Deep Learning là gì? Các ứng dụng của Deep Learning trong công việc

Sự bùng nổ của trí tuệ nhân tạo toàn cầu đã làm thay đổi xu hướng công nghệ và trở thành điểm thu hút sự đầu tư của nhiều doanh nghiệp và nhà đầu tư. Bên cạnh sự xuất hiện của thuật ngữ Trí tuệ nhân tạo, Deep Learning (học sâu) cũng có lượt hiển thị dày đặc trên các trang công cụ tìm kiếm. Vậy Deep Learning là gì và tất tần tật về cơ chế hoạt động cũng như sự ứng dụng của chúng trong đời sống? Hãy cùng VTC Academy tìm hiểu qua bài viết dưới đây nhé!

Deep Learning là gì?
(Nguồn: Internet)

Deep Learning là gì?

Deep Learning (học sâu) có thể được xem là một nhánh nhỏ của Machine Learning (học máy), cho phép máy tính giải quyết một loạt các vấn đề phức tạp không thể giải quyết được. Deep Learning được xây dựng dựa trên các khái niệm rắc rối hơn rất nhiều, chủ yếu hoạt động với các mạng nơ-ron nhân tạo để bắt chước khả năng tư duy và suy nghĩ của bộ não con người.

Deep Learning thúc đẩy sự phát triển của các ứng dụng Trí tuệ nhân tạo AI giúp cải thiện khả năng tự động hóa, thực hiện các công việc phân tích và nghiên cứu mà không cần đến sự can thiệp của con người. Công nghệ học sâu còn được sử dụng trong các sản phẩm hàng ngày như trợ lý ảo, điều khiển từ xa hay các công nghệ mới nổi như xe tự lái.

Cách Deep Learning hoạt động

Khi đã hiểu về khái niệm Deep Learning là gì thì chúng ta cần nắm rõ về cơ chế hoạt động của chúng như thế nào để có cái nhìn tổng quát nhất.

Deep Learning 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, có thể tạo ra nhiều mức độ khác nhau để phân tích dữ liệu. Công nghệ này hoạt động dựa vào mạng lưới thần kinh nhân tạo và bao gồm nhiều lớp chứa các dữ liệu mô phỏng cách thức vận hành bộ não của con người.

Đối với nhiều tác vụ, chẳng hạn như thị giác máy tính, nhận dạng giọng nói còn được gọi là xử lý ngôn ngữ tự nhiên, dịch máy và robot. Hiệu suất của các hệ thống Deep Learning vượt xa so với hệ thống Machine Learning.

Quy trình hoạt động của Deep Learning
(Nguồn: internet)

Ví dụ: để dạy máy tính nhận diện hình ảnh một con thỏ thì chúng ta sẽ lập trình ra nhiều lớp trong mạng thần kinh nhân tạo, mỗi lớp có khả năng xác định một đặc điểm cụ thể của con thỏ như tai, vuốt, răng,….rồi cho máy tính xem hàng ngàn bức ảnh thỏ (chỉ ra rằng đây là con thỏ) cùng những bức ảnh khác không phải thỏ nhằm chỉ ra rằng đây không phải là thỏ.

Khi nào nên sử dụng Deep Learning?

Mặc dù có hiệu năng và mức độ chính xác vượt trội nhờ nguồn dữ liệu lớn. Tuy nhiên, Deep Learning không phải lúc nào cũng được sử dụng phổ biến trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Chúng ta cần phải xác định nhu cầu và môi trường phù hợp để ứng dụng Deep Learning một cách hợp lý.

Mục tiêu và độ phức tạp của dự án

Deep Learning có lợi thế giải quyết vấn đề phức tạp bằng cách đưa ra các phân tích trong dữ liệu. Mô hình này đặc biệt phù hợp khi áp dụng vào việc xử lý dữ liệu ở nhiều dạng khác như ngôn ngữ, hình ảnh, giọng nói,….

Nguồn dữ liệu

Thông thường, khối lượng dữ liệu của doanh nghiệp được xử lý thông qua mô hình Deep Learning. Tuy nhiên, nếu như khối lượng dữ liệu cần giải quyết quá lớn, quá trình xử lý sẽ phức tạp và tốn kém hơn. Deep Learning sẽ là công cụ tốt nhất hỗ trợ cho doanh nghiệp trong vấn đề này. Bởi công nghệ học sâu có khả năng giải quyết những nguồn dữ liệu lớn và phức tạp, tối ưu hóa quy trình làm việc cho con người.

Khối lượng dữ liệu lớn

Mô hình Deep Learning chỉ ra các mối quan hệ ẩn sâu bên trong bộ dữ liệu. Tuy nhiên, điều này đòi hỏi khối lượng dữ liệu đầu vào phải lớn hơn nhiều và quy trình xử lý cũng khó khăn hơn. Do đó, đối với khối lượng dữ liệu lớn thì việc sử dụng Deep Learning là rất phù hợp.

Một số ưu điểm nổi bật của Deep Learning

Tự động hóa các chức năng

Một trong những ưu điểm nổi bật của Deep Learning chính là khả năng tự động hóa các tính năng, cụ thể là các thuật toán học sâu có thể tự tạo ra các tính năng mới từ số lượng dữ liệu hạn chế ngay trong dữ liệu đào tạo mà không cần con người can thiệp.

Có nghĩa là học sâu có thể thực hiện những nhiệm vụ phức tạp đòi hỏi yêu cầu về kỹ thuật cao với các tính năng mở rộng. Đối với các doanh nghiệp, việc tự động hóa các tính năng của học sâu cho phép triển khai ứng dụng hoặc công nghệ nhanh, ổn định và đem đến độ chính xác cao.

Khả năng tự học

Các lớp nơron trong Deep Learning cho phép các mô hình trở nên hiệu quả hơn, cụ thể là thực hiện được các tính năng phức tạp hay các công việc tính toán chuyên sâu. Deep Learning đã thể hiện được khả năng tính năng vượt trội trong quy trình làm việc, điều này thể hiện rõ trong các nhiệm vụ nhận thức máy, còn được gọi là khả năng hiểu các đầu vào như hình ảnh, âm thanh thậm chí là video giống như con người.

(Nguồn: Internet)

Điều này là do khả năng của các thuật toán học sâu cuối cùng, giúp chúng chối từ các lỗi của chính nó. Deep Learning còn hỗ trợ việc xác định danh tính chính xác, cụ thể là vào các dự án, chúng có thể phân tích kết quả đầu ra và thực hiện điều chỉnh trong trường hợp cần thiết. Trong một số trường hợp Deep Learning yêu cầu sự hỗ trợ của con người nhằm xác định dữ liệu trả về uy tín nhất.

Tối ưu chi phí

Chi phí đào tạo mô hình học sâu gây tốn kém nhiều chi phí, tuy nhiên nếu như được đào tạo theo quy trình phù hợp Deep Learning sẽ giúp doanh nghiệp tối ưu những khoản chi phí không cần thiết.

Trong các ngành công nghiệp như sản xuất hoặc bán lẻ, chỉ cần một dự đoán sai hoặc một lỗi nhỏ trong quy trình làm việc cũng phải chịu tổn thất một khoản chi phí không nhỏ. Chính vì vậy khi ứng dụng Deep Learning vào quy trình làm việc sẽ giúp doanh nghiệp kiểm soát được khoản chi phí của mình.

Ứng dụng của Deep Learning trong đời sống

Hiện nay, Deep Learning được ứng dụng rất nhiều vào các khía cạnh và lĩnh vực trong cuộc sống của chúng ta, hỗ trợ cho các quy trình nghiên cứu, giải thích và phân tích khối lượng dữ liệu một cách dễ dàng và nhanh chóng. Việc Deep Learning phát triển tạo nên sự chủ động trong công việc, con người dần có thể điều khiển cuộc sống của mình. Cùng điểm qua một số lĩnh vực ứng dụng Deep Learning đem đến lợi ích cho cuộc sống của con người.

