Deep Learning nói riêng hay tổng thể về Trí tuệ nhân tạo nói chung thực sự đang có những đóng góp tuyệt vời. Tuy vậy, chúng ta mới chỉ khai thác được những tiềm năng của nó ở giai đoạn đầu nên những hạn chế là điều không tránh khỏi. Để biết thêm về Deep Learning và những ứng dụng trong đời sống của nó, mời bạn tham khảo qua bài viết này nhé!

Định nghĩa Deep Learning

Trong rất nhiều các định nghĩa được tìm kiếm, cùng chúng tôi gói gọn về khái niệm Deep Learning là gì cũng như sự tương quan của Deep Learning với Machine Learning nhé!

Deep Learning là gì?

Deep Learning hay học sâu có thể được coi là một khía cạnh trong Machine Learning, ở đó máy tính có thể học và cải thiện bản thân của nó thông qua những thuật toán được áp dụng. Deep Learning tập trung giải quyết những vấn đề về mạng thần kinh nhân tạo, từ đó nâng cấp khả năng trong những công nghệ như nhận diện giọng nói, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và tầm nhìn máy tính.

Deep Learning là gì?
Deep Learning là gì?

Những khái niệm liên quan đến Deep Learning và mạng thần kinh nhân tạo đã có từ rất lâu (khoảng những năm 1960), tuy nhiên nó lại bị hạn chế bởi số lượng dữ liệu và các khả năng tính toán. Những năm gần đây, các tiến bộ đáng kể trong Big Data (Phân tích dữ liệu) đã cho phép chúng ta tận dụng nhiều hơn được những tiềm năng của mạng thần kinh nhân tạo, từ đó thúc đẩy khai phá Deep Learning.

Sự tương quan giữa Machine Learning và Deep Learning là gì?

Chúng ta thường có nhầm lẫn liên quan đến hai khái niệm là Deep Learning và Machine Learning. Vậy sự khác biệt của Deep Learning là gì?

Là một nhánh của Machine Learning, Deep Learning sử dụng mạng lưới thần kinh nhân tạo đa lớp. Một mạng lưới thần kinh (mạng no-ron) trong học sâu sẽ phân tích các dữ liệu với những biểu diễn đã được học, nó giống như cách con người nhìn vào bất kỳ một vấn đề nào đó.

Trong Machine Learning, thuật toán sử dụng cho máy học được cung cấp một tập hợp những đặc trưng liên quan để tiến hành phân tích. Nhưng trong Học sâu, thuật toán sẽ được cung cấp các dữ liệu thô và sau đó máy sẽ tự quyết định những đặc trưng liên quan. Mạng Deep Learning sẽ cải thiện khả năng quyết định khi lập trình viên tăng lượng dữ liệu sử dụng trong quá trình đào tạo máy.

Sự khác biệt giữa Machine Learning và Deep Learning là gì?
Sự khác biệt giữa Machine Learning và Deep Learning là gì?

Bản chất sự tương quan giữa hai khái niệm này đó là Deep Learning là một nhánh trong Machine Learning, hay đúng hơn là một nhánh của Trí tuệ nhân tạo AI, nó ra đời để máy có thể xây dựng một hệ thần kinh nhân tạo hoạt động như bộ não của con người, tương tự về cách “suy nghĩ” và “học hỏi kinh nghiệm”.

Có thể bạn quan tâm:

Một số ứng dụng của Deep Learning trong thực tế

Deep Learning hiện được khai thác khá mạnh mẽ trong các lĩnh vực của đời sống. Kiến trúc mạng thần kinh nhân tạo trong Học sâu được ứng dụng trong những vấn đề cần tính toán cao, xử lý đồng thời nhiều dữ liệu cũng như phức tạp về kiến trúc.

Trợ lý ảo

Ứng dụng có thể coi là phổ biến nhất của Deep Learning đó là trợ lý ảo (điển hình như Alexa, Siri và Google Assistant). Mỗi một lần tương tác với các trợ lý ảo này, bạn sẽ cung cấp thêm cho chúng như thông tin thêm về ngữ điệu và giọng nói của bạn, từ đó bạn có thể tương tác với chúng như một phiên bản người thực.

Trợ lý ảo
Trợ lý ảo

Cách thức các trợ lý ảo này áp dụng Deep Learning là gì? Chúng sử dụng Học sâu để hiểu thêm những chủ đề, sở thích mà người dùng quan tâm. Học cách để tiếp thu và hiểu được các mệnh lệnh thông qua đánh giá ngôn ngữ tự nhiên của người dùng để thực hiện các yêu cầu có thể tiến hành được. 

Hệ thống gợi ý 

Những nền tảng mạng xã hội, trang thương mại điện tử phổ biến hiện nay như Facebook, Instagram, Amazon hay Netflix đều được tích hợp hệ thống gợi ý cực mạnh, hỗ trợ hiệu quá quá trình tương tác với người dùng. 

Cụ thể, những mạng xã hội này dựa trên các dữ liệu do người dùng phát sinh thông qua tìm kiếm để gợi ý những sản phẩm đang nằm trong nhu cầu mua sắm của họ (các trang thương mại điện tử), các bộ phim họ quan tâm (trên các nền tảng xem phim như Netflix) hoặc những quảng cáo đang xu hướng (các mạng xã hội),….

Nhận dạng ảnh

Mục tiêu của Deep Learning trong lĩnh vực nhận dạng, nhận diện hình ảnh đó là nhận biết và từ đó xác định được những đối tượng có trong ảnh cũng như nội dung trong đó. Ví dụ như trong việc nhận diện hai nhân vật có khuôn mặt gần như tương đồng với nhau (như hình dưới đây của Will Ferrell và Chad Smith). Deep Learning trong nhận dạng ảnh còn được sử dụng trên Facebook với tính năng gắn thẻ bạn bè hay sử dụng trong điều tra và khoa học tội phạm.

Ứng dụng trong y học – nông nghiệp

Deep Learning thường được ứng dụng nhiều trong chuẩn đoán các loại bệnh ngoài da hay những bệnh trên vật sống. Điển hình đó là phát hiện, phân loại bệnh ung thư da, phân loại các triệu chứng trên khoai tây,..

Deep Learning có nhiều ứng dụng trong y học
Deep Learning có nhiều ứng dụng trong y học

Gần đây, trí tuệ nhân tạo sử dụng Deep Learning có tên là Watson (IBM) đã chuẩn đoán thành công một chứng bệnh mà y học bó tay cho một nữ bệnh nhân. Thông qua việc so sánh bộ gen của bệnh nhân này với hơn 20 triệu kết quả của những nghiên cứu khác, Watson đã chuẩn đoán căn bệnh mắc phải (chỉ trong vòng 10 phút) là Leukemia – một chứng bệnh rất hiếm gặp.

Những ưu điểm và hạn chế của Deep Learning

Mặc dù có những ứng dụng thực tế như trên, bên cạnh các ưu điểm thì như mọi lĩnh vực khác, Deep Learning vẫn tồn tại các hạn chế nhất định.

Ưu điểm của Deep Learning là gì?

Là một bước ngoặt trong trí tuệ nhân tạo, Deep Learning  cho phép các nhà khoa học xây dựng những model có độ chính xác cao trong các ngành nhận dạng ảnh, phân tích ngôn ngữ tự nhiên,… với các ưu điểm như:

  • Kiến trúc mạng thần kinh nhân tạo có thể linh hoạt, dễ dàng thay đổi với nhiều vấn đề khác nhau mà vẫn phù hợp. Nếu đảm bảo được độ lớn dữ liệu, model được train ra sẽ đủ hiệu quả để phân tích và phân loại chính xác những yêu cầu từ người dùng.
  • Học sâu Deep learning có tính tự động hóa cao, đồng thời có thể tự điều chỉnh và tối ưu các model để mang lại kết quả đúng với kỳ vọng. Điều kiện cần là máy chủ có khả năng xử lý tốt những vấn đề phức tạp.
  • Ngoài ra còn có khả năng thực hiện các tiến hành tính toán đồng thời với hiệu năng tốt để có thể xử lý, phân tích khối lượng dữ liệu lớn. 
  • Yêu cầu cần chung đó là dữ liệu và server của Deep learning, hai yếu tố này ảnh hưởng vô cùng quan trọng đến quá trình đưa ra những kết luận có máy, từ đó đảm bảo hiệu quả chung.

Nhược điểm của Deep Learning là gì?

Đầu tiên, đó là học sâu đòi hỏi cần có một lượng dữ liệu cực kỳ lớn để máy có thể học. Quy trình này tốn kém rất nhiều thời gian và cách thức xử lý vô cùng phức tạp mà chỉ những máy chủ cỡ lớn mới có thể đáp ứng. Nếu bộ dữ liệu vào không đảm bảo đủ lớn, hoặc đủ phức tạp nhưng máy chủ kém hiện đại, việc học sẽ không hoàn chỉnh và các kết quả đưa ra không thể chính xác như kỳ vọng.

Thứ hai, Deep Learning chưa có đủ khả năng để nhận biết những vấn đề phức tạp hay tương tự nhau. Lý do là bởi hiện trí tuệ nhân tạo chưa có kỹ thuật nào đủ tốt để giúp máy có thể đưa ra kết luận đúng logic do chưa thể có khả năng nhận thức hoàn hảo như con người. 

Thứ ba, những công cụ, trợ lý ảo như Alexa, Siri hay Google Assistant vẫn chưa thể trả lời chính xác mọi mong muốn từ người dùng. Chúng thường sử dụng những câu đùa được lập trình sẵn nhằm né tránh những câu hỏi khó và sử dụng mánh khóe khiến bạn phân tâm, quên đi yêu cầu ban đầu.

Hy vọng những chia sẻ trên sẽ giúp bạn hiểu thêm về Deep Learning, những ứng dụng thực tế, những ưu điểm và các hạn chế của phương pháp này. Từ đó biết thêm về nhưng đóng góp của Học sâu với lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo nói chung hiện nay!

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *

0981578920
icons8-exercise-96