Deep Learning là gì? Tìm hiểu cách máy học sâu hoạt động

Nếu doanh nghiệp quan tâm đến trí tuệ nhân tạo (AI), chắc hẳn không thể bỏ qua Deep Learning, hay còn gọi là Học sâu, một công nghệ cho phép máy tính học tập, suy luận và đưa ra dự đoán bằng cách mô phỏng hoạt động não người. Vậy, Deep Learning là gì? Cơ chế hoạt động ra sao? Và nó mang đến những lợi ích, ứng dụng nào cho công việc lẫn đời sống? Hãy cùng Base.vn khám phá ngay sau đây.

1. Deep learning là gì?

Deep Learning hay được hiểu là “Học sâu”, là một nhánh nhỏ của Machine Learning (Học máy). Nếu như học máy cho phép máy tính học hỏi từ dữ liệu để tự động đưa ra dự đoán, thì học sâu là bước tiến xa hơn khi nó giúp máy tính tự học từ các mẫu/ví dụ và thực hiện các tác vụ cụ thể, tương tự như cách con người tư duy từ kinh nghiệm thực tế.

Giả sử, chúng ta muốn dạy máy tính nhận diện một con mèo. Thay vì lập trình cho máy cách nhận biết từng đặc điểm như tai nhọn, ria mép hay đuôi dài, chúng ta chỉ cần cho máy xem hàng nghìn bức ảnh về loài mèo trong thực tế. Qua đó, máy tính sẽ tự nhận ra những điểm giống nhau (mẫu chung) trong các bức ảnh đó, và học cách phân biệt mèo với các loài vật khác. Đó chính là bản chất của Deep Learning.

Về mặt kỹ thuật, Deep Learning (DL) sử dụng một thứ gọi là mạng nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural Networks), mô phỏng cấu trúc não bộ con người và cũng có khả năng phân tích, xử lý và hiểu thông tin. Cụ thể, các mạng nơ-ron này “bắt chước” cách hoạt động của các tế bào thần kinh trong bộ não, bao gồm các lớp nút (layers of nodes) được kết nối với nhau. Càng có nhiều lớp (layers) thì mạng nơ-ron càng “sâu”, và càng có nhiều khả năng xử lý những dữ liệu phức tạp, cũng như thực hiện những nhiệm vụ tinh vi hơn.

Thật ra, “mạng nơ-ron nhân tạo” và “học sâu” không phải là những ý tưởng quá mới mẻ, mà chúng đã xuất hiện từ những năm 60 của thế kỷ trước. Tuy nhiên, mãi cho đến những năm gần đây, nhờ sự bùng nổ của Big Data (dữ liệu lớn) và cải tiến trong công nghệ tính toán, Deep Learning mới thật sự cất cánh và tạo ra những giá trị đột phá trong nhiều lĩnh vực.

Các hệ thống DL hiện nay có thể học tập từ hàng triệu, thậm chí hàng tỷ điểm dữ liệu (như là hình ảnh, âm thanh, ngôn ngữ tự nhiên,…) để cải thiện hiệu suất và độ chính xác mà không cần con người phải tự tay lập trình.

2. Vì sao Deep Learning ngày càng trở nên quan trọng?

Trong thế giới trí tuệ nhân tạo AI, Deep Learning ngày càng chứng tỏ được sức hút và tầm quan trọng thông qua những khía cạnh sau:

– Xử lý dữ liệu phi cấu trúc: Các mô hình DL có  khả năng làm việc trực tiếp với dữ liệu chưa qua chuẩn hóa, chẳng hạn như văn bản, hình ảnh, video hoặc âm thanh. Nhờ đó, chúng ta không cần phải tốn thời gian và nguồn lực cho việc chuẩn hóa dữ liệu trước khi phân tích.

– Xử lý dữ liệu lớn: Nhờ sự hỗ trợ của các đơn vị xử lý đồ họa (GPU), các mô hình DL có thể phân tích và học từ hàng triệu dòng dữ liệu với tốc độ cực kỳ nhanh. Đây là nền móng quan trọng cho các hệ thống AI cần phản hồi theo thời gian thực hoặc đưa ra dự đoán trên quy mô lớn.

