Trong trí tuệ nhân tạo, chúng ta không thể không nhắc đến Deep Learning. Vậy, Deep Learning là gì? Chúng đóng vai trò gì trong việc giúp máy móc có khả năng suy nghĩ như bộ não của con người, từ đó đưa ra quyết định? Bài viết này sẽ giúp bạn giải đáp những thắc mắc này, cũng như kể ra một số ứng dụng của Deep Learning trong thực tế mà chúng ta cần biết.
Mục lục
Deep Learning là gì?
Vậy, Deep Learning là gì? Đây được xem là một trong những lĩnh vực con bên trong Machine Learning. Trong Machine Learning, các máy tính sẽ tự học và cải thiện chính nó thông qua các thuật toán. Tuy nhiên, trong Deep Learning thì quá trình này phức tạp hơn rất nhiều, và chúng được diễn ra chủ yếu với các mạng nơ ron nhân tạo nhằm có thể bắt chước khả năng suy nghĩ của con người một cách chính xác nhất.
Trên thực tế, những khái niệm về Deep Learning là gì đã xuất hiện từ các năm 1960, tuy nhiên chúng lại bị giới hạn khá nhiều bởi khả năng xử lý dữ liệu thời đó. Trong thời gian gần đây, cùng với sự phát triển mạnh mẽ của Big Data và các công nghệ hiện đại, chúng ta đã có thể tận dụng được tối đa khả năng của các mạng nơ ron nhân tạo và từ đó phát huy sức mạnh của Deep Learning.
Có thể nói, mạng nơ ron là một trong những động lực chính của công nghệ Deep Learning. Các mạng này gồm nhiều lớp nơ ron khác nhau, có khả năng thực hiện các phép tính nâng cao và phức tạp.
Hiện nay, công nghệ Deep Learning đang được phát triển rất mạnh và được xem là một trong những tính năng nổi bật bậc nhất trong Machine Learning. Dưới đây, chúng ta sẽ cùng tìm hiểu cách hoạt động của Deep Learning là gì nhé!
>> Xem thêm: Bài 4: Top 7 ứng dụng Machine Learning hàng đầu trong năm 2022
Cách Deep Learning hoạt động
Deep Learning được hoạt động dựa trên mạng nơ ron nhân tạo, có khả năng mô phỏng khả năng tư duy của con người chúng ta.
Một mạng nơ ron nhân tạo sẽ gồm nhiều lớp khác nhau, khi số lượng các lớp layer này càng nhiều thì mạng sẽ càng “sâu” (sâu trong tiếng Anh là Deep, tương ứng với tên gọi Deep Learning). Các lớp layer sẽ liên kết với nhau thông qua các nút mạng (tên tiếng Anh được gọi là Node).
Lúc này, mỗi một kết nối giữa node sẽ có một trọng số tương ứng. Ý nghĩa của trọng số này trong Deep Learning là gì? Đó là khi trọng số càng cao, ảnh hưởng của kết nối này với mạng nơ ron tổng thể sẽ càng lớn.
Bên trong mỗi nơ ron, chúng ta sẽ xây dựng một hàm kích hoạt – chúng có nhiệm vụ chuẩn hóa các đầu ra từ lớp mạng nơ rong nhân tạo này.
Khi chúng ta đưa dữ liệu vào đây, mạng nơ ron sẽ đi qua tất cả các lớp layer nơ ron và hệ thống Deep Learning sẽ trả về kết quả ở Layer cuối – chúng còn được gọi với cái tên là Output Layer.
Trong quá trình huấn luyện và tự cải thiện các mạng nơ ron này, các trọng số trong mô hình sẽ được thay đổi để cải thiện tốt nhất kết quả đầu ra.
Vậy, các ứng dụng của Deep Learning là gì? Chúng giúp chúng ta giải quyết những vấn đề gì? Chúng ta hãy cùng điểm danh qua một số ứng dụng của Deep Learning nổi bật hiện nay nhé!
Ứng dụng của Deep Learning là gì?
Với kiến trúc mạng nơ ron, công nghệ Deep Learning sẽ được ứng dụng trong khá nhiều công việc yêu cầu cần có sức mạnh tính toán khủng, với khả năng xử lý dữ liệu cực kỳ lớn.
Dưới đây, chúng ta sẽ cùng tìm hiểu 3 ứng dụng lớn của Deep Learning là gì, để hiểu hơn về công nghệ này nhé!
Xe tự lái sử dụng công nghệ Deep Learning
Nếu nói đến ứng dụng của Deep Learning là gì, chúng ta không thể không nói đến xe tự lái – một ứng dụng cực kỳ hấp dẫn và thu hút hiện nay.
Xe tự lái được phát triển dựa trên hệ thống các mạng nơ ron nhân tạo cấp cao. Với mô hình này, xe có thể tự nhận diện được các đối tượng ở môi trường xung quanh, tính toán khoảng cách đến các vật thể khác bên ngoài xe, xác định tín hiệu giao thông trên đường di chuyển,… để từ đó đưa ra quyết định chính xác và tối ưu nhất khi di chuyển.
Hiện nay, thương hiệu nổi bật trong công nghệ xe tự lái chúng ta có thể kể đến là Tesla.
Phân tích cảm xúc của con người
Hệ thống Deep Learning sẽ phân tích được các cảm xúc của con người, thông qua việc phân tích các ngôn ngữ tự nhiên qua văn bản hoặc thống kê.
Với ứng dụng của Deep Learning này, các doanh nghiệp có thể dễ dàng hơn trong việc hiểu và phán đoán cảm xúc của khách hàng, thông qua những lời đánh giá và hành vi của khách hàng,… để từ đó đưa ra các chiến lược kinh doanh sao cho phù hợp.
Trợ lý ảo như Siri, Google,…
Hiện nay, ứng dụng trợ lý ảo đang được xuất hiện ở rất nhiều nơi xung quanh ta, bao gồm các chatbot trả lời tự động, Google Assisstant, hoặc là trợ lý Siri nổi tiếng,…
Trong các ứng dụng này, vai trò của Deep Learning là gì? Đó là sử dụng các thuật toán để nhận diện văn bản, các hệ thống xử lý ngôn ngữ tự nhiên hoặc nhận dạng giọng nói,… để đưa ra phản hồi phù hợp cho người dùng.
>> Bài viết liên quan: Bài 8: Tất tần tật về Feature Selection – Lựa chọn đặc trưng trong Machine
Lời kết
Trên đây, chúng tôi đã tổng hợp các thông tin cơ bản nhất về Deep Learning là gì, cũng như cách hoạt động và các ứng dụng phổ biến của công nghệ này. Hy vọng bài viết này hữu ích với bạn.
Đây là 1 trong những bài viết thuộc chuỗi bài về hướng dẫn AI & Machine Learning của chúng tôi, bạn hãy truy cập toàn bộ chuỗi bài viết để tìm hiểu kỹ hơn về chủ đề này nhé!
Nếu bạn có bất kỳ thắc mắc nào khác, vui lòng liên hệ chúng tôi để được hỗ trợ.
Để tìm hiểu thêm về kit học STEM và các chương trình dạy học STEM, vui lòng liên hệ OhStem qua:
- Fanpage: https://www.facebook.com/ohstem.aitt
- Hotline: 08.6666.8168
- Youtube: https://www.youtube.com/c/ohstem
OhStem Education – Đơn vị cung cấp công cụ và giải pháp giáo dục STEAM cho mọi lứa tuổi tại Việt Nam
