Deep Learning là gì? Tổng quan về Deep Learning và ứng dụng thực tiễn

Deep Learning là gì? Mô hình học sâu là một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI), dựa trên mạng nơ-ron nhân tạo để phân tích và xử lý dữ liệu, đồng thời mô phỏng cách bộ não con người hoạt động. Hãy cùng HR Insider khám phá các ưu nhược điểm và ứng dụng của mô hình học sâu qua bài viết dưới đây.

Deep learning là gì?

Deep Learning (học sâu) là một nhánh tiên tiến của Machine Learning, trong đó máy tính có khả năng tự học và cải thiện thông qua các thuật toán phức tạp. Điều này được thực hiện chủ yếu thông qua mạng thần kinh nhân tạo, bắt chước cách thức tư duy và suy nghĩ của bộ não con người.

Bạn đang xem: Deep Learning là gì? Tổng quan về Deep Learning và ứng dụng thực tiễn

Mặc dù khái niệm về mạng nơ-ron nhân tạo và Deep Learning đã xuất hiện từ những năm 1960, nhưng vào thời điểm đó, nó bị hạn chế bởi khả năng tính toán và lượng dữ liệu sẵn có. Tuy nhiên, với những tiến bộ vượt bậc trong phân tích dữ liệu lớn (big data) những năm gần đây, chúng ta đã có thể khai thác tối đa tiềm năng của các mạng lưới thần kinh nhân tạo.

Khái niệm Deep Learning là gì?

Mạng lưới thần kinh sâu (Deep Neural Networks – DNN) gồm nhiều lớp tế bào thần kinh, cho phép thực hiện các phép tính phức tạp một cách hiệu quả. Nhờ đó, Deep Learning đã nhanh chóng trở thành một trong những đột phá quan trọng nhất trong lĩnh vực Machine Learning, mở ra nhiều ứng dụng mới và tiềm năng lớn trong nhiều lĩnh vực khác nhau.

Cách hoạt động của Deep Learning là gì?

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

• Một mạng nơ-ron bao gồm nhiều lớp (layer), với số lớp càng lớn thì mạng càng “sâu”. Mỗi lớp chứa các node (nút mạng) và chúng được kết nối với các lớp bên cạnh.
• Kết nối giữa các nút đều có trọng số tương ứng, với trọng số cao hơn cho thấy ảnh hưởng mạnh mẽ hơn của kết nối đó đến mạng nơ-ron.
• Mỗi nơ-ron trong mạng có một chức năng kích hoạt, đóng vai trò “chuẩn hóa” đầu ra của nơ-ron đó. Dữ liệu được nhập vào mạng thần kinh sẽ đi qua tất cả các lớp và trả về kết quả ở lớp đầu ra (output layer).

Cách hoạt động của Deep Learning

Trong quá trình đào tạo mô hình mạng nơ-ron, trọng số của các kết nối được điều chỉnh để tối ưu hóa khả năng dự đoán của mô hình. Việc này đòi hỏi phần cứng mạnh mẽ để xử lý lượng dữ liệu lớn và thực hiện các phép tính phức tạp. Nhiều mô hình Deep Learning có thể mất từ vài tuần đến vài tháng để hoàn tất quá trình huấn luyện trên các hệ thống phần cứng tiên tiến hiện nay.

Ưu điểm, hạn chế của Deep Learning là gì?

Deep Learning đã trở thành một bước đột phá trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, cho phép các nhà khoa học dữ liệu phát triển các mô hình chính xác cao trong các lĩnh vực như nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và phân tích dữ liệu. Dưới đây là một số ưu điểm và hạn chế của Deep Learning:

Ưu điểm

• Cấu trúc linh hoạt: Các mạng nơ-ron trong Deep Learning có khả năng linh hoạt cao, dễ dàng điều chỉnh để phù hợp với nhiều thuật toán và bài toán khác nhau.
• Độ chính xác cao: Deep Learning có khả năng giải quyết các vấn đề phức tạp với độ chính xác rất cao nhờ vào khả năng học từ dữ liệu lớn.
• Tự động hóa và tối ưu hóa: Hệ thống có khả năng tự động điều chỉnh và tối ưu hóa các tham số, giảm thiểu sự can thiệp của con người.
• Hiệu năng tính toán tốt: Deep Learning có khả năng thực hiện các phép toán song song, giúp xử lý lượng dữ liệu lớn một cách hiệu quả.

