Deep learning hay học sâu là một loại máy học và trí tuệ nhân tạo (AI) bắt chước cách con người thu được một số loại kiến ​​thức. Học sâu là một yếu tố quan trọng của khoa học dữ liệu, bao gồm thống kê và mô hình dự đoán. Nó cực kỳ có lợi cho các nhà khoa học dữ liệu, những người được giao nhiệm vụ thu thập, phân tích và giải thích một lượng lớn dữ liệu; deep learning làm cho quá trình này nhanh hơn và dễ dàng hơn. Hãy cùng IoT Tương Lai tìm hiểu sâu hơn về khái niệm này nhé!

Đơn giản nhất, học sâu có thể được coi là một cách để tự động hóa phân tích dự đoán. Trong khi các thuật toán học máy truyền thống là tuyến tính, các thuật toán deep learning được xếp chồng lên nhau theo thứ bậc tăng độ phức tạp và trừu tượng.

Để hiểu về học sâu, hãy tưởng tượng một đứa trẻ mới biết đi có từ đầu tiên là chó. Trẻ mới biết đi học thế nào là chó, bằng cách chỉ vào đồ vật và nói từ chó. Phụ huynh nói, "Đúng, đó là một con chó," hoặc, "Không, đó không phải là một con chó." Khi trẻ tiếp tục chỉ vào các đồ vật, trẻ sẽ nhận thức rõ hơn về các đặc điểm mà tất cả các con chó sở hữu. Điều mà đứa trẻ mới biết đi làm là làm rõ một sự trừu tượng phức tạp, tức khái niệm về con chó bằng cách xây dựng một hệ thống phân cấp trong đó mỗi cấp độ trừu tượng được tạo ra với kiến ​​thức thu được từ lớp trước của hệ thống phân cấp.

Cách deep learning hoạt động

Các chương trình máy tính sử dụng học sâu trải qua quá trình giống như quá trình trẻ mới biết đi để nhận dạng con chó. Mỗi thuật toán trong hệ thống phân cấp áp dụng một phép biến đổi phi tuyến cho đầu vào của nó và sử dụng những gì nó học được để tạo ra một mô hình thống kê làm đầu ra. Lặp lại tiếp tục cho đến khi đầu ra đạt đến mức độ chính xác có thể chấp nhận được. Số lượng các lớp xử lý mà dữ liệu phải vượt qua là điều đã truyền cảm hứng cho chữ sâu.

Trong học máy truyền thống, quá trình học tập được giám sát và lập trình viên phải cực kỳ cụ thể khi thông báo cho máy tính biết loại thứ mà nó cần tìm để quyết định xem hình ảnh có chứa chó hay không chứa chó. Đây là một quá trình tốn nhiều công sức được gọi là trích xuất tính năng và tỷ lệ thành công của máy tính hoàn toàn phụ thuộc vào khả năng của lập trình viên trong việc xác định chính xác bộ tính năng cho chú chó. Ưu điểm của deep learning là chương trình xây dựng tính năng do chính nó thiết lập mà không cần giám sát. Học không giám sát không chỉ nhanh hơn mà còn chính xác hơn.

Ban đầu, chương trình máy tính có thể được cung cấp dữ liệu huấn luyện, một tập hợp các hình ảnh mà con người đã gắn nhãn cho mỗi hình ảnh chó hoặc không chó bằng thẻ meta. Chương trình sử dụng thông tin nhận được từ dữ liệu huấn luyện để tạo bộ tính năng cho chó và xây dựng mô hình dự đoán. Trong trường hợp này, mô hình mà máy tính tạo ra lần đầu tiên có thể dự đoán rằng bất kỳ thứ gì trong hình ảnh có bốn chân và đuôi sẽ được gắn nhãn chó. Tất nhiên, chương trình không nhận biết các nhãn bốn chân hoặc đuôi. Nó chỉ đơn giản là tìm kiếm các mẫu pixel trong dữ liệu kỹ thuật số. Với mỗi lần lặp lại, mô hình dự đoán trở nên phức tạp hơn và chính xác hơn.

Không giống như trẻ mới biết đi, những người sẽ mất vài tuần hoặc thậm chí vài tháng để hiểu khái niệm về chó, một chương trình máy tính sử dụng thuật toán học sâu có thể được hiển thị một tập hợp đào tạo và sắp xếp thông qua hàng triệu hình ảnh, xác định chính xác hình ảnh nào có chó.

