Deep Learning là gì? Tổng quan các thông tin hữu ích liên quan

Trong những năm qua Deep Learning natutool đã được áp dụng cho hàng trăm vấn đề nhằm đem đến các giải pháp hiệu quả cho doanh nghiệp. Thế nhưng Deep Learning là gì thực tế vẫn còn là thuật ngữ khá mới mẻ đối với đông đảo mọi người. Vậy để hiểu rõ hơn dưới đây là thông tin tổng hợp chi tiết dành cho bạn.

Tìm hiểu thuật ngữ Deep Learning là gì?

Có thể nói Deep Learning là một trong những công nghệ thuật toán mang đến giải pháp vượt trội so với công việc trước đây. Deep Learning được sử dụng nhiều trong học viện với vai trò nghiên cứu trí thông minh và trong các ngành công nghiệp. Mục tiêu là xây dựng các hệ thống thông minh để hỗ trợ con người trong các nhiệm vụ khác nhau.

Khái niệm Deep Learning

Deep Learning là gì? Thực tế theo nghĩa tiếng Việt là học sâu – được xem là một lĩnh vực của con của Machine Learning. Ở đó máy tính sẽ học và cải thiện chính nó thông qua những thuật toán liên quan với độ phức tạp cao. Vì vậy có thể nói khái niệm machine learning deep learning là gì tương đối giống nhau.

Nói một cách dễ hiểu hơn Deep Learning được xây dựng dựa trên những khái niệm phức tạp hơn nhiều. Deep Learning chủ yếu hoạt động với các mạng nơ – ron nhân tạo để bắt chước khả năng tư duy, suy nghĩ bộ não của con người.

Để hiểu rõ hơn khái niệm Deep Learning là gì hãy đề cập đến việc học nông và học sâu của máy học. Trong thực tế Deep Learning bao gồm nhiều lớp ẩn ở một mạng lưới thần kinh và thuộc lớp sau cùng. Việc đi qua nhiều số lượng lớp cùng mạng phức tạp được cho là độ sâu.

Ngày nay với sự thay đổi lớn nhất trong học tập sâu là độ sâu mạng lưới thần kinh đã phát triển từ một vài lớp đến hàng trăm trong số chúng. Độ sâu hơn có nghĩa là khả năng nhận dạng các mẫu lớn hơn cùng nguồn thông tin lớn hơn giúp tăng khả năng tiếp nhận các đối tượng trở nên rộng hơn, chi tiết hơn.

Cách thức hoạt động của Deep Learning

Vậy cách thức hoạt động của Deep Learning được vận hành như thế nào? Về cơ bản với Deep Learning các thông tin sẽ trải qua nhiều lớp cho tới lớp sau cùng. Lấy quy trình học của con người để làm ví dụ cụ thể cho bạn hiểu hơn.

Theo đó, qua các lớp đầu tiên chủ yếu tập trung vào việc học các khái niệm cụ thể hơn. Trong khi các lớp sâu hơn sẽ sử dụng thông tin đã học để nghiên cứu cũng như phân tích sâu hơn những khái niệm trừu tượng ấy. Quy trình xây dựng biểu dữ liệu này được gọi chung là trích xuất tính năng.

Kiến trúc phức tạp việc học sâu được cung cấp từ mạng lưới thần kinh sâu cùng khả năng thực hiện trích xuất tính năng tự động. Ngược lại trong học máy thông thường sẽ được gọi là học nông. Nhiệm vụ này được thực hiện với mục tiêu là truy xuất các thuật toán cụ thể.

Ứng dụng Deep Learning trong cuộc sống hiện nay

Việc Deep Learning phát triển đã tạo nên sự chủ động mạnh mẽ trong mọi việc. Vậy nên hiện nay Deep Learning được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực. Cụ thể:

Ứng dụng ngành công nghệ cao

Ứng dụng Deep Learning là gì? Một trong những ứng dụng vượt bậc của Deep Learning đó chính là ứng dụng ngành công nghệ cao. Và ứng dụng Deep Learning phát triển Robot.  Đó là lý do Robot có khả năng cảm nhận, phản ứng cùng môi trường đang dần được ra đời. Robot còn có thể hợp tác cùng các hoạt động con người, thực hiện được các nhiệm vụ riêng biệt.

Ứng dụng ngành nông nghiệp

Hiện nay nhờ có sự xuất hiện của Deep Learning mà nông dân có thể triển khai được các thiết bị tối ưu hỗ trợ việc phát triển. Ví dụ như phát triển các loại máy móc, thuốc diệt có thể chọn lọc phun lên cỏ dại, đảm bảo cho cây trồng không bị ảnh hưởng. Hơn nữa Deep Learning một khi ứng dụng sản lượng nông nghiệp ngày càng được cải thiện, được mở rộng hơn nữa.