– Độ chính xác vượt trội: Nhờ khả năng học sâu từ dữ liệu, các mô hình DL có thể cung cấp các kết quả chính xác cao trong các lĩnh vực như thị giác máy tính (nhận diện khuôn mặt, vật thể), xử lý ngôn ngữ tự nhiên (dịch thuật tự động, phân tích cảm xúc), xử lý âm thanh (nhận biết giọng nói, lọc tiếng ồn).

– Tự động nhận dạng mẫu dữ liệu: Khác với các mô hình truyền thống cần sự can thiệp từ kỹ sư dữ liệu, DL có khả năng tự học và phát hiện mọi loại mẫu (patterns) trong dữ liệu một cách độc lập. Nhờ điều này mà hệ thống thích nghi tốt hơn với các tình huống mới.

3. Thành phần cốt lõi của Deep Learning

Trước khi tìm hiểu sâu hơn về các mô hình và ứng dụng thực tiễn của Deep Learning, chúng ta cần nắm rõ những thành phần cơ bản tạo nên sự khác biệt và giá trị của công nghệ này. Về cơ bản, học sâu được xây dựng dựa trên 3 yếu tố chính: mạng nơ-ron, mạng nơ-ron sâu và các hàm kích hoạt.

3.1 Mạng nơ-ron (Neural networks)

Đây là trọng tâm của Deep Learning, là các mô hình tính toán được lấy cảm hứng từ cách bộ não con người hoạt động. Các mạng nơ-ron này bao gồm các “nút” (còn gọi là nơ-ron nhân tạo) được liên kết với nhau. Mỗi nút có thể tiếp nhận thông tin, xử lý và truyền tín hiệu sang các nút khác.

Tương tự như bộ não có các vùng đảm nhận những nhiệm vụ khác nhau, mạng nơ-ron cũng có các lớp, mỗi lớp phụ trách một chức năng riêng như xử lý hình ảnh, phân tích ngữ nghĩa hay phát hiện bất thường. Khi các lớp này kết hợp, chúng giúp hệ thống học hỏi và hành động thông minh hơn.

3.2 Mạng nơ-ron sâu (Deep neural networks)

Điều làm nên “độ sâu” cho mạng nơ-ron là số lớp nằm giữa đầu vào (nơi nhận dữ liệu thô từ bên ngoài) và đầu ra (kết quả hoặc dự đoán). Mạng nơ-ron sâu càng có nhiều lớp, thì càng có khả năng phân tích tinh vi và đưa ra dự đoán chính xác hơn.

Nhờ cấu trúc “sâu” này, Deep Learning có thể tự nâng cao khả năng nhận diện các điểm phức tạp trong dữ liệu, từ đường nét đơn giản đến khuôn mặt, từ âm thanh cơ bản đến giọng nói, từ cụm từ đến ý nghĩa ngữ cảnh. Chính điều này tạo nên sức mạnh vượt trội của học sâu trong việc giải quyết các vấn đề có độ khó cao.

3.3 Các hàm kích hoạt (Activation functions)

Trong mạng nơ-ron, các hàm kích hoạt chính là “những người điều phối”. Chúng quyết định xem thông tin nào sẽ được truyền đến lớp nơ-ron tiếp theo. Nhờ những hàm này mà mô hình DL không chỉ học thuộc mà còn có khả năng phân biệt và suy luận sắc thái, giúp DL trở nên linh hoạt và thích ứng tốt hơn với dữ liệu và môi trường mới.

4. Thuật toán Deep Learning hoạt động như thế nào?

Các thuật toán trong Deep Learning thường được huấn luyện thông qua việc học từ các tập dữ liệu lớn có gán nhãn sẵn (Labeled Data), nghĩa là mỗi dữ liệu đầu vào đều đi kèm với thông tin mô tả rõ ràng (ví dụ: đây là ảnh một con chó, đây là ảnh một con mèo).

Trong quá trình học tập, thuật toán sẽ tự tìm ra mối liên hệ giữa các đặc điểm trong dữ liệu và nhãn tương ứng. Chẳng hạn, với nhiệm vụ nhận diện hình ảnh, thuật toán có thể học được rằng các đặc điểm như kết cấu mặt, màu lông hoặc dáng tai thường xuất hiện trong hình ảnh của một chú chó, từ đó gán nhãn “chó” cho các hình ảnh có đặc điểm tương tự.

