Deep learning là gì? Tìm hiểu thông tin học sâu từ A

Deep learning là gì mà lại có sức ảnh hưởng lớn đến trí tuệ nhân tạo và cuộc sống hiện đại đến vậy? Là một công nghệ cốt lõi giúp máy tính tự học hỏi và đưa ra quyết định thông minh, deep learning ngày càng được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực quan trọng. Cùng Công Nghệ AI Việt Nam khám phá chi tiết về cách hoạt động và những ứng dụng thực tế đầy thú vị của thuật ngữ AI này ngay trong bài viết dưới đây!

Mục lục bài viết

Deep learning là gì?

Deep learning là gì hay còn gọi là học sâu là một nhánh chuyên sâu của machine learning, cho phép máy tính tự động học và cải thiện hiệu suất qua thời gian mà không cần lập trình chi tiết cho từng tác vụ. Khác với các thuật toán truyền thống, học sâu sử dụng các mạng nơ‑ron nhân tạo nhiều lớp để mô phỏng quá trình suy nghĩ và xử lý thông tin giống như não người.

Về nguồn gốc, khái niệm về mạng nơ‑ron nhân tạo và học sâu đã xuất hiện từ những năm 1960 nhưng bị giới hạn bởi khả năng tính toán và khối lượng dữ liệu nhỏ lúc bấy giờ. Khi Big Data trở nên phổ biến cùng với tiến bộ trong phần cứng, deep learning mới thực sự bùng nổ và chứng minh được sức mạnh qua các kết quả vượt trội trong nhiều lĩnh vực.

Mạng nơ‑ron sâu (Deep Neural Networks) chính là “trái tim” của deep learning, với cấu trúc nhiều lớp (layers) cho phép xử lý các bài toán phức tạp như nhận diện hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên hay dự đoán xu hướng. Nhờ khả năng học biểu diễn đặc trưng (feature learning) tự động, học sâu đang trở thành công nghệ nền tảng trong nhiều ứng dụng thông minh hiện nay.

Cách thức hoạt động mô hình học sâu

Mô hình học sâu hoạt động dựa trên mạng nơ-ron nhân tạo, mô phỏng cách thức xử lý thông tin của não bộ con người. Một mạng nơ-ron thường gồm nhiều lớp (layer) nối tiếp nhau, mỗi lớp chứa các nút (node) được liên kết chặt chẽ với lớp kế cận. Các mạng càng nhiều lớp thì khả năng xử lý thông tin của mô hình học sâu càng mạnh mẽ.

Trong mạng học sâu, mỗi liên kết giữa các nút mạng được gán một giá trị trọng số, thể hiện độ quan trọng của liên kết đó. Mỗi nút trong mạng sử dụng một hàm kích hoạt để chuẩn hóa dữ liệu đầu ra trước khi truyền sang lớp tiếp theo. Dữ liệu đưa vào sẽ được xử lý tuần tự qua các lớp, cuối cùng trả về kết quả dự đoán ở lớp output.

Quá trình huấn luyện mô hình học sâu là việc liên tục điều chỉnh các trọng số giữa các nút để kết quả dự đoán trở nên chính xác hơn. Do đòi hỏi xử lý lượng dữ liệu khổng lồ và phép tính toán phức tạp, các mô hình học sâu thường cần phần cứng mạnh và thời gian huấn luyện kéo dài nhiều ngày, thậm chí nhiều tuần.

Khi nào nên sử dụng deep learning

Deep Learning phát huy hiệu quả tối đa khi xử lý các dữ liệu phi cấu trúc như văn bản, video, hình ảnh và dữ liệu dạng thời gian. Các thuật toán học sâu có khả năng tự động nhận diện và khai thác các mẫu trong dữ liệu để đưa ra quyết định tối ưu. Tuy nhiên, để đạt được độ chính xác cao, phương pháp này đòi hỏi lượng dữ liệu khổng lồ và tài nguyên tính toán mạnh mẽ.

Mỗi mô hình mạng nơ-ron nhân tạo có thể chứa hàng trăm, thậm chí hàng triệu tham số khác nhau cần được tối ưu hóa. Quá trình này đòi hỏi người xây dựng mô hình phải có kiến thức chuyên sâu và nhiều kinh nghiệm trong lĩnh vực học sâu. Bên cạnh đó, các mạng nơ-ron nhân tạo sử dụng nhiều hàm phi tuyến phức tạp, khiến việc hiểu và diễn giải kết quả trở thành thách thức lớn ngay cả với các chuyên gia.

Đối với những dự án yêu cầu nhiều tương tác và phản hồi từ con người, Deep Learning không phải là lựa chọn lý tưởng. Điều này là do tính chất “hộp đen” của các mô hình học sâu, khiến việc giải thích cơ sở đưa ra quyết định trở nên khó khăn. Do đó, cần cân nhắc kỹ lưỡng giữa lợi ích về độ chính xác và khả năng giải thích được kết quả trước khi áp dụng Deep Learning vào các bài toán thực tế.

Ứng dụng thực tiễn của mô hình học sâu

Sau khi tìm hiểu về Deep Learning hay học sâu là gì, chúng ta có thể thấy đây là một lĩnh vực thuộc trí tuệ nhân tạo, sử dụng mạng nơ-ron sâu để mô phỏng cách bộ não con người xử lý dữ liệu. Vậy công nghệ này đã được ứng dụng vào đời sống thực tế như thế nào? Dưới đây là một số ứng dụng tiêu biểu:

Xe tự lái: Deep Learning giúp xe nhận diện vật thể, tính toán khoảng cách, xác định làn đường và điều hướng tự động an toàn, hiệu quả.
Phân tích cảm xúc: Các công ty dùng mạng nơ-ron phân tích dữ liệu văn bản để hiểu cảm xúc khách hàng, từ đó tối ưu chiến lược marketing.
Trợ lý ảo: Các trợ lý ảo như Google Assistant, Siri sử dụng Deep Learning để nhận dạng giọng nói và tương tác tự nhiên với người dùng.
Mạng xã hội: Facebook, Instagram dùng thuật toán Deep Learning để đề xuất nội dung, nhận diện khuôn mặt và ngăn chặn hành vi không phù hợp.
Chăm sóc sức khoẻ: Deep Learning giúp phân tích hình ảnh y tế, dự đoán bệnh lý và hỗ trợ chẩn đoán sớm các bệnh nguy hiểm như ung thư.

Hy vọng qua bài viết này, bạn đã có cái nhìn tổng quan về deep learning là gì, cách thức hoạt động và những ứng dụng tuyệt vời của nó trong cuộc sống. Học sâu đang và sẽ tiếp tục là động lực thúc đẩy sự phát triển của trí tuệ nhân tạo, mở ra những tiềm năng vô tận. Hãy cùng Công Nghệ AI Việt Nam tiếp tục khám phá và đón đầu những xu hướng công nghệ mới nhất nhé!