Deep Learning là gì? Từ định nghĩa, ứng dụng, phân loại

Dù đã xuất hiện từ trước, nhưng chúng ta, hầu hết những người dùng đại chúng, gần như rất ít tiếp xúc với một công cụ nào dựa trên Deep Learning cho đến khi ChatGPT của OpenAI được phát hành vào cuối năm 2022. Deep Learning đã nổi lên như một lực lượng chuyển đổi trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, làm thay đổi cách máy móc nhận thức và xử lý thông tin. 

Trong bài viết này, VR360 sẽ đi sâu vào sự phức tạp của Deep Learning hay học sâu, làm sáng tỏ định nghĩa, khai thác những góc nhìn mới liên quan đến kỹ thuật. 

Tổng quan về Deep Learning

Deep Learning là gì?

Được biết đến là cha đẻ của Deep Learning, Geoffrey Hinton nhận định: "Deep Learning là một tập hợp con của Machine Learning, nơi mà các mô hình học từ dữ liệu thông qua các mạng nơ-ron nhiều lớp. Các hệ thống máy tính tự học và cải thiện khả năng của mình thông qua thuật toán mô phỏng cách hoạt động của não bộ con người". 

Thuật ngữ "deep" đề cập đến việc sử dụng nhiều lớp mạng nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural Networks - ANN) để phân tích, xử lý và hiểu dữ liệu. Các mạng nơ-ron ANN này mô phỏng cách các tế bào thần kinh trong não người hoạt động. Được xây dựng từ nhiều lớp liên kết chặt chẽ, với mỗi lớp đảm nhận một vai trò như phát hiện đặc trưng, nhận dạng mẫu, hoặc dự đoán kết quả. Số lượng lớp càng nhiều, hệ thống càng có khả năng xử lý dữ liệu phức tạp và đưa ra các dự đoán chính xác hơn.

Mặc dù ý tưởng về học sâu đã xuất hiện từ những năm 1960, nhưng do hạn chế về khả năng tính toán và dữ liệu, lĩnh vực này chỉ thực sự bùng nổ trong những năm gần đây nhờ sự phát triển của Big Data và tiến bộ trong phần cứng máy tính (GPU, TPU, FPGA). Các hệ thống Deep Learning hiện đại có thể học từ hàng triệu đến hàng tỷ điểm dữ liệu, giúp cải thiện hiệu suất mà không cần sự can thiệp trực tiếp của con người.

Những dấu mốc quan trọng của Deep Learning

Perceptron (60s)

Frank Rosenblatt giới thiệu Perceptron vào năm 1957, một thuật toán học có giám sát giúp giải quyết bài toán phân lớp nhị phân.
Đây là một trong những nền tảng đầu tiên của Neural Network và Deep Learning. 

MLP và Backpropagation ra đời (80s)

Geoffrey Hinton và cộng sự công bố bài báo “Learning representations by back-propagating errors”, giới thiệu Backpropagation.
Phương pháp này giúp huấn luyện Multi-Layer Perceptron (MLP) hiệu quả hơn, mở ra tiềm năng cho mạng nơ-ron sâu.

Mùa đông AI thứ hai (90s - đầu 2000s)

Sau giai đoạn "mùa đông AI" lần đầu vào cuối những năm 1970 đến đầu năm 1990 thì thuật ngữ lại lần nữa xuất hiện vào đầu những năm 2000. Đây là một thuật ngữ được sử dụng lần đầu tiên vào năm 1984 - đề cập đến khoảng cách giữa kỳ vọng của AI và những thiếu sót của công nghệ. 

Vào giai đoạn này, Neural Network cũng gặp nhiều thách thức: Thiếu dữ liệu gán nhãn do máy ảnh số chưa phổ biến, giới hạn khả năng tính toán khiến việc huấn luyện mạng sâu không hiệu quả. Trong thời gian này, Support Vector Machine (SVM) trở nên phổ biến hơn. 

📌 Có thể bạn quan tâm: Dòng thời gian của AI

Cái tên được làm mới – Deep Learning (2006)

Hinton giới thiệu Deep Belief Networks (DBN) và kỹ thuật unsupervised pretraining, giúp khắc phục vấn đề huấn luyện mạng sâu.

Thuật ngữ Deep Learning bắt đầu trở nên phổ biến

Đột phá (2012)

Tại cuộc thi ILSVRC 2012, nhóm của Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, và Geoffrey Hinton giới thiệu AlexNet, một Deep Convolutional Neural Network.

Mô hình đạt top 5 error rate chỉ 16%, vượt xa các phương pháp trước đó, đánh dấu kỷ nguyên bùng nổ của Deep Learning.

Những loại mạng nơ-ron nào được sử dụng trong Deep Learning?

Có ba loại mạng nơ-ron nhân tạo được sử dụng trong học sâu:

Mạng nơ-ron truyền thẳng (Feedforward Neural Network – FNN)

Đây là dạng mạng đơn giản nhất, nơi dữ liệu chỉ di chuyển theo một hướng: từ đầu vào đến đầu ra, không có vòng lặp hay quay ngược lại. Điều đó có nghĩa là bạn có thể đưa dữ liệu vào mô hình, sau đó "huấn luyện" mô hình để dự đoán điều gì đó về các tập dữ liệu khác nhau.

FNN thường được sử dụng trong phát hiện gian lận tài chính, nhận diện chữ viết tay và phân loại dữ liệu.  

Mô hình được huấn luyện với một tập dữ liệu có sẵn, chẳng hạn như các giao dịch đã được đánh dấu là hợp lệ hoặc gian lận. Khi có giao dịch mới, mạng sẽ phân tích các đặc điểm của nó và dự đoán xem đó có phải là gian lận hay không, giúp ngân hàng ngăn chặn rủi ro kịp thời.

Convolutional Neural Network - CNN (tạm dịch: Mạng nơ-ron tích chập)

CNN được thiết kế đặc biệt để xử lý dữ liệu hình ảnh, lấy cảm hứng từ cách bộ não con người nhận diện vật thể thông qua vỏ não thị giác.

CNN thường được nhận diện khuôn mặt, chẩn đoán bệnh từ ảnh y tế, phát hiện logo thương hiệu trên mạng xã hội, xe tự hành... Băng cách chia nhỏ hình ảnh thành nhiều điểm ảnh (pixels). Các lớp ẩn trong CNN tìm kiếm các đặc điểm quan trọng như cạnh, góc, hình dạng. Nếu một hình ảnh mới có các đặc điểm giống với dữ liệu đã học, mạng sẽ nhận diện được nó (ví dụ, phân biệt chữ "A" với chữ "B"). 

Mạng nơ-ron hồi quy (Recurrent Neural Network - RNN)

Không giống như FNN hay CNN, RNN có khả năng "nhớ" thông tin từ các bước trước đó nhờ cơ chế vòng lặp. Điều này giúp nó phân tích dữ liệu theo chuỗi, như văn bản, giọng nói hoặc chuỗi thời gian.

RNN thường được ứng dụng để dịch ngôn ngữ, nhận diện giọng nói, dự báo tài chính, chatbot AI... Không chỉ xử lý từng dữ liệu một cách riêng lẻ mà còn xem xét thông tin từ các bước trước đó để đưa ra dự đoán chính xác hơn.

Ví dụ, trong phát hiện gian lận tài chính, RNN không chỉ đánh giá một giao dịch đơn lẻ mà còn phân tích lịch sử chi tiêu của người dùng để phát hiện hành vi bất thường. 

Tại sao Deep Learning lại quan trọng?

Deep Learning có nhiều ứng dụng khác nhau cho các hoạt động kinh doanh, bao gồm phân tích dữ liệu và tạo dự đoán. Đây cũng là một yếu tố quan trọng của khoa học dữ liệu. Do đó, cực kỳ có lợi cho các nhà khoa học dữ liệu được giao nhiệm vụ thu thập, phân tích và diễn giải lượng lớn dữ liệu bằng cách giúp quá trình này nhanh hơn và dễ dàng hơn đối với họ.

Deep Learning giúp xử lý lượng dữ liệu khổng lồ và phát hiện ra các mẫu phức tạp mà các phương pháp truyền thống khó nhận diện. Điều này đặc biệt hữu ích trong các ứng dụng như dự đoán xu hướng thị trường, phát hiện gian lận giao dịch trong tài chính, hay phân tích hình ảnh y tế để chẩn đoán bệnh sớm.

Các mô hình Deep Learning có thể tự động hóa các tác vụ phức tạp mà trước đây chỉ có con người mới làm được, giúp tiết kiệm thời gian và giảm chi phí. 

Một ưu điểm quan trọng của Deep Learning là khả năng tự học từ dữ liệu mới và cải thiện theo thời gian, giúp hệ thống ngày càng thông minh hơn mà không cần lập trình lại.   

