Tất tần tật kiến thức cơ bản về Deep learning

Trong những năm qua deep learning đã được ứng dụng ở nhiều lĩnh vực như y học, quân sự, kinh tế… Những giải pháp mà nó mang lại đã giúp con người gặt hái được nhiều thành công đáng khích lệ.

Tuy nhiên, với những người mới thì thuật ngữ deep learning còn khá xa lạ và chưa biết cách hoạt động của deep learning như thế nào.

Bài viết dưới đây chúng tôi sẽ thông tin chi tiết từ A->Z những kiến thức cơ bản nhất về deep learning mà bạn không nên bỏ qua.

Deep learning là gì?

Deep learning la gi

Deep learning được xem là một lĩnh vực thuộc machine learning và trí tuệ nhân tạo (Al), ở đó các máy tính sẽ bắt chước con người để học và cải thiện chính nó thông qua các thuật toán. Deep learning là một yếu tố quan trọng của data science. Nó giúp cho những nhà data science thu thập, phân tích và giải thích một lượng dữ liệu khổng lồ đơn giản, nhanh chóng và dễ dàng.

Hiểu một cách đơn giản thì deep learning là cách để tự động hóa phân tích dự đoán. Trong khi những thuật toán của machine learning là tuyến tính thì các thuật toán của deep learning lại xếp chồng lên nhau theo thứ tự từ đơn giản đến phức tạp, trừu tượng.

Bạn hãy tưởng tượng một đứa trẻ mới bắt đầu học ngôn ngữ và từ đầu tiên nó học là “chó”. Nó sẽ chỉ vào bất cứ một đồ vật và nói “chó”. Lúc này phụ huynh sẽ đáp trả “đúng” hoặc “không”. Sau khi nhận được phản hồi, đứa trẻ tiếp tục chỉ vào các đồ vật khác và dán nhãn cho chúng. Bộ não của trẻ sẽ làm rõ sự trừu tượng, phức tạp của khái niệm về “chó” bằng cách xây dựng một hệ thống phân cấp mà mức độ trừu tượng ở cấp sau được tạo ra từ kiến thức thu được ở cấp trước.

Cách thức deep learning hoạt động

Các chương trình máy tính sử dụng deep learning cũng trải qua quá trình tương tự như những đứa trẻ mới tập nói. Mỗi thuật toán trong hệ thống phân cấp sẽ áp dụng một phép biến đổi phi tuyến tính cho đầu vào của nó và dùng những kiến thức mà nó học được để tạo một mô hình thống kê làm đầu ra. Cách thức đó cứ lặp đi lặp lại liên tục cho tới khi có được kết quả chính xác nhất.

Trở lại với ví dụ trên ta có thể thấy đối với machine learning truyền thống lập trình viên cần cho máy tính biết cụ thể thứ mà nó cần tìm để xác định hình ảnh có chứa “chó” hay không. Quá trình này tốn rất nhiều công sức và sự thành công của máy tính phụ thuộc phần lớn vào lập trình viên. Thế nhưng với deep learning máy tính sẽ tự nó phân tích và tìm ra kết quả mà không cần giám sát. Như vậy vừa tiết kiệm thời gian vừa đạt độ chính xác cao.

Sau khi gắn nhãn “chó” hoặc “không chó” cho mỗi hình ảnh thì lập trình viên sẽ cung cấp toàn bộ số ảnh đó cho máy tính. Chương trình sẽ dùng dữ liệu nhận được để tạo bộ tính năng cho “chó” và xây dựng mô hình dự đoán. Trong lần dự đoán đầu tiên máy tính có thể hiểu trong bức ảnh những con vật nào có 4 chân và có đuôi đều gắn nhãn “chó”. Sau đó mô hình dự đoán lặp đi lặp lại và tăng mức độ phức tạp lên.

Những đứa trẻ mới tập nói phải mất vài tuần mới hiểu khái niệm về “con chó” và nhận diện được con vật này. Thế nhưng một chương trình máy tính sử dụng deep learning thì việc phân tích, xác định chính xác hình ảnh chứa “chó” chỉ trong vòng vài giây.