Khi đã được đào tạo đầy đủ, thuật toán có thể áp dụng kiến thức đã học để phân tích và dự đoán với dữ liệu mới. Ví dụ, nếu chúng ta đưa vào một bức ảnh mà thuật toán chưa từng thấy qua trước đó, dựa trên những gì đã học về đặc trưng của loài chó, nó sẽ có thể nhận dạng được liệu đây có phải là một chú chó hay không.

Đọc thêm: AI trong giáo dục là gì? 7+ Ứng dụng thực tiễn của AI trong dạy và học

5. 6 dạng mô hình tiêu biểu của Deep Learning

Về bản chất, các mô hình học sâu là các công cụ tính toán tận dụng sức mạnh của mạng nơ-ron để xử lý thông tin và học từ dữ liệu, xác định các mẫu để từ đó đưa ra dự đoán hoặc phân loại với độ chính xác cao cho các tác vụ như: xử lý hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhận dạng giọng nói, v.v…

5.1 Mạng nơ-ron tích chập (Convolutional Neural Networks – CNNs)

CNNs là một loại mạng nơ-ron được thiết kế để xử lý dữ liệu có cấu trúc dạng lưới, điển hình như hình ảnh. CNN nổi bật nhờ khả năng phát hiện và nhận diện các mẫu, đường nét, và hình dạng trong dữ liệu hình ảnh.

Cấu trúc của CNN thường bao gồm:

• Lớp tích chập (convolution layer): Phát hiện các đặc điểm quan trọng như cạnh, đường cong, kết cấu,…
• Lớp gộp (pooling layer): Giúp giảm kích thước dữ liệu trong khi vẫn giữ lại những thông tin cần thiết.
• Lớp kết nối đầy đủ (fully connected layer): Tổng hợp các thông tin và đưa ra kết quả dự đoán.

Thông thường, các mô hình nhận diện hình ảnh có xu hướng sử dụng nhiều lớp tích chập và lớp gộp liên tiếp, nhằm cải thiện độ chuẩn xác và khả năng “nhìn thấy” các chi tiết tinh vi hơn trong ảnh.

CNNs thường được ứng dụng trong các lĩnh vực:

• Thị giác máy tính: Nhận diện và phân biệt các đối tượng trong ảnh, kể cả khi chúng bị che khuất hoặc méo mó. Ví dụ: phân biệt mèo với chó trong ảnh.
• Y tế: Phân tích ảnh X-quang, MRI hoặc các ảnh chẩn đoán khác, giúp bác sĩ phát hiện sớm các dấu hiệu bệnh lý như khối u hoặc tổn thương mô.

5.2 Mạng nơ-ron hồi tiếp (Recurrent Neural Networks – RNNs)

RNNs được thiết kế để xử lý dữ liệu có tính chất tuần tự, như văn bản, âm thanh, hoặc chuỗi thời gian. Khác với mạng truyền thẳng, nơi mỗi đầu ra chỉ phụ thuộc vào đầu vào hiện tại, RNNs có thể “ghi nhớ” thông tin từ các bước trước đó nhờ việc đưa đầu ra của một lớp quay trở lại làm đầu vào cho lớp tiếp theo. Nhờ vậy mà mô hình này có thể nắm bắt ngữ cảnh và mối liên kết giữa các phần tử trong chuỗi dữ liệu tốt hơn, từ đó đưa ra dự đoán chính xác hơn.

Để dễ hình dung, khi đọc một câu, chúng ta hiểu được ý nghĩa của câu đó không phải do một từ đơn lẻ mà còn căn cứ vào những từ đã đọc trước đó. Tương tự như vậy, RNNs hoạt động bằng cách dùng thông tin trước đó để hiểu và xử lý dữ liệu hiện tại.

RNNs thường được ứng dụng trong các lĩnh vực:

• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên: Hiểu ngữ cảnh trong câu để tạo văn bản, dịch thuật tự động (như Google Translate).
• Nhận diện giọng nói: Chuyển giọng nói thành văn bản trong các trợ lý ảo như Siri, Google Assistant.
• Dự đoán chuỗi: Dự đoán từ tiếp theo trong một câu, hoặc dự báo giá cổ phiếu dựa trên dữ liệu lịch sử.

