392 
Trong vài năm trở lại đây, Deep Learning được áp dụng cho hàng nghìn vấn đề, mang đến những giải pháp hiệu quả cho các doanh nghiệp. Deep Learning được sử dụng nhiều trong lĩnh vực nghiên cứu trí thông minh và xây dựng các hệ thống thông minh. Vậy Deep Learning là gì? Và được hoạt động như thế nào? Hãy cùng tìm hiểu tất tần tật thông tin qua bài viết dưới đây nhé.
I. Giới thiệu về Deep Learning
Deep Learning là một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI - Artificial Intelligence), về cơ bản là một mạng nơ-ron có ba lớp trở lên. Những mạng lưới thần kinh này bắt chước hành vi, và khả năng tư duy của bộ não con người để xử lý hệ thống dữ liệu và tạo ra các mẫu để sử dụng trong việc đưa ra quyết định. Ở đó, các máy tính sẽ "học" từ một lượng dữ liệu khổng lồ và cải thiện thông qua các thuật toán.
Mạng nơ-ron nhân tạo chính là một động lực lớn để phát triển Deep Learning. Và các mạng nơ-ron sâu (DNN) gồm nhiều lớp nơ-ron khác nhau, có thể thực hiện nhiều phép tính toán với độ phức tạp cao. Deep Learning thúc đẩy nhiều ứng dụng và dịch vụ trí tuệ nhân tạo, với mục đích cải thiện tự động hóa, thực hiện phân tích mà không cần đến sự can thiệp của con người.
II. Cách hoạt động của Deep Learning
Deep Learning là một phương pháp của Machine Learning. Và mạng nơ-ron nhân tạo trong Deep Learning được thiết kế để mô phỏng suy nghĩ và khả năng tư duy của não bộ người.
A. Mô hình mạng nơ-ron sâu
Một mạng nơ-ron bao gồm nhiều lớp (layer) khác nhau. Số lượng lớp càng nhiều thì mạng sẽ càng "sâu". Và trong mỗi layer là các nút mạng (node) được liên kết với những lớp liền kề khác. Mỗi liên kết giữa các node sẽ có một trọng số tương ứng, và trọng số càng cao thì kết nối đó càng có ảnh hưởng lớn đến mạng nơ-ron.
Mỗi nơ-ron sẽ có một hàm kích hoạt. Về cơ bản thì có khả năng "chuẩn hóa" đầu ra từ nơ-ron này. Các dữ liệu được người dùng đưa vào mạng nơ-ron sẽ đi ra tất cả các lớp và trả về kết quả ở lớp cuối cùng, gọi là output layer.
B. Lan truyền ngược và điều chỉnh trọng số
Lan truyền ngược là một kỹ thuật quan trọng trong mạng nơ-ron. Đây là phương pháp giúp tính gradient ngược từ layer cuối cùng đến layer đầu tiên của mạng. Đầu tiên, mạng sẽ phân tích các tham số và điều chỉnh thông qua các hàm mất mát. Sau đó, giá trị lỗi được tính toán sẽ lan truyền ngược lại và giúp điều chỉnh các tham số thích hợp.
C. Hàm mất mát và tối ưu hóa
Trong quá trình xây dựng mô hình mạng nơ-ron, những trọng số này sẽ được thay đổi. Và nhiệm vụ của mô hình Deep Learning là tìm ra bộ giá trị của trọng số để đưa ra phán đoán tốt nhất. Các hệ thống của Deep Learning đòi hỏi phần cứng phải rất mạnh để có thể xử lý một lượng dữ liệu lớn và thực hiện nhiều phép tính phức tạp. Có thể mất hàng tuần, thậm chí là hàng tháng để triển khai mô hình Deep Learning trên những phần cứng tiên tiến nhất.
