Sự bùng nổ của trí tuệ nhân tạo đã làm thay đổi bối cảnh công nghệ toàn cầu, thu hút sự quan tâm của các nhà đầu tư và các chuyên gia lập trình trên toàn thế giới. Trong thời gian gần đây, các thuật ngữ như trí tuệ nhân tạo (AI), Machine Learning (ML – Học máy) và Deep Learning (DL – Học sâu) đã trở nên phổ biến trên các nền tảng tìm kiếm. Vì thế, hãy cùng Nghề Nghiệp Việc Làm 24h tìm hiểu về một trong các khái niệm này – Deep Learning là gì và cách thức hoạt động ra sao ngay trong bài viết bên dưới nhé!
1. Deep Learning là gì?
Deep Learning (hay “học sâu”), một phần của lĩnh vực Machine Learning, là quá trình mà các máy tính học và cải thiện thông qua việc sử dụng các thuật toán phức tạp. Đặc điểm chính là sử dụng các mạng nơ-ron nhân tạo để mô phỏng khả năng tư duy và suy nghĩ của bộ não con người.
Mặc dù các khái niệm liên quan đến mạng nơ-ron nhân tạo và Deep Learning đã tồn tại từ những năm 1960, nhưng vẫn bị hạn chế bởi khả năng tính toán và kích cỡ tập dữ liệu còn nhỏ ở thời điểm đó. Những năm gần đây đây với sự tiến bộ trong việc xử lý dữ liệu lớn đã tạo điều kiện cho sự phát triển của lĩnh vực, cho phép tận dụng tối đa tiềm năng của mạng nơ-ron nhân tạo.
Deep Learning đang phát triển nhanh chóng, đặc biệt là thông qua việc sử dụng các mạng nơ-ron sâu (DNN) – các mạng này bao gồm nhiều lớp nơ-ron khác nhau và có khả năng thực hiện các tính toán phức tạp. Đây được xem là một bước tiến lớn trong lĩnh vực Machine Learning.
2. Cách thức hoạt động của Deep Learning cơ bản
Deep Learning cơ bản là một mạng nơ-ron có ba lớp trở lên, các mạng nơ-ron này sử dụng dữ liệu lớn (Big Data) để học và cố gắng mô phỏng hành vi của não bộ con người. Công nghệ này hoạt động bằng cách phát hiện các cấu trúc phức tạp trong dữ liệu mà chúng được cung cấp, thông qua việc xây dựng các mô hình tính toán với nhiều lớp xử lý, tạo ra mạng lưới có khả năng tạo ra nhiều mức độ trừu tượng để biểu diễn dữ liệu.
Quá trình làm việc diễn ra theo các giai đoạn như sau:
- Mạng nơ-ron nhân tạo đặt ra một chuỗi các truy vấn đúng/sai nhị phân.
- Dữ liệu được trích xuất từ các khối dữ liệu lớn.
- Dữ liệu được phân loại thành các danh mục dựa trên phản hồi.
- Dữ liệu được gắn nhãn.
- Deep Learning rút ra kết luận và gắn nhãn cho dữ liệu mới mà chưa từng được khám phá trong giai đoạn suy luận, sử dụng kiến thức và kinh nghiệm đã tích lũy từ trước.
Ví dụ: một mô hình Deep Learning được gọi là mạng nơ-ron tích chập có thể được tạo ra từ một lượng lớn hình ảnh (có thể lên đến hàng triệu), và mạng nơ-ron học từ các pixel trong các hình ảnh này. Hệ thống này có thể phân loại các nhóm pixel đại diện cho các đặc điểm của mèo, như móng vuốt, tai và mắt, từ đó xác định sự hiện diện của mèo trong các hình ảnh khác nhau.
3. Khi nào nên sử dụng Deep Learning?
Mặc dù Deep Learning mang lại hiệu suất và độ chính xác vượt trội nhờ vào nguồn dữ liệu lớn và khả năng xử lý các mô hình phức tạp, nhưng không phải lúc nào cũng là lựa chọn tối ưu cho mọi bài toán trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và học máy. Sử dụng Deep Learning phụ thuộc vào các yếu tố sau:
Mục tiêu và độ phức tạp của dự án
Deep Learning thường phù hợp với các bài toán phức tạp bởi khả năng phân tích mối quan hệ ẩn trong dữ liệu. Đặc biệt, mô hình này thích hợp khi áp dụng vào việc xử lý dữ liệu ở nhiều dạng khác nhau như ngôn ngữ, hình ảnh, nhận diện giọng nói,…
Tài nguyên của Deep Learning
Việc xử lý một lượng lớn dữ liệu thông qua mô hình sẽ dễ dàng hơn. Tuy nhiên, quá trình này phức tạp và tốn kém, do đó quyết định nên sử dụng mô hình Deep Learning hay Machine Learning sẽ phụ thuộc vào khả năng cung cấp tài nguyên của tổ chức.
