Khám phá sức mạnh của học sâu: tìm hiểu mạng lưới nơ-ron, kỹ thuật đào tạo và các ứng dụng thực tế trong AI, chăm sóc sức khỏe, v.v.
Học sâu (DL) là một tập hợp con chuyên biệt của học máy (ML) sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo với nhiều lớp để phân tích dữ liệu và trích xuất các mẫu phức tạp. Các mạng nhiều lớp này, thường được gọi là mạng nơ-ron "sâu", được lấy cảm hứng từ cấu trúc và chức năng của não người. Không giống như các thuật toán học máy truyền thống dựa vào kỹ thuật tính năng thủ công, các thuật toán học sâu có thể tự động học các biểu diễn phân cấp của dữ liệu, khiến chúng đặc biệt hiệu quả đối với các tác vụ liên quan đến các tập dữ liệu lớn và phức tạp.
Các mô hình học sâu được xây dựng bằng cách sử dụng các lớp nơ-ron nhân tạo được kết nối với nhau. Mỗi lớp xử lý dữ liệu đầu vào và chuyển đầu ra cho lớp tiếp theo. Các lớp ban đầu học các tính năng đơn giản, trong khi các lớp sâu hơn học các tính năng phức tạp hơn bằng cách kết hợp thông tin từ các lớp trước đó. Quá trình học phân cấp này cho phép các mô hình học sâu nắm bắt các mẫu và mối quan hệ phức tạp trong dữ liệu.
Một trong những khối xây dựng cơ bản của mạng nơ-ron sâu là hàm kích hoạt . Các hàm kích hoạt đưa tính phi tuyến tính vào mạng, cho phép mạng học các mối quan hệ phi tuyến tính phức tạp giữa đầu vào và đầu ra. Các hàm kích hoạt phổ biến bao gồm ReLU (Đơn vị tuyến tính chỉnh lưu) , Sigmoid và Tanh (Tăng tuyến Hyperbolic) .
Đào tạo các mô hình học sâu liên quan đến việc điều chỉnh weights and biases của các kết nối giữa các nơ-ron để giảm thiểu sự khác biệt giữa các dự đoán của mô hình và các giá trị thực tế. Điều này thường được thực hiện bằng cách sử dụng thuật toán tối ưu hóa như Stochastic Gradient Descent (SGD) hoặc Adam , thuật toán này cập nhật lặp đi lặp lại các tham số của mô hình dựa trên các gradient được tính toán của hàm mất mát .
Quá trình đào tạo thường sử dụng các kỹ thuật như backpropagation để tính toán hiệu quả các gradient và chuẩn hóa theo lô để ổn định và tăng tốc quá trình đào tạo. Để ngăn ngừa tình trạng quá khớp , khi mô hình hoạt động tốt trên dữ liệu đào tạo nhưng kém trên dữ liệu chưa biết, các kỹ thuật chuẩn hóa như dropout thường được sử dụng.
Học sâu đã chứng minh được sự thành công đáng kể trong nhiều ứng dụng khác nhau, bao gồm:
Mặc dù học sâu là một tập hợp con của học máy, nhưng có những điểm khác biệt chính giữa hai phương pháp này. Các thuật toán học máy truyền thống thường yêu cầu kỹ thuật tính năng thủ công, trong đó các chuyên gia trong lĩnh vực này cẩn thận lựa chọn và trích xuất các tính năng có liên quan từ dữ liệu. Ngược lại, các mô hình học sâu có thể tự động học các biểu diễn tính năng phân cấp trực tiếp từ dữ liệu thô, giúp giảm nhu cầu kỹ thuật tính năng thủ công.
Các mô hình học sâu thường yêu cầu nhiều dữ liệu hơn đáng kể so với các thuật toán học máy truyền thống để đạt được hiệu suất tốt. Điều này là do các mô hình học sâu có số lượng lớn các tham số cần được học trong quá trình đào tạo. Tuy nhiên, với sự gia tăng tính khả dụng của các tập dữ liệu lớn và những tiến bộ trong sức mạnh tính toán, học sâu đã trở nên khả thi và hiệu quả hơn đối với nhiều tác vụ. Tìm hiểu thêm về học máy .