5.3 Mạng đối nghịch tạo sinh (Generative Adversarial Networks – GANs)

GANs là một loại mạng nơ-ron được sử dụng cả trong và ngoài trí tuệ nhân tạo (AI) để tạo dữ liệu mới giống với dữ liệu đào tạo ban đầu. Mô hình này có khả năng tạo ra dữ liệu mới trông rất giống với dữ liệu thật, ví dụ như tạo hình ảnh khuôn mặt người, dù ngoài đời không có ai như vậy cả!

Điểm độc đáo của mô hình GANs nằm ở cơ chế “đối nghịch”, bao gồm hai mạng nơ-ron hoạt động cạnh tranh với khau:

• Trình tạo (Generator): Cố gắng tạo ra hình ảnh, video hoặc âm thanh sao cho giống như thật nhất.
• Bộ phân biệt (Discriminator): Cố gắng phân biệt đâu là thật (từ dữ liệu gốc) và đâu là giả (do trình tạo sinh ra).

Hai bên sẽ liên tục đối kháng. Trình tạo càng ngày càng khéo léo hơn để đánh lừa bộ phân biệt, còn bộ phân biệt thì càng ngày càng tinh tường hơn để nhận ra dữ liệu giả. Nhờ vậy, GANs dần dần học được cách tạo ra những dữ liệu mới cực kỳ chân thực.

GANs thường được ứng dụng trong các lĩnh vực:

• Tạo ảnh chân dung ảo: Dùng để tạo gương mặt người chưa từng tồn tại.
• Phục hồi hình ảnh: Làm mới những bức ảnh cũ, mờ hoặc bị rách.
• Tăng cường dữ liệu: Sinh thêm dữ liệu mới để huấn luyện các mô hình Deep Learning khác.

5.4 Mô hình Autoencoders và Variational Autoencoders

Variational Autoencoders (VAEs) là một trong những mô hình học sâu đầu tiên có khả năng tạo ra hình ảnh và âm thanh chân thực, mở đường cho sự phát triển của AI tạo sinh (Generative AI).

• Autoencoders là mô hình học không giám sát, có khả năng nén dữ liệu chưa gán nhãn thành dạng biểu diễn nhỏ gọn (encoding), sau đó khôi phục lại dữ liệu ban đầu (decoding). Chúng thường được dùng để tái tạo hình ảnh bị hỏng hoặc mờ.
• Variational Autoencoders (VAEs) mở rộng chức năng này bằng cách tái tạo lại dữ liệu và tạo ra nhiều biến thể mới từ dữ liệu gốc. Đây chính là bệ phóng để giúp AI có thể tạo nội dung mới một cách tự nhiên và sắc sảo hơn.

Autoencoders và VAEs thường được ứng dụng trong các lĩnh vực:

• Phục hồi và tái tạo hình ảnh: Làm rõ hình ảnh mờ, phục dựng ảnh cũ hoặc ảnh bị mất chi tiết.
• Phát hiện bất thường: Nhận diện lỗi trong hệ thống sản xuất hoặc phát hiện gian lận trong dữ liệu tài chính.
• Tạo dữ liệu mới: Sản xuất ảnh, văn bản hoặc âm thanh mới để bổ sung dữ liệu huấn luyện cho các mô hình AI khác.
• Nén dữ liệu: Tối ưu truyền tải dữ liệu lớn, đặc biệt trong các hệ thống yêu cầu hiệu suất cao.

5.5 Mô hình Diffusion

Tạm dịch là Mô hình Khuếch tán. Đây là một dạng mô hình tạo sinh hoạt động dựa trên quá trình thêm nhiễu và khử nhiễu (noise-addition and denoising).

Cụ thể, ban đầu, mô hình sẽ từ từ thêm nhiễu Gaussian vào dữ liệu huấn luyện (thường là hình ảnh) cho đến khi dữ liệu đó trở nên không thể nhận dạng. Sau đó, nó đảo ngược quá trình này bằng cách khử nhiễu, tức là từng bước “làm sạch” dữ liệu để tạo ra hình ảnh mới, chân thực và nhiều chi tiết hơn.

