Deep Learning là gì và hoạt động như thế nào?

Deep Learning (Học Sâu) là một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI) tập trung vào việc xây dựng và đào tạo các mô hình máy học có khả năng học và hiểu từ dữ liệu lớn. Học sâu chủ yếu liên quan đến các mô hình neural network sâu (deep neural networks) được thiết kế để mô phỏng cách mà não người xử lý thông tin và học từ kinh nghiệm.

Mời các bạn cùng xem ngay bài viết dưới đây của Tenten.vn để hiểu hơn về khái niệm này nhé.

Deep Learning là gì?

Deep Learning ( Học sâu) là một lĩnh vực của Trí tuệ Nhân tạo (AI) lấy cảm hứng từ cấu trúc và chức năng của bộ não người.  Nó sử dụng các mạng nơ-ron nhân tạo (artificial neural network) với nhiều lớp ẩn (hidden layers) để học hỏi từ dữ liệu và thực hiện các tác vụ phức tạp như nhận dạng hình ảnh, phân loại văn bản và dự đoán chuỗi.

Đặc điểm

• Học biểu diễn dữ liệu: Có khả năng tự động trích xuất các đặc trưng quan trọng từ dữ liệu thô.
• Nhiều lớp: Mạng học sâu thường có nhiều lớp ẩn, cho phép chúng học các mức độ trừu tượng ngày càng cao của dữ liệu.
• Dữ liệu lớn: Thường yêu cầu một lượng lớn dữ liệu được dán nhãn để huấn luyện mô hình hiệu quả.

Deep Learning hoạt động bằng cơ chế nào?

Deep Learning hoạt động dựa trên các mạng nơ-ron nhân tạo (artificial neural network) được lấy cảm hứng từ cấu trúc và chức năng của bộ não người. Mạng nơ-ron nhân tạo bao gồm nhiều lớp nơ-ron được kết nối với nhau, mỗi lớp thực hiện một phép tính riêng trên dữ liệu đầu vào. Dữ liệu được truyền qua các lớp nơ-ron, từ lớp đầu vào đến lớp đầu ra, và dần dần được chuyển đổi thành kết quả mong muốn.

Ưu điểm – nhược điểm của học sâu

Ưu điểm	Nhược điểm
Hiệu suất cao: Đạt được độ chính xác cao trên các tác vụ phức tạp như nhận dạng hình ảnh và dịch máy.	Yêu cầu dữ liệu lớn: Thường yêu cầu một lượng lớn dữ liệu được dán nhãn để huấn luyện mô hình hiệu quả.
Xử lý dữ liệu phức tạp: Có khả năng xử lý các loại dữ liệu phức tạp như hình ảnh, âm thanh và văn bản.	Tính toán phức tạp: Huấn luyện các mô hình này đòi hỏi rất nhiều tài nguyên tính toán.
Học tự động: Có khả năng tự động học các đặc trưng quan trọng từ dữ liệu mà không cần can thiệp thủ công.	Hộp đen: Được coi như một “hộp đen” vì khó hiểu cách thức hoạt động bên trong của mô hình.
Khả năng khái quát hóa tốt: Nhờ khả năng học được các mô hình chung từ dữ liệu và áp dụng cho các dữ liệu mới.	Độ nhạy với nhiễu: Dễ bị ảnh hưởng bởi nhiễu trong dữ liệu.
Tiềm năng ứng dụng rộng rãi: Có thể được áp dụng cho nhiều lĩnh vực khác nhau như y tế, tài chính, sản xuất, v.v.	Thiếu sự giải thích: Có thể khó giải thích các kết quả dự đoán, khiến nó khó tin cậy trong một số trường hợp.

Các kỹ thuật Deep Learning bạn cần biết

Hiện nay có rất nhiều kỹ thuật Deep Learning khác nhau, mỗi kỹ thuật được sử dụng cho một loại tác vụ cụ thể. Và dưới đây là những kỹ thuật đó mà bạn bên biết:

Mạng nơ-ron tích chập (Convolutional Neural Networks – CNN)

• Được sử dụng cho các tác vụ nhận dạng hình ảnh và xử lý video.
• Có khả năng trích xuất các đặc trưng hình ảnh từ dữ liệu đầu vào và sử dụng các đặc trưng này để phân loại hình ảnh, nhận diện đối tượng, v.v.

Mạng nơ-ron hồi quy (Recurrent Neural Networks – RNN)

• Được sử dụng cho các tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên và dự đoán chuỗi.
• Có khả năng xử lý dữ liệu tuần tự như văn bản và âm thanh.

Mạng nơ-ron sinh deep (Generative Deep Neural Networks)

• Được sử dụng cho các tác vụ tạo dữ liệu mới như hình ảnh, âm thanh và văn bản.
• Có khả năng học được mô hình phân phối của dữ liệu và sử dụng mô hình này để tạo ra dữ liệu mới tương tự như dữ liệu trong tập huấn luyện.

Ngoài ra, còn có một số kỹ thuật Deep Learning khác như:

• Mạng nơ-ron tăng cường hay Reinforcement Neural Networks
• Học biểu diễn hay Representation Learning
• Học chuyển giao hay Transfer Learning

Deep Learning có thay thế Machine Learning được không?

Deep Learning và Machine Learning đều là những công cụ mạnh mẽ, nhưng có những ưu và nhược điểm khác nhau.

Nên sử dụng Deep Learning khi

• Cần giải quyết các tác vụ phức tạp như nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và dự đoán chuỗi.
• Có sẵn một lượng lớn dữ liệu được dán nhãn.
• Có sẵn nhiều tài nguyên tính toán.
• Không cần giải thích chi tiết cách thức hoạt động của mô hình.

Nên sử dụng Machine Learning khi

• Cần giải quyết các tác vụ đơn giản hơn như phân loại văn bản và dự đoán giá trị.
• Chỉ có một lượng nhỏ dữ liệu.
• Không chứa nhiều tài nguyên tính toán.
• Cần giải thích chi tiết cách thức hoạt động của mô hình.

Kết luận

Như vậy, chúng tôi đã giúp bạn hiểu về Deep Learning là gì. Mong rằng bài viết của chúng tôi đã giúp bạn hiểu về khái niệm này và biết lựa chọn công nghệ trí tuệ nhân tạo phù hợp với nhu cầu của mình.

Bài liên quan

Marketing trong thời đại GenAI: 5 giải pháp cải thiện chất lượng dữ liệu cho AI

Mô hình khủng 12 tỷ tham số Stable LM 2 của Stability AI vừa ra mắt có gì hấp dẫn?

Tìm hiểu về mô hình ngôn ngữ thị giác Idefics2 vừa ra mắt

Nhân bản giọng nói là gì? Tìm hiểu về AI nhân bản giọng nói OpenVoice