Deep Learning là gì? So sánh DL với AI và Machine Learning

Deep Learning đang nổi lên như một công nghệ tiên tiến, thay đổi cách chúng ta tiếp cận và giải quyết những vấn đề phức tạp trong nhiều lĩnh vực. Với khả năng tự động học hỏi từ dữ liệu lớn, Deep Learning không chỉ nâng cao hiệu suất mà còn mở ra những cơ hội mới trong phân tích và dự đoán. Trong bài viết này, hãy cùng FPT.AI khám phá cách Deep Learning đang được ứng dụng để mang lại lợi ích thực tế trong các lĩnh vực quan trọng.

Deep Learning là gì?

Deep Learning là một nhánh quan trọng 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) để tự động học và hiểu dữ liệu.

Điều đặc biệt ở Deep Learning là việc sử dụng nhiều lớp (tầng) của các đơn vị tính toán, được gọi là nơron, kết nối với nhau, cho phép mạng nơron truyền tải và xử lý dữ liệu qua các lớp này. Sự “sâu” trong tên gọi của nó phản ánh cấu trúc phức tạp, nơi mà mỗi tầng học tập từ các đặc trưng của dữ liệu đầu vào, giúp tạo ra các biểu diễn mạnh mẽ và phong phú.

Deep Learning đã cách mạng hóa nhiều lĩnh vực, bao gồm thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và nhận dạng giọng nói. Chẳng hạn, trong thị giác máy tính, các mạng nơron sâu đã đạt được thành công ấn tượng trong việc phân loại hình ảnh, nhận diện khuôn mặt và phát hiện vật thể. Trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, Deep Learning được áp dụng để xây dựng các hệ thống dịch máy, phân loại văn bản và tạo ra các mô hình ngôn ngữ tự động.

Một điểm mạnh nổi bật của Deep Learning là khả năng 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.

Tuy nhiên, Deep Learning cũng đòi hỏi một khối lượng lớn dữ liệu huấn luyện và tài nguyên tính toán để đạt được hiệu suất tối ưu. Thêm vào đó, quá trình huấn luyện các mạng nơron sâu có thể gặp phải vấn đề quá khớp (Overfitting) và thời gian huấn luyện có thể kéo dài đáng kể.

>>> XEM THÊM: Generative AI là gì? Xu hướng công nghệ AI tạo sinh 2024

Các trường hợp sử dụng học sâu

Thị giác máy tính (Computer Vision)

Thị giác máy tính (Computer Vision) đã đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao quy trình định danh khách hàng thông qua công nghệ eKYC. Với khả năng nhận diện khuôn mặt và phân tích hình ảnh, eKYC cho phép ngân hàng và tổ chức tài chính xác minh danh tính khách hàng một cách nhanh chóng và hiệu quả. Công nghệ này giúp tối ưu hóa quy trình mở tài khoản trực tuyến, giảm thiểu thời gian và công sức cho cả khách hàng và ngân hàng.

FPT.AI đã phát triển giải pháp FPT AI eKYC, một ứng dụng mạnh mẽ trong việc xác minh danh tính khách hàng qua hình ảnh. Giải pháp này cho phép người dùng chụp ảnh giấy tờ tùy thân và so sánh với ảnh selfie, từ đó xác thực danh tính một cách chính xác. Nhờ đó, khách hàng có thể nhanh chóng mở tài khoản ngân hàng ở bất kỳ đâu mà không cần phải đến văn phòng giao dịch, mang lại trải nghiệm thuận tiện và hiện đại.

Nhận dạng giọng nói

Nhận dạng giọng nói là một ứng dụng quan trọng khác của học sâu, cho phép người dùng tương tác với thiết bị và thực hiện giao dịch thông qua giọng nói tự nhiên. Công nghệ này không chỉ tạo ra sự tiện lợi mà còn mở ra những cơ hội mới trong lĩnh vực ngân hàng, giúp tối ưu hóa trải nghiệm người dùng.

Giải pháp Voice Banking của FPT.AI là một ví dụ điển hình trong việc ứng dụng công nghệ nhận dạng giọng nói. Giọng nói của mỗi người đều có những nét đặc trưng riêng biệt khác nhau, do đó, giải pháp Voice Banking cho phép khách hàng thực hiện nhiều giao dịch ngân hàng, như chuyển khoản hay thanh toán, chỉ bằng việc sử dụng giọng nói cá nhân chính chủ. Với tính năng này, khách hàng không cần phải thao tác phức tạp trên ứng dụng mà chỉ cần ra lệnh bằng giọng nói, tạo ra một trải nghiệm giao dịch nhanh chóng và tiện lợi.

Công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)

Công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) giúp máy tính hiểu và tương tác với con người thông qua ngôn ngữ. Với sự phát triển của NLP, các doanh nghiệp có thể tự động hóa quy trình chăm sóc khách hàng và nâng cao trải nghiệm người dùng thông qua các Deep Learning chatbot thông minh.