Mục tiêu của Diffusion là tạo ra kết quả càng giống dữ liệu gốc càng tốt. Mỗi lần mô hình này tạo ra mẫu mới, độ lệch so với mẫu mong muốn sẽ được đo lường và dùng để điều chỉnh lại các tham số, từ đó giúp mô hình ngày càng tối ưu hơn.

Mô hình Diffusion thường được ứng dụng trong các lĩnh vực:

• Xử lý hình ảnh: Tạo ảnh chất lượng cao từ văn bản, khử nhiễu, tăng độ phân giải, hoặc tô màu ảnh đen trắng.
• Sản xuất video: Dựng video hoặc animation từ mô tả văn bản, hoặc nội suy khung hình (frame interpolation). 
• Thiết kế đồ họa 3D: Tạo các mô hình 3D như đồ nội thất, xe hơi, từ mô tả văn bản.
• Nghiên cứu dược phẩm: Tạo ra các cấu trúc phân tử mới, dự đoán tương tác giữa thuốc và protein, hỗ trợ thúc đẩy quá trình bào chế thuốc.

5.6 Mô hình Transformer

Transformer đã và đang làm thay đổi hoàn toàn cách các mô hình AI hiểu và xử lý ngôn ngữ. Nó hoạt động dựa trên cấu trúc mã hóa – giải mã (encoder – decoder), giúp máy tính hiểu và tạo ra văn bản một cách vô cùng tự nhiên. Cơ chế hoạt động của mô hình này như sau:

• Bộ mã hóa (Encoder): Nhận văn bản thô đầu vào (chưa được gán nhãn) và biến nó thành một dạng biểu diễn số học gọi là “vector nhúng”, một kiểu ngôn ngữ mà máy có thể hiểu được.
• Bộ giải mã (Decoder): Dựa trên các biểu diễn đó và các từ đã tạo trước đó để dự đoán từng từ tiếp theo trong câu.

Transformer học tập theo kiểu “điền vào chỗ trống”, nghĩa là nó đoán những từ bị ẩn trong câu để nắm bắt ngữ cảnh mà không cần gán nhãn dữ liệu. Sau khi được huấn luyện cơ bản, nó có thể thích ứng linh hoạt với nhiều nhiệm vụ khác nhau chỉ với ít dữ liệu bổ sung.

Mô hình Transformer thường được ứng dụng trong các lĩnh vực:

• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên: Tóm tắt văn bản, dịch thuật tự động, phân tích cảm xúc của khách hàng.
• Sáng tạo nội dung: Tạo hình ảnh, video từ mô tả văn bản; xây dựng chatbot hoặc đối thoại tự động.
• Phân tích dữ liệu phức tạp: Tổ chức và xử lý các thông tin phi cấu trúc.
• Nhận diện và phân loại: Xác định các đối tượng, đặc điểm trong văn bản hoặc dữ liệu.

6. Ứng dụng của Deep Learning trong thực tế

– Tối ưu hóa quá trình phát triển phần mềm: Các thuật toán học sâu và mạng nơ-ron đóng vai trò nền tảng cho các công cụ AI tạo sinh. Những công cụ này có khả năng tự động đề xuất code, gợi ý chức năng hoàn chỉnh, và chuyển đổi code giữa các ngôn ngữ lập trình khác nhau, chẳng hạn như cập nhật hệ thống cũ bằng cách dịch từ COBOL sang Java. Nhờ đó, giúp lập trình viên rút ngắn quá trình phát triển hoặc nâng cấp ứng dụng.

– Nâng cao hiệu quả tiếp thị (marketing): Các mô hình học sâu giúp doanh nghiệp phân khúc khách hàng chính xác hơn dựa trên hành vi mua sắm, lịch sử duyệt web và tương tác trên mạng xã hội. Qua đó, doanh nghiệp có thể hiểu rõ hơn sở thích và mối quan tâm của khách hàng, triển khai các chiến dịch quảng cáo, ưu đãi hoặc phân phối nội dung tiếp thị phù hợp, đánh trúng nhu cầu và thúc đẩy doanh số.

– Cải thiện dịch vụ khách hàng: Học sâu có thể được tích hợp vào các chatbot để tạo ra công cụ hỗ trợ khách hàng thông minh và linh hoạt hơn. Những chatbot này không chỉ hiểu được ngôn ngữ tự nhiên mà còn có khả năng xử lý thức thì các câu hỏi mơ hồ. Dựa trên nội dung câu hỏi, chatbot sẽ cố gắng đưa ra câu trả lời chính xác hoặc chuyển cuộc trò chuyện đến nhân viên trong các tình huống phức tạp hơn, từ đó nâng cao trải nghiệm của khách hàng.

