Deep learning đang ngày càng phát triển như một động lực đổi mới trong lĩnh vực AI, thay đổi cách máy móc nhận thức và xử lý thông tin.

Trong bài blog này, VNG Cloud sẽ cùng bạn khám phá định nghĩa và tầm quan trọng của deep learning, giúp bạn hiểu rõ sự khác biệt giữa deep learning và machine learning, đồng thời tìm hiểu các loại mạng nơron (neural network) đa dạng làm nền tảng cho công nghệ tiên tiến này.

Định nghĩa

Deep learning, một nhánh của machine learning (ML), dựa trên kiến trúc của mạng nơron nhân tạo (Artificial Neural Networks - ANNs). ANNs sử dụng các node được kết nối với nhau gọi là nơron, cùng nhau hoạt động để xử lý và học hỏi từ dữ liệu đầu vào.

Trong một mạng nơron được kết nối đầy đủ, có một layer đầu vào và một hoặc nhiều layer ẩn được kết nối theo thứ tự. Mỗi nơron trong các layer này nhận đầu vào từ nơron của layer trước hoặc trực tiếp từ layer đầu vào. Đầu ra của một nơron trở thành đầu vào cho các nơron trong layer tiếp theo, duy trì quá trình này cho đến khi layer cuối cùng tạo ra đầu ra của mạng. Qua một chuỗi các biến đổi phi tuyến tính, các layer mạng nơron tạo điều kiện thuận lợi cho việc học tập cách biểu diễn phức tạp của dữ liệu đầu vào.

Hiện nay, deep learning đã trở thành một lĩnh vực phổ biến và được công nhận rộng rãi trong ML, thu hút sự chú ý với những thành tựu xuất sắc trong nhiều ứng dụng, như thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (natural language processing - NLP) và học tăng cường (Reinforcement learning - RL).

Deep learning có thể áp dụng cho ML có giám sát, không giám sát và tăng cường, sử dụng nhiều phương pháp để xử lý thông tin trong từng bối cảnh.

• Supervised Machine Learning (ML có giám sát): liên quan đến việc đào tạo mạng nơron để đưa ra dự đoán hoặc phân loại dữ liệu bằng cách học từ các bộ dữ liệu được gắn nhãn. Theo cách này, cả tính năng đầu vào và các biến mục tiêu tương ứng đều được cung cấp làm đầu vào. Mạng nơron học cách đưa ra dự đoán bằng việc giảm thiểu chi phí hoặc sai sót phát sinh từ sự chênh lệch giữa dự đoán và mục tiêu thực tế. Quá trình sàng lọc lặp lại này được gọi là lan truyền ngược (backpropagation). Các thuật toán deep learning như CNN (mạng nơron hồi quy) và RNN (mạng nơron tích chập) được ứng dụng trong các tác vụ được giám sát như phân loại và nhận diện hình ảnh, phân tích cảm xúc, dịch ngôn ngữ, v.v.
• Unsupervised Machine Learning (ML không giám sát): yêu cầu phải đào tạo một mạng nơron để xác định các mẫu hay cụm dữ liệu mà không có sự hiện diện của dữ liệu được gắn nhãn. Trong kỹ thuật này, không có các biến mục tiêu được cung cấp, yêu cầu máy móc tự động nhận biết các mẫu hoặc mối quan hệ ẩn trong các tập dữ liệu không được gắn nhãn. Các thuật toán deep learning như bộ mã hóa tự động và mô hình tổng quát được áp dụng vào các nhiệm vụ không giám sát như phân cụm, giảm kích thước dữ liệu và phát hiện dữ liệu bất thường.
  Reinforcement Machine Learning (ML tăng cường): phương pháp ML trong đó một agent học cách đưa ra quyết định trong môi trường để tối đa hóa tín hiệu khen thưởng. Tác nhân tương tác với môi trường bằng cách thực hiện các hành động và quan sát các phần thưởng tiếp theo. Deep learning được áp dụng để tạo ra các chính sách hoặc một tập hợp hành động nhằm tối đa hóa phần thưởng tích lũy theo thời gian. Các thuật toán deep learning reinforcement như Deep Q Networks và Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) được sử dụng để củng cố các tác vụ như robotics và game playing, v.v.

