Deep Learning là gì? Những lợi ích nổi bật mà Deep Learning mang lại

17/10/2023 05:22 SA

Deep Learning là một trong những lĩnh vực nghiên cứu nổi bật của Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence - AI), cho phép máy tính học hỏi từ dữ liệu và thực hiện các tác vụ phức tạp mà con người khó có thể làm được.

Trong bài viết này, Aniday sẽ cùng bạn tìm hiểu Deep Learning là gì, nguyên lý hoạt động của nó, ưu và nhược điểm, các loại vấn đề mà nó có thể giải quyết, lợi ích mà nó mang lại và các kỹ thuật Deep Learning phổ biến hiện nay.

Deep Learning là gì?

Mở đầu bài viết, chúng ta sẽ tìm hiểu định nghĩa Deep Learning là gì. Deep Learning có những đặc điểm như sau:

Một phương pháp học máy (Machine Learning) dựa trên việc xây dựng và huấn luyện các mạng nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural Networks ANN) để học hỏi từ dữ liệu.
Mạng nơ-ron nhân tạo là một cấu trúc toán học mô phỏng cách hoạt động của não bộ con người, gồm nhiều lớp nơ-ron liên kết với nhau.
Mỗi nơ-ron có thể nhận, xử lý và truyền đi thông tin.
Các lớp nơ-ron được chia thành ba loại: lớp đầu vào (input layer), lớp đầu ra (output layer) và các lớp ẩn (hidden layer) ở giữa.
Số lượng và cấu trúc của các lớp ẩn quyết định độ sâu (depth) của mạng nơ-ron.
Các mạng nơ-ron có nhiều lớp ẩn được gọi là các mạng nơ-ron sâu (Deep Neural Networks DNN).

Nguyên lý hoạt động của Deep Learning

Để tìm hiểu sâu hơn về Deep Learning là gì, chúng ta nên biết đến nguyên lý hoạt động của Deep Learning. Nó hoạt động bằng cách huấn luyện các mạng nơ-ron sâu để học hỏi từ dữ liệu. Quá trình huấn luyện bao gồm hai giai đoạn chính: lan truyền tiến (forward propagation) và lan truyền ngược (backpropagation).

Giai đoạn lan truyền tiến

Dữ liệu đầu vào được truyền qua các lớp nơ-ron từ lớp đầu vào đến lớp đầu ra.
Tại mỗi nơ-ron, thông tin đầu vào được nhân với một trọng số (weight) và cộng với một ngưỡng (bias), sau đó được áp dụng một hàm kích hoạt (activation function) để tạo ra thông tin đầu ra.
Hàm kích hoạt có tác dụng phi tuyến, giúp cho mạng nơ-ron có thể biểu diễn được các quan hệ phức tạp giữa dữ liệu đầu vào và đầu ra.
Thông tin đầu ra của mỗi nơ-ron sẽ là thông tin đầu vào của các nơ-ron ở lớp tiếp theo, cho đến khi đến lớp đầu ra, đưa ra kết quả dự đoán của mạng nơ-ron cho dữ liệu đầu vào.

Giai đoạn lan truyền ngược

Kết quả dự đoán của mạng nơ-ron được so sánh với kết quả thực tế để tính toán sai số (error) hay hàm mất mát (loss function).
Hàm mất mát là một hàm số đo sự khác biệt giữa kết quả dự đoán và kết quả thực tế. Mục tiêu của việc huấn luyện là tối thiểu hóa hàm mất mát, tức là làm cho kết quả dự đoán càng gần với kết quả thực tế càng tốt.
Cần điều chỉnh các trọng số và ngưỡng của các nơ-ron sao cho hàm mất mát giảm dần.
Điều chỉnh này dựa trên việc tính đạo hàm riêng (partial derivative) của hàm mất mát theo từng trọng số và ngưỡng, để biết được hướng di chuyển của chúng để giảm hàm mất mát.
Đạo hàm riêng này được tính bằng cách sử dụng quy tắc chuỗi (chain rule), từ lớp đầu ra ngược về lớp đầu vào.
Sau khi tính được đạo hàm riêng, sử dụng một thuật toán tối ưu hóa (optimization algorithm), ví dụ như gradient descent, để cập nhật các trọng số và ngưỡng theo hướng giảm hàm mất mát.

