Công nghệ Deep Learning và kỷ nguyên công nghệ mới

Công nghệ Deep Learning là gì?

Công nghệ Deep learning là một loại máy học và trí tuệ nhân tạo (AI) bắt chước cách con người thu được một số loại kiến thức… Trong khi các thuật toán machine learning truyền thống là tuyến tính, các thuật toán deep learning sẽ được xếp chồng lên nhau theo thứ bậc với mức độ phức tạp và trừu tượng ngày càng tăng.

Deep learning chính là một tập con của machine learning, về cơ bản đó là một mạng nơ-ron có ba lớp trở lên. Những mạng lưới thần kinh này cố gắng mô phỏng lại hành vi của não người, mặc dù điều này không phù hợp với khả năng của nó cho phép nó “học” từ một lượng khá lớn dữ liệu.

Mặc dù mạng nơ-ron với một lớp duy nhất vẫn có thể đưa ra được các dự đoán gần đúng, nhưng các lớp ẩn bổ sung có thể giúp tối ưu hóa và tinh chỉnh để có được độ chính xác.

Công nghệ Deep learning thúc đẩy nhiều ứng dụng và các dịch vụ trí tuệ nhân tạo (AI) nhằm cải thiện tự động hóa, thực hiện các tác vụ phân tích và vật lý mà không cần  đến sự can thiệp của con người.  

Công nghệ AI nằm đằng sau các sản phẩm và dịch vụ hàng ngày của chúng ta (ví dụ như trợ lý kỹ thuật số, điều khiển TV hỗ trợ giọng nói, phát hiện gian lận thẻ tín dụng…) cũng như một số công nghệ mới nổi (ví dụ như ô tô tự lái).

Cách deep learning hoạt động

Quá trình “lan truyền chuyển tiếp”

Mạng neuron deep learning, hay mạng nơ-ron nhân tạo, cố gắng bắt chước não của con  người thông qua sự kết hợp của dữ liệu đầu vào, độ lệch và trọng số. Các yếu tố này sẽ làm việc cùng nhau để nhận biết, phân loại và mô tả một cách chính xác các đối tượng trong dữ liệu.

Mạng nơ-ron sâu bao gồm rất nhiều lớp nút được kết nối với nhau, mỗi lớp xây dựng dựa trên lớp trước đó để tinh chỉnh và tối ưu hóa được dự đoán hoặc phân loại. Quá trình tính toán thông qua mạng này còn được gọi là quá trình lan truyền chuyển tiếp.

Các lớp đầu vào và đầu ra của mạng nơ-ron sâu được gọi là các lớp có thể nhìn thấy. Lớp đầu vào là nơi mô hình deep learning nhập dữ liệu để xử lý còn lớp đầu ra là nơi đưa ra dự đoán hoặc phân loại cuối cùng.

Quy trình “ lan truyền ngược”

Một quy trình khác được gọi là “lan truyền ngược” sử dụng các thuật toán, như gradient descent, dùng để tính toán sai số trong các dự đoán và sau đó sẽ điều chỉnh trọng số và độ chệch của hàm bằng cách di chuyển ngược lại qua các lớp trong sự nỗ lực đào tạo mô hình.

Cùng với nhau, lan truyền chuyển tiếp và lan truyền ngược cho phép mạng nơ-ron đưa ra các dự đoán và sửa bất kỳ lỗi nào cho phù hợp. Theo thời gian, thuật toán dần trở nên chính xác hơn rất nhiều.

Ở trên mô tả loại mạng nơron sâu đơn giản nhất bằng các thuật ngữ đơn giản nhất có thể. Tuy nhiên, các thuật toán deep learning là vô cùng phức tạp và có nhiều loại mạng nơ-ron khác nhau để giải quyết các vấn đề hay tập dữ liệu cụ thể. Ví dụ:

Mạng nơ-ron chuyển đổi (CNN), được sử dụng chủ yếu trong những ứng dụng phân loại hình ảnh và thị giác của máy tính, có thể phát hiện các tính năng cũng như mẫu trong hình ảnh và cho phép thực hiện các tác vụ, chẳng hạn như phát hiện hay là nhận dạng đối tượng. Vào năm 2015, lần đầu tiên một CNN đã đánh giá tốt hơn cả con người trong thử thách nhận dạng vật thể.

Mạng nơ-ron tuần hoàn (RNN) thường được dùng trong các ứng dụng nhận dạng giọng nói và ngôn ngữ tự nhiên vì nó tận dụng dữ liệu tuần tự hoặc là  chuỗi thời gian.

