Deep Learning là gì? 6 ứng dụng của Deep Learning vào đời sống

Sự bùng nổ của trí tuệ nhân tạo đã thay đổi xu thế công nghệ toàn cầu, trở thành tâm điểm chú ý của các nhà đầu tư và lập trình quốc tế. Trong những năm gần đây, các thuật ngữ như trí tuệ nhân tạo (AI), Machine learning (ML – Học máy) và Deep learning (DL – Học sâu) xuất hiện ngày càng dày đặc trên các trang công cụ tìm kiếm. Trong bài viết hôm nay, VTC Academy Plus sẽ thảo luận về Deep Learning là gì và nó được vận hành như thế nào? Tìm hiểu cùng VTC Academy Plus ngay nhé!

(Nguồn: Internet)

Deep Learning là gì?

Deep Learning là một nhánh của Machine Learning và Khoa học dữ liệu bắt chước cách con người thu được những kiến thức cụ thể, giúp máy tính tự huấn luyện chính nó thực hiện những tác vụ tương tự con người, hỗ trợ cho việc dịch ngôn ngữ, phân loại các hình ảnh, nhận dạng giọng nói.

Các thuật toán Deep Learning là nhân tố quan trọng đằng sau những chiếc xe không người lái, cho phép chúng nhận ra biển báo dừng hoặc phân biệt người đi bộ với cột đèn. Công nghệ này là chìa khóa để con người có thể dùng giọng nói điều khiển các thiết bị tiêu dùng như điện thoại, máy tính bảng, TV và loa cầm tay. Qua từng bước phát triển, Deep Learning đang đạt được những kết quả chưa từng có trước đây.

Ô tô không người lái ứng dụng Deep Learning (Nguồn: Tuổi Trẻ Online)

Xem thêm: Sự khác biệt giữa AI, Machine Learning, Deep Learning?

Deep Learning hoạt động như thế nào?

Sau khi hiểu về định nghĩa Deep Learning là gì thì chúng ta cần hiểu cách thức nó vận hành ra sao để có cái nhìn tổng quát nhất.

Deep Learning về cơ bản là một mạng nơ-ron gồm ba lớp trở lên, những mạng lưới nơ-ron này thu thập từ dữ liệu lớn (Big Data), học từ những dữ liệu đó và cố gắng “bắt chước” hành vi của não bộ con người. Công nghệ này hoạt động bằng cách khám phá các cấu trúc phức tạp trong dữ liệu mà chúng trải nghiệm, cụ thể là xây dựng các mô hình tính toán bao gồm nhiều lớp xử lý, mạng có thể tạo ra nhiều mức trừu tượng để biểu diễn dữ liệu.

Học sâu hoạt động bằng cách khám phá các cấu trúc phức tạp trong dữ liệu mà chúng thu thập. Các giai đoạn quá trình làm việc của Deep Learning như sau:

• ANN đặt ra một loạt các truy vấn đúng/sai nhị phân.
• Trích xuất các số từ các khối dữ liệu.
• Sắp xếp dữ liệu thành các danh mục dựa trên các phản hồi.
• Ghi nhãn dữ liệu.

Deep Learning rút ra kết luận và gắn nhãn dữ liệu mới, chưa được khám phá trong giai đoạn suy luận bằng cách sử dụng kiến ​​thức và kinh nghiệm trước đó của nó.

Ví dụ: Một mô hình Deep Learning được gọi là mạng nơ-ron tích chập có thể được tạo ra bằng cách sử dụng số lượng lớn (lên đến hàng triệu) hình ảnh và mạng này học hỏi từ các pixel có trong hình ảnh mà nó thu được. Nó có thể phân loại các nhóm pixel đại diện cho các đặc điểm của mèo, với các nhóm đặc điểm như móng vuốt, tai và mắt cho biết sự hiện diện của mèo trong hình ảnh.

(Nguồn: Internet)

Ưu và nhược điểm của Deep Learning

Một số ưu và nhược điểm của Deep Learning có thể kể đến như sau:

Ứng dụng của Deep Learning vào đời sống

Học sâu là một thuật ngữ tương đối xa lạ với những người chưa từng tìm hiểu về chủ đề này tuy nhiên DL đã được ứng dụng vào rất nhiều khía cạnh cũng như lĩnh vực trong đời sống của chúng ta, giúp ích rất nhiều cho các nhà khoa học dữ liệu trong việc thu thập, giải thích và phân tích khối lượng dữ liệu khổng lồ một cách dễ dàng và nhanh chóng. Dưới đây là một số những ví dụ về hình thức mà Deep Learning hiện diện và giúp ích cho cuộc sống của con người.