Quá trình huấn luyện được lặp lại nhiều lần cho đến khi hàm mất mát đạt được một giá trị nhỏ nhất hoặc không giảm thêm nữa. Khi đó, ta có được một mô hình Deep Learning đã được huấn luyện tốt, có thể dự đoán chính xác cho các dữ liệu mới.

Ưu và nhược điểm của Deep Learning

Tiếp theo, chúng ta sẽ tìm hiểu ưu và nhược điểm của Deep Learning là gì:

Ưu điểm

Khả năng học sâu (deep) từ dữ liệu: Có thể trích xuất được các đặc trưng (features) ẩn và phức tạp từ dữ liệu, mà không cần phải thiết kế thủ công như Machine Learning truyền thống.
Tự động điều chỉnh các tham số (parameters) của mô hình: Tối ưu hóa hiệu suất và độ chính xác của mô hình.
Xử lý được các dữ liệu: Xử lý không cấu trúc, như hình ảnh, âm thanh, văn bản, video, v.v. mà không cần phải tiền xử lý quá nhiều.
Áp dụng được cho nhiều loại bài toán khác nhau: Dùng cho các loại như phân loại (classification), hồi quy (regression), phân cụm (clustering), sinh dữ liệu (data generation), tăng cường dữ liệu (data augmentation), v.v.

Nhược điểm

Cần rất nhiều dữ liệu để huấn luyện mô hình (đặc biệt là khi sử dụng các mạng neural sâu và phức tạp), gây ra các vấn đề về bộ nhớ, băng thông, tính toán và bảo mật.
Cần rất nhiều thời gian để huấn luyện mô hình (đặc biệt là khi sử dụng các thuật toán tối ưu hóa khó tính toán và không ổn định), yêu cầu sử dụng các thiết bị phần cứng cao cấp, như GPU, TPU, FPGA, v.v.
Có các vấn đề về minh bạch (transparency), khả năng giải thích (explainability) và trách nhiệm (accountability) của mô hình, ảnh hưởng đến sự tin cậy và an toàn của mô hình khi áp dụng vào các lĩnh vực nhạy cảm, như y tế, tài chính, luật pháp, v.v.

Deep Learning giải quyết những loại vấn đề nào?

Để đi vào sâu hơn việc tìm hiểu Deep Learning là gì, tiếp theo Aniday sẽ chia sẻ những vấn đề mà Deep Learning có thể giải quyết, như:

Thị giác máy tính: nhận dạng khuôn mặt (face recognition), nhận dạng đối tượng (object detection), phân đoạn hình ảnh (image segmentation), phục hồi hình ảnh (image restoration), tăng độ phân giải hình ảnh (image super-resolution), chuyển đổi hình ảnh (image translation), tạo hình ảnh (image synthesis), v.v.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên: dịch máy (machine translation), phân tích cảm xúc (sentiment analysis), trích xuất thông tin (information extraction), tóm tắt văn bản (text summarization), sinh văn bản (text generation), trả lời câu hỏi (question answering), hội thoại (dialogue), v.v.
Giọng nói: nhận dạng giọng nói (speech recognition), chuyển đổi giọng nói (speech conversion), tạo giọng nói (speech synthesis), phân tích giọng nói (speech analysis), v.v.
Sinh học: phân tích gen (genomics), phân tích protein (proteomics), phân tích dịch tễ học (epidemiology), phát hiện bệnh tật (disease detection), chẩn đoán bệnh tật (disease diagnosis), dự đoán kết quả điều trị (treatment outcome prediction), v.v.
Y tế: phân tích hình ảnh y tế (medical image analysis), phát hiện khối u (tumor detection), phân loại khối u (tumor classification), phân đoạn khối u (tumor segmentation), phục hồi hình ảnh y tế (medical image restoration), tăng độ phân giải hình ảnh y tế (medical image super-resolution), chuyển đổi hình ảnh y tế (medical image translation), tạo hình ảnh y tế (medical image synthesis), v.v.