– Phân tích dịch vụ tài chính: Bên cạnh khả năng dự đoán giá cổ phiếu theo thời gian thực, học sâu còn giúp các tổ chức tài chính phân tích hồ sơ tín dụng, thu nhập, lịch sử chi tiêu,… của người đi vay để chấm điểm rủi ro và đưa ra quyết định giải ngân nhanh chóng. Ngoài ra, học sâu cũng có thể được sử dụng để phát hiện giao dịch đáng ngờ để ngân hàng kịp thời điều tra và chặn đứng.

– Tăng khả năng chẩn đoán bệnh: Trong y tế, Deep Learning trở thành trợ thủ đắc lực giúp bác sĩ phát hiện khối u, tổn thương xương hoặc điểm bất thường trong ảnh chụp X‑quang, CT, MRI chỉ trong vài giây, từ đó giảm nguy cơ bỏ sót dấu hiệu quan trọng và chữa trị kịp thời cho bệnh nhân.

7. So sánh giữa Deep Learning và Machine Learning

Cả Deep Learning (học sâu) và Machine Learning (học máy) đều là các nhánh của trí tuệ nhân tạo, trong đó học sâu là một phần của học máy. Cả hai thuật toán này đều có thể được đào tạo dựa trên dữ liệu có gán nhãn hoặc không gán nhãn, để học tập và đưa ra dự đoán cho những bài toán cụ thể. Tuy nhiên, giữa chúng vẫn tồn tại những điểm khác biệt nhất định như sau:

Tiêu chí	Machine Learning	Deep Learning
Vị trí trong hệ sinh thái AI	Là một nhánh của trí tuệ nhân tạo.	Là tập con của học máy.
Cách tiếp cận	Cho phép máy tự học từ dữ liệu và không cần lập trình cụ thể cho từng tác vụ.Tuy nhiên, nó yêu cầu chuyên gia lựa chọn thủ công các đặc trưng (features) quan trọng từ dữ liệu.	Cho phép máy tự học từ dữ liệu qua mạng nơ-ron nhiều lớp mà không cần can thiệp quá nhiều từ con người.Có thể tự động nhận biết các đặc trưng từ dữ liệu qua từng lớp mạng nơ-ron, giảm sự phụ thuộc vào chuyên gia dữ liệu.
Hiệu suất huấn luyện	Nhanh hơn	Tốn nhiều thời gian hơn
Hiệu suất thử nghiệm	Chạy chậm hơn trên lượng dữ liệu lớn	Chạy nhanh hơn do không phải xử lý theo từng đặc trưng như học máy.
Yêu cầu phần cứng	Có thể hoạt động tốt trên CPU phổ thông	Cần GPU mạnh mẽ và hệ thống tính toán hiệu suất cao
Tình huống xử lý phù hợp	Các tình huống có lượng dữ liệu nhỏ đến trung bình, hoặc khi cần dự báo, nhận dạng đơn giản và phát hiện gian lận.	Các tình huống có khối lượng dữ liệu lớn, hoặc bài toán có độ phức tạp cao liên quan đến nhận dạng giọng nói, phân loại hình ảnh hoặc xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
Đầu ra	Thường là một giá trị số, như điểm số hoặc phân loại.	Có thể có nhiều định dạng, như văn bản, bản nhạc hoặc âm thanh.

8. Trường hợp nào doanh nghiệp nên ứng dụng Deep Learning?

Mô hình Deep Learning thường là lựa chọn phù hợp cho các trường hợp như:

– Khi doanh nghiệp có lượng dữ liệu cực kỳ lớn: Học sâu chỉ có thể phát huy tối đa tiềm năng dự đoán kết quả khi được huấn luyện với lượng dữ liệu lớn, “lớn” ở đây có nghĩa là hàng trăm nghìn, hàng triệu hoặc thậm chí hàng tỷ điểm dữ liệu. Càng nhiều dữ liệu, mô hình càng có nhiều ví dụ để học hỏi và đưa ra dự đoán chính xác hơn.

