Thuật ngữ Deep Learning được sử dụng rất nhiều thời gian qua và được ví như một “chiếc chìa khóa” để mở ra kỷ nguyên mới – nơi máy móc vô cùng thông minh có thể học hỏi và xử lý thông tin một cách nhanh chóng. Vậy, cụ thể Deep Learning là gì?
Với khả năng tự học từ dữ liệu và giải quyết các vấn đề phức tạp trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, Deep Learning không chỉ thúc đẩy khả năng sáng tạo mà còn định hình nhiều khía cạnh trong cuộc sống hàng ngày. Cùng MP Transformation tìm hiểu chi tiết về thuật ngữ Deep Learning qua bài viết sau nhé!
Nội dung bài viết
Deep Learning (học sâu) là một lĩnh vực con của Machine Learning (học máy), được lập trình để tự học và cải thiện hiệu suất thông qua thuật toán. Deep Learning sử dụng chủ yếu tầng nơ-ron nhân tạo để phân tích và mô phỏng lại khả năng suy luận, tư duy của con người. Các tầng nơ-ron kết nối với nhau và truyền dữ liệu từ tầng này sang tầng khác, từ đó tạo thành một mạng nơ-ron có khả năng học tập phức tạp.
Hiểu rõ Deep Learning là gì?
Mặc dù từ những năm 1960, các khái niệm về mạng nơ-ron nhân tạo hay Deep Learning đã xuất hiện nhưng công nghệ này khi đó bị hạn chế bởi khả năng tính toán cùng khối lượng dữ liệu có sẵn. Trong thời gian gần đây, sự tiến bộ vượt bậc trong khai thác dữ liệu lớn (Big Data) đã giúp con người tận dụng tối đa khả năng của mạng nơ-ron nhân tạo.
Mạng nơ-ron nhân tạo đóng vai trò chủ chốt trong sự phát triển của Deep Learning. Mạng nơ-ron sâu (DNN) được tạo thành từ nhiều lớp nơ-ron khác nhau, có thể xử lý các phép tính với độ phức tạp cao. Deep Learning hiện đang phát triển mạnh mẽ và được xem như một trong những thành tựu đột phá lớn nhất của lĩnh vực Machine Learning.
>>> Tìm hiểu thêm bài viết khác liên quan:
AI là lĩnh vực rộng nhất, bao gồm mọi thứ liên quan đến trí tuệ nhân tạo. Trong khi đó, Machine Learning là một nhánh của AI, cung cấp các phương pháp cụ thể để máy học từ dữ liệu. Cuối cùng, Deep Learning là một tập hợp con của Machine Learning, tập trung vào việc sử dụng các mạng nơ-ron sâu để giải quyết các thuật toán phức tạp hơn.
Để phân biệt Deep Learning với Machine Learning và AI, bạn hãy cùng theo dõi bảng sau:
| Artificial Intelligence (AI) | Machine Learning | Deep Learning | |
| Định nghĩa | AI là nghiên cứu giúp máy móc mô phỏng hành vi con người thông qua việc sử dụng các thuật toán. | Machine Learning là một nghiên cứu cho phép máy móc tự động học hỏi, cải thiện tính năng mà không cần lập trình rõ ràng | Deep Learning là nghiên cứu sử dụng mạng lưới thần kinh nhân tạo tương tự não người để bắt chước chức năng của con người |
| Mối quan hệ | AI là bức tranh rộng hơn bao gồm Machine Learning và Deep Learning | Machine Learning là thành phần của AI | Deep Learning là thành phần của Machine Learning |
| Mục đích | Tạo ra cỗ máy có khả năng suy nghĩ như bộ não con người | Cho phép máy móc học từ dữ liệu để chúng có thể giải quyết các vấn đề. | Bắt chước cách bộ não con người hoạt động để từ đó xử lý dữ liệu, tạo ra các mẫu sử dụng cho việc đưa ra quyết định |
| Phân loại | Có thể phân thành 4 loại:
|
Có 3 loại như sau:
|
Deep Learning có bốn loại kiến trúc mạng cơ bản:
|
| Một số ứng dụng | Các app chia sẻ xe như Lyft; Uber; Các chuyến bay thương mại sử dụng Autopilot… | Gắn thẻ tag bạn bè tự động trên Facebook, cảnh báo giao thông, g | Phân tích hình ảnh, tạo phụ đề, chatbots, Trợ lý ảo: Siri, Alexa, Cortana,… |
Deep Learning là một kỹ thuật thuộc Machine Learning, trong đó mạng nơ-ron nhân tạo được thiết kế để mô phỏng cách bộ não con người hoạt động. Một mạng nơ-ron bao gồm nhiều lớp (layer) khác nhau và số lượng lớp càng lớn thì mạng càng “sâu”. Trong mỗi lớp, các nút mạng (node) được liên kết với các lớp liền kề thông qua các kết nối có trọng số. Trọng số này càng cao dẫn đến tác động của kết nối đó lên mạng nơ-ron càng mạnh.
