Deep Learning là gì? Ứng dụng của Deep learning

Ngày nay, các thuật toán được nhiều các nhà khoa học, doanh nghiệp sử dụng để giải quyết hàng trăm vấn đề. Trong đó Deep Learning là thuật toán được sử dụng phổ biến bởi sở hữu nhiều tính năng nổi trội. Vậy thuật toán Deep Learning là gì? Nó có những ứng dụng gì trong lĩnh vực gì? Hãy cùng trung tâm đào tạo Tester tìm hiểu câu trả lời qua bài viết sau đây nhé!

Deep learning là gì?

• Deep learning (Học sâu) là lĩnh vực con trong Machine Learning (học máy) trong công nghệ trí tạo AI. Tập hợp các máy học nơi mạng nơ-ron nhân tạo, các thuật toán mô phỏng bộ não con người. Các máy tính sẽ học hỏi từ lượng lớn dữ liệu để có những cải tiến tốt hơn.
• Xuất hiện từ khoảng những năm 1960 nhưng Deep learning chỉ thực sự phát triển và sử dụng nhiều khi có những cải tiển trong phân tích dữ liệu BigData. Cho phép tận dụng tối đa khả năng của mạng nơ-ron nhân tạo. Deep Learning được tạo lập dựa trên các khái niệm phức tạp liên quan đến nơ-ron nhân tạo.
• Thực tế thì Deep Learning thuộc lớp sau cùng với nhiều lớp ẩn trong một mạng lưới thần kinh. Độ sâu được thể hiện qua nhiều số lượng lớp cùng mạng phức tạp. Các DNN (mạng nơ-ron sâu) gồm nhiều lớp nơ – ron cho phép tiến hành các tính toán có mức độ khó cao.
• Để thuật toán học sâu có thể phát triển cần gia tăng lượng lớn tài nguyên dữ liệu để học hỏi. Deep Learning tập trung vào xử lý các vấn đề liên quan đến mạng thần kinh nhân tạo. Với mục đích nâng cấp các công nghệ: nhận diện giọng nói, tầm nhìn máy tính cùng xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Deep learning trở thành một trong những lĩnh vực hot nhất trong khoa học máy tính.

Deep learning hoạt động như thế nào?

• Các mạng nơ-ron nhân tạo trong Deep Learning được thiết lập để mô phỏng khả năng tư duy trong bộ não con người. Mỗi mạng gồm nhiều lớp và số lượng càng lớn thì mạng càng sâu. Trong mỗi lớp thì các nút mạng được liên kết với các lớp liền kề.
• Ở mỗi kết nối trong các nút mạng sẽ có trọng số tương ứng thể hiện sự tác động của kết nỗi với mạng nơ – ron. Từng nơ – ron sẽ có hàm kích hoạt riêng với nhiệm vụ chuẩn hóa đầu ra. Dữ liệu được người dùng đưa vào mạng nơ –ron qua tất cả lớp và trả kết quả ở lớp cuối cùng gọi là output layer.
• Mô hình mạng nơ – ron đi vào quá trình hoạt động thì các trọng số sẽ có sự biến đổi. Khi đó mô hình có chức năng là tìm ra bộ giá trị của trọng số để phán đoán là tốt nhất. Trong quá trình xử lý lượng lớn dữ liệu và thực hiện các phép tính khó thì các hệ thống học sâu cần phần cứng phải đủ mạnh.

Các kỹ thuật Deep Learning

Mạng nơ-ron cổ điển

• Được tạo lập bởi Fran Rosenblatt vào năm 1958 sử dụng chủ yếu cho các bài toán phân lớp nhị phân. Mạng kết nối đầy đủ được xác định bằng các perceptron đa lớp (thuật toán đơn giản giúp tìm ranh giới siêu phẳng).
• Bao gồm các hàm được sử dụng phổ biến trong mô hình này gồm: Hàm tuyến tính và phi tuyến. Trong hàm phi tuyến tính gồm có hàm sigmoid, hàm tanh và hàm ReLU (Rectified Linear Unit).
• Với kiến trúc cổ điển tương đối đơn giản phù hợp cho các bộ dữ liệu có dạng bảng hay bài toán phân loại, hồi quy đầu vào là giá trị thực.