– Khi vấn đề quá phức tạp, không thể xử lý thủ công: Học sâu là giải pháp lý tưởng cho những tác vụ đòi hỏi xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ và độ phức tạp cao, chẳng hạn như nhận diện hình ảnh, dịch thuật tự động hay nhận dạng giọng nói. Chẳng hạn, YouTube sử dụng Deep Learning để tự động nhận biết, gán nhãn và đề xuất video “mèo” từ hàng triệu video cho người dùng yêu thích loài vật này, thay vì phải thuê một đội ngũ nhân sự đông đảo để phân loại thủ công.

– Khi đã có (hoặc tiếp cận được) hạ tầng công nghệ cao: Học sâu yêu cầu hệ thống tính toán mạnh mẽ và thường cần GPU hiệu suất cao để hoạt động ổn định. Do đó, nếu doanh nghiệp đã có sẵn những hệ thống công nghệ này, hoặc đang hợp tác với một đối tác công nghệ có đủ năng lực, thì đây là thời điểm thích hợp để triển khai học sâu.

Tóm lại, Deep Learning là giải pháp lý tưởng nếu doanh nghiệp có sẵn lượng dữ liệu lớn, cần giải quyết các bài toán phức tạp, và có đủ hạ tầng công nghệ hỗ trợ. Ngược lại, nếu dữ liệu còn hạn chế hoặc ngân sách công nghệ eo hẹp thì nên cân nhắc các phương pháp phân tích khác dễ triển khai và tiết kiệm hơn.

Đọc thêm: Công nghệ 4.0 là gì? Tác động và ứng dụng trong doanh nghiệp

9. Hạn chế cần lưu ý khi ứng dụng Deep Learning

Bên cạnh những ứng dụng hữu ích mà Deep Learning mang đến trong các lĩnh vực đời sống, thì vẫn có một số hạn chế khi triển khai công nghệ này như sau:

– Chi phí đầu tư cao: Đào tạo các mô hình học sâu đòi hỏi nhiều tài nguyên tính toán, bao gồm GPU mạnh và dung lượng bộ nhớ lớn. Do đó, chi phí dành cho phần cứng lẫn điện năng là không nhỏ, hơn nữa thời gian đào tạo mô hình cũng không phải là ngắn.

– Quá khớp (overfitting): Quá khớp xảy ra khi một mô hình học thuộc dữ liệu huấn luyện nhưng lại dự đoán sai trên dữ liệu mới. Đây là một vấn đề khá phổ biến trong học sâu, nhất là với các mạng nơ-ron lớn, dữ liệu đào tạo quá ít hoặc thiếu kỹ thuật chính quy hóa.

– Hộp đen (black box): Một số mô hình học sâu được coi là mô hình “hộp đen” vì chúng không giải thích nguồn gốc cho các dự đoán của chúng, khiến việc kiểm chứng và giải trình kết quả cho các bên liên quan trở nên khó khăn.

– Phụ thuộc quá mức vào chất lượng dữ liệu: Nếu dữ liệu đào tạo nhiễu, thiếu, sai lệch hoặc thiên vị, mô hình sẽ học sai và cho kết quả kém. Do đó, khâu thu thập và làm sạch dữ liệu là tối quan trọng.

10. Tạm kết

Với những gì chúng ta vừa tìm hiểu Deep Learning là gì, có thể thấy với khả năng tự học từ dữ liệu và đưa ra dự đoán tương tự như cách não người hoạt động, học sâu đang mở ra những tiềm năng ứng dụng vô cùng giá trị và hấp dẫn ở nhiều lĩnh vực. Và công nghệ này hứa hẹn sẽ trở thành yếu tố chủ đạo trong chiến lược chuyển số của các doanh nghiệp 4.0.

Ngoài ra, trên con đường chuyển đổi số ấy, “Base.vn – Nền tảng quản trị doanh nghiệp toàn diện” luôn sẵn sàng làm người bạn đồng hành đáng tin cậy cho mọi doanh nghiệp. Hãy liên hệ với chúng tôi ngay hôm nay để nhận tư vấn đổi mới phương thức quản lý Công việc, Dự án, Nhân sự, Tài chính, v.v… một cách chuyên sâu và khoa học!