Để đạt được mức độ chính xác có thể chấp nhận được, các chương trình deep learning yêu cầu quyền truy cập vào lượng dữ liệu đào tạo và sức mạnh xử lý khổng lồ, cả hai đều không dễ dàng có sẵn cho các lập trình viên cho đến thời đại của dữ liệu lớn và điện toán đám mây. Bởi vì lập trình học sâu có thể tạo ra các mô hình thống kê phức tạp trực tiếp từ đầu ra lặp đi lặp lại của chính nó, nên nó có thể tạo ra các mô hình dự đoán chính xác từ số lượng lớn dữ liệu không có nhãn, không có cấu trúc. Điều này rất quan trọng khi internet vạn vật (IoT) tiếp tục trở nên phổ biến hơn vì hầu hết dữ liệu mà con người và máy móc tạo ra là không có cấu trúc và không được gắn nhãn.

Phương pháp học sâu

Có thể sử dụng nhiều phương pháp khác nhau để tạo ra các mô hình học sâu mạnh mẽ. Những kỹ thuật này bao gồm giảm tốc độ học tập, học chuyển tiếp, đào tạo từ đầu và loại bỏ.

Tốc độ học tập: Tốc độ học tập là một siêu tham số, một yếu tố xác định hệ thống hoặc đặt các điều kiện cho hoạt động của nó trước quá trình học tập, kiểm soát mức độ thay đổi mà mô hình trải qua để đáp ứng với lỗi ước tính mỗi khi trọng số của mô hình được thay đổi. Tốc độ học tập quá cao có thể dẫn đến quá trình đào tạo không ổn định hoặc việc học dưới mức tối ưu. Tốc độ học tập quá nhỏ có thể tạo ra một quá trình đào tạo kéo dài và tiềm ẩn nguy cơ gặp khó khăn.

Phương pháp phân rã tốc độ học tập; còn được gọi là phương pháp ủ tốc độ học tập hoặc tốc độhọc tập thích ứng, là quá trình điều chỉnh tốc độ học tập để tăng hiệu suất và giảm thời gian đào tạo. Các cách thích ứng dễ nhất và phổ biến nhất của tốc độ học tập trong quá trình đào tạo bao gồm các kỹ thuật để giảm tốc độ học tập theo thời gian.

Chuyển giao học tập: Quá trình này liên quan đến việc hoàn thiện một mô hình đã được đào tạo trước đó; nó yêu cầu một giao diện với nội bộ của một mạng đã có từ trước. Đầu tiên, người dùng cung cấp dữ liệu mới cho mạng hiện có chứa các phân loại chưa biết trước đó. Sau khi thực hiện các điều chỉnh đối với mạng, các tác vụ mới có thể được thực hiện với khả năng phân loại cụ thể hơn. Phương pháp này có ưu điểm là yêu cầu ít dữ liệu hơn nhiều so với các phương pháp khác, do đó giảm thời gian tính toán xuống còn phút hoặc giờ.

Đào tạo từ đầu: Phương pháp này yêu cầu nhà phát triển thu thập một tập dữ liệu có nhãn lớn và định cấu hình kiến ​​trúc mạng có thể tìm hiểu các tính năng và mô hình. Kỹ thuật này đặc biệt hữu ích cho các ứng dụng mới, cũng như các ứng dụng có số lượng lớn các danh mục đầu ra. Tuy nhiên, về tổng thể, đây là một cách tiếp cận ít phổ biến hơn, vì nó yêu cầu lượng dữ liệu không theo thứ tự, khiến quá trình đào tạo mất vài ngày hoặc vài tuần.

Loại bỏ: Phương pháp này cố gắng giải quyết vấn đề trang bị quá nhiều trong các mạng có lượng lớn tham số bằng cách loại bỏ ngẫu nhiên các đơn vị và kết nối của chúng khỏi mạng nơ-ron trong quá trình huấn luyện. Người ta đã chứng minh rằng phương pháp bỏ học có thể cải thiện hiệu suất của mạng nơ-ron trong các nhiệm vụ học tập có giám sát trong các lĩnh vực như nhận dạng giọng nói, phân loại tài liệu và sinh học tính toán.

Mạng nơ-ron học sâu

Một loại thuật toán học máy nâng cao, được gọi là mạng nơ-ron nhân tạo, làm nền tảng cho hầu hết các mô hình học sâu. Do đó, deep learning đôi khi có thể được gọi là học thần kinh sâu hoặc mạng thần kinh sâu.