III. Ưu điểm của Deep Learning
Deep Learning được xem là bước ngoặt to lớn trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Bởi nó cho phép các nhà khoa học dữ liệu xây dựng nhiều mô hình với độ chính xác cực cao trong lĩnh vực nhận diện ảnh, xử lý giọng nói hay xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Vậy ưu điểm của Deep Learning là gì?
A. Tự động hóa các tính năng
Một trong những ưu điểm khi sử dụng Deep Learning chính là khả năng tự động hóa các tính năng. Cụ thể là các thuật toán của Deep Learning có thể tạo ra nhiều tính năng mới từ một số lượng dữ liệu hạn chế mà không cần đến con người. Có nghĩa là mô hình Deep Learning có thể thực hiện nhiều nhiệm vụ phức tạp, yêu cầu kỹ thuật cao với nhiều tính năng mở rộng. Đối với các doanh nghiệp, ưu thế tự động hóa cho phép triển khai nhanh chóng nhiều ứng dụng và công nghệ với độ ổn định và chính xác cao.
B. Tương thích tốt với kiểu dữ liệu phi cấu trúc
Ưu điểm lớn nhất của Deep Learning chính là khả năng hoạt động tốt với các loại dữ liệu phi cấu trúc như giọng nói, hình ảnh, văn bản. Thế nên, đặc biệt thích hợp khi phần lớn dữ liệu kinh doanh hiện nay đều dưới dạng phi cấu trúc.
Nếu các thuật toán Machine Learning cổ điển bị hạn chế về khả năng phân tích dữ liệu phi cấu trúc và không được khai thác thường xuyên. Thì mô hình Deep Learning lại đem tới những tác động to lớn với loại dữ liệu này. Đào tạo mạng lưới Deep Learning với kho dữ liệu phi cấu trúc và ghi nhãn phù hợp sẽ giúp các doanh nghiệp tối ưu hóa nhiều chức năng, từ bán hàng, tiếp thị cho tới tài chính.
C. Khả năng tự học tốt hơn
Các lớp nơ-ron trong mô hình Deep Learning có khả năng thực hiện nhiều tác vụ tính toán phức tạp. Deep Learning thể hiện sự vượt trội hơn nhiều mô hình khác, đặc biệt là với khả năng hiểu được các dữ liệu hình ảnh, âm thanh và video giống như con người, liên quan đến các bộ dữ liệu phi cấu trúc. Deep Learning còn hỗ trợ xác thực tính chính xác, cụ thể là đưa ra các dự đoán và kết quả đầu ra, thực hiện các điều chỉnh cần thiết.
D. Tối ưu chi phí
Mặc dù đào tạo mô hình Deep Learning có thể tốn nhiều chi phí. Thế nhưng, nếu được đào tạo bài bản thì mô hình này sẽ giúp doanh nghiệp tối ưu được nhiều chi tiêu không cần thiết. Chẳng hạn như trong các ngành công nghiệp như sản xuất, tư vấn hoặc các ngành bán lẻ, chi phí cho một dự đoán không chính xác hay lỗi sản phẩm là cực lớn, và lớn hơn so với mô hình Deep Learning. Các thuật toán của Deep Learning cơ bản tạo ra sự thay đổi giữa các tính năng học tập, từ đó giảm tỷ lệ sai sót đáng kể.
E. Phân tích nâng cao
Khi được ứng dụng vào các ngành khoa học dữ liệu, Deep Learning có thể đưa ra các mô hình xử lý hiệu quả hơn. Deep Learning giám sát, giúp thúc đẩy quá trình cải thiện liên tục. Nhờ vậy đem tới độ chính xác cao và đạt kết quả cao. Nó cũng cung cấp cho các nhà khoa học dữ liệu những kết quả phân tích đáng tin cậy hơn. Công nghệ này hỗ trợ hầu hết các phần mềm dự đoán với các ứng dụng từ tiếp thị cho đến nhân sự, tài chính. Giống với bộ tự động hóa bán hàng thông minh cũng sử dụng các thuật toán Deep Learning để đưa ra những dự đoán dựa trên bộ dữ liệu sẵn có.
