Vậy công nghệ học sâu là gì? Sự khác nhau giữa học sâu và học máy như thế nào? Hãy cùng Elcom tìm hiểu trong nội dung dưới đây.

1. Deep learning là gì?

Deep learning cơ bản là một tập hợp con của học máy, có khác biệt ở một số khía cạnh quan trọng so với công nghệ học máy nông truyền thống. Học sâu cho phép máy tính giải quyết rất nhiều vấn đề phức tạp bằng cách “học” từ một lượng lớn dữ liệu.

Học sâu thúc đẩy nhiều ứng dụng và dịch vụ trí tuệ nhân tạo (AI - Artificial Intelligent) nhằm nâng cao, cải thiện tính tự động hóa, thực hiện các tác vụ phân tích và vật lý mà không cần sự can thiệp của con người.

Công nghệ học sâu nằm sau các sản phẩm và dịch vụ hàng ngày (chẳng hạn như trợ lý kỹ thuật số, điều khiển TV hỗ trợ giọng nói từ xa, phát hiện gian lận thẻ tín dụng, ô tô tự lái,...).

Mối quan hệ giữa học sâu và máy học, trí tuệ nhân tạo - Ảnh: Internet

2. Phân biệt học sâu và học máy

Nếu học sâu là một tập hợp con của học máy, chúng khác nhau như thế nào? Học sâu phân biệt chính nó với học máy cổ điển bởi loại dữ liệu nó sử dụng để hoạt động và các phương pháp học.

Các thuật toán học máy tận dụng dữ liệu có cấu trúc, được gắn nhãn để đưa ra dự đoán. Các tính năng cụ thể được xác định từ dữ liệu đầu vào cho mô hình và được tổ chức thành các bảng. Dữ liệu thường trải qua một số xử lý trước để sắp xếp thành một định dạng có cấu trúc.

Xem thêm bài viết:

• Máy học (Machine Learning) là gì? Ứng dụng công nghệ máy học trong thực tiễn

Đối với học sâu, nó loại bỏ một số bước xử lý trước dữ liệu. Các thuật toán này có thể nhập và xử lý dữ liệu phi cấu trúc, như văn bản và hình ảnh. Đồng thời, chúng tự động hóa việc trích xuất tính năng, do đó, giảm bớt sự tham gia của con người trong một số công đoạn.

Ví dụ, có một bộ ảnh về các vật nuôi khác nhau cần phân loại. Các thuật toán học sâu có thể tự động xác định đặc điểm nào (ví dụ như tai) là quan trọng nhất để phân biệt từng loài động vật. Trong khi đó, để làm được điều này, học máy cần có sự hỗ trợ của con người.

Tiếp theo, thông qua các quá trình giảm độ dốc và lan truyền ngược, thuật toán học sâu tự điều chỉnh sao cho phù hợp, từ đó đưa ra dự đoán và phân biệt các loài động vật với độ chính xác cao.

Các mô hình học máy và học sâu cũng có khả năng thực hiện các kiểu học khác nhau, thường được phân loại là học có giám sát, học không giám sát và học bán giám sát.

4. Deep learning hoạt động như thế nào?

Mạng nơ ron sâu (Deep Neural Network - DNN), cố gắng bắt chước não người thông qua sự kết hợp của dữ liệu đầu vào, trọng số và độ lệch. Các yếu tố này làm việc cùng nhau để nhận biết, phân loại và mô tả chính xác các đối tượng dựa trên dữ liệu.

Mạng nơ ron sâu bao gồm nhiều lớp nút được kết nối với nhau, mỗi lớp được xây dựng dựa trên lớp trước đó để tinh chỉnh và tối ưu hóa dự đoán hoặc phân loại. Quá trình tính toán thông qua mạng này được gọi là quá trình truyền chuyển tiếp. Lớp đầu vào là nơi mô hình học sâu nhập dữ liệu để xử lý và lớp đầu ra là nơi đưa ra dự đoán hoặc phân loại cuối cùng.

Một quy trình khác được gọi là truyền ngược (backpropagation) sử dụng các thuật toán, như suy giảm độ dốc (gradient descent), để tính toán sai số trong các dự đoán. Sau đó, điều chỉnh trọng số và độ lệch của hàm bằng cách di chuyển ngược lại qua các lớp trong quá trình đào tạo mô hình.

Truyền thằng (forward propagation) và truyền ngược cùng với nhau cho phép mạng nơ-ron đưa ra dự đoán và sửa chữa bất kỳ lỗi nào sao cho phù hợp. Theo thời gian, thuật toán dần trở nên chính xác hơn.