Tầm quan trọng của Deep Learning

Việc triển khai deep learning thành công sẽ phụ thuộc vào sự sẵn có của các bộ dữ liệu được gắn nhãn và khả năng tính toán. Khi một tổ chức có thể đáp ứng cả hai yêu cầu này, deep learning sẽ được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm trợ lý số, phát hiện gian lận và nhận dạng khuôn mặt.

Độ chính xác nhận dạng cao của deep learning trở nên đặc biệt quan trọng đối với các ứng dụng tiềm năng trong đó an toàn là yếu tố chính, chẳng hạn như xe tự lái hoặc các thiết bị y tế, nhấn mạnh tiềm năng của deep learning trong việc đảm bảo độ tin cậy và hiệu suất.

Sự khác biệt giữa Deep Learning và Machine Learning

Machine learning và deep learning đều là nhánh con của AI, có những điểm tương đồng nhưng cũng có sự khác biệt rõ ràng giữa chúng.

Các loại Neural Network

Các mô hình deep learning có khả năng tự động học các tính năng từ dữ liệu, mang lại hiệu quả cho các tác vụ như nhận diện hình ảnh, nhận diện giọng nói và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Các kiến trúc nổi bật trong deep learning bao gồm mạng nơron truyền thẳng (feedforward neural networks - FNN), mạng nơron tích chập (convolutional neural networks - CNN), và mạng nơron hồi quy (recurrent neural networks - RNN).

• Mạng nơron truyền thẳng (FNN): Đại diện cho loại đơn giản nhất của ANN, có luồng thông tin tuyến tính trên toàn mạng. FNN được ứng dụng rộng rãi trong các nhiệm vụ như phân loại hình ảnh, nhận diện giọng nói, và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
• Mạng nơron tích chập (CNN): Được thiết kế đặc biệt cho các nhiệm vụ nhận diện hình ảnh và video, CNNs có khả năng tự động tìm hiểu các tính năng từ hình ảnh. Đặc điểm này giúp CNNs phù hợp với các nhiệm vụ như phân loại hình ảnh, phát hiện đối tượng và phân đoạn hình ảnh.
• Mạng nơron hồi quy (RNN): Thuộc loại mạng nơron có khả năng xử lý dữ liệu tuần tự, bao gồm chuỗi thời gian và ngôn ngữ tự nhiên. RNN có khả năng duy trì trạng thái bên trong để thu thập thông tin về các đầu vào trước đó, giúp chúng thích hợp với các nhiệm vụ như nhận diện giọng nói, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và dịch thuật ngôn ngữ.

Tổng kết

Như vậy, deep learning đang dẫn đầu trong đổi mới công nghệ và định hình lại bối cảnh công nghệ trong kỷ nguyên AI. Sau khi tìm hiểu về định nghĩa, tầm quan trọng và các loại mạng nơron khác nhau, chúng ta có thể thấy rằng deep learning không chỉ là một tiến bộ công nghệ mà đó còn là bước chuyển đổi trong cách chúng ta tiếp cận và giải quyết các vấn đề phức tạp.

Với sự phát triển không ngừng, deep learning hứa hẹn một tương lai nơi máy móc không chỉ hỗ trợ mà còn thực sự hiểu và thích ứng với sự phức tạp của thế giới xung quanh.

Tại VNG Cloud, chúng tôi dự kiến sẽ ra mắt GPU Cloud vào năm 2024 - một nền tảng mạnh mẽ và hiện đại, tập trung vào việc mang lại hiệu suất GPU vượt trội. Giải pháp đám mây này được thiết kế riêng cho nhiều ứng dụng cao cấp, từ AI, Machine Learning, Deep Learning, mô hình Large Language (LLM) đến các tác vụ yêu cầu tài nguyên điện toán cao. Các server GPU chuyên dụng của chúng tôi luôn sẵn sàng để đáp ứng nhu cầu xử lý khối lượng dữ liệu phức tạp cao như hiện nay.