vi
en
Với khả năng tự học từ dữ liệu lớn, Deep Learning không chỉ nâng cao hiệu suất mà còn mở ra những cơ hội mới trong phân tích và xử lý dữ liệu. Trong bài viết này, cùng FPT.AI khám phá Deep Learning là gì, cách thức hoạt động, các ứng dụng nổi bật và sự khác biệt giữa học sâu, AI và Machine Learning (học máy).
Deep Learning là gì?
Deep Learning là một nhánh của học máy (Machine Learning) trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI), tập trung vào việc phát triển và đào tạo các mạng nơron sâu (Deep Neural Networks – DNN) để tự động học và hiểu dữ liệu.
Nhờ các mạng nơ ron nhân tạo (Neural Networks) có cấu trúc phức tạp, Deep Learning có thể tự động trích xuất các đặc trưng từ dữ liệu thô mà không cần xây dựng chúng thủ công. Điều này giúp giảm thiểu công sức và sự phụ thuộc vào kiến thức chuyên gia trong việc xây dựng mô hình học máy.
Cùng với các tiến bộ trong phân tích dữ liệu lớn (Big Data), khả năng tính toán và bắt chước cách con người suy nghĩ và tư duy của các mô hình học sâu đang ngày càng được cải thiện. Các mô hình hiện tại không chỉ xử lý hiệu quả các tập dữ liệu lớn, không cấu trúc như hình ảnh văn bản và âm thanh mà còn có thể nhận diện các mẫu phức tạp trong dữ liệu.
Tuy nhiên, để đạt được hiệu suất tối ưu, quá trình đào tạo các mạng nơron sâu đòi hỏi một lượng lớn dữ liệu và tài nguyên tính toán. Thời gian huấn luyện cũng có thể bị kéo dài đáng kể do các vấn đề như quá khớp (Overfitting) khi dữ liệu không đủ đa dạng. Ngoài ra, cấu trúc phức tạp của mạng nơron cũng có thể khiến việc hiểu và diễn giải cách Deep Learning đưa ra quyết định trở nên khó khăn.
>>> XEM THÊM: Khám phá 5 loại Generative Models (mô hình tạo sinh) nổi bật
Cách thức hoạt động của Deep Learning
Mô hình học sâu xây dựng và huấn luyện các mạng nơron sâu (Deep Neural Networks) được cấu thành từ nhiều lớp (layer) để mô phỏng các não bộ của con người tư duy. Khi số lượng lớp tăng lên, mạng sẽ trở nên “sâu” hơn. Bên trong mỗi lớp là các node (nút mạng) được kết nối với các lớp liền kề.
Mỗi kết nối giữa các nút được gán một trọng số. Trọng số càng lớn thì ảnh hưởng của kết nối này lên mạng nơ-ron càng mạnh. Ngoài ra, mỗi nơ-ron trong mạng có một hàm kích hoạt, đóng vai trò “chuẩn hóa” đầu ra của nơ-ron đó.
Dữ liệu đầu vào từ người dùng sẽ được truyền qua toàn bộ các lớp trong mạng. Kết quả ở lớp cuối cùng được gọi là lớp đầu ra (output layer).
Trong quá trình huấn luyện mạng nơ-ron, các sai số sẽ được tính toán và sau đó được lan truyền ngược (Back Propagation) về các lớp trước. Mục tiêu cả quá trình này là giúp Deep Learning điều chỉnh, tìm ra tập hợp giá trị trọng số tối ưu nhất và giảm sai số dần qua mỗi lần lặp.
Sau khi được huấn luyện, mạng nơron sâu có khả năng học hỏi và trích xuất các đặc trưng phức tạp từ dữ liệu để đưa ra các dự đoán chính xác. Sự kết hợp giữa quy trình truyền xuôi (Forward Propagation) và truyền ngược (Back Propagation) cho phép mạng nơron học hỏi và điều chỉnh nhanh chóng, cải thiện hiệu suất theo thời gian.
>>> XEM THÊM: AI Marketing là gì? Cách mạng hóa tiếp thị nhờ Generative AI
Các trường hợp sử dụng học sâu
Deep Learning phù hợp cho các dự án phức tạp cần phân tích dữ liệu phi cấu trúc, có lượng dữ liệu lớn và tài nguyên mạnh (GPU) như xử lý hình ảnh, ngôn ngữ tự nhiên hoặc nhận dạng giọng nói. Tuy nhiên, nếu dữ liệu hạn chế, gán nhãn khó khăn hoặc bài toán đơn giản, các thuật toán Machine Learning truyền thống thường là lựa chọn tối ưu hơn, giúp tiết kiệm tài nguyên và thời gian mà vẫn đạt hiệu quả cao.