Marketing

Thời đại công nghệ số phát triển mạnh mẽ, việc ứng dụng một số công nghệ hiện đại vào lĩnh vực Marketing không còn quá xa lạ, đặc biệt là ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào lĩnh vực Digital Marketing. Việc ứng dụng Deep Learning trong chiến dịch Marketing giúp mang lại trải nghiệm tốt hơn cho khách hàng cũng như đem lại nguồn doanh thu cho doanh nghiệp. Một số ví dụ điển hình như hệ thống Chatbot, hỗ trợ thiết kế website, xây dựng nội dung cá nhân hóa, phân tích hành vi người tiêu dùng bằng cách nhận diện hình ảnh,…

Xem thêm bài viết: Một số ứng dụng điển hình của Trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực Digital Marketing

Robotics

Ngành chế tạo robot ngày nay đang được trở nên phổ biến hơn, tạo cơ hội phát triển mạnh mẽ cho công nghệ ứng dụng AI và Deep Learning vào robot. Deep Learning giúp các robot cảm nhận được các chướng ngại vật trên đường đi của chúng, phân tích và xử lý các đồ vật gây cản trở, dễ vỡ hoặc có thể là sắp xếp những đồ vật lộn xộn lại với nhau.

Ngành Robotics đang phát triển rất mạnh mẽ
(Nguồn: Internet)

Cùng với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ mới này, chúng ta có thể kỳ vọng vào sự ứng dụng của robot trong đời sống của con người. Chúng không chỉ được sử dụng vào mục đích là hiểu và trả lời các câu hỏi đơn giản của con người như hiện nay mà được mong đợi có thể thực hiện các câu lệnh phức tạp hơn như nghe lệnh bằng giọng nói hoặc cử chỉ, thậm chí là dự đoán hành động tiếp theo của con người.

Ngày nay, con người và robot đã cộng tác với nhau và thực hiện các nhiệm vụ riêng biệt phù hợp với thế mạnh của mỗi bên.

Xem thêm bài viết: Robot, Trí tuệ nhân tạo – Mở đường dữ liệu lớn cho canh tác thông minh

Trợ lý ảo

Hiện nay, cụm từ “trợ lý ảo” không còn quá xa lạ đối với chúng ta bởi những gì mà chúng mang lại trong đời sống, phổ biến nhất là Alexa, Siri, hoặc Google.

Trợ lý ảo (Virtual Assistant) là ứng dụng trên điện toán đám mây nhằm hiểu các lệnh thoại bằng giọng nói hoặc ngữ điệu của con người đem đến trải nghiệm sử dụng mới lạ cho người dùng. Trợ lý ảo sử dụng Deep Learning để tìm hiểu thêm về người dùng, từ những 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 câu lệnh thông qua đánh giá ngôn ngữ tự nhiên của con người. Bên cạnh đó, chúng cũng có thể dịch các bài phát biểu của bạn thành văn bản, ghi chú và đặt lịch hẹn khi bạn cần.

Trợ lý ảo hỗ trợ công việc cho con người
(Nguồn: Internet)

Có thể nói, trợ lý ảo chính là một công cụ hỗ trợ tốt nhất cho bạn, từ những việc nhỏ nhặt như nhắc nhở cuộc gọi cho đến trả lời tự động các cuộc gọi của bạn. Với ứng dụng học sâu, các trợ lý ảo có thể hỗ trợ cho bạn trong việc tạo hoặc gửi công văn phù hợp.

Xe tự lái

Một ứng dụng nổi bật của Deep Learning mới nhất hiện nay chính là hệ thống lái xe tự động.
Deep Learning đóng vai trò kiểm tra, xử lý và nhận diện đối tượng trong môi trường xung quanh, tính toán khoảng cách giữa xe và các phương tiện khác, nhận diện chướng ngại vật, tín hiệu giao thông, xác định vị trí làn đường,…từ đó đưa ra các quyết định xử lý tối ưu và nhanh chóng nhất. Ngoài ra, Deep Learning còn phát triển các tính năng cảm biến xác định tuyến đường nào thuận tiện nhất để di chuyển trong ngày giúp tránh được tình trạng giao thông gây tắc nghẽn đường.

Sản phẩm ứng dụng mô hình xe tự lái của học viên VTC Academy

Học viên ngành Trí tuệ nhân tạo tại VTC Academy đã sử dụng các công cụ như Pycharm, Pygame,…để tạo mô hình giả lập xe tự lái, ứng dụng công nghệ học sâu vào lĩnh vực đời sống. Mô hình cho chúng ta thấy được cách Deep Learning hoạt động trong hệ thống lái xe tự động như thế nào. Hiện nay, cũng đã có một số hãng xe nghiên cứu ứng dụng công nghệ học sâu vào ô tô và hãng xe tiên phong trong việc sản xuất ô tô tự lái chính là Tesla.

Chi tiết về sản phẩm ứng dụng xe tự hành của học viên VTC Academy: https://www.youtube.com/watch?v=ONfsWzTMQHY&t=2s

Khám phá sự độc đáo, mới lạ cùng khóa học “Trí tuệ nhân tạo AI” tại VTC Academy

Hiện nay, Deep Learning đã phát triển mạnh mẽ, trở thành một công nghệ thế hệ mới quan trọng đang được nhiều doanh nghiệp đầu tư và ứng dụng trong tương lai. Cùng với khả năng ứng dụng công nghệ Deep Learning ở đa dạng lĩnh vực, có thể thấy được Deep Learning chắc chắn sẽ có sự tác động lớn đến sự phát triển của lĩnh vực công nghệ nói riêng và cả thế giới nói chung.

Thông qua bài viết trên đây, VTC Academy hy vọng đã giúp bạn hiểu rõ Deep Learning là gì và giúp bạn có cái nhìn tổng quan về ngành nghề thú vị này.

Nếu bạn muốn học sâu và làm việc trong lĩnh vực Deep Learning, hãy bắt đầu học hiểu về Trí tuệ nhân tạo nói chung. Những hiểu biết chuyên ngành từ khái quát đến nâng cao sẽ cho bạn một cái nhìn toàn diện về ngành nghề để có thể học và làm tốt hơn. Khóa học “Trí tuệ nhân tạo” tại VTC Academy có thể giúp bạn điều đó.

Chương trình đào tạo được xây dựng phù hợp với xu hướng ngành hiện tại cũng nhiều kiến thức bổ ích về lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo. Bên những kiến thức về cơ sở lý thuyết, bạn cũng sẽ được tham gia các dự án thực tế nhằm phát triển bản thân, tích lũy kinh nghiệm cũng như biết cách triển khai các giải pháp cho doanh nghiệp. Cơ hội nghề nghiệp của bạn cũng sẽ được rộng mở hơn, nhất là những ai muốn theo đuổi công việc Data Analyst , Data Scientist và Kỹ sư trí tuệ nhân tạo. Hãy đồng hành cùng VTC Academy để trở thành những kỹ sư Trí tuệ nhân tạo chuyên nghiệp trong lĩnh vực hàng đầu này nhé!

Tài liệu tham khảo

1. “What is Deep Learning?” – IBM
   https://www.ibm.com/topics/deep-learning
2. “Top 20 Application of Deep Learning in 2022 Across Industries” – Great Learning
   https://www.mygreatlearning.com/blog/deep-learning-applications/
3. “Top 25 Deep Learning Application Used Across Industries” – Simplilearn
   https://www.simplilearn.com/tutorials/deep-learning-tutorial/deep-learning-applications