Deep Learning hoạt động như thế nào?

Các chương trình máy tính sử dụng học sâu trải qua quá trình tương tự như một đứa trẻ mới biết đi học cách nhận dạng một con chó. 

Chương trình học sâu cũng sử dụng nhiều lớp xử lý để tinh chỉnh dự đoán của mình. Mỗi lớp trong mạng nơ-ron đóng vai trò như một bộ lọc, phân tích dữ liệu đầu vào theo các cấp độ chi tiết khác nhau. Quá trình này giúp máy tính nhận diện hình ảnh, âm thanh hoặc văn bản chính xác hơn sau nhiều lần thử nghiệm và điều chỉnh. Số lượng lớn các lớp xử lý là lý do thuật ngữ Deep Learning ra đời.

Một thuật toán quan trọng trong học sâu là truyền ngược (Backpropagation), giúp máy tính tự học từ sai lầm của mình. Khi mô hình đưa ra một dự đoán sai, thuật toán này sẽ điều chỉnh các trọng số bên trong mạng để giảm thiểu lỗi và nâng cao độ chính xác.
So với học máy truyền thống, nơi lập trình viên phải chỉ định rõ ràng các đặc điểm cần tìm kiếm. Học sâu có thể tự học bằng cách phân tích dữ liệu mà không cần hướng dẫn cụ thể.

Ví dụ, khi được cung cấp hàng nghìn hình ảnh có chó và không có chó, chương trình học sâu sẽ tự phát hiện ra những đặc điểm chung của chó mà không cần con người dạy trước. Ban đầu, mô hình có thể đơn giản chỉ dựa vào hình dạng tổng thể, nhưng theo thời gian, càng trở nên tinh vi hơn, nhận ra các chi tiết nhỏ hơn để phân loại chính xác hơn.

Một đứa trẻ có thể mất nhiều tháng để hiểu khái niệm "con chó", nhưng với dữ liệu và sức mạnh tính toán đủ lớn, một chương trình học sâu có thể phân tích hàng triệu hình ảnh và nhận diện chó chỉ trong vài phút. Điều này chỉ trở nên khả thi nhờ vào sự phát triển của dữ liệu lớn (Big Data) và điện toán đám mây, giúp xử lý và lưu trữ lượng dữ liệu khổng lồ mà học sâu cần để hoạt động hiệu quả.

Những ứng dụng chính của Deep Learning

Vì các mô hình Deep Learning xử lý thông tin theo cách tương tự như não người nên 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, NLP và phần mềm nhận dạng giọng nói phổ biến. Đồng thời, học sâu ngày càng được ứng dụng mở rộng trong nhiều trường hợp:  

Hiện đại hóa ứng dụng

Trí tuệ nhân tạo ngày nay có thể giúp lập trình viên làm việc nhanh hơn và dễ dàng hơn. Nhờ vào các công nghệ như mô hình ngôn ngữ lớn và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, AI có thể:

Hỗ trợ lập trình: Các lập trình viên chỉ cần nhập mô tả bằng văn bản, AI sẽ tự động tạo ra đoạn mã tương ứng. Điều này giúp họ tiết kiệm thời gian và công sức.

Tự động đề xuất mã: AI có thể gợi ý các đoạn mã hoặc thậm chí tạo ra các hàm hoàn chỉnh, giúp lập trình viên tập trung vào các phần quan trọng hơn thay vì làm đi làm lại những công việc lặp đi lặp lại.

Dịch mã giữa các ngôn ngữ lập trình: Chẳng hạn, AI có thể chuyển đổi mã từ COBOL sang Java để giúp cập nhật các phần mềm cũ, giúp doanh nghiệp dễ dàng hiện đại hóa hệ thống mà không cần phải viết lại từ đầu. 

Computer Vision

Computer Vision hay Thị giác máy tính là một lĩnh vực của AI giúp máy móc có thể "nhìn thấy", phân tích hình ảnh và hiểu được nội dung bên trong. Hoạt động bằng cách sử dụng các mô hình học sâu để nhận diện vật thể và phân loại hình ảnh.

Để AI có thể nhận diện một vật thể (ví dụ: lốp xe ô tô), nó cần được "đào tạo" bằng cách xem hàng ngàn hình ảnh lốp xe khác nhau. Sau nhiều lần phân tích, AI sẽ học cách phân biệt đâu là lốp xe, đâu là vật thể khác, và thậm chí phát hiện lốp xe có bị lỗi hay không.