Mạng nơ-ron tích chập (CNN)

Đây là một kiến trúc Neural Network nhân tạo nâng cấp và tạo lập với mục đích để xử lý các bài toán liên quan đến hình ảnh phức tạp. Tích chập là thuật ngữ trong xử lý tín hiệu số để biến đổi thông tin đầu vào qua phép tích chập với bộ lọc, trả về đầu ra tín hiệu mới chứa các đặc trưng chính và quan trọng nhất. Các ứng dụng quan trọng của CNN gồm: nhận diện, phân tích và phân khúc hình ảnh, phân tích video.

Ngoài input layer và output layer thì mô hình CNN còn có thêm sampling layer để giới hạn số nơ-ron tham gia vào các lớp tương ứng. Mô hình gồm 3 giai đoạn chính gồm:

• Convolution (quá trình tích chập): Dựa trên các tích chập giữ ma trận đầu vào cùng bộ lọc để tạo ra các đơn vị ở tầng mới. Quá trình diễn ra liên tục ở phần đầu của mạng và sử dụng cùng với hàm kích hoạt ReLU với mục đích trích suất đặc trưng 2 chiều.
• Max pooling (Quá trình tổng hợp): Bằng việc tìm ra một giá trị đại diện ở mỗi vùng không gian mà bộ lọc sẽ đi qua. Nhằm mục đích giảm kích thước khối ma trận đầu vào, không làm thay đổi các đường nét chính của bức ảnh nhưng giảm kích thước của ảnh.
• Fully connected (Kết nối hoàn toàn): Tìm ra một giá trị đại diện cho mỗi vùng không gian mà bộ lọc đi qua. Không làm ảnh hưởng đến đường nét chính của bức ảnh những làm giảm kích thước của ảnh.

Mạng nơ-ron hồi quy (RNN)

• RNN là viết tắt của cụm từ Recurrent Neural Network – Thuật toán nổi tiếng trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Với khả năng ghi nhớ các thông tin được tính toán trước đó. Khác với mạng nơ – ron truyền thống thì RNN thực hiện cho cùng một tác vụ ở tất cả phần tử trong chuỗi và đầu ra phụ thuộc vào các phép tính trước đó.
• Gồm 2 thiết kế chính là Long Short-Term Memory (LSTM) và Gated RNN. Tong đó LSTM dùng để dự đoán dữ liệu dạng chuỗi thời gian. Với khả năng thêm bới các thông tin cần thiết được điều chỉnh bởi các cổng: Input, Output và Forget. Còn Gated RNN là thiết kế được ưa chuộng trong lĩnh vực dự đoán dữ liệu của chuỗi thời gian với 2 cổng là Update và Reset.
• Về các bài toán của RNN gồm có: One to one (một input kết nối với một output), One to many (một input liên kết với nhiều chuỗi output), Many to One (Nhiều input và một output). Cuối cùng là Many to many (nhiều input và nhiều output).

Mạng sinh đối nghịch (GAN)

Lớp mô hình tạo ra các dữ liệu giả giống  thật và tên của mạng dựa theo kiến trúc gồm 2 mạng đối nghịch là: Generator và Discriminator. Trong đó Generator học cách tạo dữ liệu để lừa mô hình Discriminator.