Mỗi nơ-ron đều có một hàm kích hoạt, đóng vai trò chuẩn hóa đầu ra của nơ-ron. Dữ liệu đầu vào được đưa qua toàn bộ các lớp trong mạng và kết quả cuối cùng sẽ được tạo ra ở lớp đầu ra (output layer). Trong quá trình huấn luyện mô hình, các trọng số này sẽ được điều chỉnh để tối ưu hóa kết quả dự đoán.
Các hệ thống Deep Learning đòi hỏi phần cứng cực kỳ mạnh mẽ để xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ và thực hiện các tính toán phức tạp. Một số mô hình Deep Learning có thể mất hàng tuần hoặc thậm chí hàng tháng để triển khai, ngay cả khi sử dụng các hệ thống phần cứng tiên tiến nhất hiện nay.
Cơ chế hoạt động của Deep Learning là gì?
Các thành phần cơ bản của Deep Learning bao gồm:
Deep Learning là một công nghệ mạnh mẽ với tiềm năng to lớn trong nhiều lĩnh vực, nhưng cũng đi kèm các thách thức về dữ liệu, chi phí, và tính minh bạch. Ưu điểm và nhược điểm của Deep Learning cụ thể như sau:
Ưu điểm:
Nhược điểm:
Deep Learning được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, nhờ khả năng xử lý và phân tích dữ liệu phức tạp với độ chính xác cao. Dưới đây là một số ứng dụng nổi bật của Deep Learning:
Deep Learning đã cải thiện khả năng nhận dạng và hiểu giọng nói, đặc biệt trong các trợ lý ảo như Siri, Google Assistant và Alexa. Bằng cách sử dụng mạng nơ-ron phức tạp, công nghệ này giúp các trợ lý ảo phân tích âm thanh và hiểu ngôn ngữ tự nhiên.
Nhờ đó, nó có thể thực hiện các lệnh như gọi điện, tìm kiếm thông tin, đặt lịch hẹn và điều khiển thiết bị trong nhà, mang lại trải nghiệm tương tác người – máy dễ dàng và tự nhiên.
Ứng dụng của Deep Learning là gì?
Deep Learning đã có những đóng góp lớn trong việc nhận dạng và xử lý ảnh. Công nghệ này giúp phân loại, nhận diện và hiểu nội dung của hình ảnh. Các mô hình Deep Learning sử dụng mạng nơ-ron để phân tích các đặc trưng trong ảnh, từ đó đưa ra dự đoán chính xác.
Ví dụ, nó có thể gắn nhãn ảnh, nhận diện khuôn mặt, phân loại đối tượng và xử lý ảnh y tế. Điều này giúp cải thiện việc tìm kiếm, quản lý ảnh và hỗ trợ các lĩnh vực khoa học, y tế và mạng xã hội.
Deep Learning đã có những đóng góp quan trọng trong y tế, đặc biệt trong việc dự đoán bệnh, chẩn đoán ung thư và phân tích hình ảnh y tế như MRI và X-ray.
Các mô hình Deep Learning được huấn luyện trên dữ liệu lớn, giúp nhận diện các mẫu quan trọng và dự đoán tình trạng bệnh, nguy cơ mắc bệnh và dự đoán kết quả điều trị. Công nghệ này cũng hỗ trợ chẩn đoán ung thư bằng cách phân tích hình ảnh y tế để phát hiện sớm dấu hiệu bất thường, giúp bác sĩ trong quá trình chẩn đoán.
>>> Tìm hiểu thêm bài viết khác liên quan:
Trên đây là các thông tin giải đáp cho câu hỏi “Deep Learning là gì?”. Qua đó có thể thấy rằng, công nghệ Deep Learning không chỉ thúc đẩy những tiến bộ vượt bậc trong các ngành công nghiệp, mà còn mở ra cơ hội mới cho việc cải thiện hiệu suất và tự động hóa trong nhiều lĩnh vực như y tế, giáo dục và nhận diện hình ảnh.
Nếu bạn đang tìm kiếm giải pháp ứng dụng Deep Learning cho doanh nghiệp của mình, MP Transformation chính là đối tác đáng tin cậy để giúp bạn khai thác tối đa tiềm năng của công nghệ này. Liên hệ MP Transformation ngay hôm nay để khám phá các giải pháp phù hợp và đột phá trong công nghệ nhé!
MP Transformation: Giải pháp Contact Center và CSKH ứng dụng công nghệ AI
Công ty cổ phần Minh Phúc Transformation
Để tìm hiểu thêm về MP Transformation, hãy theo dõi và tương tác với chúng tôi trên các trang mạng xã hội
Tầng 10, Tòa nhà Sudico, Đường Mễ Trì, Mỹ Đình 1, Quận Nam Từ Liêm, Hà Nội.
1900585853
contact@mpt.com.vn