Ưu điểm và hạn chế của Deep Learning

Nhược điểm

• Yêu cầu dữ liệu lớn: Để khai thác tối đa tiềm năng của Deep Learning, cần có một khối lượng dữ liệu rất lớn.
• Chi phí tính toán cao: Việc huấn luyện các mô hình Deep Learning phức tạp đòi hỏi phần cứng mạnh mẽ và tốn kém.
• Thiếu nền tảng lý thuyết vững chắc: Hiện tại, không có nền tảng lý thuyết hoàn chỉnh để chọn lựa và tối ưu hóa các công cụ Deep Learning một cách hiệu quả.

TẠO TÀI KHOẢN MỚI – MAY MẮN NHẬN VOUCHER 100K

THẢ GA HỌC E-LEARNING MIỄN PHÍ

Lợi ích khi sử dụng Deep Learning

Sử dụng thuật toán Deep Learning thay vì các phương pháp Machine Learning truyền thống đem lại nhiều lợi ích như sau:

Tương thích tốt với dữ liệu phi cấu trúc

Deep Learning tối ưu việc xử lý dữ liệu phi cấu trúc nhờ vào khả năng học sâu và nhận diện mẫu phức tạp. Các mô hình như mạng nơ-ron tích chập và mạng nơ-ron hồi tiếp có thể phân tích hình ảnh, văn bản và âm thanh với độ chính xác cao.

Xem thêm : Điểm qua một số cách lấy lại mật khẩu VssID cực đơn giản và nhanh chóng

Điều này giúp cải thiện khả năng nhận diện đối tượng, phân loại nội dung và dự đoán thông tin từ dữ liệu không có cấu trúc rõ ràng. Nhờ vậy, Deep Learning khai thác hiệu quả thông tin quan trọng từ các nguồn dữ liệu phi cấu trúc, nâng cao khả năng ra quyết định và ứng dụng trong thực tiễn.

Tự động hóa các tính năng

Các thuật toán Deep Learning có thể phát hiện và phát triển các đặc trưng hữu ích từ dữ liệu đầu vào một cách tự động, giúp xử lý các tác vụ phức tạp, kỹ thuật cao. Đối với doanh nghiệp, việc tự động hóa tính năng này cho phép triển khai ứng dụng và công nghệ nhanh chóng hơn, đồng thời cải thiện sự ổn định và độ chính xác của các giải pháp.

Khả năng tự học tốt

Deep Learning tận dụng các lớp thần kinh để cải thiện hiệu quả của các mô hình, đặc biệt khi thực hiện các tác vụ phức tạp và yêu cầu tính toán cao. Các mô hình này có khả năng xử lý nhiều nhiệm vụ phức tạp, giúp máy tính hiểu và phân tích hình ảnh, âm thanh, video. Qua đó, máy tính tiếp cận các dữ liệu này theo cách gần gũi hơn so với cách con người tiếp nhận thông tin.

Tối ưu chi phí

Dù chi phí đào tạo các mô hình Deep Learning có thể cao, nhưng nếu được thực hiện đúng cách, nó có thể giúp doanh nghiệp giảm thiểu các chi phí không cần thiết. Trong các lĩnh vực như sản xuất, tư vấn, bán lẻ,… chi phí phát sinh từ một lỗi sản phẩm thường có thể vượt quá ngân sách đầu tư cho mô hình Deep Learning. Việc đầu tư vào Deep Learning giúp doanh nghiệp giảm thiểu các rủi ro và tối ưu hóa chi tiêu.

Lợi ích khi dùng Deep Learning

Thuật toán phân tán

Đào tạo một mạng nơ-ron hoặc mô hình học sâu có thể mất nhiều ngày để xác định các tham số mô hình. Các thuật toán phân tán và song song giúp rút ngắn thời gian đào tạo bằng cách phân chia quá trình đào tạo trên nhiều máy hoặc thiết bị.

Deep Learning có thể tận dụng đào tạo cục bộ, GPU hoặc kết hợp cả hai, mặc dù việc lưu trữ một lượng lớn dữ liệu đào tạo trên một máy đơn lẻ là không khả thi, dẫn đến việc sử dụng các phương pháp phân tán để quản lý dữ liệu.