Mạng còn lại có nhiệm vụ là học cách phân biệt giữa dữ liệu giả và thật. Sau quá trình huấn luyện thì khả năng của 2 mạng đều có sự tiến bộ. Các ứng dụng phổ biến của GAN gồm: tạo khuôn mặt người, thay đổi độ tuổi, tạo nhân vật hoạt hình,…

Boltzmann machine

Hay còn gọi là Boltzmann  – mô hình mạng tự do không có hướng xác định. Do đó các nút mạng của Boltzmann được kết nối với nhau thành hình tròn. Theo cấu trúc này thì mô hình mạng này được dùng để tạo ra các tham số cho mô hình. Với ứng dụng phổ biến gồm: giám sát hệ thống,…

Deep Reinforcement Learning

• Còn được gọi là mô hình mạng học tăng cường sâu được thể hiện qua quá trình các agent (tác tử) tương tác với môi trường để thay đổi trạng thái của chính nó. Những agent có khả năng quan sát và tiến hành các hành động phù hợp giúp mạng đạt được mục tiêu.
• Bao gồm: một input layer ( trang thái của môi trường), output layer và nhiều hidden layer khác. Mô hình sẽ huấn luyện liên tục để dự đoán số điểm đạt được sau mỗi hành động ở từng trạng thái nhất định. Ứng dụng chủ yếu của mô hình này đó là trong game cờ vua, poker, xe tự lái,…

Autoencoder

Kỹ thuật Deep Learning được sử dụng rộng rãi nhất với khả năng học các biểu diễn dữ liệu đầu vào mà không cần giám sát. Được ứng dụng trong: phát hiện đặc trưng, xây dựng hệ thống khuyến nghị,… Bao gồm các loại chính sau:

• Sparse: Số hidden layer nhiều hơn số input layer với mục đích giảm thiểu tình trạng overfitting (quá khớp). Cách thức này giới hạn hàm mất mát và ngăn không cho autoencoder sử dụng quá nhiều các nút kết nối trong mạng.
• Denoising: Hay còn gọi là lọc nhiễu và một phiên bản input được chuyển thành 0 ngẫu nhiên.
• Contractive: Khi số hidden layer lớn hơn input layer thì nó sẽ thêm hệ số phạt vào hàm mất mát để hạn chế hiện tượng quá khớp.
• Stacked: Các hidden layer được xếp chồng lên nhau để tạo ra một mạng Autoencoder.

Backpropagation

Là một trong số những kỹ thuật quan trọng nhất của mạng nơ – ron được gọi là lan truyền ngược hay Backpropagation. Phương pháp tính gradient ngược từ lớp cuối cùng đến lớp đầu tiên của mô hình mạng. Các tham số được mạng phân tích rồi điều chỉnh qua hàm mất mát rồi giá trị lỗi được tính toán sẽ lan truyền ngược để chỉnh lại các tham số cho phù hợp.

Gradient Descent

• Ở Deep Learning khi tối ưu hóa thì bạn cần tìm giá trị nhỏ hoặc lớn nhất của hàm số bất kỳ. Việc tìm các điểm tối ưu toàn cục của hàm mất mát rất khó. Để xem nghiệm của bài toán cần tìm thì bạn cần tìm những điểm cực tiểu địa phương.
• Trong toán học thì các điểm cực tiểu địa phương là nghiệm học của phương trình đạo hàm bằng 0. Đối với Machine Learning hay Deep Learning thì việc giải phương trình là bất khả thi.
• Cách giải quyết tốt nhất đó là bạn cần xuất phát từ một điểm bạn coi là gần là nghiệm của bài toán. Kế tiếp dùng phép lặp lại để tiến dần tới điểm cần và nó được gọi là phương pháp hạ gradient. Nhờ thuật toán lan truyền ngược vào các mạng nơ-ron hiện đại thì gradient descent nhanh hơn hàng triệu lần.

Ưu và nhược điểm của deep learning

Ưu điểm

Trong trí tuệ nhân tạo AI thì deep learning trở thành bước tiến vượt bậc giúp các nhà khoa học dữ liệu tạo nhiều mô hình có độ chính xác cao. Tập trung chủ yếu tại các lĩnh vực gồm: nhận dạng ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và giọng nói. Deep learning có nhiều ưu thế nổi trội như sau:

• Cấu trúc mạng nơ-ron linh hoạt giúp bạn dễ dàng điều chỉnh để phù hợp với nhiều vấn đề.
• Xử lý được các vấn đề và bài toán khó với độ chính xác cao.
• Tính tự động hóa cao và có thể tự điều chỉnh và tự tối ưu.
• Hiệu năng tốt và giải quyết được lượng lớn dữ liệu cùng khả năng tính toán song song.

