Deep Learning là gì? Hoạt động cũng như tiềm năng của nó ra sao? Chắc hẳn đây vẫn còn là thuật ngữ vẫn còn xa lạ với nhiều người. Hãy cùng đi tìm hiểu kĩ hơn khái niệm này qua bài viết dưới đây của Topubiz.com nhé.
1. Deep Learning là gì?
Deep Learning vốn là một chủ đề AI được bàn luận sôi nổi. Nó được hiểu như là một phạm trù nhỏ của machine learning. Deep Learning tập trung giải quyết các vấn đề liên quan đến mạng thần kinh nhân tạo nhằm nâng cấp các công nghệ như nhận diện giọng nói, tầm nhìn máy tính và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
Hiện nay chủ đề Deep Learning đang trở thành một trong những lĩnh vực hot nhất trong khoa học máy tính. Chỉ trong vài năm, nó đã thúc đẩy tiến bộ trong đa dạng các lĩnh vực như dịch tự động (machine translation), nhận thức sự vật (object perception), nhận diện giọng nói,… Đây đều là những vấn đề từng rất khó khăn với các nhà nghiên cứu trí tuệ nhân tạo.
Để hiểu hơn Deep Learning là gì, hãy nhìn lại một số khái niệm cơ bản về trí tuệ nhân tạo.
Trí tuệ nhân tạo có thể được hiểu đơn giản là được cấu thành từ các lớp xếp chồng lên nhau. Trong đó có 3 tầng: mạng thần kinh nhân tạo nằm ở dưới đáy, machine learning nằm ở tầng tiếp theo và deep learning nằm ở tầng trên cùng.
2. Deep Learning hoạt động ra sao?
Muốn hiểu rõ hơn Deep Learning là gì, bạn nên tìm hiểu về hoạt động của nó. Deep Learning là một phương pháp của Học máy. Nó cho phép chúng ta huấn luyện một AI có thể dự đoán được các đầu ra dựa vào một tập các đầu vào. Cả hai phương pháp có giám sát và không giám sát đều có thể sử dụng để huấn luyện.
Để hiểu rõ hơn hoạt động của Deep Learning, hãy thử tưởng tượng bạn đang xây dựng môt dịch vụ dự đoán giá vé máy bay. Khi ấy, chúng ta sẽ sử dụng phương pháp học có giám sát để huấn luyện nó.
Trong trường hợp này, bạn cần dựa vào các đầu mục dưới đây để dự đoán giá vé máy bay:
– Sân bay khởi hành
– Sân bay điểm đến
– Thời gian bay cụ thể
– Hãng máy bay
3. Điều gì mang đến sự thành công của Deep Learning?
Thực ra, ý tưởng cơ bản về Deep Learning đã xuất hiện từ rất lâu, nó được đặt nền móng xây dựng lên từ những năm 80-90 của thế kỷ trước, nhưng chỉ vài năm trở lại đây, Deep Learning mới thực sự bùng nổ và đột phá. Nguyên nhân là vì đâu?
Một số yếu tố dẫn đến sự bùng nổ của ứng dụng này:
– Các bộ dữ liệu lớn được gán nhãn ra đời ồ ạt
– Khả năng tính toán song song tốc độ cao của GPU
– ReLU ra đời, các hàm kích hoạt liên quan hạn chế những vấn đề anishing gradient
– Các kiến trúc GoogLeNet, VGG, ResNet và các kĩ thuật transfer learning, fine tuning được cải tiến hơn
– Xuất hiện các thư viện mới hỗ trợ việc huấn luyện deep network với GPU: theano, caffe, mxnet, tensorflow, pytorch, keras, …
– Phát triển thêm nhiều kĩ thuật tối ưu mới như Adagrad, RMSProp, Adam, …
4. Tiềm năng của Deep Learning
Ý tưởng về mạng thần kinh nhân tạo xuất hiện từ rất sớm nhưng việc tạo ra những mạng nơ-ron hoạt động hiệu quả là không hề dễ dàng. Một số yếu tố ảnh hưởng đến kết quả của mạng nơron gồm: mạng lớn hơn, khả năng tính toán của máy tính tốt hơn, nhiều dữ liệu đầu vào hơn.
Có thể nhận định rằng, khả năng tính toán của máy tính ngày càng mạnh mẽ hay việc sử dụng các thuật toán tối ưu hơn trong Deep Learning đã góp phần vào thành công của Deep Learning như ngày nay.
Ngoài ra chúng ta cũng có thể thu được nguồn dữ liệu khổng lồ dựa vào sự bùng nổ của internet. Ví dụ, Google biết mỗi ngày bạn tìm kiếm thứ gì, Facebook dễ dàng có được những bức ảnh của bạn và nhận diện nó ở khắp mọi nơi, Youtube có thể biết được sở thích cũng như sự quan tâm của bạn dựa trên những video bạn xem hàng ngày, … Trong khi đó, Deep Learning lại chính là “con quái vật” lớn lên từ những núi dữ liệu. Deep Learning sẽ có hiệu quả hơn hẳn các thuật toán khác nếu chúng có thêm nhiều dữ liệu. Những đột phá này có thể là việc thiết kế ra những trợ lý ảo, các hệ thống xe tự lái hay sử dụng vào thiết kế đồ họa, sáng tác nhạc, cho đến phát triển các nguyên liệu mới giúp robot thấu hiểu thế giới xung quanh hơn.
Có lẽ chính vì tính thương mại cao này mà những công ty “máu mặt” như Google luôn ưu tiên các startup về robot và deep learning trong danh sách thâu tóm của mình.
Hy vọng những thông tin trên sẽ giúp bạn hiểu hơn Deep Learning là gì. Chúc các bạn có trải nghiệm tốt với Deep Learning.