Deep learning là gì? Deep learning và Machine learning có mối liên hệ gì với nhau? Những ứng dụng của thuật toán công nghệ này đối với cuộc sống của nhận loại là gì? Hãy để BachkhoaWiki bật mí cho bạn ngay dưới bài viết này nhé!
Công nghệ Deep Learning là gì? Deep learning là một kĩ thuật trong Machine Learning. Kỹ thuật này hiểu đơn giản là được áp dụng để dạy cho máy tính làm theo những yêu cầu từ con người.
Với kĩ thuật này, máy tính sẽ học cách để trực tiếp thực hiện phân tách các nhiệm vụ khác nhau từ hình ảnh, chữ viết và âm thanh.
Những mô hình Deep learning được đào tạo bằng cách sử dụng tập hợp lớn các dữ liệu được dán nhãn và kiến trúc mạng nơ-ron nhiều lớp.
Trong kỷ nguyên của Big Data, deep learning đóng vai trò cực kỳ quan trọng. Hãy cùng BachkhoaWiki điểm qua những ứng dụng của deep learning nhé!
Một vài ví dụ điển hình trong đời sống có thể kể đến những trợ lý ảo như Siri của Apple, Alexa của Amazone, chatbot,…
Mô hình dự đoán giải quyết một vấn đề nan giải đó là làm sao để những nội dung mới hành (chưa được người dùng tương tác bao giờ) có thể được người dùng truy cập vào chúng nhờ vào những ma trận gợi ý.
Một số ví dụ điển hình: những gợi ý mua sắm đồ trên những sàn thương mại điện tử, những thanh đề xuất nội dung mới phù hợp trên YouTube hay Netflix.
1. Khả năng tự động phát triển những tính năng mới
Thuật toán Deep learning có thể tạo ra nhiều những tính năng mới từ những tập dữ liệu đào tạo được cài đặt từ trước mà không cần bất cứ sự can thiệp nào từ con người.
Điều này có nghĩa là thuật toán này có thể thực hiện những nhiệm vụ phức tạp yêu cầu các kỹ thuật cao.
2. Khả năng làm việc hiệu quả với dữ liệu phi cấu trúc
Khả năng xử lý các dữ liệu phi cấu trúc là một trong những ưu điểm lớn nhất của thuật toán này.
Chẳng hạn, trong kinh doanh, việc gặp phải những dạng dữ liệu như này (chữ viết, hình ảnh, giọng nói,…) là một chuyện hết sức bình thường. Những thuật toán Machine Learning trước đây lại chưa khai thác hết được các tiềm năng của dữ liệu mang lại.
Với bước tiến lớn về khoa học kĩ thuật, việc đào tạo mạng lưới deep learning với những dữ liệu phi cấu trúc sẽ phát huy hết các lợi ích mà dữ liệu này mang lại từ lĩnh vực marketing đến tài chính.
Ví dụ: Facebook sử dụng deep learning để phân tích dữ liệu người dùng (số lượt tương tác với những loại bài đăng,…) để phục vụ cho việc quảng cáo hoặc nâng cao trải nghiệm người dùng.
3. Khả năng tự học được phát triển ở cấp độ tối ưu hơn
Cấu tạo đa lớp ở mạng lưới nơ-ron đã cho phép những thiết bị cài đặt Deep learning có thể trở nên siêu việt hơn khi học những tính năng khác nhau và thực hiện chúng một cách hiệu quả ở những nhiệm vụ tính toán.
Ví dụ: Thực hiện đồng thời những hoạt động vận hành phức tạp, khả năng hiểu và phân tích những dữ liệu đầu vào như hình ảnh, âm thanh, video,…
Thậm chí, thuật toán này có khả năng “rút kinh nghiệm” từ những lỗi sai trước đó. Nó có thể xác định được tính chính xác từ những suy đoán hoặc những dữ liệu đầu ra và thực hiện những điều chỉnh cần thiết.
Hiệu quả của Deep learning tỷ lệ thuận với cái tập dữ liệu. Càng nhiều dữ liệu được thu thập, khả năng chính xác càng cao.
4. Bước tiến đáng kể trong khoa học phân tích
Khi áp dụng Deep learning và khoa học dữ liệu, ta có thể đưa ra những mô hình xử lý tối ưu và hiệu quả hơn. Khả năng học hỏi không cần giám sát của chúng đã dẫn tới sự cải thiện không ngừng về độ chính xác và hiệu quả.
Hơn thế nữa, nó được coi là một người trợ lý đáng tin cậy của các nhà khoa học dữ liệu, khi cung cấp những kết quả đáng tin cậy, mang độ chính xác cao.
Song song với những ưu điểm tuyệt vời của Deep Learning, thì có chúng vẫn có những điểm hạn chế sau:
1. Cần một lượng dữ liệu khổng lồ để có thể tối ưu hóa khả năng thực hiện công việc.
Như đã nói ở trên, Deep Learning sử dụng Big Data làm nền tảng chính để phát huy hết những khả năng vượt trội của mình. Chính vì vậy, chúng cần một lượng dữ liệu cực kỳ khổng lồ để có thể tối đa hóa cái hiệu suất làm việc của mình.
Điều này, có thể gây khó khăn cho người dùng trong việc thu thập dữ liệu liên quan.
2. Chi phí ứng dụng thuật toán Deep Learning tương đối lớn
Để có thể ứng dụng Deep Learning vào đời sống một cách hiệu quả, cần phải có một bộ xử lý đồ họa (GPUs) và hàng trăm máy móc, thiết bị đắt tiền.
Mặc dù, những tiện ích của nó mang lại tương đối lớn, nhưng cũng khiến cho người dùng lao đao vì phải chịu chi phí vô cùng khổng lồ khi vận hành.
3. Khó khăn trong việc ứng dụng Deep Learning vào đời sống đối với những người chưa có hiểu biết nhiều về chúng.
Không có một chuẩn mực nào đê hướng dẫn mọi người làm sao để có thể chọn một công cụ Deep Learning phù hợp với mục đích sử dụng.
Chính vì vậy, việc vận dụng thành thạo chúng cần phải có một kiến thức vững vàng về công nghệ, các phương pháp đào tạo.
Do đó, đây sẽ là một trở ngại lớn đối với những người chưa có những hiểu biết sâu về chúng khi đem ứng dụng chúng vào cuộc sống.
AI là viết tắt của từ Artificial Inteligence, hay được hiểu với nghĩa tiếng Việt là Trí tuệ nhân tạo, là trí tuệ do con người lập trình tạo nên với mục tiêu giúp máy tính có thể tự động hóa các hành vi thông minh như con người.
Machine Learning là một lĩnh vực là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo liên quan đến việc nghiên cứu và xây dựng các kĩ thuật cho phép các hệ thống “học” tự động từ dữ liệu để giải quyết những vấn đề cụ thể.
Ví dụ như các máy có thể “học” cách phân loại thư điện tử xem có phải thư rác (spam) hay không và tự động xếp thư vào thư mục tương ứng.
Machine Learning rất gần với suy diễn thống kê (statistical inference) tuy có khác nhau về thuật ngữ.
AI hiểu nôm na có nghĩa là khiến cho máy tính bắt chước những hành vi giống như con người.
Machine Learning là một tập hợp con của AI, và chúng bao gồm nhiều kỹ thuật khác nhau, xử lý các nhiệm vụ khác nhau từ việc hiểu và phân tích dữ liệu, cung cấp các ứng dụng của AI.
Deep Learning là một tập hợp con của Machine Learning, có vai trò giải quyết thực hiện, phán đoán những vấn đề phức tạp từ những nguồn cơ sở dữ liệu lớn.
Deep neural network (DNN – tạm dịch là mạng nơ-ron sâu) là một phân nhánh của machine learning, giống như artificial neural network ( ANN – mạng nơ-ron nhân tạo), được tạo ra với mục đích bắt trước quá trình xử lý thông tin của bộ não.
Để train Deep Learning, chúng ta cần đưa cho nó các tệp dữ liệu đầu vào, và so sánh kết quả sau quá trình phân tích của nó với các kết quả từ tệp dữ liệu. Vì deep learning vẫn còn mới mẻ, kết quả của nó sẽ bị sai.
Giả sử, đối việc dự đoán giá vé máy bay, chúng ta cần có dữ liệu lịch sử của các giá vé máy bay. Và do lượng lớn các mối liên hệ tiềm năng giữa sân bay và ngày khởi hành, chúng ta cần 1 danh sách rất lớn các giá vé.
Chính vì vậy, Training Deep Learning là một việc làm vô cùng thách thức, bởi bạn cần phải đáp ứng đủ hai yếu tố: tệp dữ liệu khổng lồ và công suất tính toán lớn.
Deep reinforcement learning (deep RL) là một nhánh của Machine Learning, nó kết hợp kỹ thuật reinforcement Learning và deep learning. RL đề cập đến với đề mà các bộ phận tính toán đưa ra các quyết định qua những phép thử và lỗi sai.
Xem thêm: Deep web là gì? Khám phá bí ẩn trong 8 tầng deep web?
Transfer learning là một kỹ thuật của machine learning. Đât là kỹ thuật khi mà một mô hình được đào tạo ở một nhiệm vụ nào đó sẽ được sử dụng lại ở một nhiệm vụ thứ hai liên quan.
Cuối cùng, hi vọng bạn có đã có được những kiến thức bổ ích về Deep Learning. Hãy like và follow để BachkhoaWiki có động lực làm những bài viết tiếp theo nhé!
Tham khảo: Wikipedia