Số lượng lớn dữ liệu
Deep Learning tiếp cận các mối quan hệ ẩn sâu trong dữ liệu, tuy nhiên điều này đồng nghĩa với việc yêu cầu lượng dữ liệu đầu vào lớn hơn nhiều so với các thuật toán Machine Learning truyền thống. Do đó, với lượng dữ liệu lớn, việc sử dụng là lựa chọn phù hợp nhất.
4. Ứng dụng của Deep Learning là gì?
Ngành công nghệ cao
Deep Learning đang đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển robot tiên tiến. Các phiên bản robot hiện đại có khả năng cảm nhận và tương tác với môi trường xung quanh, thậm chí có thể làm việc cùng con người và thực hiện nhiều tác vụ khác nhau.
Nông nghiệp
Deep Learning đã giúp nông dân phân biệt giữa cỏ dại và cây trồng thông qua việc sử dụng thiết bị phun thuốc diệt cỏ, cải thiện hiệu suất sản xuất trong nông nghiệp và tăng cường sản lượng.
Y tế
Deep Learning đang được áp dụng rộng rãi trong lĩnh vực y tế, từ việc phân loại ảnh để chẩn đoán ung thư da đến tự động phát hiện tế bào ung thư. Hệ thống cũng hỗ trợ dự đoán y tế từ dữ liệu hồ sơ sức khỏe điện tử, giúp cải thiện chất lượng dịch vụ chăm sóc sức khỏe.
_169095918869.jpg?v=220513)
Công nghiệp
Deep Learning giúp cải thiện an toàn cho công nhân bằng cách tự động phát hiện các tình huống nguy hiểm khi vận hành máy móc.
Công nghệ thông tin
Deep Learning được sử dụng rộng rãi trong việc nhận diện khuôn mặt trên các thiết bị điện tử như điện thoại, cũng như trong các ứng dụng như Facebook, Messenger,… Ngoài ra còn hỗ trợ dịch thuật hay nhận dạng giọng nói tự động.
Không gian vũ trụ và quốc phòng
Deep Learning được áp dụng để xác định các vật thể như vệ tinh và khu vực an toàn hoặc không an toàn trong mục tiêu quân sự và không gian vũ trụ.
5. Ưu và nhược điểm của Deep Learning là gì?
| Ưu điểm | Nhược điểm |
|---|---|
| Sự phát triển của Internet và tiến bộ trong công nghệ tính toán máy tính đã tối ưu hóa Deep Learning. Độ chính xác cao, đáp ứng mọi nhu cầu và mong đợi của người dùng. Hệ thống gợi ý trên các nền tảng lớn như Facebook, Amazon, Netflix giúp tăng độ tương tác của người dùng. Khả năng nhận diện hình ảnh và hiểu nội dung và ngữ cảnh. |
Yêu cầu một lượng lớn dữ liệu đầu vào để huấn luyện, cần lượng lớn tài nguyên tính toán. Quá trình này cần thời gian và công sức, thường chỉ có các máy chủ chuyên nghiệp mới có thể xử lý được. Đòi hỏi nguồn dữ liệu đầu vào lớn để máy tính học hỏi, và nếu thiếu dữ liệu, hiệu suất của hệ thống có thể bị ảnh hưởng. Chưa thể nhận biết những yếu tố phức tạp một cách logic do kỹ thuật Deep Learning hiện tại chưa đủ mạnh. |
6. Điểm khác biệt giữa Deep Learning và Machine Learning
| Deep Learning | Machine Learning | |
|---|---|---|
| Định nghĩa | Một phân nhánh của Machine Learning, sử dụng mạng nơ-ron học sâu. | Phương pháp máy học truyền thống không sử dụng mạng nơ-ron học sâu. |
| Kiến trúc mô hình | Sử dụng mạng nơ-ron sâu với nhiều lớp ẩn. | Các mô hình có thể đa dạng: cây quyết định, máy vector hỗ trợ, Naive Bayes, v.v. |
| Phụ thuộc dữ liệu | Hiệu suất tốt trên tập dữ liệu lớn, phức tạp. | Hiệu suất tốt trên tập dữ liệu nhỏ đến vừa, đơn giản. |
| Phụ thuộc phần cứng | Yêu cầu cấu hình phần cứng mạnh mẽ. | Hoạt động tốt trên các cấu hình phần cứng thông thường. |
| Độ khó giải thích | Rất khó để giải thích do độ phức tạp của mạng nơ-ron sâu và quá trình học sâu. | Các thuật toán có thể dễ hoặc khó giải thích tùy thuộc vào mô hình cụ thể. |
| Ứng dụng | Thường được sử dụng trong xử lý ảnh, ngôn ngữ tự nhiên, nhận dạng giọng nói, và các nhiệm vụ có độ phức tạp cao khác. | Đa dạng ứng dụng từ dự đoán và phân loại cho đến gợi ý và dự báo trong các lĩnh vực khác nhau. |
