Deep learning là một phương pháp trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) dựa trên mô hình mạng nơ-ron nhân tạo có nhiều tầng (hay còn gọi là neural network). Được xây dựng dựa trên nguyên lý hoạt động của não bộ, deep learning có khả năng học và hiểu dữ liệu theo cách tự động và không cần được lập trình một cách rõ ràng.
Nguồn: Nvidia
Mô hình deep learning thường gồm nhiều tầng (layer) nơ-ron kết nối với nhau. Mỗi tầng sẽ nhận đầu vào từ tầng trước đó và tính toán các trọng số (weights) và ngưỡng (biases) để đưa ra dự đoán hoặc giải quyết bài toán cụ thể. Các trọng số và ngưỡng này thể hiện mức độ quan trọng của từng đặc trưng trong dữ liệu và được điều chỉnh trong quá trình huấn luyện mạng.
Quá trình huấn luyện trong deep learning thường được thực hiện thông qua việc tối ưu hóa hàm mất mát (loss function) bằng các thuật toán như gradient descent. Hàm mất mát đánh giá mức độ sai khác giữa kết quả dự đoán và giá trị thực tế. Thuật toán gradient descent sẽ điều chỉnh các trọng số và ngưỡng trong mạng theo hướng giảm thiểu hàm mất mát, từ đó cải thiện khả năng dự đoán của mạng.
Deep learning có khả năng tự học và trích xuất các đặc trưng phức tạp từ dữ liệu đầu vào mà không cần sự can thiệp của con người để xác định các quy tắc hoặc đặc điểm cụ thể. Điều này làm cho deep learning trở thành một công cụ mạnh mẽ trong nhiều lĩnh vực như nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, dịch máy, xe tự lái và nhiều ứng dụng khác.
Cách thức hoạt động của Deep learning
Deep learning hoạt động bằng cách sử dụng một mạng nơ-ron nhân tạo có nhiều tầng (neural network) để học và hiểu dữ liệu. Dưới đây là cách thức hoạt động của deep learning:
- Chuẩn bị dữ liệu: Đầu tiên, dữ liệu được chuẩn bị và tiền xử lý trước khi đưa vào mô hình deep learning. Điều này có thể bao gồm việc chia thành tập huấn luyện và tập kiểm tra, chuẩn hóa dữ liệu, xử lý nhiễu, và mã hóa dữ liệu nếu cần.
- Xây dựng mô hình mạng nơ-ron: Deep learning sử dụng mô hình mạng nơ-ron nhân tạo với nhiều tầng. Các tầng (layer) trong mạng được kết nối với nhau qua các kết nối trọng số (weights) và ngưỡng (biases). Các tầng bao gồm tầng đầu vào (input layer), tầng ẩn (hidden layers), và tầng đầu ra (output layer).
- Khởi tạo trọng số: Trọng số và ngưỡng của mạng nơ-ron được khởi tạo ngẫu nhiên ban đầu hoặc có thể sử dụng các phương pháp khởi tạo trọng số đặc biệt.
- Lan truyền tiến (forward propagation): Dữ liệu được đưa vào tầng đầu vào và lan truyền qua các tầng ẩn cho đến tầng đầu ra. Mỗi tầng sẽ tính toán đầu ra dựa trên trọng số và ngưỡng của nó, sử dụng các hàm kích hoạt (activation function) như sigmoid, ReLU, hay tanh.
- Tính toán hàm mất mát (loss function): Sau khi có được đầu ra từ mạng nơ-ron, hàm mất mát được tính toán để đo lường sai khác giữa kết quả dự đoán và giá trị thực tế. Các hàm mất mát phổ biến bao gồm bình phương sai (mean squared error) hoặc cross-entropy.
- Lan truyền ngược (backpropagation): Quá trình lan truyền ngược là quá trình cập nhật các trọng số và ngưỡng trong mạng nơ-ron dựa trên đạo hàm của hàm mất mát. Từ tầng đầu ra, đạo hàm được tính ngược lại từng tầng ẩn cho đến tầng đầu vào, và các trọng số được điều chỉnh để giảm thiểu hàm mất mát.
