Học sâu (Deep learning) là gì? Cách hoạt động và ứng dụng 

Với khả năng mô phỏng hoạt động của bộ não con người, học sâu (Deep Learning) đã đạt được những thành tựu ấn tượng trong nhiều lĩnh vực như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, dữ liệu dạng chuỗi thời gian, thị giác máy tính và nhận dạng giọng nói. Cùng FPT IS tìm hiểu thêm về các cách hoạt động và ứng dụng deep learning trong bài viết này.

Xem thêm: Hệ thống quản lý dữ liệu là gì? 13 hệ quản trị CSDL phổ biến

1. Tổng quan về học sâu 

Học sâu – một nhánh con của trí tuệ nhân tạo, đã và đang tạo nên những bước tiến đột phá trong nhiều lĩnh vực. 

1.1. Học sâu là gì?

Học sâu (deep learning) là một tập hợp con của học máy (machine learning), tập trung vào việc xây dựng và huấn luyện mạng nơ-ron nhiều lớp, được gọi là mạng nơ-ron sâu (DNN – Deep neural networks) để chúng có thể tự động học, hiểu dữ liệu, mô phỏng khả năng ra quyết định phức tạp của bộ não con người.

Mô hình học sâu có thể nhận diện nhiều hình mẫu phức tạp trong hình ảnh, văn bản, âm thanh và các dữ liệu khác để tạo ra thông tin chuyên sâu và dự đoán chính xác. Bạn có thể sử dụng các phương pháp học sâu để tự động hóa các tác vụ thường đòi hỏi trí tuệ con người, chẳng hạn như phân loại hình ảnh hoặc chép lời một tập tin âm thanh.

1.2. Ví dụ về học sâu

Chatbot

Chatbot học sâu được thiết kế để mô phỏng trí thông minh của con người (như Chat-GPT) gần đây đã trở nên phổ biến nhờ khả năng trả lời các câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên một cách nhanh chóng và thường khá chính xác. Nhóm dữ liệu mà deep learning diễn ra càng sâu thì deep learning có thể tạo ra kết quả mong muốn càng nhanh.

Nhận dạng khuôn mặt

Nhận dạng khuôn mặt đóng một vai trò thiết yếu trong mọi việc, từ gắn thẻ mọi người trên mạng xã hội đến các biện pháp an ninh quan trọng. Học sâu cho phép các thuật toán hoạt động chính xác bất chấp những thay đổi về mặt thẩm mỹ như kiểu tóc, bộ râu hoặc ánh sáng kém.

Khoa học y tế

Bộ gen của con người bao gồm khoảng ba tỷ cặp nhiễm sắc thể cơ sở DNA. Học sâu đang giúp các nhà khoa học và các chuyên gia y tế tạo ra các loại thuốc được cá nhân hóa và chẩn đoán khối u, đồng thời đang được nghiên cứu và sử dụng cho các mục đích y tế và dược phẩm khác.

Nhận dạng giọng nói

Tương tự như nhận dạng khuôn mặt, deep learning sử dụng hàng triệu đoạn âm thanh để học và nhận dạng giọng nói. Sau đó, nó có thể hỗ trợ các thuật toán để hiểu những gì ai đó nói và phân biệt các tông màu giọng khác nhau cũng như phát hiện giọng nói của một người cụ thể.

1.3. Cách hoạt động của học sâu 

Mạng nơ-ron sâu (Deep neural network) hoặc mạng nơ-ron nhân tạo (Artificial neural network) cố gắng bắt chước bộ não con người thông qua sự kết hợp của dữ liệu đầu vào, trọng số và độ lệch. Các phần tử này phối hợp với nhau để nhận dạng, phân loại và mô tả chính xác các đối tượng trong dữ liệu.

Mạng nơ-ron sâu (Deep neural network) bao gồm nhiều lớp node được kết nối với nhau, mỗi lớp được xây dựng dựa trên lớp trước đó để tinh chỉnh và tối ưu hóa dự đoán hoặc phân loại. Tiến trình tính toán này thông qua mạng được gọi là truyền xuôi (forward propagation). 

