Khái niệm Deep Learning và kiến thức khái quát về Deep Learning

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 (học sâu) là một nhánh của Machine Learning (học máy), một phần của lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo (AI). Deep Learning tập trung vào việc xây dựng và huấn luyện các mô hình học sâu, thường là mạng nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural Networks), để xử lý và phân tích dữ liệu một cách tự động. Điểm đặc biệt của Deep Learning là khả năng tự học các đặc trưng từ dữ liệu thô, không yêu cầu nhiều sự can thiệp của con người trong việc trích xuất hoặc tiền xử lý dữ liệu.

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.

Ví dụ:

• Trong nhận diện hình ảnh, Deep Learning có thể học cách nhận biết các đặc điểm như đường viền, hình dạng, màu sắc và cuối cùng là nhận diện đối tượng.
• Trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, mô hình học cách hiểu các từ, ngữ cảnh và ý nghĩa câu mà không cần định nghĩa trước.

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

• Xử lý dữ liệu phức tạp:
  Deep Learning có khả năng xử lý các loại dữ liệu đa dạng như hình ảnh, âm thanh, văn bản, video, và cả dữ liệu thời gian thực. Điều này giúp giải quyết các bài toán phức tạp mà các phương pháp truyền thống khó tiếp cận.
• Tự động hóa và hiệu quả cao:
  • Deep Learning giảm thiểu sự can thiệp của con người trong quá trình xử lý dữ liệu. Thay vì thiết kế các đặc trưng thủ công, các mô hình có thể tự động học và tối ưu hóa.
  • Điều này giúp tiết kiệm thời gian và công sức, đặc biệt là trong các dự án lớn hoặc yêu cầu xử lý lượng dữ liệu khổng lồ.
• Khả năng cải thiện theo thời gian:
  • Các mô hình Deep Learning có khả năng tự cải thiện hiệu suất khi được huấn luyện với nhiều dữ liệu hơn.
  • Điều này rất quan trọng đối với các hệ thống như chatbot, trợ lý ảo, hoặc hệ thống dự đoán, nơi dữ liệu liên tục thay đổi và mở rộng.
• Ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực:
  Deep Learning không chỉ được sử dụng trong CNTT mà còn hỗ trợ nhiều ngành khác:
  • Y tế: Chẩn đoán bệnh từ hình ảnh X-quang, phân tích DNA.
  • Tài chính: Dự đoán thị trường chứng khoán, phát hiện gian lận.
  • Thương mại điện tử: Cá nhân hóa trải nghiệm người dùng, gợi ý sản phẩm.
  • An ninh: Nhận diện khuôn mặt, phát hiện bất thường trong video giám sát.
• Khả năng tích hợp với các công nghệ khác:
  Deep Learning dễ dàng tích hợp với các công nghệ như Internet of Things (IoT), Blockchain, và các nền tảng Cloud Computing, giúp tăng cường hiệu suất và mở rộng khả năng triển khai.

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 là một phần không thể thiếu của Trí tuệ nhân tạo, mang lại nhiều lợi ích vượt trội cho ngành công nghệ thông tin và các lĩnh vực khác. Với khả năng tự học và tối ưu hóa liên tục, Deep Learning đang mở ra một kỷ nguyên mới, nơi mà máy tính không chỉ xử lý dữ liệu mà còn có thể học và hiểu từ thế giới thực.

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.