnh con mèo, video con mèo bắt chuột thì hệ thống có thể tự học được những tính năng đại diện dành cho 1 con mèo.
Với những tác vụ như thị giác máy tính, nhận dạng giọng nói, robot hoặc dịch máy thì hiệu suất của Deep Learning có thể vượt xa những hệ thống máy khác. Tuy nhiên, việc xây dựng được hệ thống Deep Learning lại không mấy dễ dàng so với hệ thống máy móc thông thường.
Các ưu điểm nổi bật của Deep Learning là gì
Deep Learning giúp giải quyết một số vấn đề mà không cần đến con người
- 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.
Deep Learning được ứng dụng ra sao trong cuộc sống?
Ứng dụng trong 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.
Ứng dụng trong 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.
Ngoài vai trò loại bỏ cỏ dại bằng thuốc diệt cỏ thì nhờ Deep Learning mà sản lượng nông nghiệp ngày càng được cải thiện. Bên cạnh đó, Deep Learning đang được mở rộng hơn nữa sang các hoạt động như: thu hoạch, tưới tiêu, bón phân, gieo trồng,…
Ứng dụng của Deep Learning trong lĩnh vực y tế
Ứng dụng trong 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 nghe dịch và nói tự động mà trang web google dịch đang sử dụng. Ngoài ra, một số thiết bị trợ giúp tại nhà cũng được ứng dụng Deep Learning để đáp ứng giọng nói và hiểu được sở thích của bản (đây chính là ứng dụng học sâu).
Ứng dụng cho lĩnh vực không gian vũ trụ và quốc phòng
Deep Learning được dùng với các mục đích như: xác định các vật thể như vệ tinh, xác định khu vực trung tâm, xác định khu vực an toàn và không an toàn trong quân đội,…
Ứng dụng trong y tế và chăm sóc sức khỏe
Deep Learning phát huy được hiệu quả siêu nổi bật của mình bằng cách hiển thị dữ liệu chất lượng cao và đo lường khả năng của các mạng thần kinh rồi thực hiện phân loại hình ảnh. Deep Learning có khả năng phân loại ung thư da chuẩn xác và hiệu quả như một bác sĩ da liễu chuyên nghiệp.
Đồng thời, các nhà nghiên cứu về căn bệnh ung thư cũng đang ứng dụng Deep Learning để có thể tự động phát hiện ra các tế bào phát bệnh, nó được thực hiện như sau: chế tạo kính hiển vi tiên tiến để có thể tạo ra bộ dữ liệu có chiều cao phù hợp, được dùng để đào tạo một ứng dụng học sâu để có thể xác định tế bào ung thư. Ngoài ra, Deep Learning còn có bước tiến quan trọng trong việc cải thiện chất lượng sức khỏe của bệnh nhân bằng sự dự đoán với các sự kiện y tế từ dữ liệu hồ sơ sức khỏe điện tử.
Ứng dụng trong công nghiệp
Deep Learning có khả năng cải thiện sự an toàn cho các công nhân xung máy móc hạng nặng bằng cách: tự động phát hiện nếu như người hoặc vật nằm trong khoảng cách không an toàn đối với máy.
Lời kết
Deep Learning đã đóng góp rất nhiều và mang lại lợi ích to lớn cho nhiều lĩnh vực khác nhau. Không chỉ hỗ trợ cho công nghệ và kỹ thuật, mà còn có ảnh hưởng đáng kể đối với cuộc sống và xã hội. Vì vậy, không ngạc nhiên khi Deep Learning đang trở thành một trong những ngành học “hot” nhất hiện nay.
Thông qua bài viết này, bạn đã hiểu rõ hơn về Deep Learning và vai trò quan trọng của nó trong thế giới ngày nay, phải không? Nếu bạn đam mê và muốn đóng góp cho sự phát triển của con người và xã hội thông qua Deep Learning, hãy thử sức và theo đuổi đam mê của mình. Cơ hội luôn mở ra cho những ai quyết tâm và sẵn lòng học hỏi.