7. Deep Learning có thay thế cho Machine Learning được không?
Câu hỏi về việc liệu Deep Learning có thể thay thế cho Machine Learning hay không phụ thuộc vào nhiều yếu tố, bao gồm mục tiêu của dự án, loại dữ liệu, tài nguyên, và các ràng buộc khác.
Mục tiêu của dự án
Deep Learning thường hiệu quả trong việc giải quyết các vấn đề phức tạp và xử lý lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc như nhận dạng hình ảnh, ngôn ngữ tự nhiên, và âm thanh. Tuy nhiên, nếu mục tiêu của dự án đơn giản và yêu cầu ít tính toán hơn, Machine Learning có thể là lựa chọn hợp lý hơn.
Loại dữ liệu
Deep Learning thường yêu cầu lượng dữ liệu lớn, đặc biệt là dữ liệu được gắn nhãn. Nếu dữ liệu hạn chế hoặc không có sẵn nhiều dữ liệu được gắn nhãn, Machine Learning có thể phù hợp hơn.
Tài nguyên tính toán và phần cứng
Deep Learning đòi hỏi cấu hình phần cứng mạnh mẽ hơn, đặc biệt là GPU, để xử lý lượng lớn dữ liệu và thực hiện huấn luyện mô hình. Nếu tài nguyên tính toán hạn chế, Machine Learning có thể là lựa chọn hợp lý hơn.
Khả năng giải thích
Một số thuật toán Machine Learning có thể dễ dàng giải thích, trong khi Deep Learning thường khó giải thích do tính phức tạp của mô hình. Nếu việc giải thích mô hình là yếu tố quan trọng, Machine Learning có thể được ưu tiên.
Vì vậy, không phải lúc nào Deep Learning cũng thay thế được cho Machine Learning. Thay vào đó, việc lựa chọn giữa Deep Learning và Machine Learning phụ thuộc vào bối cảnh cụ thể của dự án, mục tiêu và các yếu tố khác.
Tạm kết
Qua bài viết trên, Vieclam24h.vn đã cùng bạn tìm hiểu về Deep Learning, từ khái niệm cơ bản đến các ứng dụng phổ biến cũng như các trường hợp thích hợp để sử dụng Deep Learning.
Mặc dù Deep Learning không phải là một lĩnh vực mới, nhưng sự phát triển nhanh chóng của công nghệ và sự bùng nổ dữ liệu trong những năm gần đây đã mở ra nhiều cơ hội mới.
Hy vọng rằng bài viết này đã mang lại cho bạn những kiến thức hữu ích. Đừng quên đón đọc các bài viết khác tại Vieclam24h.vn nhé!
_172431175235.png?v=220513)
Bên cạnh đó, Vieclam24h.vn hiện đã có tính năng tạo CV cực đơn giản với hàng ngàn mẫu CV ấn tượng, đầy đủ thông tin giúp bạn dễ dàng ghi điểm tuyệt đối với nhà tuyển dụng trong lần gặp đầu tiên. Truy cập ngay để thỏa sức sáng tạo CV cá nhân với chức năng tùy chỉnh màu sắc, nội dung, bố cục,… để tìm việc nhanh chóng tại môi trường làm việc mơ ước nhé.
Xem thêm: ChatGPT trong tuyển dụng: Bí quyết tối ưu hoá sức mạnh của trí tuệ nhân tạo