Dưới đây là các ứng dụng thực tiễn nổi bật của các mô hình học sâu:
Thị giác máy tính (Computer Vision)
Với khả năng tự động trích xuất thông tin và phân tích chuyên sâu từ hình ảnh và video, các thuật toán học sâu đã giúp Thị giác máy tính (Computer Vision) được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, bao gồm:
- Kiểm duyệt nội dung, tự động loại bỏ các hình ảnh và video không an toàn hoặc không phù hợp khỏi kho lưu trữ.
- Nhận diện khuôn mặt và xác định các đặc điểm như mắt mở, đeo kính, hoặc để râu,…
- Phân loại hình ảnh để nhận biết logo thương hiệu, trang phục, thiết bị bảo hộ,…
FPT.AI đã phát triển giải pháp FPT AI eKYC để hỗ trợ các ngân hàng xác minh danh tính khách hàng qua hình ảnh. Được trang bị công nghệ Deep Learning, giải pháp này có khả năng phân tích và so sánh độ trùng lặp của ảnh chụp chân dung trên các giấy tờ như CCCD/CMDN, Bằng lái xe, Hộ chiếu… với hình ảnh/video mặt thật.
FPT AI eKYC không chỉ tích hợp công nghệ nhận diện khuôn mặt tiên tiến mà còn đạt chứng nhận tiêu chuẩn quốc tế ISO/IEC 30107-3 về phát hiện tấn công giả mạo khuôn mặt (PAD). Giải pháp có thể phát hiện, ngăn chặn và xử lý hiệu quả các hình thức tấn công giả mạo, bao gồm sử dụng hình ảnh, ảnh in, hoặc vật liệu giả như ngón tay giả, đảm bảo an toàn tuyệt đối cho hàng triệu khách hàng, góp phần đẩy mạnh xu hướng chuyển đổi số trong lĩnh vực tài chính.
>>> XEM THÊM: eKYC là gì? Lợi ích và ứng dụng của eKYC trong Ngân hàng
Nhận dạng giọng nói
Các mô hình Deep Learning có khả năng phân tích giọng nói con người, bất kể khác biệt về mẫu giọng, cao độ, tông, ngôn ngữ hay vùng miền. Công nghệ nhận diện giọng nói này được ứng dụng rộng rãi trong các trợ lý ảo như Amazon Alexa, phần mềm chuyển đổi giọng nói và văn bản, để thực hiện các tác vụ như:
- Tự động phân loại cuộc gọi và hỗ trợ nhân viên tổng đài.
- Ghi lại các cuộc trò chuyện y khoa và chuyển đổi chúng thành văn bản trong thời gian thực.
- Tạo phụ đề cho video và bản ghi âm cuộc họp, giúp mở rộng khả năng tiếp cận nội dung.
- Chuyển đổi tập lệnh thành câu lệnh giọng nói cho các ứng dụng thông minh.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)
Máy tính áp dụng các thuật toán học sâu để trích xuất thông tin chuyên sâu và ý nghĩa từ dữ liệu văn bản và tài liệu. Nhờ khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên do con người tạo ra, công nghệ này được ứng dụng trong nhiều trường hợp như:
- Hỗ trợ tương tác tự động với thông qua tổng đài ảo và chatbot
- Tự động tóm tắt, tổng hợp nội dung tài liệu hoặc bài viết tin tức
- Xử lý các tài liệu dài như email và biểu mẫu để đưa ra thông tin hữu ích.
- Nhận diện và phân loại các cụm từ quan trọng thể hiện cảm xúc, như bình luận tích cực hoặc tiêu cực trên mạng xã hội.
FPT AI Chat là AI Chatbot được FPT Smart Cloud phát triển để mang đến khả năng tương tác tự nhiên và thông minh giữa doanh nghiệp và khách hàng. Giải pháp này có khả năng phân tích và hiểu ý định của người dùng, từ đó đưa ra phản hồi chính xác và nhanh chóng, giúp các doanh nghiệp cải thiện dịch vụ khách hàng đồng thời tiết kiệm thời gian và nguồn lực
Công cụ đề xuất
Các ứng dụng sử dụng Deep Learning để theo dõi hoạt động người dùng và tạo ra các đề xuất cá nhân hóa. Bằng cách phân tích hành vi, các công cụ này giúp người dùng khám phá sản phẩm hoặc dịch vụ mới. Một số ví dụ phổ biến bao gồm:
- Gợi ý video, bài viết hoặc nội dung phù hợp với sở thích cá nhân.
- Tùy chỉnh các gợi ý dựa trên nhu cầu và hành vi của người dùng.
- Làm nổi bật nội dung liên quan dựa trên vị trí và thói quen của người dùng.