Phân tích nâng cao

Công nghệ này cho phép giám sát và thúc đẩy cải tiến liên tục, từ đó mang lại kết quả với độ chính xác cao hơn. Deep Learning cung cấp cho các nhà khoa học dữ liệu những phân tích ngắn gọn và đáng tin cậy, giúp các doanh nghiệp tối ưu hóa các phần mềm trong các lĩnh vực như tiếp thị, bán hàng, nhân sự, kế toán.

Khả năng mở rộng

Deep Learning nổi bật với khả năng mở rộng linh hoạt, cho phép xử lý lượng dữ liệu khổng lồ và thực hiện nhiều phép toán để đạt được kết quả tối ưu. Điều này không chỉ giúp tối ưu hóa chi phí và thời gian mà còn cải thiện năng suất tổng thể.

Khám phá thêm những bài viết đặc sắc khác cùng School of Transport như: “công nghệ ai”, “công nghệ blockchain”, và một số mẹo vặt cuộc sống mà bạn có thể chưa biết. Bên cạnh đó, đừng bỏ lỡ những chủ đề hấp dẫn về công nghệ cao và lợi ích của công nghệ trong cuộc sống.

Ứng dụng của Deep Learning trong thực tiễn

Deep Learning được áp dụng rộng rãi trong các lĩnh vực đòi hỏi khả năng tính toán mạnh mẽ, xử lý dữ liệu lớn và giải quyết các bài toán phức tạp. Dưới đây là 5 ứng dụng phổ biến của Deep Learning trong thực tế:

Hệ thống xe tự lái

Một trong những ứng dụng nổi bật của Deep Learning là hệ thống xe tự lái, được xây dựng dựa trên các mạng nơ-ron tiên tiến. Các mô hình Deep Learning có khả năng nhận diện các đối tượng xung quanh xe, tính toán khoảng cách với các phương tiện khác, nhận diện tín hiệu đèn giao thông và làn đường. Dựa trên những thông tin này, hệ thống có thể đưa ra các quyết định điều khiển xe một cách tối ưu và nhanh chóng.

Phân tích cảm xúc

Deep Learning cũng được sử dụng trong việc phân tích cảm xúc con người thông qua các phương pháp xử lý ngôn ngữ tự nhiên và phân tích văn bản. Doanh nghiệp có thể ứng dụng công nghệ này để hiểu và dự đoán cảm xúc của khách hàng từ các đánh giá, bình luận và phản hồi. Điều này giúp họ phát triển các chiến lược kinh doanh và marketing phù hợp, nhắm đúng vào từng phân khúc khách hàng để cải thiện hiệu quả tiếp thị và sự hài lòng của khách hàng.

Mạng xã hội

Các nền tảng mạng xã hội lớn như Twitter đã áp dụng Deep Learning để nâng cao chất lượng dịch vụ của họ. Cụ thể, các trang web này sử dụng mạng nơ-ron để phân tích khối lượng lớn dữ liệu, giúp hiểu rõ hơn về sở thích và xu hướng của người dùng.

Ứng dụng của Deep Learning

Trợ lý ảo

Trợ lý ảo đang trở nên phổ biến trong cuộc sống hàng ngày, với các ứng dụng như chatbot, Google Assistant, Cortana, và Siri. Những trợ lý này dựa trên mô hình Deep Learning để nhận dạng và xử lý dữ liệu từ giọng nói và văn bản, cung cấp các dịch vụ hỗ trợ cá nhân và tự động hóa nhiều tác vụ.

Lĩnh vực chăm sóc sức khỏe

Xem thêm : 1967 hợp số nào? Đinh Mùi hợp số chẵn hay lẻ?

Deep Learning đã có những đóng góp quan trọng trong lĩnh vực y tế, đặc biệt là trong việc dự đoán bệnh, chẩn đoán ung thư và phân tích kết quả từ các xét nghiệm hình ảnh như MRI và X-quang. Các mô hình Deep Learning giúp cải thiện độ chính xác trong chẩn đoán và hỗ trợ các bác sĩ trong việc đưa ra quyết định điều trị.

Khi nào nên dùng đến Deep Learning?