Như vậy có thể thấy deep learning có thể tạo ra các mô hình dự đoán chính xác với số lượng dữ liệu lớn có gắn nhãn hoặc không gắn, có cấu trúc hoặc không có cấu trúc. Đó chính là một thế mạnh để deep learning ngày càng được ứng dụng trong mọi lĩnh vực của cuộc sống con người.

Phương pháp deep learning

Những mô hình deep learning được tạo ra bằng nhiều phương pháp khác nhau. Có thể kể đến như Learning rate decay, Transfer learning, Training from scratch, Dropout.

Learning rate decay

Learning rate decay là một siêu tham số quan trọng nhất của quá trình huấn luyện. Đây là một phương pháp điều chỉnh learning rate qua mỗi bước update các tham số của mô hình. Tỷ lệ Learning rate quá cao sẽ dẫn tới quá trình huấn luyện không ổn định. Tỷ lệ Learning rate quá thấp lại khiến quá trình huấn luyện kéo dài và tiềm ẩn những khó khăn.

Transfer learning

Transfer learning là một kĩ thuật chuyển giao tri thức giữa các mô hình. Tức là một mô hình có khả năng tận dụng lại những tri thức được huấn luyện trước đó để thực hiện các tác vụ mới với khả năng phân loại cụ thể hơn. Phương pháp này sẽ yêu cầu ít dữ liệu hơn và giảm thời gian tính toán so với những phương pháp khác.

Training from scratch

Training from scratch yêu cầu các nhà phát triển cần thu thập một lượng dữ liệu lớn có gắn nhãn. Bên cạnh đó cần phải thiết lập và định cấu hình cho mạng để nó có thể tìm hiểu các tính năng và mô hình. Với các ứng dụng mới hay ứng dụng có danh mục đầu ra lớn rất thích hợp với Training from scratch. Phương pháp này chưa phổ biến bởi quá trình huấn luyện kéo dài hơn những phương pháp khác.

Dropout

Dropout là một phương pháp loại bỏ các nút mạng một cách ngẫu nhiên trong quá trình huấn luyện. Bằng cách thức này đã giúp cải thiện hiệu suất của mạng nơ ron khi thực hiện các nhiệm vụ học tập có giám sát như phân loại tài liệu, nhận dạng giọng nói, tính toán…

Mạng neural deep learning là gì?

Mạng neural nhân tạo chính là nền tảng cho hầu hết các mô hình deep learning. Nó được xây dựng để mô phỏng khả năng tư duy của bộ não con người. Do đó trong nhiều trường hợp deep learning còn gọi là deep neural learning hay deep neural networking.

Mạng neural gồm các dạng mạng neural nhân tạo, mạng neural truyền thẳng, mạng neural tích tụ, mạng neural tuần hoàn. Ở các mạng này đều bao gồm nhiều lớp (layer), khi dữ liệu được người dùng đưa vào mạng neural sẽ truyền qua tất cả các layer và trả kết quả thông qua output layer.

Để huấn luyện mạng neural bạn cần có một khối lượng dữ liệu lớn và một máy tính mạnh để tính toán. Do đó mạng neural chỉ trở nên phổ biến sau khi các doanh nghiệp chấp nhận việc phân tích và lưu trữ dữ liệu lớn.

Các ví dụ về deep learning

Những mô hình của deep learning xử lý thông tin tương tự như cách bộ não con người hoạt động. Hiện tại deep learning được áp dụng để thay thế cho nhiều nhiệm vụ mà con người từng thực hiện.

Nó được sử dụng để nhận dạng hình ảnh, nhận dạng giọng nói và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Ngoài ra nó được ứng dụng để phân tích dữ liệu lớn tập trung vào các lĩnh vực như chẩn đoán y tế, giao dịch thị trường chứng khoán, nhận dạng hình ảnh, bảo mật mạng. Dưới đây là những lĩnh vực cụ thể mà deep learning đang được sử dụng:

Chatbots: Mô hình deep learning được dùng cho chatbots để tương tác với khách hàng nhanh chóng, thuận tiện.
Text generation: Deep learning được dùng để tự động tạo văn bản mới phù hợp với chính tả, ngữ pháp và phong cách của văn bản gốc.
Hàng không vũ trụ và quân sự: Deep learning được dùng để phát hiện các đối tượng vệ tinh, khu vực quan trọng, khu vực an toàn và không an toàn cho quân đội.
Tự động hóa trong công nghiệp: Deep learning mang đến sự an toàn cho người lao động trong nhà máy, nhà kho bằng cách phát hiện kịp thời công nhân hoặc đối tượng nào đó đến gần máy móc.
Adding color: Khi dùng deep learning màu sắc sẽ được thêm vào ảnh hoặc video đen trắng tỉ mỉ, thẩm mỹ và nhanh gọn.
Y học: Những nhà khoa học đã và đang áp dụng deep learning để phát hiện các tế bào ung thư.
Computer vision: Thị giác máy tính được cải thiện rõ rệt khi dùng deep learning. Mô hình này cung cấp cho máy tính độ chính xác cao để nó phát hiện, phân loại, khôi phục hình ảnh.

Hạn chế và thách thức của deep learning

Chúng ta không thể phủ nhận thế mạnh mà deep learning sở hữu. Tuy nhiên không có thứ gì có thể đạt độ hoàn hảo. Song song với những ưu điểm tuyệt vời thì deep learning vẫn tồn tại một số hạn chế mà các chuyên gia hàng đầu vẫn chưa tìm ra giải pháp khắc phục.

Deep learning đòi hỏi một lượng lớn dữ liệu để tối ưu hóa hiệu suất làm việc của mình. Các mô hình mạnh hơn, chính xác hơn sẽ cần nhiều tham số hơn nên đòi hỏi nguồn thông tin nhiều hơn. Điều này gây khó dễ cho lập trình viên trong quá trình thu thập dữ liệu liên quan.

Sau khi huấn luyện các mô hình deep learning trở nên không linh hoạt và không thể xử lý đa nhiệm. Máy tính sẽ đưa ra giải pháp và kết quả chính xác nhưng chỉ giải quyết cho một vấn đề cụ thể. Nếu muốn giải quyết vấn đề tương tự bắt buộc phải huấn luyện lại từ đầu.

Mặc dù lợi ích mà deep learning mang lại cho đời sống tương đối lớn nhưng chi phí để vận hành nó khá đắt đỏ. Con người phải bỏ ra một số tiền “khủng” để đầu tư bộ xử lý đồ họa, hàng trăm máy móc và thiết bị đắt tiền.

Những ứng dụng yêu cầu lý luận chẳng hạn như lập trình hay áp dụng phương pháp khoa học không phù hợp để sử dụng deep learning. Những kỹ thuật deep learning hiện tại chưa thể đáp ứng được các yêu cầu cao như vậy.

So sánh deep learning và machine learning

deep learning vs machine learning

Deep learning là một tập hợp con của machine learning sử dụng mạng thần kinh nhiều lớp để tự phân tích và giải quyết vấn đề. Đối với machine learning thuật toán được cung cấp một tập hợp các tính năng liên quan để phân tích. Trong khi đó deep learning thuật toán được cung cấp dữ liệu thô và tự lựa chọn tính năng phù hợp.

Như vậy có thể thấy các thuật toán deep learning mất nhiều thời gian đào tạo hơn so với các thuật toán machine learning. Ngoài ra chi phí để vận hành machine learning thấp hơn deep learning vì nó không yêu cầu máy cao cấp, đắt tiền và GPU hiệu suất cao.Machine learning phù hợp cho các dữ liệu nhỏ còn với lượng dữ liệu lớn thì cần tới deep learning.

Tổng kết về Deep learning

Deep learning nói riêng và Al chính là bước tiến mới của nhân loại. Tuy nhiên ở thời điểm hiện tại mọi thứ mới thực sự bắt đầu nên có những hạn chế chưa thể khắc phục. Trong tương lai deep learning sẽ được ứng dụng rộng rãi ở nhiều lĩnh vực và hứa hẹn mang tới những điều tốt đẹp cho cuộc sống của chúng ta.

Nếu còn có câu hỏi nào liên quan đến Deep learning hoặc muốn biết thêm thông tin về những công nghệ AI, hãy để lại ở bên bình luận bên dưới, BKHOST sẽ trả lời bạn trong thời gian sớm nhất.

P/s: Bạn cũng có thể truy cập vào Blog của BKHOST để đọc thêm các bài viết chia sẻ kiến thức về lập trình, quản trị mạng, website, domain, hosting, vps, server, email,… Chúc bạn thành công.