Đây là loại mạng nơ-ron sâu đơn giản nhất đã được mô tả một cách rút gọn. Thực tế, các thuật toán học sâu vô cùng phức tạp và có nhiều loại mạng nơ-ron khác nhau để giải quyết các vấn đề hoặc tập dữ liệu cụ thể.

Cách học sâu (Deep learning) hoạt động - Ảnh: Internet

5. Ứng dụng học sâu trong thực tiễn

Các ứng dụng học sâu trong thế giới thực là một phần trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta. Hầu hết các trường hợp, chúng được tích hợp sâu trong các sản phẩm, dịch vụ nên người dùng không biết về quá trình xử lý dữ liệu phức tạp đang diễn ra sâu bên trong.

Một số ví dụ về ứng dụng công nghệ học sâu trong thực tiễn bao gồm:

Thực thi pháp luật

Các thuật toán học sâu có thể phân tích và học hỏi từ dữ liệu giao dịch để xác định các trường hợp nguy hiểm, cho thấy khả năng gian lận hoặc phạm tội.

Nhận dạng giọng nói, thị giác máy tính và các ứng dụng học sâu khác có thể cải thiện hiệu quả quá trình phân tích điều tra bằng cách: Trích xuất các mẫu và bằng chứng từ các bản ghi âm và video, hình ảnh, tài liệu,...

Từ đó, giúp cơ quan thực thi pháp luật phân tích lượng lớn dữ liệu nhanh chóng và chính xác hơn.

Các dịch vụ tài chính

Các tổ chức tài chính thường xuyên sử dụng phân tích dự đoán để thúc đẩy giao dịch cổ phiếu theo thuật toán, đánh giá rủi ro kinh doanh để phê duyệt khoản vay, phát hiện gian lận và giúp quản lý danh mục đầu tư và tín dụng cho khách hàng.

Dịch vụ khách hàng

Nhiều tổ chức kết hợp công nghệ học sâu vào các quy trình dịch vụ chăm sóc khách hàng của họ. Chatbots - được sử dụng trong nhiều ứng dụng, dịch vụ và cổng dịch vụ khách hàng là một dạng AI đơn giản thường thấy.

Chatbots truyền thống sử dụng ngôn ngữ tự nhiên, thậm chí cả nhận dạng trực quan. Trong khi đó, chatbot hiện đại hơn sẽ cố gắng xác định một cách chính xác nhất câu hỏi, thông qua việc tìm hiểu, để đưa ra đáp án gần chính xác nhất cho từng khách hàng.

Các trợ lý ảo như Siri của Apple, Amazon Alexa hoặc Google Assistant đã mở rộng ý tưởng về chatbot bằng cách bật chức năng nhận dạng giọng nói. Điều này tạo ra một phương pháp mới để thu hút người dùng một cách cá nhân hóa.

Chăm sóc sức khỏe

Ngành công nghiệp chăm sóc sức khỏe đã được hưởng lợi rất nhiều từ khả năng học sâu kể từ khi số hóa hồ sơ và hình ảnh của bệnh viện. Các ứng dụng nhận dạng hình ảnh có thể hỗ trợ các bác sĩ, chuyên gia y tế, giúp họ phân tích, đánh giá nhiều hình ảnh hơn trong thời gian ngắn hơn, tỉ lệ chính xác cao hơn.

Giao thông thông minh

Một trong những sản phẩm giao thông thông minh tiêu biểu ứng dụng deep learning là xe tự hành. Để xe tự hành hoạt động, các nhà nghiên cứu và phát triển cần phải tích hợp được một lượng dữ liệu đủ lớn.

Dữ liệu này được xây dựng trên những kịch bản có thể xảy ra trong quá trình xe di chuyển trên đường và cách xử lý, bao gồm các dữ liệu từ máy ảnh, từ bản đồ địa lý, yếu tố môi trường bên ngoài,... 

Nhờ deep learning tích hợp các cảm biến, thị giác máy tính,... sau khi “học”, ô tô có thể tự động phân tích, xử lý tình huống, xác định phương hướng, biển báo, tuyến đường phù hợp,...

Xe tự hành là một trong những công nghệ được mong đợi trong tương lai - Ảnh: Internet

Công nghệ học sâu là một trong những tiến bộ lớn của ngành trí tuệ nhân tạo. Hy vọng bài viết này đã phần nào làm rõ câu hỏi deep learning là gì, ứng dụng như thế nào trong đời sống thực tiễn của nhiều độc giả.

Nguồn tham khảo:

https://www.ibm.com/cloud/learn/deep-learning