Mạng nơ-ron có nhiều dạng khác nhau, bao gồm mạng nơ-ron tuần hoàn, mạng nơ-ron tích tụ, mạng nơ-ron nhân tạo và mạng nơ-ron truyền thẳng và mỗi dạng đều có lợi ích cho các trường hợp sử dụng cụ thể. Tuy nhiên, tất cả chúng đều hoạt động theo những cách hơi giống nhau, bằng cách cung cấp dữ liệu vào và để mô hình tự tìm ra liệu nó có đưa ra giải thích hoặc quyết định đúng đắn về một phần tử dữ liệu nhất định hay không.

Mạng nơ-ron liên quan đến quá trình thử-và-sai, vì vậy chúng cần một lượng lớn dữ liệu để đào tạo. Không phải ngẫu nhiên mạng nơ-ron chỉ trở nên phổ biến sau khi hầu hết các doanh nghiệp chấp nhận phân tích dữ liệu lớn và tích lũy kho dữ liệu lớn. Bởi vì một số lần lặp lại đầu tiên của mô hình liên quan đến các phỏng đoán đã được giáo dục phần nào về nội dung của hình ảnh hoặc các phần của lời nói, dữ liệu được sử dụng trong giai đoạn huấn luyện phải được gắn nhãn để mô hình có thể xem liệu phỏng đoán của nó có chính xác hay không. Điều này có nghĩa là, mặc dù nhiều doanh nghiệp sử dụng dữ liệu lớn có lượng dữ liệu lớn, nhưng dữ liệu phi cấu trúc sẽ ít hữu ích hơn. Dữ liệu phi cấu trúc chỉ có thể được phân tích bằng mô hình học sâu khi nó đã được đào tạo và đạt đến mức độ chính xác có thể chấp nhận được, nhưng mô hình học sâu không thể đào tạo trên dữ liệu phi cấu trúc.

Các ví dụ về deep learning

Bởi vì các mô hình học sâu xử lý thông tin theo những cách tương tự như não người, chúng có thể được áp dụng cho nhiều nhiệm vụ mà con người thực hiện. Học sâu hiện đang được sử dụng trong hầu hết các công cụ nhận dạng hình ảnh phổ biến, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và phần mềm nhận dạng giọng nói. Những công cụ này đang bắt đầu xuất hiện trong các ứng dụng đa dạng như ô tô tự lái và dịch vụ dịch ngôn ngữ.

Các trường hợp sử dụng ngày nay cho deep learning bao gồm tất cả các loại ứng dụng phân tích dữ liệu lớn, đặc biệt là những ứng dụng tập trung vào NLP, dịch ngôn ngữ, chẩn đoán y tế, tín hiệu giao dịch thị trường chứng khoán, bảo mật mạng và nhận dạng hình ảnh.

Các lĩnh vực cụ thể mà học sâu hiện đang được sử dụng bao gồm:

Trải nghiệm khách hàng (CX): Mô hình học sâu đã được sử dụng cho chatbot. Và, khi nó tiếp tục phát triển, học tập sâu dự kiến ​​sẽ được thực hiện trong các doanh nghiệp khác nhau để cải thiện CX và tăng sự hài lòng của khách hàng.

Tạo văn bản: Máy móc đang được dạy ngữ pháp và phong cách của một đoạn văn bản và sau đó sử dụng mô hình này để tự động tạo ra một văn bản hoàn toàn mới phù hợp với chính tả, ngữ pháp và phong cách của văn bản gốc.

Hàng không vũ trụ và quân sự: Học sâu đang được sử dụng để phát hiện các đối tượng từ vệ tinh xác định các khu vực quan tâm, cũng như các khu vực an toàn hoặc không an toàn cho quân đội.

Tự động trong công nghiệp: Deep learning đang cải thiện sự an toàn của người lao động trong các môi trường như nhà máy và nhà kho bằng cách cung cấp các dịch vụ tự động phát hiện khi một công nhân hoặc đối tượng đang đến quá gần máy móc.

Thêm màu sắc: Màu có thể được thêm vào ảnh và video đen trắng bằng cách sử dụng mô hình học sâu. Trước đây, đây là một quá trình thủ công, tốn thời gian vô cùng.

Nghiên cứu y học: Các nhà nghiên cứu ung thư đã bắt đầu triển khai deep learning vào thực tiễn của họ như một cách để tự động phát hiện các tế bào ung thư.

Tầm nhìn máy tính: Học sâu đã nâng cao đáng kể thị giác máy tính, cung cấp cho máy tính độ chính xác cao để phát hiện đối tượng và phân loại, khôi phục và phân đoạn hình ảnh.