Chăm sóc khách hàng

Ngày nay, AI không chỉ giúp doanh nghiệp vận hành hiệu quả hơn mà còn giúp họ hiểu khách hàng và cải thiện trải nghiệm mua sắm. Với sự gia tăng của mua sắm trực tuyến được cá nhân hóa cao, các mô hình trực tiếp đến người tiêu dùng và dịch vụ giao hàng, AI tạo ra có thể giúp mở khóa thêm nhiều lợi ích có thể cải thiện dịch vụ chăm sóc khách hàng, chuyển đổi nhân tài và hiệu suất của các ứng dụng. 

AI trao quyền cho các doanh nghiệp áp dụng phương pháp tiếp cận lấy khách hàng làm trung tâm bằng cách khai thác những hiểu biết có giá trị từ phản hồi của khách hàng và thói quen mua sắm. Phương pháp tiếp cận dựa trên dữ liệu này có thể giúp cải thiện thiết kế và bao bì sản phẩm, đồng thời có thể giúp thúc đẩy sự hài lòng cao của khách hàng và tăng doanh số. 

Lao động số (Digital Workforce)

AI có thể làm việc song song với con người để tự động hóa các nhiệm vụ, tăng năng suất và giảm bớt công việc lặp đi lặp lại. Các tổ chức có thể tăng cường lực lượng lao động của mình bằng cách xây dựng và triển khai tự động hóa quy trình bằng rô-bốt (RPA) và lao động kỹ thuật số để cộng tác với con người nhằm tăng năng suất hoặc hỗ trợ bất cứ khi nào cần sao lưu.  

Lao động kỹ thuật số sử dụng các mô hình nền tảng để tự động hóa và cải thiện năng suất của những người làm công việc trí óc bằng cách cho phép tự động hóa tự phục vụ theo cách nhanh chóng và đáng tin cậy.

Tiềm năng của Deep Learning trong tương lai

Deep learning đang phát triển nhanh chóng và sẽ tiếp tục tạo ra những đột phá trong tương lai. Những tiềm năng được các chuyên gia đánh giá cao như:

Trí tuệ nhân tạo mạnh mẽ hơn

Hiện tại, AI vẫn chủ yếu là trí tuệ nhân tạo hẹp, chỉ thực hiện tốt một nhiệm vụ cụ thể. Tuy nhiên, với sự phát triển của học sâu, chúng ta đang tiến gần hơn đến trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI), nơi AI có thể tư duy và giải quyết vấn đề giống con người. 

AI sáng tạo hơn

Deep Learning sẽ giúp AI sáng tạo hơn trong nhiều lĩnh vực, từ nghệ thuật đến khoa học. AI có thể tạo video, hình ảnh, âm nhạc, thậm chí cả tiểu thuyết một cách tự động, đề xuất ý tưởng mới trong y học, vật lý và nhiều lĩnh vực khác.

Đột phá trong y tế và chăm sóc sức khoẻ

Deep learning sẽ tiếp tục thay đổi ngành y tế bằng cách giúp phát hiện bệnh sớm, cá nhân hóa điều trị và tự động hóa quy trình y khoa. Các nhà nghiên cứu ung thư đang sử dụng học sâu để tự động phát hiện sự hiện diện của tế bào ung thư. Học sâu cũng được thiết lập để chuyển đổi chăm sóc sức khỏe bằng cách cải thiện độ chính xác của chẩn đoán và cung cấp các phương pháp điều trị được cá nhân hóa. 

Ví dụ, các ứng dụng trong tương lai có thể bao gồm phân tích dự đoán cho các đợt bùng phát dịch bệnh, theo dõi sức khỏe theo thời gian thực thông qua các thiết bị đeo được và trợ lý sức khỏe ảo do AI điều khiển cung cấp lời khuyên y tế phù hợp .

Deep Learning không chỉ là một xu hướng công nghệ mà còn là một cuộc cách mạng đang thay đổi cách con người làm việc, học tập và tương tác với thế giới. Trong tương lai, khi công nghệ tiếp tục phát triển, học sâu sẽ ngày càng trở nên mạnh mẽ, giúp con người giải quyết những vấn đề phức tạp và mở ra những cơ hội chưa từng có.

Hy vọng với những thông tin được chia sẻ trong bài có thể giúp bạn hiểu rõ hơn về Deep Learning.

Tài liệu tham khảo trong bài: 
https://www.ibm.com/think/topics/deep-learning#Industry+applications
https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/definition/deep-learning-deep-neural-network