Deep Learning là gì? Những kiến thức bạn cần biết về Deep Learning

11 Tháng Chín, 2023

Trong bối cảnh hiện nay, Trí Tuệ Nhân Tạo (AI) ngày càng phát triển, và để nâng cao khả năng của nó, việc tiến hành quá trình học sâu là không thể thiếu. Vậy Deep Learning (học sâu) là gì? Deep Learning có khả năng giải quyết những vấn đề nào? Để trả lời các câu hỏi này, chúng ta hãy cùng khám phá sâu hơn về học sâu thông qua các thông tin dưới đây.

Deep Learning là gì?

Deep Learning, được dịch sang tiếng Việt là “học sâu,” là một phương pháp nằm trong lĩnh vực Trí Tuệ Nhân Tạo (AI) và Machine Learning (học máy). Nó tập trung vào việc xây dựng các mô hình máy tính có khả năng học hỏi và hiểu các đặc trưng từ dữ liệu.

Mục tiêu chính của Deep Learning là mô phỏng cách mà bộ não con người xử lý thông tin và học từ kinh nghiệm để giải quyết các nhiệm vụ phức tạp. Các kiến thức về Deep Learning thường được xây dựng dựa trên các mạng nơ-ron nhân tạo (artificial neural networks), đặc biệt là các mạng nơ-ron sâu (deep neural networks).

Deep Learning là gì

Cách hoạt động của Deep Learning

Deep Learning hoạt động bằng cách xây dựng và huấn luyện các mạng nơ-ron sâu để học từ dữ liệu và thực hiện các nhiệm vụ cụ thể. Quá trình hoạt động của Deep Learning có thể được tóm gọn như sau:

Xây dựng Kiến Trúc Mạng Nơ-ron: Tạo ra một kiến trúc mạng nơ-ron phù hợp với vấn đề cần giải quyết.
Khởi Tạo Trọng Số: Thiết lập giá trị ban đầu cho trọng số của mạng nơ-ron.
Lan Truyền Tiến (Feedforward): Dữ liệu được đưa qua mạng nơ-ron để tính toán kết quả.
Tính Toán Sai Số: So sánh kết quả tính toán với giá trị thực tế và tính toán sai số.
Lan Truyền Ngược (Backpropagation): Sử dụng sai số để cập nhật lại trọng số của mạng nơ-ron.
Lặp Lại Quá Trình: Quá trình lan truyền tiến và lan truyền ngược được lặp lại nhiều lần để cải thiện khả năng dự đoán của mạng.
Kiểm Tra và Đánh Giá: Kiểm tra hiệu suất của mạng trên dữ liệu thử nghiệm và đánh giá kết quả.
Đưa Ra Kết Quả Tối Ưu: Sau khi huấn luyện, mạng nơ-ron có khả năng đưa ra kết quả tối ưu cho các tác vụ cụ thể.

>> Xem thêm: Nghề SEO là làm gì? Cơ hội thăng tiến và lương từng vị trí trong SEO

Ưu nhược điểm của Deep Learning

Deep Learning có những ưu điểm và nhược điểm sau:

Ưu điểm:

Kiến trúc linh hoạt: Mạng nơ-ron có thể dễ dàng điều chỉnh để phù hợp với nhiều loại vấn đề khác nhau.
Giải quyết bài toán phức tạp: Deep Learning có khả năng giải quyết nhiều bài toán phức tạp với độ chính xác cao.
Tự động hoá: Nó có khả năng tự điều chỉnh và tự tối ưu hóa trong quá trình học.
Xử lý dữ liệu lớn: Deep Learning có khả năng xử lý lượng dữ liệu lớn trong thời gian ngắn.

Nhược điểm:

Cần dữ liệu lớn: Để tận dụng hết khả năng của Deep Learning, cần có khối lượng dữ liệu lớn.
Chi phí tính toán cao: Xử lý nhiều mô hình phức tạp đòi hỏi chi phí tính toán lớn.
Thiếu nền tảng lý thuyết thực tế: Hiện vẫn chưa có nền tảng lý thuyết thực tế để lựa chọn công cụ tối ưu cho học sâu.