Giải pháp FPT AI Chat của FPT.AI mang đến khả năng tương tác tự nhiên và thông minh giữa doanh nghiệp và khách hàng. AI Chatbot được phát triển trên nền tảng này có khả năng phân tích và hiểu ý định của người dùng, từ đó đưa ra phản hồi chính xác và nhanh chóng. Nhờ ứng dụng công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên NLP, FPT AI Chat giúp các doanh nghiệp cải thiện dịch vụ khách hàng đồng thời tiết kiệm thời gian và nguồn lực

Cách thức hoạt động của mô hình học sâu – Deep Learning

Mô hình học sâu hoạt động bằng cách xây dựng và huấn luyện các mạng nơron sâu (Deep Neural Networks) để tự động học và hiểu dữ liệu. Quy trình này bắt đầu với việc chuẩn bị dữ liệu, trong đó dữ liệu được thu thập, gán nhãn và chia thành các tập khác nhau như tập huấn luyện, tập kiểm tra và tập xác thực. Mỗi phần dữ liệu có vai trò riêng trong việc giúp mô hình học hỏi và đánh giá hiệu suất.

Sau khi dữ liệu được chuẩn bị, mạng nơron sâu được thiết kế với kiến trúc xác định, bao gồm số lượng lớp và số lượng nơron trong mỗi lớp. Mỗi nơron nhận đầu vào từ các nơron trong lớp trước đó và tính toán đầu ra dựa trên trọng số và hàm kích hoạt.

Trong quá trình huấn luyện, mạng nơron được cung cấp dữ liệu huấn luyện để điều chỉnh trọng số, bắt đầu từ việc tính toán đầu ra dự đoán cho đến so sánh với đầu ra thực tế. Từ đó, sai số được tính toán và quy trình lan truyền ngược (Back Propagation) được thực hiện, truyền lại sai số để điều chỉnh trọng số nhằm giảm thiểu sai số trong các lần lặp sau.

Điều chỉnh tham số cũng là một phần quan trọng trong quy trình huấn luyện, khi các trọng số và siêu tham số như learning rate được tối ưu hóa thông qua các thuật toán Deep Learning như Stochastic Gradient Descent (SGD). Sau khi mạng nơron được huấn luyện, mô hình sẽ được đánh giá bằng các tập dữ liệu khác để kiểm tra độ chính xác và độ mất mát. Nếu mô hình đạt yêu cầu, nó có thể được sử dụng để dự đoán và phân loại dữ liệu mới.

Quy trình này yêu cầu nhiều tài nguyên tính toán và thời gian, nhưng khi hoàn thành, mạng nơron sâu có khả năng học hỏi và trích xuất các đặc trưng phức tạp từ dữ liệu, cho phép đưa ra các dự đoán chính xác trên dữ liệu chưa thấy trước đó. 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: Công nghệ OCR là gì? Cách OCR giúp MB Bank và Grab số hoá thành công

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 liên quan mật thiết đến nhau, nhưng lại 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:

Như vậy, tùy thuộc vào nhu cầu cụ thể, AI, Machine Learning và Deep Learning đều có vai trò riêng biệt trong việc giải quyết các bài toán từ đơn giản đến phức tạp, đặc biệt là với những ứng dụng liên quan đến dữ liệu lớn và không cấu trúc. Việc so sánh deep learning vs machine learning hay AI và lựa chọn loại phương pháp nào phụ thuộc vào bản chất của vấn đề, lượng dữ liệu và tài nguyên tính toán có sẵn.

>>> ĐỌC NGAY: Callbot là gì? Ưu điểm khi ứng dụng callbot trong công việc

Các loại mô hình Deep Learning hiện tại

Trong bối cảnh phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo, các mô hình học sâu (Deep Learning) đã trở thành nền tảng cho nhiều ứng dụng công nghệ hiện đại, mở ra những cơ hội mới trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Dưới đây là các mô hình phổ biến hiện nay:

• Mạng nơ-ron tích chập (CNN – Convolutional Neural Network)

Mạng CNN được thiết kế đặc biệt cho các nhiệm vụ nhận diện hình ảnh và video. Chúng có khả năng tự động tìm hiểu các đặc trưng từ hình ảnh, giúp phân loại và phát hiện đối tượng một cách hiệu quả. CNN thường được sử dụng trong các ứng dụng như nhận diện khuôn mặt (Facebook, Google Photos) và phân loại hình ảnh (chẩn đoán y tế từ hình ảnh X-quang).

• Học tăng cường (RL – Reinforcement Learning)

Đây là một loại máy học cho phép một tác nhân học cách cư xử trong môi trường bằng cách tương tác và nhận phần thưởng hoặc hình phạt. Học tăng cường sâu thường được áp dụng trong các lĩnh vực như robot và game. Ví dụ, các trò chơi như AlphaGo của Google DeepMind sử dụng RL để cải thiện khả năng chơi cờ vây hoặc các robot tự động học cách thực hiện nhiệm vụ trong môi trường thực tế.

• Mạng nơ-ron hồi quy (RNN – Recurrent Neural Networks)

RNN có khả năng xử lý dữ liệu tuần tự, bao gồm chuỗi thời gian và ngôn ngữ tự nhiên. Chúng duy trì trạng thái bên trong để thu thập thông tin về các đầu vào trước đó, giúp phân tích và dự đoán các chuỗi dữ liệu. RNN được sử dụng trong các ứng dụng như nhận diện giọng nói (Siri, Google Assistant) và dịch ngôn ngữ tự nhiên (Google Translate).

• Mạng nơ-ron biến áp (TNN – Transformer Neural Network)

Mạng Transformer sử dụng cơ chế chú ý (attention mechanism) để học được mối quan hệ giữa các phần tử trong dữ liệu đầu vào, giúp đạt được hiệu quả cao hơn so với RNN trong nhiều nhiệm vụ. Mô hình Transformer thường được sử dụng trong các ứng dụng NLP như tạo văn bản tự động (OpenAI GPT) và tóm tắt văn bản (BERT).

• Mạng đối nghịch tạo sinh (GAN – Generative Adversarial Networks)

GAN bao gồm hai mạng nơ-ron: mạng tạo (Generator) và mạng phân biệt (Discriminator). Mạng tạo học cách tạo ra dữ liệu mới giống với dữ liệu thực tế, trong khi mạng phân biệt học cách phân biệt dữ liệu thực tế với dữ liệu do mạng tạo ra. GAN được sử dụng trong các ứng dụng như tạo hình ảnh nghệ thuật, tạo nhạc và dịch phong cách hình ảnh (DeepArt, NVIDIA GauGAN).

Ưu và nhược điểm của học sâu (deep learning)

Công nghệ Deep Learning này đã mang lại nhiều thành tựu ấn tượng, nhưng như bất kỳ phương pháp nào, nó cũng có những ưu và nhược điểm nhất định. Dưới đây là một số ưu điểm và nhược điểm của học sâu:

Ưu điểm

Học sâu đã tạo ra những bước tiến lớn trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và học máy, mang lại nhiều lợi ích vượt trội so với các phương pháp truyền thống. Vậy cụ thể ưu điểm của Deep Learning là gì? Dưới đây là một số ưu điểm nổi bật của công nghệ này:

• Học sâu đã đạt được những thành tựu ấn tượng trong thị giác máy tính và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, với khả năng tạo ra các mô hình dự đoán chính xác.
• Hệ thống có thể tự học và rút trích đặc trưng từ dữ liệu mà không cần phải xây dựng các đặc trưng thủ công, giảm bớt công sức và sự phụ thuộc vào kiến thức chuyên gia.
• Học sâu có khả năng xử lý hiệu quả dữ liệu không cấu trúc như hình ảnh văn bản và âm thanh, nhận diện các mẫu phức tạp trong dữ liệu.
• Học sâu có thể mở rộng để xử lý các tập dữ liệu lớn và phức tạp, đồng thời linh hoạt trong việc kết hợp với các phương pháp khác.

>>> XEM NGAY: Hướng Dẫn Chuyển Văn Bản Thành Giọng Nói Bằng FPT.AI Voicemaker – FPT AI

Nhược điểm

Mặc dù mang lại nhiều ưu điểm, Deep Learning vẫn tồn tại những hạn chế nhất định, đòi hỏi phải cân nhắc khi áp dụng vào các dự án thực tế. Những nhược điểm của Deep Learning là gì? Một số vấn đề chính bao gồm:

• Yêu cầu dữ liệu huấn luyện lớn để đạt được hiệu suất tối ưu.
• Huấn luyện mạng nơron sâu đòi hỏi tính toán mạnh mẽ, bao gồm GPU và có thể mất nhiều thời gian và chi phí.
• Có nguy cơ bị quá khớp dữ liệu huấn luyện (Overfitting), khi dữ liệu không đủ đa dạng có thể dẫn đến hiệu suất kém trên dữ liệu mới.
• Cấu trúc phức tạp của mạng nơron khiến việc hiểu và diễn giải cách mạng đưa ra quyết định trở nên khó khăn, gây thách thức trong việc giám sát mạng.

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 Deep Learning đã được đề cập ở trên của FPT.AI, hãy liên hệ với chúng tôi qua Hotline: 1900 638 399, Email: [email protected] hoặc truy cập website FPT.AI để biết thêm chi tiết!

>>> CÓ THỂ BẠN QUAN TÂM:

• Cách tạo chatbot đa kênh dễ dàng, thuận tiện bằng FPT AI Chat
• Chatbot Và Voicebot: Lực Lượng Lao động Thời Kĩ Thuật Số – FPT AI