Digital Marketing

Thời đại chuyển đổi số trên khắp mọi lĩnh vực hiện nay khiến việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong Digital Marketing không còn quá xa lạ đối với dân kinh doanh lẫn dân công nghệ. Việc sử dụng Deep Learning trong chiến dịch Marketing sẽ giúp mang lại trải nghiệm tốt hơn cho khách hàng và tăng doanh thu cho doanh nghiệp. Một số ví dụ điển hình như lợi ích của hệ thống Chatbot, xây dựng nội dung cá nhân hóa, phân tích người dùng bằng cách nhận diện hình ảnh, …

Ứng dụng Deep Learning vào Digital Marketing giúp chiến lược Marketing thành công hơn (Nguồn: Internet)

Chế tạo Robot

Nhiều sự phát triển gần đây trong chế tạo robot đã được thúc đẩy bởi những tiến bộ trong AI và Deep Learning. Ví dụ, AI cho phép robot cảm nhận và phản ứng với môi trường quanh nó, điều hướng, phân loại và xử lý các đồ vật không bằng phẳng, dễ vỡ hoặc sắp xếp những vật lộn xộn lại với nhau.

Sự phát triển của AI có nghĩa là chúng ta có thể mong đợi các robot trong tương lai sẽ ngày càng được sử dụng làm trợ lý cho con người. Chúng sẽ không chỉ được sử dụng để hiểu và trả lời các câu hỏi, như một số được sử dụng ngày nay. Người dùng kỳ vọng chúng sẽ có thể thực hiện các lệnh bằng giọng nói và cử chỉ, thậm chí dự đoán hành động tiếp theo của con người. Ngày nay, rô-bốt đã hoạt động cộng tác cùng với con người, trong đó con người và robot thực hiện các nhiệm vụ riêng biệt phù hợp nhất với thế mạnh của mỗi bên .

Lĩnh vực chế tạo Robot được dự đoán sẽ phát triển hơn trong tương lai nhờ sự bùng nổ của AI (Nguồn: Internet)

Xem thêm: Trí tuệ nhân tạo (AI): 7 xu hướng đáng mong đợi trong năm 2022

Hệ thống lái xe tự động

Một trong những sản phẩm áp dụng Deep Learning mới và hiện đại nhất hiện nay là hệ thống lái xe tự động, được xây dựng dựa trên các mạng nơ-ron cấp cao.

Các mô hình Deep Learning đóng vai trò nhận diện các đối tượng trong môi trường xung quanh xe, tính toán khoảng cách giữa xe và các phương tiện khác, xác định vị trí làn đường, tín hiệu giao thông, nhận diện chướng ngại vật,… từ đó đưa ra được các quyết định tối ưu và nhanh chóng nhất. Các thuật toán Học sâu càng nhận được nhiều dữ liệu thì càng có khả năng hành động giống như con người trong quá trình xử lý thông tin — phân biệt được biển báo dừng dù bị phủ tuyết …

Một trong những hãng xe đình đám và tiên phong trong việc sản xuất xe tự lái hiện nay là Tesla.

Tesla – hãng xe lái tự động nổi tiếng nhất hiện nay (Nguồn: Internet)

Trợ lý ảo

Trợ lý ảo không còn quá xa lạ với công chúng trong những năm gần đây bởi những hiệu quả vượt trội mà chúng mang lại.
Trợ lý ảo hay Virtual Assistant đang được ứng dụng rất nhiều trong đời sống hàng ngày, phổ biến nhất nhất có thể kể đến Alexa hay Siri, Google Assistant. Mỗi tương tác với các trợ lý này cung cấp cho họ cơ hội tìm hiểu thêm về giọng nói và ngữ điệu của bạn, từ đó cung cấp cho bạn trải nghiệm tương tác như phiên bản thứ 2 của con người.

Trợ lý ảo sử dụng Deep Learning để biết thêm về người dùng, từ sở thích ăn uống đến các điểm truy cập nhiều nhất hoặc các bài hát yêu thích của bạn. Công nghệ này học cách hiểu và thực hiện các mệnh lệnh thông qua đánh giá ngôn ngữ tự nhiên của con người.

Ngoài ra Deep Learning còn có khả năng giúp trợ lý ảo dịch bài phát biểu thành văn bản, ghi chú lại và đặt lịch hẹn cho bạn; nhắc lịch hẹn và tự động trả lời các cuộc gọi cụ thể để phối hợp các nhiệm vụ giữa bạn và các thành viên chung team; tạo hoặc gửi bản sao email phù hợp.

