Học sâu (DL)

Học sâu là một tập hợp con chuyên biệt của học máy sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo với nhiều lớp để phân tích dữ liệu và trích xuất các tính năng cấp cao. Các mạng nơ-ron sâu này, lấy cảm hứng từ cấu trúc não người, có thể tự động học các mẫu và biểu diễn phức tạp từ lượng dữ liệu khổng lồ, dẫn đến những tiến bộ đáng kể trong trí tuệ nhân tạo (AI). Các mô hình học sâu vượt trội trong các tác vụ liên quan đến cấu trúc dữ liệu phức tạp, chẳng hạn như nhận dạng hình ảnh và giọng nói, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và các quy trình ra quyết định phức tạp.

Các khái niệm cốt lõi của Học sâu

Các mô hình học sâu được xây dựng trên nền tảng của mạng nơ-ron , bao gồm các nút được kết nối với nhau được sắp xếp theo từng lớp. Mỗi kết nối giữa các nút mang một trọng số xác định cường độ của tín hiệu đi qua. Trong quá trình đào tạo, các trọng số này được điều chỉnh theo từng bước để giảm thiểu sự khác biệt giữa các dự đoán của mô hình và các giá trị thực tế. Độ sâu của các mạng này, được đặc trưng bởi nhiều lớp ẩn giữa các lớp đầu vào và đầu ra, cho phép mô hình học các biểu diễn phân cấp của dữ liệu. Quá trình học phân cấp này cho phép các mô hình học sâu tự động khám phá các tính năng và mẫu phức tạp có vai trò quan trọng đối với các dự đoán chính xác.

Đào tạo mô hình học sâu

Đào tạo một mô hình học sâu bao gồm một số bước và thành phần chính. Quá trình bắt đầu với một tập dữ liệu lớn, được chia thành các tập huấn luyện, xác thực và kiểm tra . Tập huấn luyện được sử dụng để điều chỉnh trọng số của mạng thông qua một quá trình gọi là truyền ngược , được hướng dẫn bởi một thuật toán tối ưu hóa như Stochastic Gradient Descent (SGD) hoặc Adam . Bộ xác thực được sử dụng để điều chỉnh các siêu tham số và theo dõi hiệu suất của mô hình trong quá trình đào tạo, trong khi tập kiểm tra cung cấp đánh giá cuối cùng về khả năng khái quát hóa của mô hình đối với dữ liệu chưa biết.

Học sâu so với Học máy

Mặc dù học sâu là một tập hợp con của học máy, nhưng có những điểm khác biệt chính giữa hai thuật toán này. Các thuật toán học máy truyền thống thường dựa vào kỹ thuật tính năng , trong đó các chuyên gia chọn và trích xuất thủ công các tính năng có liên quan từ dữ liệu. Ngược lại, các mô hình học sâu tự động học các tính năng trực tiếp từ dữ liệu thô, loại bỏ nhu cầu kỹ thuật tính năng thủ công. Khả năng này làm cho học sâu đặc biệt mạnh mẽ đối với các tác vụ liên quan đến dữ liệu phi cấu trúc, chẳng hạn như hình ảnh, âm thanh và văn bản. Ngoài ra, các mô hình học sâu thường yêu cầu các tập dữ liệu lớn hơn và nhiều tài nguyên tính toán hơn so với các thuật toán học máy truyền thống.

Ứng dụng của Học sâu

Học sâu đã cách mạng hóa nhiều lĩnh vực và tạo ra bước đột phá trong nhiều ứng dụng khác nhau, bao gồm:

• Tầm nhìn máy tính : Các mô hình học sâu, đặc biệt là Mạng nơ-ron tích chập (CNN) , đã đạt được hiệu suất tiên tiến trong các nhiệm vụ như phân loại hình ảnh , phát hiện đối tượng và phân đoạn hình ảnh . Ví dụ, Ultralytics YOLO các mô hình tận dụng công nghệ học sâu để phát hiện vật thể theo thời gian thực trong hình ảnh và video, với các ứng dụng trong xe tự hành , hệ thống giám sát và robot.
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) : Học sâu đã thúc đẩy đáng kể lĩnh vực NLP, cho phép máy móc hiểu và tạo ra ngôn ngữ của con người với độ chính xác đáng kinh ngạc. Các mô hình như Transformer và BERT đã đạt được kết quả tiên tiến trong các tác vụ như dịch máy, phân tích tình cảm và tóm tắt văn bản . Ví dụ, các Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như GPT-4 được sử dụng trong chatbot, tạo nội dung và tạo mã.
• Chăm sóc sức khỏe : Học sâu đang chuyển đổi chăm sóc sức khỏe bằng cách cho phép chẩn đoán chính xác và hiệu quả hơn, đưa ra các khuyến nghị điều trị cá nhân hóa và khám phá thuốc. Ví dụ, các mô hình học sâu được sử dụng để phân tích hình ảnh y tế, chẳng hạn như X-quang và MRI, để phát hiện các bệnh như ung thư và bệnh võng mạc tiểu đường. Chúng cũng được sử dụng để dự đoán kết quả của bệnh nhân và đề xuất các kế hoạch điều trị cá nhân hóa dựa trên dữ liệu của bệnh nhân. Tìm hiểu thêm về Vision AI trong chăm sóc sức khỏe .

Thách thức và định hướng tương lai

Mặc dù có khả năng ấn tượng, học sâu phải đối mặt với một số thách thức. Một thách thức lớn là nhu cầu về lượng lớn dữ liệu được gắn nhãn, có thể tốn kém và mất nhiều thời gian để có được. Ngoài ra, các mô hình học sâu thường được coi là "hộp đen" do kiến trúc phức tạp của chúng, khiến việc diễn giải các quyết định của chúng trở nên khó khăn. Sự thiếu minh bạch này làm dấy lên mối lo ngại về sự thiên vị và công bằng, đặc biệt là trong các ứng dụng quan trọng như chăm sóc sức khỏe và tài chính.

Các nhà nghiên cứu đang tích cực làm việc để giải quyết những thách thức này và thúc đẩy lĩnh vực học sâu. Một số lĩnh vực nghiên cứu chính bao gồm:

• AI có thể giải thích (XAI) : Phát triển các kỹ thuật để làm cho các mô hình học sâu trở nên minh bạch và dễ hiểu hơn.
• Học chuyển giao : Tận dụng các mô hình được đào tạo trước để giảm nhu cầu về các tập dữ liệu có nhãn lớn và cải thiện hiệu suất cho các tác vụ mới.
• Trí tuệ nhân tạo tạo sinh : Tạo các mẫu dữ liệu mới, chẳng hạn như hình ảnh, văn bản và âm thanh, bằng cách sử dụng các mô hình như Mạng đối nghịch tạo sinh (GAN) .

Khi học sâu tiếp tục phát triển, nó được kỳ vọng sẽ đóng vai trò ngày càng quan trọng trong việc định hình tương lai của AI và các ứng dụng của nó trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau.