Trí tuệ nhân tạo (AI) từng chỉ xuất hiện trong các bộ phim khoa học viễn tưởng, nhưng ngày nay đã trở thành một phần quen thuộc của cuộc sống hằng ngày, từ việc điều khiển các dòng tin trên mạng xã hội cho đến chẩn đoán y tế. Ở trung tâm của nhiều đột phá này là một kỹ thuật mạnh mẽ gọi là Deep Learning. Nhưng thật sự Deep Learning là gì? Bài viết này sẽ giúp bạn tìm hiểu, khám phá sự khác biệt giữa Deep Learning (học sâu) và Machine Learning (học máy) truyền thống, đồng thời đề cập đến các mô hình, lợi ích và thách thức của Deep Learning.
>> Xem thêm các bài viết:
- Xây dựng ứng dụng phát hiện đối tượng bằng Python chỉ trong vài phút với Roboflow
- Phrase Grounding là gì? Mô hình và cách hoạt động
- Cách ứng dụng AI tối ưu trải nghiệm khách hàng
- Hướng dẫn tạo app bằng Low Code đơn giản, hiệu quả nhất
- TOP 10 AI thiết kế website miễn phí, trả phí, hiệu quả
Deep Learning là gì?
Về bản chất, Deep Learning là một nhánh của Machine Learning, được lấy cảm hứng từ cấu trúc và cách hoạt động của bộ não con người. Deep Learning sử dụng mạng thần kinh nhân tạo (ANNs), bao gồm các nơ-ron liên kết với nhau và được tổ chức thành nhiều lớp.
Một mạng nơ-ron cơ bản gồm:
- Lớp đầu vào (Input layer): Nơi dữ liệu được đưa vào
- Một hoặc nhiều lớp ẩn ở giữa (Hidden layers): Nơi thực hiện quá trình tính toán
- Lớp đầu ra (Output layer): Nơi tạo ra kết quả cuối cùng
Deep Learning (học sâu) có tên gọi như vậy vì sử dụng các mạng có nhiều lớp ẩn, có thể lên đến hàng trăm hoặc hàng nghìn lớp. Kiến trúc “sâu” này cho phép mô hình Deep Learning học được các mẫu phức tạp và cấu trúc phân cấp trong dữ liệu.
Mỗi kết nối giữa các nơ-ron đều có một trọng số số học. Trong quá trình huấn luyện, mô hình Deep Learning liên tục điều chỉnh các trọng số này bằng thuật toán Backpropagation (lan truyền ngược) nhằm giảm sai lệch giữa kết quả dự đoán và kết quả chính xác thực tế.
So sánh Deep Learning và Machine Learning
Deep Learning (học sâu) được biết đến là một phần của Machine Learning (học máy). Vậy Deep Learning khác gì Machine Learning? Thực tế, sự khác biệt lớn nhất của chúng nằm ở cách trích xuất đặc trưng, cụ thể:
- Machine Learning truyền thống
Một nhà khoa học dữ liệu phải tự tay xác định và trích xuất các đặc trưng (hoặc biến) có liên quan từ dữ liệu thô và cung cấp chúng cho mô hình. Ví dụ, để phân loại hình ảnh của mèo và chó, một kỹ sư có thể phải định nghĩa các đặc trưng như hình dạng tai, độ dài mõm và màu mắt. Quá trình này tốn nhiều thời gian và phụ thuộc mạnh vào kiến thức chuyên môn trong lĩnh vực.
- Deep Learning
Mô hình có khả năng tự động trích xuất các đặc trưng từ dữ liệu. Các lớp ban đầu có thể học cách phát hiện các đặc trưng đơn giản như cạnh và màu sắc. Các lớp tiếp theo kết hợp các đặc trưng này để nhận diện các đặc trưng phức tạp hơn như kết cấu, hình dạng (như mắt hoặc mũi) và cuối cùng là nhận diện đối tượng hoàn chỉnh. Khả năng học các đặc trưng trực tiếp từ dữ liệu chính là điều làm cho học sâu trở nên mạnh mẽ, đặc biệt đối với dữ liệu không cấu trúc như hình ảnh, âm thanh và văn bản.
Để hiểu rõ hơn, bạn có thể tham khảo bảng so sánh sự khác biệt giữa Machine Learning truyền thống và Deep Learning dưới đây:
| Tiêu chí | Machine Learning truyền thống | Deep Learning |
| Kỹ thuật trích xuất đặc trưng | Thực hiện thủ công, đòi hỏi kiến thức và kinh nghiệm của con người. | Tự động học đặc trưng trực tiếp từ dữ liệu. |
| Yêu cầu dữ liệu | Hoạt động tốt với tập dữ liệu nhỏ hoặc vừa. | Cần tập dữ liệu lớn (Big Data) để đạt hiệu quả cao. |
| Phần cứng | Có thể chạy trên CPU thông thường. | Cần phần cứng mạnh như GPU hoặc TPU để huấn luyện. |
| Hiệu suất | Hiệu suất đạt ngưỡng và khó cải thiện thêm khi dữ liệu tăng. | Hiệu suất tiếp tục được cải thiện khi có thêm dữ liệu. |
| Khả năng giải thích | Dễ giải thích hơn, thường được xem là mô hình “hộp trắng” (white box). | Thường là mô hình “hộp đen” (black box), khó giải thích cách ra quyết định. |
Nguồn: Roboflow
>> Tìm hiểu thêm:
- AI nhận diện ảnh là gì? Thuật toán và ứng dụng phổ biến
- TOP 15+ công ty lập trình phần mềm lớn, uy tín hàng đầu Việt Nam
Các ứng dụng của Deep Learning trong thực tế
Bạn có thể đang sử dụng các ứng dụng Deep Learning mỗi ngày mà không nhận ra:
Trong cuộc sống hằng ngày, có thể bạn đã tương tác với các mô hình Deep Learning mà không nhận ra. Dưới đây là các ví dụ về việc ứng dụng mô hình học sâu trong thực tế:
- Thị giác máy tính (Computer Vision): Deep Learning được dùng trong xe tự lái để nhận diện người đi bộ, biển báo và phương tiện khác. Đây cũng là công nghệ đằng sau tính năng nhận diện khuôn mặt trên điện thoại của bạn và tính năng gắn thẻ ảnh tự động trên mạng xã hội.
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Các dịch vụ như Google Translate sử dụng mô hình học sâu để hiểu ngữ cảnh và cung cấp bản dịch chính xác hơn. Các chatbot, trợ lý ảo (như Siri và Alexa) và bộ lọc spam trong email của bạn đều dựa trên NLP được hỗ trợ bởi Deep Learning.
- Hệ thống đề xuất: Khi Netflix đề xuất một bộ phim hoặc Spotify tạo danh sách phát cá nhân hóa cho bạn, họ đang sử dụng học sâu để phân tích hành vi quá khứ của bạn và dự đoán những gì bạn sẽ thích tiếp theo.
>> Tìm hiểu thêm:
- Suy Luận Trong Thị Giác Máy Tính: Cách Thực Hiện & Triển Khai Mô Hình AI
- Phát hiện chuyển động bằng thị giác máy tính – Cách hoạt động và logic phát hiện
Các mô hình Deep Learning phổ biến
Không có mô hình Deep Learning nào phù hợp với mọi trường hợp. Các kiến trúc khác nhau được thiết kế cho các tác vụ khác nhau. Dưới đây là 3 mô hình Deep Learning phổ biến nhất:
Mạng nơ-ron tích chập (CNNs)
Đây là mô hình cốt lõi trong lĩnh vực thị giác máy tính. CNNs được thiết kế đặc biệt để xử lý dữ liệu pixel và hiệu quả trong việc nhận dạng hình ảnh, phát hiện đối tượng và phân đoạn đối tượng. Để làm được điều này, CNNs sử dụng các lớp tích chập nhằm quét và học các đặc trưng quan trọng trong hình ảnh.
Mạng nơ-ron tái phát (RNNs)
Mô hình RNNs được thiết kế để xử lý dữ liệu tuần tự, như văn bản hoặc dữ liệu chuỗi thời gian. Chúng có một dạng “bộ nhớ” cho phép thông tin từ các đầu vào trước đó trong chuỗi ảnh hưởng đến đầu vào hiện tại. Điều này khiến chúng trở nên lý tưởng cho các tác vụ như mô hình hóa ngôn ngữ, nhận dạng giọng nói và dự đoán thị trường chứng khoán. Mạng Long Short-Term Memory (LSTM) là một loại RNN nâng cao có khả năng ghi nhớ thông tin trong thời gian dài hơn.
Mạng đối kháng sinh thành (GANs)
GANs là một loại mô hình thú vị bao gồm hai mạng thần kinh cạnh tranh, gồm một mạng sinh thành (generator) và một mạng phân biệt (discriminator). Trong đó, mô hình sinh thành tạo ra dữ liệu mới (ví dụ: hình ảnh tổng hợp), còn mô hình phân biệt sẽ kiểm tra và cố gắng xác định xem dữ liệu đó là thật hay giả.
Chúng được huấn luyện cùng nhau cho đến khi mô hình sinh thành trở nên giỏi đến mức tạo ra dữ liệu thực tế đến nỗi mô hình phân biệt không còn phân biệt được sự khác biệt giữa hai mạng này. GANs hiện được ứng dụng để tạo ra deepfakes, tác phẩm nghệ thuật thực tế và cải thiện độ phân giải hình ảnh.
>> Tìm hiểu thêm:
- Phân tích hình ảnh bằng AI là gì? Cách AI hiểu và diễn giải hình ảnh
- Xây dựng quy trình Vision AI nghiên cứu khoa học
Những thách thức của Deep Learning
Mặc dù có sức mạnh lớn, Deep Learning không phải là giải pháp cho mọi vấn đề. Nó đi kèm với một số thách thức đáng kể như:
- Yêu cầu dữ liệu khổng lồ: Các mô hình học sâu đòi hỏi lượng dữ liệu khổng lồ. Chúng cần một lượng lớn dữ liệu đào tạo có nhãn để đạt được hiệu suất cao, điều này có thể tốn kém và khó khăn để thu thập.
- Chi phí tính toán cao: Việc đào tạo một mô hình học sâu có thể mất nhiều ngày hoặc nhiều tuần và yêu cầu cần có phần cứng chuyên dụng, mạnh mẽ như Bộ xử lý đồ họa (GPUs) hoặc Bộ xử lý tensor (TPUs).
- Vấn đề “hộp đen”: Do có hàng triệu tham số và tương tác phức tạp bên trong mạng học sâu, việc hiểu tại sao mô hình đưa ra quyết định cụ thể nào đó có thể cực kỳ khó khăn. Sự thiếu khả năng giải thích này là một vấn đề lớn trong các ứng dụng quan trọng như y tế và tài chính.
Những lợi ích mà Deep Learning mang lại
Sự phổ biến rộng rãi của Deep Learning được thúc đẩy bởi những ưu điểm rõ ràng so với các phương pháp khác:
- Hiệu suất hàng đầu: Đối với nhiều vấn đề, đặc biệt là trong lĩnh vực thị giác máy tính và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), các mô hình học sâu đã vượt qua mức hiệu suất của con người và được coi là tiêu chuẩn vàng.
- Tự động hóa công đoạn xây dựng đặc trưng: Bằng cách học các đặc trưng trực tiếp từ dữ liệu, Deep Learning loại bỏ phần tốn thời gian và thách thức nhất trong quy trình làm việc truyền thống của học máy.
- Khả năng mở rộng: Hiệu suất của các mô hình Deep Learning thường tiếp tục cải thiện khi được cung cấp thêm dữ liệu và sức mạnh tính toán, khiến chúng rất phù hợp cho kỷ nguyên Big data (dữ liệu lớn).
>> Xem thêm:
- Các công cụ thị giác máy tính tốt nhất: Lời khuyên về các thư viện tốt nhất & nhiều hơn nữa
- 18 cách ứng dụng AI cho ecommerce hiệu quả, sáng tạo
- Cách sử dụng chatbot cho giáo dục đại học và học tập
Kết luận
Deep Learning đã thay đổi hoàn toàn bức tranh của trí tuệ nhân tạo. Bằng việc sử dụng các mạng nơ-ron sâu, nhiều lớp để học các mẫu và cấu trúc phân cấp trực tiếp từ dữ liệu, Deep Learning đã giải quyết được những bài toán từng được xem là cực kỳ phức tạp, thậm chí gần như không thể thực hiện.
Hy vọng bài viết trên đã giúp bạn hiểu “Deep Learning là gì”. Mặc dù vẫn tồn tại những thách thức liên quan đến dữ liệu, năng lực tính toán và khả năng giải thích mô hình. Nhưng khả năng đạt được hiệu suất đột phá trên dữ liệu phi cấu trúc đã khiến Deep Learning trở thành một công cụ không thể thiếu cho đổi mới sáng tạo trong hầu hết các ngành. Khi các nghiên cứu tiếp tục được phát triển, chúng ta có thể kỳ vọng Deep Learning sẽ ngày càng mạnh mẽ hơn, dễ tiếp cận hơn và được tích hợp sâu hơn vào các công nghệ đang định hình thế giới của chúng ta.ơn và được tích hợp sâu hơn vào công nghệ định hình thế giới của chúng ta.
>>> Nguồn tham khảo: Introduction to Deep Learning
TOT là đơn vị tiên phong trong hành trình chuyển đổi số. Chúng tôi mang đến giải pháp thiết kế website, mobile app và viết phần mềm theo yêu cầu với dịch vụ linh hoạt, tối ưu theo đúng nhu cầu của doanh nghiệp.
Lấy cảm hứng từ triết lý “Công nghệ vì con người”, TOT giúp doanh nghiệp vận hành hiệu quả hơn, nâng tầm trải nghiệm khách hàng và tạo dấu ấn bền vững cho thương hiệu.
Thông tin liên hệ TopOnTech (TOT):
📞 Hotline/WhatsApp/Zalo: 0906 712 137
✉️ Email: long.bui@toponseek.com
🏢 Địa chỉ: 31 Đường Hoàng Diệu, Phường Xóm Chiếu, TP. Hồ Chí Minh, Việt Nam