Nhược điểm

Dù có nhiều ưu điểm nổi trội nhưng Deep learning vẫn còn tồn tại một số hạn chế sau:

• Nếu muốn tận dụng tối đa khả năng của thuật toán học sâu này thì cung cấp khối lượng dữ liệu rất lớn.
• Do phải xử lý các mô hình phức tạp nên chi phí tính toán rất cao.
• Việc lựa chọn các công cụ tối ưu cho deep learning còn nhiều khó khăn do chưa có nền tảng lý thuyết mạnh mẽ.

Ứng dụng của deep learning

Xe tự động lái

Đây là một trong những công nghệ hiện đại và mới nhất được tạo dựng dựa trên các các mạng nơ-ron cấp cao. Các mô hình Deep learning sẽ nhận diện vị trí của các đối tượng ở xung quanh xe, tính toán khoảng cách giữa xe và các phương tiện khác, tín hiệu giao thông,… Qua đó đưa ra quyết định nhanh chóng và tối ưu nhất. Hãy tiên phong trong việc sản xuất xe tự động lái là Tesla.

Mô phỏng và nhận diện hình ảnh

Điều này có thể thấy rõ trên máy tính khi tự động nhận diện và phân loại các hình ảnh của bạn ở trên Facebook hay Google Photos. Với việc ứng dụng Deep Learning thì bạn có thể dễ dàng tìm và phân loại các ảnh theo ngày, sự kiện.

Trợ lý ảo

Một trong số những ứng dụng phổ biến nhất của deep learning đó là trợ lý ảo từ Alexa đến Siri, Google Assistant. Dựa trên thuật toán học sâu thì các trợ lý ảo có thể biết thêm về các chủ đề, sở thích ăn tối hay nghe nhạc của bạn.

Họ học cách hiểu các mệnh của bạn thông qua việc đánh giá ngôn ngữ tự nhiên của con người để thực hiện chúng. Không chỉ vậy, Deep Learning còn được ứng dụng vào việc tự động dịch hình ảnh sang văn bản với nhiều loại ngôn ngữ.

Phân tích cảm xúc và cải thiện các dịch vụ

Thông qua việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên mà nhiều doanh nghiệm đã ứng dụng thuật toán học sâu để phân tích tích và hiểu cảm xúc của khách hàng. Dựa trên những đánh giá, bình luận,… để đưa ra các chiến lược kinh doanh và marketing phù hợp với từng nhóm đối tượng. Ngoài ra, Deep Learning còn được các trang mạng xã hội lớn: Instagram, Twitter, Facebook,… dùng để nâng cấp chất lượng dịch vụ.

Giám sát quy trình và Kiểm soát chất lượng sản xuất

Để nâng cao chất lượng sản phẩm cùng tăng năng suất thì doanh nghiệp cần giám sát quy trình nghiêm ngặt. Khi ứng dụng Deep Learning vào quá trình thì sẽ giúp phát hiện các bất thường cùng hỗ trợ giám sát quy trình và phát hiện lỗi để sử dụng Autoencoder tĩnh hoặc đa dạng.

Ngoài ra các doanh nghiệp có thể ứng dụng vào việc quản lý chất lượng dây chuyển lắp ráp lớn. Hệ thống Deep Learning sẽ đưa ra các lịch sản xuất phù hợp với hiện trạng và nguồn lực doanh nghiệp.

Theo Forbes các quy trình, phân tích trên Deep Learning dự đoán tăng 35% ở tối ưu chất lượng, tự động hóa tăng 34%. Với việc ứng dụng Deep Learning giúp các nhà quản lý nắm bắt được các vấn đề chất lượng. Qua đó đưa ra phương pháp nâng cấp chất lượng ở các công đoạn trong quy trình sản xuất lớn.