Alexa – trợ lý ảo thông minh được phát triển bởi Amazon (Nguồn: Internet)

Nghiên cứu y học

Từ chẩn đoán bệnh, chẩn đoán khối u cho đến các loại thuốc được tạo riêng cho từng bộ gen cá nhân, ứng dụng của Deep Learning vào y học đang nhận được sự chú ý từ nhiều công ty dược phẩm và y tế lớn nhất hiện nay.

Các nhà nghiên cứu ung thư đang sử dụng Deep Learning để tự động phát hiện tế bào ung thư. Các nhóm nghiên cứu tại UCLA đã chế tạo một kính hiển vi tiên tiến mang lại bộ dữ liệu đa chiều được sử dụng để đào tạo một ứng dụng Deep Learning nhằm xác định chính xác các tế bào ung thư.

Số hóa hồ sơ bệnh nhân và đọc hình ảnh cũng là minh chứng nổi bật của việc ứng dụng công nghệ này vào trong ngành y tế. Deep Learning phân tích tự động hình ảnh chụp cắt lớp của bệnh nhân, giúp bác sĩ chẩn đoán chính xác và tình trạng bệnh được phát hiện nhanh chóng, có biện pháp điều trị từ sớm. Quá trình kiểm tra sức khỏe cũng trở nên đơn giản khi mọi dữ liệu của người bệnh đã được ghi nhận trên hệ thống chung.

Deep Learning ứng dụng rộng rãi trong nghiên cứu y học (Nguồn: Internet)

Nhận diện khuôn mặt

Deep Learning được sử dụng trong nhận diện khuôn mặt không chỉ nhằm phục vụ cho mục đích bảo mật mà còn được ứng dụng việc phân loại hình ảnh. Chắc hẳn, chúng ta đều đã từng thấy máy tính tự động nhận diện và phân loại các hình ảnh trên điện thoại.

Ví dụ: Facebook có thể tự động gắn thẻ chính bạn và bạn bè của bạn, hoặc Google Photos có thể tự động gắn nhãn ảnh của bạn để tìm kiếm dễ dàng hơn. Với Deep Learning, bạn có thể dễ dàng tìm và phân loại các hình ảnh theo ngày, sự kiện mà không phải dùng thao tác thủ công mất thời gian. Và trong tương lai gần, người dùng còn có thể thanh toán các hóa đơn bằng chính khuôn mặt của mình.

Tuy nhiên, thách thức đặt ra đối với Deep Learning khi nhận diện khuôn mặt là làm thế nào để xác định được chính xác một người ngay cả khi người đó thay đổi kiểu tóc, để râu hay cạo râu, hoặc khi chất lượng ảnh kém do ánh sáng hoặc môi trường xung quanh…

Deep Learning được sử dụng trong Face ID (Nguồn: Internet)

Mua sắm và giải trí

Bạn đã bao giờ thắc mắc làm thế nào Tiktok đưa ra các đề xuất về nội dung bạn nên xem tiếp theo chưa? Hoặc Shopee đưa ra ý tưởng về những gì bạn nên mua tiếp theo và những gợi ý đó chính xác là những gì bạn cần nhưng chưa từng biết trước đây? Đúng, đó là cách mà các thuật toán Deep Learning đang hoạt động, len lỏi vào trong các hoạt động giải trí của chúng ta. Deep Learning càng “học” được từ nhiều dữ liệu, chúng càng trở nên tốt hơn, từ đó những gợi ý đưa ra cũng chính xác hơn.

Netflix sử dụng Deep Learning để gợi ý những bộ phim phù hợp với sở thích người xem (Nguồn: Internet)

Xét về những lợi ích đã nói ở trên của việc áp dụng các kỹ thuật Deep Learning, có thể nói rằng học sâu chắc chắn sẽ có tác động đến sự phát triển của lĩnh vực công nghệ thông tin nói riêng và cả thế giới nói chung. Deep Learning hiện tại không còn chỉ là một xu hướng mà nó đang nhanh chóng phát triển thành một công nghệ quan trọng đang được nhiều doanh nghiệp trong nhiều ngành công nghiệp áp dụng dần trong tương lai.

Mong rằng thông qua bài viết trên, các bạn đã hiểu được Deep Learning là gì, cách nó hoạt động và ứng dụng vào trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta. VTC Academy Plus mong rằng sẽ có cơ hội mang đến bạn thêm nhiều kiến thức bổ ích hơn nữa về lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo trong những bài viết sau.