- Tối ưu hóa và huấn luyện: Quá trình cập nhật trọng số và ngưỡng được thực hiện thông qua các thuật toán tối ưu hóa như gradient descent. Các thuật toán này điều chỉnh các trọng số và ngưỡng theo hướng giảm thiểu hàm mất mát để tăng cường khả năng dự đoán của mạng. Quá trình này được lặp lại trên nhiều lần huấn luyện (epochs) để tăng cường hiệu suất của mô hình.
- Đánh giá và dự đoán: Sau quá trình huấn luyện, mô hình được đánh giá bằng cách đưa dữ liệu kiểm tra vào mạng và so sánh kết quả dự đoán với giá trị thực tế. Mô hình được sử dụng để dự đoán cho các dữ liệu mới không có trong quá trình huấn luyện.
Deep learning là một quá trình lặp đi lặp lại của lan truyền tiến và lan truyền ngược để tối ưu hóa mô hình và cải thiện khả năng dự đoán. Quá trình này cần nhiều dữ liệu huấn luyện và tài nguyên tính toán để đạt được kết quả tốt.
Ứng dụng của Deep learning là gì?
Deep learning có rất nhiều ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Dưới đây là một số ứng dụng phổ biến của deep learning:
- Nhận dạng hình ảnh: Deep learning được sử dụng trong các hệ thống nhận dạng hình ảnh để phân loại đối tượng, nhận dạng khuôn mặt, nhận dạng biển số xe, phát hiện vật thể, và nhiều ứng dụng khác.
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên: Deep learning được sử dụng trong các hệ thống xử lý ngôn ngữ tự nhiên để dịch máy, phân loại văn bản, phân tích ý kiến, tạo ra nội dung tự động, và xử lý câu hỏi và trả lời.
- Xử lý âm thanh: Deep learning được áp dụng trong các hệ thống xử lý âm thanh để nhận dạng giọng nói, nhận dạng từ ngữ, chuyển đổi giọng nói thành văn bản, tạo ra âm nhạc tự động, và nhiều ứng dụng âm thanh khác.
- Xe tự lái: Deep learning chơi một vai trò quan trọng trong phát triển xe tự lái. Nó được sử dụng để xử lý dữ liệu từ các cảm biến, nhận dạng biển báo giao thông, phát hiện và phân loại đối tượng, và hỗ trợ trong quá trình ra quyết định và điều khiển.
- Tự động hóa và robot: Deep learning được sử dụng trong các ứng dụng tự động hóa và robot để phân loại và xử lý đối tượng, điều khiển robot, nhận dạng tình huống và đưa ra quyết định, và nhiều ứng dụng khác trong lĩnh vực tự động hóa công nghiệp và dịch vụ.
- Dược phẩm và y sinh: Deep learning được áp dụng trong nghiên cứu dược phẩm và y sinh để phân tích dữ liệu genôm, dự đoán phản ứng dược lý, phát hiện bệnh lý từ hình ảnh y học, và tìm kiếm các liên hệ và mô hình trong dữ liệu y sinh.
- Tài chính và giao dịch: Deep learning được sử dụng trong phân tích tài chính, dự đoán giá cổ phiếu, phát hiện gian lận, xử lý ngôn ngữ tự động trong giao dịch, và hỗ trợ trong quyết định đầu tư và giao dịch tài chính.
Đây chỉ là một số ví dụ về ứng dụng của deep learning. Deep learning đang ngày càng được áp dụng rộng rãi và có tiềm năng lớn trong nhiều lĩnh vực khác nhau, giúp tạo ra những giải pháp thông minh và tiên tiến trong cuộc sống hàng ngày.
Tìm hiểu thêm thông tin công nghệ tại DevUP:
- Các khóa học Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence), Khoa học dữ liệu (Data Science) của DevUP tại link: https://www.devup.vn/
- Kho kiến thức ngành công nghệ thông tin tại link: https://www.devup.vn/kien-thuc/
