Tìm hiểu về Deep Learning - Khái niệm, cách hoạt động và ứng dụng thực tiễn - VDigital
V D I
EN VI

,

Tìm hiểu về Deep Learning – Khái niệm, cách hoạt động và ứng dụng thực tiễn

Chuyển đổi số ngày càng trở thành xu thế tất yếu, đòi hỏi sự phát triển không ngừng nghỉ của các công nghệ mới, trong đó có Machine learningDeep learning. Thuật ngữ deep learning tuy không được sử dụng nhiều, nhưng nó vẫn luôn hiện hữu và đóng vai trò quan trọng trong nhiều hoạt động sử dụng công nghệ số hiện nay.

1. Khái niệm về Deep Learning

Deep learning là một tập hợp của Machine learning trong một mạng nhân tạo, với các thuật toán mô phỏng theo hệ thần kinh con người, thực hiện việc học từ một lượng lớn dữ liệu. Giống như cách con người học hỏi từ kinh nghiệm thực tế, thuật toán deep learning sẽ thực hiện một nhiệm vụ trong nhiều lần, mỗi lần lại sửa đổi nhiệm vụ một chút để từ đó cải thiện kết quả tốt hơn.

tim-hieu-ve-deep-learning

Công nghệ này có tên gọi là Deep learning vì các mạng mô phỏng có các lớp (hay độ sâu) khác nhau tùy theo mức độ và khả năng học hỏi của máy. Các vấn đề đưa ra đòi hỏi khả năng “tư duy” để giải quyết, và Deep learning hoàn toàn có thể học hỏi và tìm ra cách giải quyết.

Lượng dữ liệu khổng lồ mà con người đang tạo ra nhiều đến mức đáng kinh ngạc, ước tính hiện có khoảng 2,6 nghìn tỷ byte dữ liệu mỗi ngày, trở thành nguồn tài nguyên dồi dào, góp phần nâng cao khả năng học hỏi ưu việt của Deep learning. Sự gia tăng chóng mặt của dữ liệu là lý do chủ yếu thúc đẩy công nghệ deep learning phát triển mạnh mẽ trong nhiều năm qua.

2. Cách thức hoạt động của Deep Learning

Deep learning là một phương pháp nằm trong Machine learning, với hệ thống mạng nơ-ron nhân tạo được tạo ra nhằm mục đích mô phỏng khả năng tư duy logic của bộ não con người.

Mạng nơ-ron này gồm có nhiều lớp (layer) khác nhau. Càng nhiều lớp (layer) thì mạng càng “deep” (sâu) hơn. Trong mỗi layer bao gồm nhiều nút mạng (node) được gắn với các lớp liền kề khác. Mỗi một kết nối nút mạng với nhau lại có một trọng số tương ứng, trọng số càng cao thì ảnh hưởng của kết nối đó tới mạng nơ-ron càng lớn.

tim-hieu-ve-deep-learning

Ngoài ra, mỗi nơ-ron lại có một hàm kích hoạt giúp chuẩn hóa đầu ra. Dữ liệu sau khi đưa vào mạng nơ-ron sẽ được truyền qua các layer và trả về kết quả ở layer cuối cùng, được gọi là output layer.

Trong quá trình xây dựng mô hình mạng nơ-ron, các trọng số có xu hướng thay đổi. Nhiệm vụ của mô hình là liên tục nghiên cứu để tìm ra bộ giá trị của trọng số, từ đó đưa ra phán đoán tốt nhất.

Các hệ thống Deep learning thường cần có một phần cứng đủ mạnh để xử lý khối lượng lớn dữ liệu và thực hiện các phép tính phức tạp. Một số mô hình Deep learning cần đến vài tuần thậm chí vài tháng để có thể tiến hành triển khai thành công trên những thiết bị phần cứng tiên tiến hiện nay.

3. Ứng dụng Deep Learning trong thực tiễn

3.1. Trợ lý ảo

Các ứng dụng trợ lý ảo như: Alexa, Siri hay Cortana đã trở nên rất phổ biến. Hiện nay các trợ lý ảo này đều đang sử dụng công nghệ Deep learning để có thể nghe hiểu khẩu lệnh, đặc biệt là nhận diện các loại ngôn ngữ của người dùng trong quá trình tương tác.

tim-hieu-ve-deep-learning

3.2. Máy bay không người lái, oto tự hành

Máy bay không người lái hay xe ô tô tự hành có thể nhận biết được tình trạng thực tế trên đường, có các phản ứng kịp thời trước các tình huống giao thông như gặp biển báo dừng, biển báo cấm, tránh chướng ngại vật hay giữ khoảng cách an toàn với các phương tiện khác. Sự “thông minh” đó là nhờ vào thuật toán Deep learning. Các thuật toán càng nhận được lượng dữ liệu lớn thì càng có khả năng hành động tốt trong quá trình xử lý thông tin.

3.3. Chatbot và các bot dịch vụ

Chatbot và các bot dịch vụ hỗ trợ các doanh nghiệp đưa ra các phản hồi một cách thông minh và kịp thời theo kịch bản dưới dạng audio hay văn bản thông qua việc ứng dụng Deep learning.

3.4. Phục chế màu cho ảnh

Khả năng chuyển đổi ảnh không màu (đen trắng) thành ảnh màu trước kia chỉ có con người mới có thể làm được. Tuy nhiên ngày nay, các thuật toán Deep learning hoàn toàn tự thực hiện được điều đó, bằng cách dựa vào bối cảnh và các đối tượng trong ảnh để phục chế màu. Hình ảnh sau phục chế được đánh giá là đẹp và chính xác không thua gì dưới bàn tay con người thực hiện.

tim-hieu-ve-deep-learning

3.5. Phục chế khuôn mặt

Deep learning được sử dụng trong việc nhận diện khuôn mặt, nhằm mục đích phục vụ cho an ninh bảo mật, ngoài ra còn để ứng dụng vào thao tác gắn thẻ bạn bè trên các bài đăng của Facebook. Hiện nay hầu hết dòng điện thoại thông minh đều có chức năng mở khóa bằng FaceID hay xác thực khuôn mặt để thực hiện các giao dịch tài chính.

Tuy nhiên vẫn tồn tại một số hạn chế với Deep learning khi nhận diện khuôn mặt, đó là khó xác định được chính xác khuôn mặt người khi họ thay đổi kiểu tóc, để râu hoặc ánh sáng xung quanh chất lượng thấp.

3.6. Cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm và giải trí

Các ứng dụng giải trí như Netflix có thể đưa ra các đề xuất cho người dùng về các loại phim ảnh hay chương trình truyền hình ưa thích, hay Amazon có thể gợi ý chính xác ý tưởng các món đồ phù hợp nên mua tiếp theo cho người dùng. Đây chính là những ứng dụng ưu việt và hiện đại nhất của thuật toán Deep learning.

4. Kết luận

Khi con người càng có nhiều trải nghiệm thực tế, các thuật toán của Deep learning sẽ càng trở nên tinh vi và thông minh hơn. Khi công nghệ Machine learningDeep learning tiếp tục phát triển trong thời gian tới, chắc chắn xã hội sẽ chứng kiến thêm nhiều khả năng tuyệt vời của máy móc và cuộc sống sẽ ngày càng chất lượng hơn.

Xem thêm: Tìm hiểu về khái niệm và lợi ích của phần mềm Chatbot

VDI Creator

Cùng chuyên mục

Yêu cầu tư vấn

Vui lòng nhập đầy đủ thông tin để được hỗ trợ nhanh nhất

Ứng tuyển