Lợi ích mà Deep Learning đem lại

Khi tìm hiểu Deep Learning là gì, có một khía cạnh mà chúng ta không thể bỏ qua, đó là những lợi ích mà Deep Learning đem lại, có nhiều lợi ích nổi bật so với các phương pháp Machine Learning truyền thống, chẳng hạn như:

Khả năng học sâu từ dữ liệu: Tự động trích xuất các đặc trưng (features) quan trọng từ dữ liệu, không cần phải thiết kế thủ công hay chọn lọc bởi con người.
Khả năng xử lý dữ liệu phi cấu trúc: Làm việc với các loại dữ liệu phi cấu trúc, như ảnh, âm thanh, văn bản hay video, mà không cần phải biến đổi chúng thành dạng số hay bảng.
Khả năng tự cải thiện qua thời gian: Học hỏi từ kinh nghiệm và cập nhật liên tục các trọng số (weights) của mạng neural để tối ưu hóa hiệu suất.

Liệu có nên thay thế Machine Learning bằng Deep Learning

Deep Learning không phải là giải pháp cho mọi bài toán Machine Learning. Có những trường hợp mà các phương pháp Machine Learning truyền thống vẫn có ưu thế hơn, chẳng hạn như:

Khi dữ liệu ít hoặc không đủ để huấn luyện vì Deep Learning cần rất nhiều dữ liệu để học được các đặc trưng phức tạp và tránh hiện tượng quá khớp (overfitting).
Khi cần giải thích được cơ chế hoạt động của mô hình vì Deep Learning là một hộp đen (black box) khó giải thích được quá trình ra quyết định của nó, gây ra những vấn đề về đạo đức, an toàn hay pháp lý khi áp dụng vào các lĩnh vực nhạy cảm, như y tế, tài chính hay an ninh.
Khi cần tiết kiệm chi phí tính toán và bộ nhớ vì Deep Learning yêu cầu rất nhiều tài nguyên để huấn luyện và triển khai, gây ra những khó khăn về mặt kỹ thuật và kinh tế khi triển khai trên các thiết bị có hạn.

Các kỹ thuật Deep Learning

Deep Learning bao gồm nhiều kỹ thuật khác nhau, tùy thuộc vào kiểu dữ liệu và mục tiêu của bài toán. Một số kỹ thuật phổ biến nhất là:

Mạng neural truyền thống (Feedforward Neural Networks): Loại đơn giản nhất, chỉ có các lớp liên kết với nhau theo một chiều từ đầu vào đến đầu ra, có thể giải quyết các bài toán phân loại hay hồi quy đơn giản.
Mạng neural tích chập (Convolutional Neural Networks): Sử dụng các lớp tích chập (convolutional layers) để trích xuất các đặc trưng cục bộ từ dữ liệu, giải quyết các bài toán liên quan đến ảnh, như nhận dạng khuôn mặt, phát hiện đối tượng hay phân vùng ảnh.
Mạng neural hồi quy (Recurrent Neural Networks): Sử dụng các lớp hồi quy (recurrent layers) để xử lý các dữ liệu tuần tự, như âm thanh, văn bản hay video, giải quyết các bài toán liên quan đến xử lý ngôn ngữ tự nhiên, như dịch máy, tóm tắt văn bản hay sinh văn bản.
Mạng neural chú ý (Attention Neural Networks): Sử dụng cơ chế chú ý (attention mechanism) để tập trung vào những phần quan trọng của dữ liệu, giải quyết các bài toán liên quan đến xử lý ngôn ngữ tự nhiên và ảnh, như sinh ảnh từ văn bản, sinh văn bản từ ảnh hay sinh tiêu đề cho ảnh.
Mạng neural đối nghịch (Generative Adversarial Networks): Sử dụng hai mạng con là mạng sinh (generator) và mạng phân biệt (discriminator) để cùng học từ nhau và tạo ra các dữ liệu mới giống với dữ liệu thật, có thể giải quyết các bài toán liên quan đến sinh ảnh, như tăng độ phân giải ảnh, biến đổi ảnh sang ảnh khác hay tạo ra ảnh mới từ không gian ngẫu nhiên.

Lời kết

Deep Learning là một lĩnh vực hấp dẫn và tiềm năng của Machine Learning, có thể giải quyết được nhiều bài toán khó và mang lại nhiều lợi ích cho con người. Tuy nhiên, Deep Learning cũng có những hạn chế và thách thức cần được khắc phục.

Hy vọng bài viết này của Aniday đã giúp bạn hiểu hơn về Deep Learning là gì. Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về Deep Learning, bạn có thể tham khảo các khóa học, sách hay blog trên internet. Chúc bạn học tốt và thành công với Deep Learning