Ứng dụng ngành điện tử

Trong ngành công nghiệp Deep Learning được ứng dụng cho công việc nhận diện khuôn mặt tại các thiết bị điện tử. Ví dụ như điện thoại di động, phần mềm Facebook, Messenger,… Thậm chí Deep Learning còn dùng trong nghe dịch và nói tự động mà trang Google Dịch đang sử dụng. Ngoai ra một số thiết bị trợ giúp tại nhà cũng được ứng dụng Deep Learning.

Ứng dụng ngành vũ trụ và quốc phòng

Trong quốc phòng, không gian vũ trụ Deep Learning còn được dùng với các mục đích chính chẳng hạn như:

• Xác định các vật thể
• Xác định khu vực trung tâm
• Xác định khu vực an toàn, không an toàn trong quân đội
• …

Ứng dụng ngành y tế

Hiện nay Deep Learning cũng được phát huy ứng dụng trong ngành y tế. Vậy trong ngành y tế vai trò của Deep Learning là gì? Thực tế Deep Learning mang đến hiệu quả siêu nổi bật bằng các hiển thị dữ liệu chất lượng cao và đo lường khả năng của mạng thần kinh rồi thực hiện phân loại hình. Nói một cách cụ thể hơn Deep Learning có thể phân loại ung thư da chuẩn xác và hiệu quả như một bác sĩ da liễu chuyên nghiệp.

Ngoài ra các nhà nghiên cứu về ung thư còn đang ứng dụng Deep Learning để có thể tự động phát hiện các tế bào phát bệnh. Ví dụ như chế tạo kính hiển vi tiên tiến để tạo bộ dữ liệu có chiều cao phù hợp. Deep Learning còn có bước tiến trong việc cải thiện chất lượng sức khỏe người bệnh bằng dự đoán với các sự kiện y tế từ dữ liệu hồ sơ sức khỏe điện tử.

Ứng dụng ngành công nghiệp

Deep Learning cũng ứng dụng trong ngành nông nghiệp. Deep Learning có thể cải thiện an toàn cho các công nhân xung quanh máy móc hạng nặng. Ví dụ như tự động phát hiện nếu người hoặc vật nằm trong khoảng cách không an toàn với máy.

Chi tiết điểm cộng và hạn chế của Deep Learning

Vậy bản chất lý do vì sao mà Deep Learning được tin tưởng như vậy? Để hiểu được vấn đề này bạn có thể đánh giá chi tiết Deep Learning qua ưu và nhược điểm. Đây sẽ là căn cứ cho bạn đáp án chính xác nhất. Theo đó:

Về ưu điểm

Nếu được hỏi ưu điểm của công nghệ Deep Learning là gì? Có thể nói đây được xem là một bước ngoặt to lớn đối với lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Công nghệ cho phép các nhà khoa học dữ liệu có thể xây dựng nhiều mô hình có độ chính xác cao trong lĩnh vực nhận dạng ảnh, ngôn ngữ tự nhiên, xử lý giọng nói,… Trong đó, một số ưu điểm vượt trội của Deep Learning là:

• Kiến trúc mạng nơ-ron linh hoạt giúp dễ dàng thay đổi tối ưu sự phù hợp với nhiều vấn đề khác nhau.
• Có khả năng giải quyết đa dạng bài toán phức tạp mang độ chính xác cao
• Tính tự động hóa cao với khả năng tự điều chỉnh cũng như tự tối ưu tốt.
• Có khả năng thực hiện được các tính toán song song, hiệu năng tốt cũng như xử lý được lượng dữ liệu lớn
• ….

Về nhược điểm

Bên cạnh các ưu điểm trên thì Deep Learning khi vận hành cũng gặp nhiều khó khăn và hạn chế nhất định. Tất nhiên đây là một trong những điều không thể nào tránh khỏi vì cái gì cũng có 2 mặt của nó. Trong đó khi được hỏi nhược điểm Deep Learning là gì có thể kể đến một vài điểm như:

• Cần có tới khối lượng dữ liệu rất lớn mới tận dụng được tối đa khả năng của Deep Learning
• Chi phí tính toán tương đối cao vì phải xử lý nhiều mô hình phức tạp
• Chưa có nền tảng lý thuyết mạnh mẽ để chọn các công cụ tối ưu cho Deep Learning

Lời kết

Từ các thông tin tổng hợp Deep Learning là gì có thể thấy Deep Learning đã hỗ trợ cũng như công hiến rất nhiều trong các lĩnh vực khác nhau. Chính vì vậy Deep Learning đang dần trở thành công nghệ Hot nhất trong thời điểm hiện tại.