Các lớp đầu vào và đầu ra của mạng nơ-ron sâu (Deep neural network) được gọi là các lớp hiển thị. Lớp đầu vào là nơi mô hình deep learning nhập dữ liệu để xử lý và lớp đầu ra là nơi đưa ra dự đoán hoặc phân loại cuối cùng.

Một quy trình khác gọi là truyền ngược (back propagation) sử dụng các thuật toán như giảm độ dốc, để tính toán các lỗi trong dự đoán, sau đó điều chỉnh trọng số và độ lệch của hàm bằng cách di chuyển ngược qua các lớp trong mô hình. 

Truyền ngược và truyền xuôi cho phép mạng nơ-ron sâu đưa ra dự đoán và sửa lỗi ngay lập tức. Theo thời gian, thuật toán dần trở nên chính xác hơn.

Xem thêm: Khai phá dữ liệu (data mining) là gì? Ứng dụng trong các lĩnh vực

2. Các loại mô hình học sâu

Có nhiều loại mô hình học sâu khác nhau. Một số loại phổ biến nhất bao gồm:

Mạng nơ-ron tích chập (CNN – Convolutional Neural Network)

CNN được sử dụng để nhận dạng và xử lý hình ảnh. Chúng đặc biệt giỏi trong việc xác định các đối tượng trong ảnh, ngay cả khi các đối tượng đó bị che khuất hoặc biến dạng một phần.

Học tăng cường (RL – Reinforcement Learning) 

Học tăng cường sâu được sử dụng cho chế tạo robot và chơi trò chơi. Đó là một loại máy học cho phép một tác nhân học cách cư xử trong môi trường bằng cách tương tác với môi trường đó và nhận phần thưởng hoặc hình phạt.

Mạng nơ-ron hồi quy (RNNs – Recurrent Neural Networks)

RNN được sử dụng để xử lý ngôn ngữ tự nhiên và nhận dạng giọng nói. Chúng đặc biệt giỏi trong việc hiểu ngữ cảnh của câu hoặc cụm từ, được sử dụng để tạo văn bản hoặc dịch ngôn ngữ.

Mạng nơ-ron biến áp (TNN – Transformer Neural Network)

Transformer sử dụng cơ chế chú ý (attention mechanism) để học được mối quan hệ giữa các phần tử trong dữ liệu đầu vào, giúp mô hình đạt được hiệu quả cao hơn so với RNN trong nhiều nhiệm vụ. Ví dụ: tóm tắt văn bản, trả lời câu hỏi, xử lý ngôn ngữ tự nhiên,… 

Mạng đối nghịch tạo sinh (GAN – Generative Adversarial Networks)

GAN bao gồm hai mạng nơ-ron: mạng tạo (generator) và mạng phân biệt (discriminator). Mạng tạo học cách tạo ra dữ liệu mới giống với dữ liệu thực tế, trong khi mạng phân biệt học cách phân biệt dữ liệu thực tế với dữ liệu do mạng tạo ra.

GAN được sử dụng trong nhiều ứng dụng như tạo hình ảnh, tạo nhạc, dịch phong cách hình ảnh,…

Tham khảo: Quản lý dữ liệu là gì? Phương pháp quản lý dữ liệu hiệu quả

3. Lợi ích của mô hình học sâu

Dưới đây là một số lợi ích của mô hình học sâu: 

• Tự động học tính năng một cách tự động. 
• Khám phá mẫu: Phân tích lượng lớn dữ liệu và khám phá các mẫu phức tạp trong hình ảnh, văn bản và âm thanh, đồng thời có thể rút ra những kết luận sâu sắc trong quá trình phân tích. 
• Xử lý các tập dữ liệu biến đổi nhanh: Phân loại và sắp xếp các tập dữ liệu có nhiều biến thể, chẳng hạn như trong hệ thống giao dịch và gian lận.
• Xử lý cả dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc.
• Bất kỳ node layer thêm vào nào được sử dụng đều hỗ trợ tối ưu hóa độ chính xác của các mô hình học sâu.
• Thực hiện được nhiều tác vụ hơn các phương pháp học máy khác. Khi so sánh với các quy trình học máy thông thường, học sâu cần ít sự can thiệp của con người hơn và có thể phân tích dữ liệu mà các quy trình học máy khác không thể làm được.