>>> XEM THÊM: AI Agents là gì? Sự khác biệt giữa AI Agents và AI Chatbot
AI Tạo Sinh
Các ứng dụng AI tạo sinh có khả năng tạo nội dung mới và tương tác với người dùng một cách tinh tế, đồng thời hỗ trợ tự động hóa các quy trình phức tạp, khám phá ý tưởng và tìm kiếm thông tin thông minh. Một số ứng dụng cụ thể bao gồm:
- Đặt câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên và nhận câu trả lời tóm tắt từ nhiều nguồn kiến thức nội bộ.
- Đề xuất mã, quét lỗi tự động, và gợi ý các bản nâng cấp mã hiệu quả.
- Soạn thảo tài liệu, email, và các nội dung tiếp thị một cách nhanh chóng và chính xác.
Phân biệt trí tuệ nhân tạo (AI), Machine Learning và Deep Learning
Trí tuệ nhân tạo (AI), Machine Learning và Deep Learning là ba khái niệm có những khác biệt đáng kể về cách thức hoạt động và ứng dụng. Dưới đây là bảng tổng hợp để so sánh giữa AI, Deep learning vs Machine learning:
| Tiêu chí | Trí tuệ nhân tạo (AI) | Học máy (Machine Learning) | Học sâu (Deep Learning) |
| Định nghĩa | Một nhánh của khoa học mô phỏng trí thông minh con người, bao gồm học tập, lập luận, và giải quyết vấn đề. | Lĩnh vực con của AI, giúp máy học từ dữ liệu và tự động hóa quy trình phân tích và ra quyết định. | Tập hợp con của Machine Learning, sử dụng mạng nơron nhiều lớp. |
| Lượng dữ liệu đầu vào | Phụ thuộc vào ứng dụng, có thể xử lý dữ liệu lớn hoặc nhỏ. | Có thể huấn luyện trên các tập dữ liệu nhỏ hơn. | Yêu cầu lượng lớn dữ liệu để đạt được hiệu suất tốt. |
| Cấu trúc mô hình | Các thuật toán và hệ thống đa dạng, tùy thuộc vào loại trí tuệ nhân tạo. | Sử dụng các mô hình học máy truyền thống như hồi quy tuyến tính, cây quyết định. | Sử dụng các mạng nơron nhân tạo phức tạp với nhiều lớp ẩn. |
| Khả năng tự học | Tùy thuộc vào hệ thống, một số yêu cầu can thiệp của con người. | Cần nhiều sự can thiệp của con người để điều chỉnh và học hỏi. | Tự động học hỏi từ dữ liệu và môi trường mà không cần sự can thiệp. |
| Thời gian đào tạo | Phụ thuộc vào hệ thống và dữ liệu. | Thời gian đào tạo ngắn, hiệu quả cho các nhiệm vụ đơn giản. | Thời gian đào tạo lâu hơn, thích hợp cho các nhiệm vụ phức tạp. |
| Mối tương quan | Có thể thiết lập cả mối quan hệ tuyến tính và phi tuyến. | Tạo ra mối tương quan tuyến tính đơn giản giữa các biến. | Tạo ra các mối tương quan phức tạp, phi tuyến tính. |
| Thiết bị xử lý dữ liệu | Phụ thuộc vào ứng dụng, có thể sử dụng CPU hoặc GPU. | Có thể sử dụng CPU để huấn luyện. | Cần GPU chuyên dụng để tối ưu hóa quá trình huấn luyện. |
| Ứng dụng | Tự động hóa, hệ thống hỗ trợ quyết định, trợ lý ảo (ví dụ: Alexa). | Phân tích hành vi, chatbot chăm sóc khách hàng, phát hiện gian lận trong ngân hàng, nhận dạng đối tượng, dịch vụ phát âm nhạc. | Sinh trắc học, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, chẩn đoán ung thư sớm, chatbot, xe tự lái, lý giải trình tự bộ gen. |
Như vậy, AI, Machine Learning và Deep Learning đều có vai trò riêng biệt trong việc giải quyết các bài toán liên quan đến dữ liệu lớn và không cấu trúc. Để lựa chọn phương pháp phù hợp, bạn cần dựa trên bản chất của vấn đề muốn giải quyết, lượng dữ liệu và tài nguyên tính toán có sẵn.
Trên đây là tổng hợp các thông tin về học sâu mà FPT.AI muốn chia sẻ. Hy vọng, với những thông tin trong bài viết, bạn đã hiểu Deep Learning là gì và thấy được tiềm năng to lớn của công nghệ này trong việc nâng cao hiệu quả và đổi mới quy trình kinh doanh. Nếu bạn đang cần các giải pháp ứng dụng các thuật toán học sâu đã được đề cập ở trên của FPT.AI, hãy liên hệ với chúng tôi qua Hotline: 1900 638 399, Email: support@fpt.ai hoặc truy cập website để biết thêm chi tiết!
>>> CÓ THỂ BẠN QUAN TÂM:
