Deep Learning là gì? Deep Learning hoạt động như thế nào?

Trong kỷ nguyên số, Deep Learning (Học sâu) đã trở thành "trái tim" của những công nghệ đột phá nhất hiện nay. Từ những chatbot thông minh như ChatGPT, hệ thống nhận diện khuôn mặt trên smartphone đến xe tự lái, tất cả đều vận hành dựa trên nền tảng này. Vậy Deep Learning là gì và tại sao nó lại tạo ra cuộc cách mạng lớn đến thế, hãy cùng Trainocate Vietnam, tìm hiểu trong bài viết dưới đây nhé!

1. Deep Learning là gì?

Deep Learning (Học sâu) là một nhánh chuyên sâu của Machine Learning (Học máy), sử dụng các mạng nơ-ron nhân tạo nhiều lớp (deep neural networks) để học và trích xuất thông tin từ dữ liệu một cách tự động.

Điểm nổi bật của Deep Learning là khả năng mô phỏng cách não bộ con người xử lý thông tin, đồng thời tự động trích xuất đặc trưng từ dữ liệu thô (như hình ảnh, âm thanh, văn bản) mà không cần sự can thiệp hay định nghĩa thủ công từ con người.

Ví dụ: Để nhận diện một con mèo, thay vì lập trình viên phải dạy máy tính "mèo là có tai nhọn, có râu", mô hình Deep Learning sẽ tự học qua hàng triệu bức ảnh để nhận ra những đặc điểm đó một cách tự động.

2. Deep Learning khác gì Machine Learning?

Deep Learning là một nhánh chuyên biệt của Machine Learning với khả năng nâng cao hơn. Các mô hình Deep Learning có thể thực hiện học không giám sát (unsupervised learning) — tức là chúng có thể tự huấn luyện trên các tập dữ liệu lớn mà không cần ngữ cảnh hay nhãn dữ liệu.

3. Deep Learning hoạt động như thế nào?

Khả năng học tập và suy luận thông minh của công nghệ Deep Learning là sự kết hợp của "cấu trúc mạng nơ-ron nhân tạo" và "quá trình huấn luyện"

3.1 Cấu trúc mạng nơ-ron sâu (Deep Neural Networks)

Một mạng nơ-ron trong deep learning thường được cấu tạo từ ba thành phần chính: lớp đầu vào (input layers), các lớp ẩn (hidden layers) và lớp đầu ra (output layers).

Lớp đầu vào (input layers) có nhiệm vụ tiếp nhận dữ liệu thô như hình ảnh, âm thanh, văn bản hoặc các giá trị số. Sau đó, dữ liệu được truyền qua các lớp ẩn (hidden layers) – đây là phần cốt lõi của Deep Learning. Mỗi lớp ẩn gồm nhiều nơ-ron, trong đó mỗi nơ-ron nhận tín hiệu từ lớp trước, thực hiện các phép toán tuyến tính như nhân trọng số và cộng độ lệch (bias), rồi áp dụng các hàm kích hoạt phi tuyến như ReLU, Sigmoid hoặc Tanh để biến đổi dữ liệu.

Nhờ việc xếp chồng nhiều lớp ẩn, mô hình có thể học các đặc trưng ở nhiều mức độ khác nhau - các lớp thấp thường học những đặc trưng đơn giản như cạnh, màu sắc hoặc tần suất, trong khi các lớp cao hơn học được những đặc trưng phức tạp hơn như đối tượng, ý nghĩa và ngữ cảnh.

Cuối cùng, lớp đầu ra (output layers) sẽ tổng hợp toàn bộ thông tin đã học từ các lớp ẩn để đưa ra kết quả cuối cùng của mô hình, chẳng hạn như phân loại đối tượng, dự đoán giá trị hoặc tạo ra văn bản, hình ảnh và âm thanh.

3.2. Quá trình huấn luyện (Training Deep Neural Networks)

Cấu trúc mạng nơ-ron sẽ chỉ là "cái xác rỗng" nếu không có sự tham gia của quá trình huấn luyện. Deep Learning học thông qua một quá trình lặp lại nhiều lần gồm các bước sau:

• Bước 1: Lan truyền xuôi (Forward Propagation): Dữ liệu được truyền từ lớp đầu vào qua các lớp ẩn đến lớp đầu ra để tạo ra dự đoán ban đầu.
• Bước 2: Tính toán sai số (Loss Function): So sánh kết quả dự đoán với giá trị đúng để đo mức độ sai lệch của mô hình.
• Bước 3: Lan truyền ngược (Backpropagation): Sai số được lan truyền ngược lại qua các lớp để điều chỉnh trọng số của từng nơ-ron, giúp mô hình giảm lỗi.
• Bước 4: Cập nhật trọng số: Sử dụng các thuật toán tối ưu như Gradient Descent, Adam để cập nhật trọng số.

Quá trình này được lặp lại nhiều lần với toàn bộ dữ liệu huấn luyện cho đến khi mô hình đạt độ chính xác mong muốn.