Xem thêm: 10+ Phần mềm hệ quản trị cơ sở dữ liệu tối ưu nhất

4. Hạn chế và thách thức của hệ thống học sâu 

Hệ thống học sâu cũng có những nhược điểm, ví dụ:

• Chỉ biết những gì có trong dữ liệu mà con người đã đưa vào. 
• Nhiều thông tin sai lệch với thực tế. 
• Nếu tốc độ truyền dữ liệu đầu vào quá nhanh sẽ tạo ra giải pháp kém tối ưu. Ngược lại còn có thể bị đình trệ và thậm chí còn khó đạt được giải pháp hơn.
• Cần có các bộ xử lý đồ họa hiệu suất cao đa lõi (GPU) và các bộ xử lý tương tự khác để đảm bảo cải thiện hiệu quả và giảm mức tiêu thụ thời gian. 
• Cần nhiều thiết bị đắt đắt tiền như RAM, ổ đĩa cứng hoặc ổ cứng thể rắn dựa trên RAM 

Những hạn chế và thách thức khác bao gồm:

• Yêu cầu số lượng lớn dữ liệu: Các mô hình deep learning yêu cầu lượng lớn dữ liệu để học, gây khó khăn cho việc áp dụng deep learning cho các vấn đề không có nhiều dữ liệu.
• Thiếu tính đa nhiệm: Sau khi được đào tạo, các mô hình deep learning trở nên thiếu linh hoạt và không thể xử lý đa nhiệm. Chúng có thể đưa ra các giải pháp hiệu quả và chính xác nhưng chỉ cho một vấn đề cụ thể. Ngay cả việc giải quyết một vấn đề tương tự cũng sẽ yêu cầu đào tạo lại hệ thống.
• Thiếu tính lý luận:  Bất kỳ ứng dụng nào yêu cầu suy luận – chẳng hạn như lập trình hoặc áp dụng phương pháp khoa học – lập kế hoạch dài hạn và thao tác dữ liệu giống như thuật toán đều hoàn toàn vượt xa những gì các kỹ thuật học sâu hiện tại có thể làm được, ngay cả với lượng lớn dữ liệu.

Tham khảo: Kho dữ liệu (Data warehouse) là gì? Chi tiết về kho dữ liệu chỉ trong 5 phút

5. Phân biệt học sâu và học máy

Học máy và học sâu đều là AI. Tuy nhiên, chúng có sự khác biệt cơ bản như sau: 

Tiêu chí	Học máy (machine learning)	Học sâu (deep learning)
Định nghĩa	Một tập hợp con của AI. Là một trong các thuật toán được phát triển để mô phỏng trí tuệ con người	Một tập hợp con của học máy  sử dụng mạng nơ-ron nhiều lớp. Nó vẫn liên quan đến việc dạy máy tính học từ dữ liệu, nhưng đây lại là một bước tiến mới trong quá trình phát triển của trí tuệ nhân tạo, nó có khả năng học nhanh hơn, tự chủ và sử dụng tập dữ liệu tốt hơn mô hình Học may
Lượng dữ liệu đầu vào	Có thể huấn luyện trên các tập dữ liệu nhỏ hơn	Yêu cầu lượng lớn dữ liệu
Cấu trúc mô hình	Sử dụng các mô hình học máy truyền thống như cây quyết định, hồi quy tuyến tính, SVM,…	Sử dụng các mạng nơ-ron nhân tạo (ANNs) phức tạp với nhiều lớp ẩn
Khả năng tự học	Cần nhiều sự can thiệp của con người hơn để sửa chữa và học hỏi	Tự học hỏi từ môi trường và những sai lầm trong quá khứ
Thời gian đào tạo	Đào tạo ngắn hơn và độ chính xác thấp hơn	Đào tạo lâu hơn và độ chính xác cao hơn
Mối tương quan	Tạo mối tương quan tuyến tính đơn giản	Tạo ra các mối tương quan phức tạp, phi tuyến tính
Thiết bị xử lý dữ liệu	Có thể huấn luyện trên CPU (bộ xử lý trung tâm)	Cần GPU (bộ xử lý đồ họa) chuyên dụng để huấn luyện
Ứng dụng	Thường được sử dụng cho các nhiệm vụ đơn giản như phân loại, phân nhóm, dự đoán	Thường được sử dụng cho các nhiệm vụ phức tạp như nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, xe tự lái, deepfake

Học máy và học sâu đều là những công cụ hiện đại để giải quyết các vấn đề phức tạp. Việc lựa chọn công cụ nào phụ thuộc vào bản chất của vấn đề, lượng dữ liệu và tài nguyên tính toán có sẵn. Học sâu về cơ bản tương đồng với học máy, chỉ là các tính năng được nâng cấp và cần nhiều dữ liệu hơn.

