Deep learning là gì? Deep Learning hoạt động như thế nào?

Tiềm năng vô tận của deep learning thay thế con người trong các công việc mà chúng ta vẫn làm mỗi ngày tại nhà máy, kho, văn phòng và trong nhà vẫn là đề tài được thảo luận trong các cuộc hội thảo công nghệ thời gian gần đây. Vậy deep learning là gì?

1.Deep learning là gì

Deep learning đã và đang là một chủ đề AI được bàn luận sôi nổi. Là một phạm trù nhỏ của machine learning, deep learning tập trung giải quyết các vấn đề liên quan đến mạng thần kinh nhân tạo nhằm nâng cấp các công nghệ như nhận diện giọng nói, tầm nhìn máy tính và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Deep learning đang trở thành một trong những lĩnh vực hot nhất trong khoa học máy tính. Chỉ trong vài năm, deep learning đã thúc đẩy tiến bộ trong đa dạng các lĩnh vực như nhận thức sự vật (object perception), dịch tự động (machine translation), nhận diện giọng nói,… – những vấn đề từng rất khó khăn với các nhà nghiên cứu trí tuệ nhân tạo.

Deep learning là gì

Để hiểu hơn về deep learning, hãy nhìn lại một số khái niệm cơ bản về trí tuệ nhân tạo.

Trí tuệ nhân tạo có thể được hiểu đơn giản là được cấu thành từ các lớp xếp chồng lên nhau, trong đó mạng thần kinh nhân tạo nằm ở dưới đáy, machine learning nằm ở tầng tiếp theo và deep learning nằm ở tầng trên cùng.

2.Deep Learning hoạt động như thế nào?

Về cơ bản dear learning là một ứng dụng phương pháp học máy. Nó cho phép chúng ta huấn luyện một AI có thể dự đoán được các đầu ra dựa vào một tập các đầu vào. Cả hai phương pháp có giám sát và không giám sát đều có thể sử dụng để huấn luyện.

Chúng ta sẽ học cách deep learning hoạt động ra sao bằng cách xây dựng một dịch vụ dự đoán giá vé máy bay. Ta sẽ huấn luyện nó bằng phương pháp học có giám sát.

Chúng ta muốn dự đoán giá vé dựa vào các đầu vào như sau:

  • Sân bay khởi hành
  • Sân bay đến
  • Ngày bay
  • Hãng hàng không

3.Tiềm năng của Deep Learning

Ý tưởng về mạng thần kinh nhân tạo xuất hiện từ rất sớm, những năm 50 thế kỷ trước. Nhưng việc tạo ra những mạng nơ-ron hoạt động hiệu quả là không hề dễ dàng, nhìn chung, mạng nơ-ron sẽ cho kết quả tốt hơn khi:

  • Nhiều dữ liệu đầu vào hơn +
  • Mạng lớn hơn +
  • Khả năng tính toán của máy tính tốt hơn

Khả năng tính toán của máy tính ngày càng mạnh mẽ hay việc sử dụng các thuật toán tối ưu hơn trong Deep Learning đã góp phần vào thành công của Deep Learning như ngày nay. Bên cạnh đó là nguồn dữ liệu khổng lồ mà chúng ta có thể thu thập được dựa vào sự bùng nổ internet. Facebook có thể dễ dàng có được các bức ảnh chụp khuôn mặt của bạn từ đó tạo nên hệ thống tự động tag ảnh, hay Google biết mỗi ngày bạn tìm kiếm thứ gì, xem gì trên youtube, từ đó gợi ý cho bạn các quảng cáo hay video thú vị