Deep Learning và 3 điều bạn cần biết

Trong những năm vừa qua, cùng với sự bùng nổ của cuộc cách mạng công nghiệp 4.0, các thuật ngữ như trí tuệ nhân tạo (AI), học máy (machine learning) và học sâu (deep learning) đang dần trở nên phổ biến và trở thành những khái niệm mà các công dân của kỷ nguyên 4.0 buộc phải nắm được.

Ở những bài viết trước, CyberKid Vietnam đã đem đến đến cho bạn một số thông tin hữu ích về AI và Machine Learning. Hôm nay hãy cùng chúng mình khám phá những sự thật "must-know" về "Deep learning" qua bài viết dưới đây nhé!

1. Deep Learning là gì?

Deep Learning tạm dịch là học sâu, là một kỹ thuật con thuộc Machine Learning liên quan đến những thuật toán dựa trên các ý tưởng đến từ não bộ thông qua việc tiếp thu rất nhiều tầng biểu đạt hay trừu tượng để có thể làm rõ nghĩa của các loại dữ liệu. 

Trong Machine Learning, thuật toán được cung cấp một tập hợp các tính năng có liên quan để phân tích. Tuy nhiên, trong Deep Learning, thuật toán được cung cấp dữ liệu thô và tự quyết định các tính năng có liên quan. Deep Learning thường sẽ cải thiện khi bạn tăng lượng dữ liệu được sử dụng để đào tạo chúng.

Hầu hết các phương pháp học sâu sử dụng cấu trúc mạng nơ-ron, đó là lý do tại sao mô hình deep learning còn được gọi là mạng nơ-ron sâu. Mạng nơ-ron truyền thống chỉ chứa 2-3 lớp ẩn nhưng mạng sâu có thể chứa tới 150 lớp. 

2. Deep Learning - Cách thức vận hành

Deep Learning được huấn luyện bằng cách sử dụng tập hợp lớn các dữ liệu được gắn nhãn và kiến trúc mạng nơ-ron học các tính năng trực tiếp từ dữ liệu mà không cần trích xuất tính năng thủ công. 

Nói rõ hơn, các dòng thông tin sẽ được trải qua nhiều lớp cho đến lớp sau cùng. Lấy quy trình học của con người làm ví dụ cụ thể. Qua các lớp đầu tiên sẽ tập trung vào việc học các khái niệm cụ thể hơn trong khi các lớp sâu hơn sẽ sử dụng thông tin đã học để nghiên cứu và phân tích sâu hơn trong các khái niệm trừu tượng . Quy trình xây dựng biểu diễn dữ liệu này được gọi là trích xuất tính năng.

Kiến trúc phức tạp của việc học sâu được cung cấp từ mạng lưới thần kinh sâu với khả năng thực hiện trích xuất tính năng tự động. Ngược lại, trong học máy thông thường còn gọi là học nông, nhiệm vụ này được thực hiện khi truy xuất các thuật toán cụ thể. 

Các phương pháp tiếp cận bắt nguồn từ Machine Learning (học máy), lập trình AI, học sâu cho phép chúng ta đào tạo AI có thể dự đoán đầu ra dựa trên một tập hợp các đầu vào. Cả hai phương pháp có giám sát và không giám sát đều có thể được sử dụng để huấn luyện. 

Ví dụ: Dự đoán hành vi của mèo khi gặp chuột và huấn luyện nó bằng cách học có giám sát. Cách dự đoán hành động của con mèo bằng các bước như sau: 

• Bạn cần chọn con mồi thích hợp
• Các bộ phận cơ thể của mèo có thể rất nhạy cảm khi chúng gặp chuột
• Vị trí chuột sẽ xuất hiện.

Về cơ bản, Deep Learning không khác nhiều so với Machine Learning. Tuy nhiên, trong ví dụ trên, bạn sẽ mất rất nhiều thời gian để thiết kế các đặc điểm để đại diện cho con mèo. Việc cần làm là cung cấp cho hệ thống nhiều hình ảnh, video về cảnh mèo bắt chuột, để hệ thống tự học các đặc điểm đại diện của mèo.

3. Ứng dụng của Deep Learning trong thực tế

Deep Learning (học sâu) cho phép mọi người áp dụng nhiều vấn đề trong thế giới thực đồng thời mở rộng lĩnh vực AI (Artificial Intelligence) tổng thể. Ứng dụng này đã phá vỡ cách làm việc của con người bằng cách tối ưu hóa các máy móc có thể vận hành, hoạt động tương tự hoặc giống hệt con người. Cùng theo dõi phần tiếp theo của bài viết để biết nhiều hơn thông tin về ứng dụng của Deep Learning. 

Xe không người lái

• Xe không người lái: Vấn đề trong việc phát triển hình thức xe hơi tự chủ chính là các nhà phân tích phải xây dựng nên các kịch bản có thể xảy ra trong cuộc sống và lập trình việc xử lý các tình huống tích hợp trong chiếc xe hơi.

Thông qua các dữ liệu từ máy ảnh, từ bản đồ địa lý, các yếu tố môi trường bên ngoài từ đó tích hợp các cảm biến giúp cho thiết bị có thể xác định được các phương hướng, các biển báo, các tuyến đường phù hợp. 

Ngoài ra, các nhà nghiên cứu còn phát triển các tính năng cảm biến xác định tuyến đường nào thuận tiện nhất để di chuyển trong ngày giúp tránh được tình trạng giao thông gây tắc nghẽn đường.

Trợ lý ảo

Ứng dụng phổ biến nhất của Deep Learning ngày nay là trợ lý ảo từ Alexa đến Siri, Google Assistant. Mỗi tương tác với các trợ lý này cung cấp cho họ cơ hội tìm hiểu thêm về giọng nói và ngữ điệu của bạn, từ đó cung cấp cho bạn trải nghiệm tương tác như phiên bản thứ 2 của con người

Tính năng dịch tự động

Ứng dụng Google Dịch hiện có thể tự động dịch hình ảnh có văn bản sang ngôn ngữ bạn chọn trong thời gian thực. Chỉ cần đặt máy ảnh lên đầu đối tượng và điện thoại của bạn sẽ chạy mạng học sâu để đọc hình ảnh, OCR hình ảnh (tức là chuyển nó thành văn bản) và dịch nó. Ngôn ngữ sẽ dần trở nên dễ tiếp cận và chúng ta sẽ có thể giao tiếp với những người khác trên toàn cầu. 

Đọc thêm: Ứng dụng của Deep Learning.

------------------------

CyberKid Vietnam ra đời với sứ mệnh đảm bảo sự an toàn của Trẻ em Việt Nam trước các mối đe dọa an ninh mạng khi tương tác trên Internet.

Cùng sự đồng hành chiến lược đến từ các đơn vị: Young IT, Viettel Cyber Security, Palo Alto Networks.

Mọi thông tin chi tiết xin vui lòng liên hệ:

[Email]: [email protected]

[Website]: cyberkid.vn

[Instagram]: @cyberkidvnteam