Deep Learning là công nghệ phù hợp cho các trường hợp xử lý dữ liệu không theo cấu trúc cụ thể, như văn bản, video, hình ảnh và dữ liệu dạng thời gian. Thuật toán Deep Learning có khả năng tự động phát hiện và khai thác các mẫu trong dữ liệu để đưa ra quyết định tối ưu. Tuy nhiên, việc sử dụng Deep Learning đòi hỏi một khối lượng lớn dữ liệu và tài nguyên tính toán để đạt được độ chính xác cao nhất.

Thời điểm nên dùng đến Deep Learning

Mô hình Deep Learning thường bao gồm hàng trăm hoặc hàng triệu tham số, do đó việc tối ưu hóa các tham số này cần đến kiến thức chuyên sâu và kinh nghiệm từ người thiết kế mô hình. Thêm vào đó, việc diễn giải và hiểu các kết quả từ các mô hình Deep Learning có thể gặp khó khăn do tính chất phức tạp của các hàm phi tuyến. Vì vậy, Deep Learning không phải là lựa chọn lý tưởng cho các dự án yêu cầu mức độ tương tác và phản hồi cao từ con người.

Các kỹ thuật thuộc Deep Learning

Mỗi kỹ thuật trong Deep Learning đóng vai trò riêng trong việc cải thiện khả năng của các mô hình học sâu:

Mạng nơ-ron sâu (DNN)

Mạng Nơ-ron sâu (DNN) là một cấu trúc mạng nơ-ron bao gồm nhiều lớp ẩn nằm giữa lớp đầu vào và lớp đầu ra. Mỗi lớp trong DNN có khả năng học các đặc trưng ngày càng phức tạp từ dữ liệu đầu vào. Nhờ vào số lượng lớp và các nơ-ron trong từng lớp, DNN có thể mô hình hóa các mối quan hệ phức tạp và rút ra các thông tin chi tiết từ dữ liệu.

Mạng nơ-ron tích chập (CNN)

Mạng Nơ-ron tích chập được thiết kế đặc biệt để xử lý và phân tích dữ liệu hình ảnh. CNN sử dụng các lớp tích chập để tự động phát hiện các đặc trưng trong hình ảnh, như cạnh, góc và kết cấu. Các lớp pooling sau đó giảm kích thước dữ liệu và giữ lại các đặc trưng quan trọng, giúp tăng cường khả năng nhận diện và phân loại hình ảnh.

Kỹ thuật thuộc Deep Learning

Xem thêm: Giải mã microsoft access là gì? Tính năng nổi bật và cách sử dụng

Mạng nơ-ron hồi quy (RNN)

Mạng nơ-ron hồi quy được thiết kế để xử lý dữ liệu theo chuỗi và các bài toán liên quan đến dữ liệu thời gian. RNN có khả năng giữ lại thông tin từ các bước trước đó, giúp mô hình hóa các mối quan hệ thời gian và dự đoán dựa trên các thông tin lịch sử. RNN rất hiệu quả trong các bài toán yêu cầu phân tích chuỗi và dữ liệu liên tiếp.

Mạng nơron truyền thẳng (FNN)

Mạng Nơ-ron truyền thẳng là một dạng mạng nơ-ron cơ bản nhất, trong đó các nơ-ron chỉ kết nối từ lớp đầu vào đến lớp đầu ra mà không có kết nối hồi tiếp. Các nơ-ron trong FNN truyền dữ liệu theo một chiều từ lớp này sang lớp khác, giúp đơn giản hóa cấu trúc và giảm độ phức tạp của mô hình. FNN thường được sử dụng trong các bài toán phân loại và hồi quy cơ bản.

Trong bài viết này, chúng ta đã khám phá khái niệm về Deep Learning là gì và các ứng dụng thực tiễn của mô hình học sâu trong đời sống. HR Insider hy vọng rằng những thông tin trên sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về cách Deep Learning hoạt động, biết khi nào nên áp dụng và cung cấp thêm kiến thức phổ biến về khoa học máy tính.

Tham khảo thêm các bài viết có liên quan cùng chủ đề:

— HR Insider —

School of Transport – Website tuyển dụng trực tuyến số 1 Việt Nam

Nguồn: https://truonggiaothongvantai.edu.vn
Danh mục: Blog