Ưu nhược điểm của deep learning

>> Xem thêm: Khóa Học Quảng Cáo Google Adwords Nắm vững kiến thức A-Z để trở thành đỉnh cao trong nghề

Những vấn đề đang được giải quyết bằng Deep Learning

Deep Learning, một phần quan trọng của trí tuệ nhân tạo, đã được áp dụng rộng rãi để giải quyết nhiều vấn đề quan trọng trong thời đại hiện đại. Dưới đây là một số ví dụ về các lĩnh vực và ứng dụng cụ thể của Deep Learning:

Xe Tự Lái: Deep Learning giúp xe tự lái nắm bắt thông tin về tuyến đường, xác định lộ trình, và tự động lái xe đến điểm đích theo sự lựa chọn của người dùng.
Phân Tích Cảm Xúc: Các công ty lớn sử dụng Deep Learning để phân tích cảm xúc của khách hàng, từ đó đưa ra chiến lược kinh doanh và tiếp thị phù hợp với từng nhóm khách hàng cụ thể.
Trợ Lý Ảo: Deep Learning thường được sử dụng trong vai trò trợ lý ảo, chẳng hạn như chatbot, giúp trả lời câu hỏi và thực hiện các tác vụ theo yêu cầu của người dùng. Điều này bao gồm thuật toán nhận diện văn bản, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và nhận diện giọng nói để cung cấp kết quả tốt nhất.
Ứng Dụng Trên Mạng Xã Hội: Các mạng xã hội lớn sử dụng Deep Learning để cải thiện dịch vụ của họ và ngăn chặn các vấn đề như bạo lực trực tuyến. Deep Learning cũng được áp dụng để tạo xác thực hai lớp và nhận diện khuôn mặt.
Y Tế: Deep Learning đóng vai trò quan trọng trong lĩnh vực y tế, giúp chuẩn đoán bệnh, phân loại ảnh chụp X-quang và thậm chí dự đoán tiến triển bệnh.

Khi nào nên sử dụng Deep Learning?

Sử dụng Deep Learning khi bạn đối mặt với dữ liệu phức tạp và cần một hệ thống có khả năng học hỏi và tự điều chỉnh mà con người không thể làm được.
Deep Learning thường xuất sắc trong việc nhận dạng và phân loại đối tượng, nhưng yêu cầu lượng dữ liệu lớn để hoạt động tốt. Với lưu lượng dữ liệu lớn (big data), Deep Learning có thể xử lý dữ liệu không cấu trúc một cách hiệu quả hơn con người.

Câu hỏi thường gặp

Deep Learning có giống với Trí Tuệ Nhân Tạo (AI) không?

Không, Deep Learning là một phần của lĩnh vực Trí Tuệ Nhân Tạo. Nó giúp xây dựng các ứng dụng và tính năng cho các hệ thống Trí Tuệ Nhân Tạo khác.

Deep Learning được sử dụng như thế nào trong thực tế? Deep Learning có nhiều ứng dụng thực tế đa dạng, bao gồm:

Thuật toán Google sử dụng Deep Learning để cung cấp kết quả tìm kiếm.
Ứng dụng chatbot sử dụng Deep Learning để hỗ trợ trả lời tin nhắn.
Các chương trình dịch tự động từ một ngôn ngữ sang ngôn ngữ khác.

Như vậy, Deep Learning thực sự rất quan trọng trong việc xử lý thông tin và ứng dụng ngoài đời thực rất đa dạng. Deep Learning đã thực sự là một giải pháp hỗ trợ con người xử lý những dữ liệu phức tạp. Với những kiến thức từ bài viết trên, chúng tôi hy vọng sẽ giúp được bạn có thể giải quyết được nhiều khó khăn trong các chiến lược marketing của mình. Nếu bạn vẫn còn bất kì thắc mắc gì, đừng ngại nhắn tin cho chúng tôi hoặc liên hệ theo số hotline: 0948 206 246 để chúng tôi có cơ hội giúp bạn có những kiến thức bổ ích, hiệu quả nhất nhé. Chúc bạn thành công!