IV. Ứng dụng của Deep Learning trong đời sống
Kiến trúc mạng nơ-ron của mô hình Deep Learning được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực đòi hỏi tính toán nhiều, xử lý nhiều dữ liệu với độ phức tạp lớn.
A. Xe tự lái
Một trong những công nghệ hiện đại và ưu việt nhất hiện nay chính là xe tự động lái, được xây dựng từ các mạng nơ-ron cấp cao. Nói một cách dễ hiểu, mô hình Deep Learning sẽ nhận diện tất cả các đối tượng ở môi trường xung quanh xe, tính toán khoảng cách giữa các phương tiện, xác định vị trí làn đường và các tín hiệu giao thông,... Từ đó đưa ra các quyết định chính xác và nhanh chóng nhất. Một trong những hãng xe đi đầu trong việc sản xuất xe tự lái chính là Tesla.
B. Phân tích cảm xúc
Mô hình Deep Learning có khả năng phân tích cảm xúc của con người thông qua việc xử lý các ngôn ngữ tự nhiên, phân tích văn bản và hình ảnh. Các doanh nghiệp có thể ứng dụng Deep Learning để đoán và hiểu rõ cảm xúc của khách hàng dựa trên các đánh giá, bình luận và tweet. Nhờ vậy mà đưa ra các chiến lược marketing phù hợp với từng nhóm đối tượng khách hàng.
C. Trợ lý ảo
Trợ lý ảo đang được ứng dụng nhiều trong các lĩnh vực đời sống hàng ngày. Trong đó, phổ biến nhất có thể kể đến chatbot, Google Assistant, Siri, Cortana,... Các trợ lý ảo được xây dựng dựa trên mô hình Deep Learning với các thuật toán nhận diện văn bản, nhận diện giọng nói và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
D. Mạng xã hội
Hiện nay, nhiều nền tảng mạng xã hội lớn cũng ứng dụng các thuật toán của Deep Learning để cải thiện dịch vụ của mình. Chẳng hạn, Twitter sẽ ứng dụng phân tích một lượng lớn dữ liệu dựa trên các mạng nơ-ron nhân tạo để hiểu thêm về các tùy chọn của người dùng. Còn Instagram cũng sử dụng Deep Learning để hạn chế các hành vi bạo lực mạng, chặn các bình luận vi phạm hoặc không phù hợp. Facebook cũng không ngoại lệ khi sử dụng các thuật toán để gợi ý trang, bạn bè, chạy quảng cáo các sản phẩm và dịch vụ, nhận diện khuôn mặt,..
E. Chăm sóc sức khỏe
Deep Learning cũng có đóng góp đáng kể vào lĩnh vực y tế, bao gồm các mô hình chẩn đoán tình trạng bệnh, phân tích kết quả MRI, X-Ray,...
V. Khi nào nên sử dụng Deep Learning?
Nhiều người cho rằng Deep Learning sử dụng hiệu quả nhất với các dữ liệu không tuân theo một cấu trúc nhất định, chẳng hạn như dành cho các văn bản, video, hình ảnh hay dữ liệu dưới dạng thời gian. Các thuật toán Deep Learning có khả năng tư xây dựng và khai thác các mẫu có sẵn trong dữ liệu để đưa ra các phương án tối ưu. Thế nhưng, quy trình này cũng đòi hỏi rất nhiều dữ liệu và tài nguyên tính toán để đạt được mức độ chính xác tốt nhất.
Mỗi mô hình mạng nơ-ron nhân tạo có thể gồm hàng trăm, thậm chí là hàng triệu tham số khác nhau. Chính vì thế, đòi hỏi người xây dựng mô hình cần phải có kiến thức tốt và kinh nghiệm lâu năm để tối ưu các tham số này. Hơn nữa, bởi các mạng nơ-ron nhân tạo sử dụng nhiều hàm phi tuyến phức tạp, việc hiểu và giải thích các kết quả từ mô hình cũng là thách thức với nhiều người. Thế nên, với những dự án yêu cầu nhiều sự tương tác và phản hồi từ con người thì mô hình Deep Learning không phải là lựa chọn hoàn hảo.