4. Các mô hình Deep Learning phổ biến hiện nay

Tùy vào loại dữ liệu, chúng ta có các mô hình Deep Learning với các kiến trúc mạng khác nhau như:

• CNN (Convolutional Neural Networks): "Vua" trong lĩnh vực xử lý hình ảnh và video.

• RNN (Recurrent Neural Networks): Chuyên xử lý dữ liệu dạng chuỗi như giọng nói, văn bản và dự báo thời tiết.

• Transformer: Kiến trúc hiện đại nhất, là nền tảng của các mô hình ngôn ngữ lớn như GPT-4, giúp hiểu ngữ cảnh văn bản cực kỳ thông minh.

• GAN (Generative Adversarial Networks): Sử dụng để tạo ra dữ liệu mới (hình ảnh giả lập, Deepfake) giống hệt như thật.

5. Ứng dụng của Deep Learning trong đời sống

Trong ngành Y tế

• Chẩn đoán hình ảnh: AI có khả năng phát hiện khối u trên ảnh X-quang sớm hơn 2 năm so với các phương pháp truyền thống với độ chính xác trên 95%.

• Phát triển dược phẩm: Deep Learning giúp mô phỏng cấu trúc protein, rút ngắn thời gian nghiên cứu thuốc mới từ hàng thập kỷ xuống còn vài tháng.

Trong ngành Giao thông vận tải: Các hệ thống như Tesla Autopilot sử dụng CNN để phân tích luồng video từ camera thời gian thực, nhận diện người đi bộ, biển báo và làn đường để đưa ra quyết định lái xe an toàn trong tích tắc (miliseconds).

Trong ngành Tài chính Ngân hàng: Deep Learning phân tích hàng tỷ giao dịch mỗi ngày để tìm ra các mẫu (patterns) bất thường. Nếu bạn đang ở Hà Nội nhưng có một giao dịch phát sinh tại New York, AI sẽ ngay lập tức gắn cờ cảnh báo dựa trên hành vi chi tiêu lịch sử của bạn.

Trong ngành Thương mại điện tử & Giải trí: Các nền tảng mua sắm, mạng xã hội áp dụng thuật toán Deep Learning học sâu sở thích của bạn để gợi ý sản phẩm hoặc video mà bạn "không thể ngừng xem". Đây chính là yếu tố cốt lõi giúp các nền tảng này giữ chân người dùng hàng giờ liền.

Trong ngành Công nghiệp sản xuất: Sử dụng thị giác máy tính để kiểm tra lỗi sản phẩm siêu nhỏ mà mắt người không thấy được, đồng thời dự báo khi nào máy móc cần bảo trì để tránh đình trệ sản xuất.

6. Một số câu hỏi thường gặp về Deep Learning

Vì sao Deep Learning được xem là nền tảng của AI?

Công nghệ Deep Learning là nền tảng cho nhiều dịch vụ AI hiện đại, chẳng hạn như mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) và các hệ thống tạo hình ảnh. Chính Deep Learning cho phép những mô hình này học ngôn ngữ, hiểu ngữ cảnh và tạo ra các sản phẩm chân thực như văn bản, bài hát, hình ảnh như chúng ta thấy hiện nay.

Tại sao bây giờ Deep Learning mới bùng nổ?

Vì hiện nay chúng ta đã có đủ hai yếu tố then chốt: Dữ liệu khổng lồ (Big Data) và Sức mạnh tính toán cực mạnh (GPU).

Học không giám sát (unsupervised learning) trong Deep Learning là gì?

Học không giám sát là khi mô hình tự phát hiện các mẫu và mối liên hệ trong dữ liệu mà không cần thông tin nền hay các ví dụ được gán nhãn trước. Deep Learning đặc biệt mạnh ở phương pháp này, cho phép các mô hình Deep Learning tìm ra cấu trúc và quy luật trong dữ liệu thô, chưa được gán nhãn.

Mạng nơ-ron là gì?

Mạng nơ-ron là một kiến trúc Machine Learning được lấy cảm hứng từ cách hoạt động của não bộ con người. Nó bao gồm các nút (nodes) được kết nối với nhau qua các lớp đầu vào, lớp ẩn và lớp đầu ra. Mỗi nút xử lý dữ liệu và truyền những thông tin quan trọng đến các nút ở lớp tiếp theo

Các lớp trong mạng nơ-ron là gì và chúng làm gì?

Mạng nơ-ron gồm lớp đầu vào, một hoặc nhiều lớp ẩn và lớp đầu ra. Các nút trong mỗi lớp xử lý dữ liệu và truyền những thông tin liên quan về phía trước, nhằm tạo ra kết quả đầu ra cuối cùng.

Kết luận

Hy vọng bài viết đã giúp bạn trả lời được câu hỏi "Deep Learning là gì". Đây không chỉ là một công nghệ, mà là chìa khóa mở ra cánh cửa của kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo toàn năng. Chính vì thế, việc tìm hiểu và ứng dụng Deep Learning sẽ là lợi thế cạnh tranh rất lớn cho cả cá nhân và doanh nghiệp trong tương lai.