Ứng dụng của Deep learning là gì?

Các ứng dụng deep learning trong thế giới thực là một phần trong cuộc sống thường ngày của chúng ta, nhưng trong hầu hết các trường hợp, chúng được tích hợp rất tốt vào các sản phẩm và dịch vụ đến nỗi mà người dùng không biết về quá trình xử lý dữ liệu phức tạp đang diễn ra trong nền. Một số ví dụ này bao gồm những điều sau:

Thực thi pháp luật

Các thuật toán deep learning sẽ có thể phân tích và học hỏi từ dữ liệu giao dịch để xác định các mẫu nguy hiểm, cho thấy có thể có hoạt động gian lận hay tội phạm.

Nhận dạng giọng nói hoặc thị giác máy tính và các ứng dụng deep learning khác có thể cải thiện hiệu quả và hiệu quả của phân tích điều tra bằng cách trích xuất các mẫu và các bằng chứng từ các bản ghi âm, video, hình ảnh và tài liệu, giúp cơ quan thực thi pháp luật phân tích một lượng lớn dữ liệu nhanh chóng và chính xác hơn.

Các dịch vụ tài chính

Các tổ chức tài chính thường hay sử dụng phân tích dự đoán để thúc đẩy giao dịch cổ phiếu theo thuật toán và đánh giá rủi ro kinh doanh để phê duyệt khoản vay, phát hiện gian lận, giúp quản lý danh mục đầu tư và tín dụng cho khách hàng.

Dịch vụ khách hàng

Nhiều tổ chức kết hợp công nghệ deep learning vào với quy trình dịch vụ khách hàng của họ. Chatbots – được sử dụng trong rất nhiều ứng dụng, dịch vụ và cổng dịch vụ khách hàng là một dạng AI đơn giản. Chatbots truyền thống sử dụng ngôn ngữ tự nhiên và cả nhận dạng trực quan, thường thấy trong các menu giống như trung tâm cuộc gọi.

Tuy nhiên, các giải pháp chatbot phức tạp hơn đang cố gắng xác định, thông qua việc tìm hiểu, nếu có nhiều câu trả lời cho các câu hỏi không được rõ ràng. Dựa trên những phản hồi mà nó nhận được, chatbot sau đó sẽ cố gắng trả lời những câu hỏi này trực tiếp hay định tuyến cuộc trò chuyện tới người dùng.

Các trợ lý ảo như : Siri của Apple, Amazon Alexa hay Google Assistant mở rộng ý tưởng về một chatbot bằng cách bật chức năng “ nhận dạng giọng nói ”. Điều này tạo ra một phương pháp mới mẻ để thu hút người dùng theo cách được cá nhân hóa.

Chăm sóc sức khỏe

Ngành công nghiệp chăm sóc sức khỏe đã được hưởng lợi rất nhiều từ khả năng của deep learning kể từ khi số hóa hồ sơ và hình ảnh của bệnh viện. Các ứng dụng nhận dạng hình ảnh có thể hỗ trợ các chuyên gia hình ảnh y tế và bác sĩ X-quang, giúp họ phân tích cũng như đánh giá nhiều hình ảnh trong thời gian ngắn hơn.

Ưu điểm của Deep learning trong phát triển trí tuệ nhân tạo

Sau đây là những lợi ích và lợi thế của công nghệ deep learning:

• Các tính năng sẽ được tự động suy luận và điều chỉnh một cách tối ưu cho kết quả mong muốn. Các tính năng không hề bắt buộc phải được trích xuất trước thời hạn. Điều này tránh được các kỹ thuật machine learning gây tốn thời gian.

• Độ tin cậy đối với các biến thể tự nhiên trong dữ liệu sẽ được học tự động.

• Cách tiếp cận dựa trên các mạng nơ-ron tương tự có thể được áp dụng cho nhiều ứng dụng và nhiều kiểu dữ liệu khác nhau.

• Có thể thực hiện nhiều các phép tính song song bằng GPU và có thể mở rộng cho khối lượng lớn các dữ liệu. Hơn nữa, nó còn mang lại kết quả hiệu suất tốt hơn khi lượng dữ liệu lớn.

• Kiến trúc của deep learning rất linh hoạt để thích ứng với nhiều các vấn đề mới trong tương lai.

Vậy qua bài viết trên, chúng ta đã có thể hiểu công nghệ Deep Learning là gì và ứng dụng của nó trong cuộc sống thực tiễn, cũng như hiểu rõ hơn về cách hoạt động của công nghệ ưu việt này