Tham khảo: Hệ thống dữ liệu và những điều cần nắm rõ

6. Ứng dụng của học sâu trong thực tiễn 

Với thiết kế lấy cảm hứng từ bộ não con người, mạng học sâu có thể xử lý lượng thông tin đáng kể, giúp tận dụng tất cả dữ liệu có sẵn trong thế giới ngày nay để các công ty cải thiện việc cung cấp sản phẩm, tìm hiểu thêm về người tiêu dùng và giải quyết vấn đề kinh doanh. Dưới đây là những ứng dụng cụ thể của học sâu trong thực tiễn: 

Phát hiện gian lận

Các thuật toán học sâu có thể xác định các vấn đề bảo mật để giúp bảo vệ chống gian lận. 

Ví dụ: Thuật toán học sâu có thể phát hiện những nỗ lực đáng ngờ đăng nhập vào tài khoản của bạn và thông báo cho bạn, cũng như thông báo cho bạn nếu mật khẩu bạn chọn không đủ mạnh.

Dịch vụ khách hàng

Bạn tương tác với chatbot trên Facebook, Website để nhờ chúng trả lời các câu hỏi của mình hoặc sử dụng trợ lý ảo trên điện thoại thông minh để điều khiển các tác vụ không cần dùng tay.   

Dịch vụ tài chính

Phân tích dự đoán giúp hỗ trợ danh mục đầu tư và giao dịch tài sản trên thị trường chứng khoán, cho phép các ngân hàng giảm thiểu rủi ro liên quan đến phê duyệt khoản vay.

Xe tự lái

Xe tự lái có thể xử lý các tình huống khác nhau như phát hiện đèn giao thông, nhận biết biển báo để tránh người đi bộ. 

Phân tích dự đoán

Các mô hình học sâu có thể phân tích lượng lớn thông tin lịch sử để đưa ra dự đoán chính xác về tương lai. Phân tích dự đoán giúp doanh nghiệp ở một số khía cạnh, bao gồm dự báo doanh thu, phát triển sản phẩm, ra quyết định và sản xuất. 

Hệ thống gợi ý

Các dịch vụ trực tuyến thường sử dụng hệ thống gợi ý với các khả năng nâng cao được cung cấp bởi các mô hình học sâu. Với đủ dữ liệu, các mô hình học sâu này có thể dự đoán xác suất của một số tương tác nhất định dựa trên lịch sử của các tương tác trước đó. Các ngành như dịch vụ phát trực tuyến, thương mại điện tử và mạng xã hội triển khai hệ thống đề xuất.

Chăm sóc sức khỏe

Các ứng dụng học sâu trong ngành chăm sóc sức khỏe phục vụ nhiều mục đích. Chúng không chỉ có thể hỗ trợ phát triển các giải pháp điều trị mà thuật toán deep learning còn có khả năng hiểu các hình ảnh y tế và giúp bác sĩ chẩn đoán bệnh nhân bằng cách phát hiện tế bào ung thư.

Các bài viết liên quan:

• Customer 360 là gì? Lợi ích và thách thức khi triển khai
• Customer Churn là gì? Cách quản lý và giảm thiểu Customer Churn

Học sâu đã trở thành một lĩnh vực nghiên cứu và ứng dụng phổ biến trong những năm gần đây, mang đến sự đột phá ấn tượng của ngành trí tuệ nhân tạo. Việc học hỏi và ứng dụng hiệu quả học sâu sẽ giúp con người giải quyết nhiều vấn đề phức tạp, nâng cao chất lượng cuộc sống và hướng tới một tương lai tốt đẹp hơn.