Các doanh nghiệp cũng có thể sử dụng Deep Learning để mở rộng và phát triển các sản phẩm mới.

Tối ưu đầu vào cho các nhà máy

Để gia tăng lợi nhuận cho doanh nghiệp thì việc tối ưu hóa các nguồn lực đầu vào trong quy trình sản xuất là cần thiết. Trong đó năng lượng điện và nước là 2 nguồn tài nguyên mà doanh nghiệp cần quan tâm và tối ưu. Lúc này các hệ thống Deep Learning sẽ theo dõi mô hình sử dụng nguồn năng lượng này để đưa ra giải pháp tối ưu. Đưa ra các quỹ đạo chuyển đổi từ tối ưu sang nguồn năng lượng bền vững.

Khi nào nên sử dụng Deep Learning?

Theo tiến sĩ Scott Clark thì Deep Learning có hiệu quả tốt nhất với các dữ liệu không tuân theo cấu trúc cụ thể nào gồm: văn bản, hình ảnh, video,… Khi đó thuật toán học sâu sẽ tự động tạo dựng và khai thác các mẫu có trong dữ liệu để đưa ra quyết định tối ưu.

Để sử dụng Deep Learning thì cần rất nhiều dữ liệu và tài nguyên tính toán để cho ra độ chính xác tốt nhất. Mô hình mạng nơ – ron nhân tạo gồm nhiều tham số nên việc tối ưu này đòi hỏi người tạo dựng mô hình cần có sự am hiểu sâu và nhiều kinh nghiệm.

Machine learning là gì?

• Được gọi là học máy là một lĩnh vực trong trí tuệ nhân tạo và và khoa học máy tính. Nó liên quan đến việc nghiên cứu, tạo dựng các kỹ thuật giúp các hệ thống học tự động từ dữ liệu để xử lý vấn đề.
• Machine learning tập trung vào việc dùng dữ liệu và thuật toán để bắt chước cách con người học để cải thiện độ chính xác của mình. Nó là thành phần quan trọng của lĩnh vực khoa học dữ liệu đang phát triển mạnh.
• Dựa trên các phương pháp thông kê, thuật toán để phân loại, dự đoán để khám phá những kiến thức quan trọng ở các dự án khai thác dữ liệu.

Có nên sử dụng Deep Learning thay cho Machine Learning?

Dù có hiệu năng vượt trội và độ chính xác cao nhưng Deep Learning không phải là sự lựa chọn duy nhất cho các bài toán ở lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và học máy. Câu hỏi đặt ra là có nên sử dụng Deep Learning bạn hãy cân nhắc theo các nhiều yếu tố sau:

• Độ phức tạp và mục tiêu của dự án: Deep Learning có khả năng giải quyết các vấn đề phức tạp, phân tích cùng học được các mối quan hệ ẩn trong dữ liệu. Thuật toán này hữu ích khi dự án cần xử lý nhiều dữ liệu ở dạng phi cấu trúc (xử lý ngôn ngữ tự nhiên,…).
• Tài nguyên: Với sự bùng nổ của BigData mà việc tạo dựng các mô hình Deep Learning dễ dàng hơn. Nhưng đây vẫn là lĩnh vực rất phức tạp và tốn kém chi phí. Do phải xử lý lượng lớn dữ liệu trên các mô hình, Deep Learning nặng về mặt tài nguyên tính toán và GPU để có hiệu năng tốt nhất.
• Số lượng dữ liệu: Mặc dù Deep Learning có thể tìm được mối quan hệ ẩn trong những bộ dữ liệu nhưng yêu cầu lượng dữ liệu đầu vào cũng lớn hơn so với Machine Learning.

Qua những thông tin chi tiết đã chia sẻ ở trên về deep learning cùng cách thức vận hành và các ứng dụng. Bạn đọc hiểu và có được những kiến thức bổ ích về thuật toán được các nhà khoa học cùng doanh nghiệp lựa chọn nhiều. Nếu có vấn đề thắc mắc hoặc ý kiến đóng góp hay để lại bình luận phía dưới.