Chính vì thế, bạn nên áp dụng Deep Learning với bộ dữ liệu thích hợp để đảm bảo hiệu quả cao.
VI. So sánh Deep Learning và Machine Learning
Mặc dù sở hữu hiệu năng và độ chính xác cao nhờ vào tích hợp nhiều mô hình phức tạp và nguồn dữ liệu khổng lồ, Deep Learning không phải là lựa chọn duy nhất cho các bài toán ở lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Việc có nên ứng dụng mô hình Deep Learning hay không phụ thuộc nhiều vào mục tiêu và chiến lược kinh doanh của từng doanh nghiệp, số lượng dữ liệu và tài nguyên,... Vậy cần cân nhắc những yếu tố nào? Dưới đây là một số yếu tố cần phải quan tâm trước khi quyết định có nên sử dụng mô hình Deep Learning.
A. Dựa vào độ phức tạp và mục tiêu của dự án
Một trong những ưu điểm vượt trội của Deep Learning chính là khả năng giải quyết những vấn đề phức tạp, phân tích những mối quan hệ ẩn trong dữ liệu. Và Deep Learning đặc biệt hiệu quả với những dự án cần xử lý nhiều dữ liệu dưới dạng phi cấu trúc, bao gồm phân loại hình ảnh, nhận diện giọng nói, xử lý ngôn ngữ tự nhiên,... Hơn nữa, với những dự án có độ phức tạo vừa phải và không đòi hỏi nhiều về mặt tính toán, ít tài nguyên và dữ liệu thì những thuật toán Machine Learning là lựa chọn tối ưu hơn.
B. Dựa vào tài nguyên
Việc bùng nổ khối lượng dữ liệu lớn trong những năm gần đây giúp quá trình xây dựng các mô hình Deep Learning dễ dàng hơn. Thế nhưng, đây vẫn là lĩnh vực phức tạp và khá tốn kém. Vì phải xử lý lượng dữ liệu lớn nên mô hình Deep Learning thường nặng về mặt tài nguyên tính toán và GPU (Graphics Processing Unit - tác vụ xử lý đồ họa) để đem lại hiệu năng tốt nhất. Hơn nữa, các thuật toán Machine Learning cơ bản chỉ cần một CPU và một phần cứng vừa phải với tốc độ nhanh hơn và có thể kiểm định nhiều kĩ thuật mà không cần lo ngại về vấn đề tài nguyên và thời gian tính toàn.
C. Dựa vào số lượng dữ liệu
Thuật toán Deep Learning có thể tìm ra những mối quan hệ ẩn bên trong các bộ dữ liệu. Thế nhưng, việc này cũng đồng nghĩa với lượng dữ liệu đầu vào phải khổng lồ hơn nhiều so với các thuật toán Machine Learning. Việc gán các nhãn dữ liệu cũng như yêu cầu về nguồn lực và thời gian lớn, đặc biệt là với lĩnh vực y tế đòi hỏi chuyên môn cao thì mới có khả năng gán nhãn dữ liệu chính xác. Khi này, có thể sử dụng các thuật toán Machine Learning cổ điển thay vì sử dụng Deep Learning.
Vậy là trong bài viết này, chúng ta đã tìm hiểu về Deep Learning là gì, các ứng dụng phổ biến và trường hợp nào nên sử dụng Deep Learning. Đây không hẳn là một khái niệm quá mới mẻ, nhưng với sự bùng nổ dữ liệu đã giúp các nhà khoa học dữ liệu tận dụng tối đa khả năng của mô hình mạng nơ-ron nhân tạo để giải quyết nhiều bài toán lớn. Hy vọng rằng bạn đã có được nhiều kiến thức hữu ích.
