Trong những năm gần đây, trí tuệ nhân tạo đã nhận được rất nhiều sự chú ý, ai ai cũng đều nói về nó. Và trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, học máy có lẽ là lĩnh vực được nói đến nhiều nhất. Từ đó, học sâu cũng đã xuất hiện.

Học sâu được coi là nhân tố thay đổi cuộc chơi trong bối cảnh công nghệ ngày nay. Bài viết sẽ giúp bạn hiểu về các yếu tố chính làm nên một lộ trình tìm hiểu về học sâu hoàn hảo, và có thể đi đúng hướng với những nỗ lực của mình.

1. Học sâu là gì?

Nói một cách đơn giản nhất, học sâu, còn được gọi là học máy sâu hoặc học có cấu trúc sâu, là một tập hợp con của học máy và đề cập đến các mạng thần kinh có khả năng học dữ liệu đầu vào với các biểu diễn trừu tượng. Ngày nay, các kỹ thuật học sâu có thể được tìm thấy ở một mật độ khá cao, từ xe tự lái đến các nghiên cứu học thuật.

2. Học sâu có gì đặc biệt?

Nếu bạn theo dõi các cổng tìm kiếm công việc lớn, bạn có thể thấy rằng có một số lượng đáng kể các vị trí chuyên gia học sâu với mức lương khá tốt. Bấy giờ, bạn mới tự hỏi tại sao các công ty lại thuê những chuyên gia này? Hoặc, những gì mà một chuyên gia như vậy có thể mang lại cho các công ty? Chúng ta hãy thử tìm hiểu xem nhé.

2.1. Chất lượng và độ chính xác

Mọi công ty đều muốn chất lượng, tuy nhiên công việc thực hiện bởi con người sẽ không tránh khỏi những sai sót. Điều này đặc biệt đúng đối với các tác vụ lặp đi lặp lại khi xử lý dữ liệu.

Tuy nhiên, một công nhân được hỗ trợ bởi học sâu có khả năng phát triển những hiểu biết mới và tạo ra kết quả chính xác, chất lượng cao.

Với sự trợ giúp của học sâu, robot phần mềm có thể hiểu ngôn ngữ nói, nhận ra nhiều hình ảnh và dữ liệu hơn và hoạt động hiệu quả hơn. Đây cũng là những lý do chính tại sao các công ty trên toàn cầu đang tuyển dụng ngày càng nhiều các chuyên gia học sâu.

2.2. Tăng chi phí và thời gian lợi ích

Ở dạng đơn giản, mạng lưới thần kinh giống như là bộ não có thể được huấn luyện. Chúng được cung cấp thông tin và được đào tạo để thực hiện các nhiệm vụ. Chúng sẽ sử dụng nội dung đào tạo đó cùng với thông tin mới và kinh nghiệm làm việc của chính mình để hoàn thành các nhiệm vụ.

Áp dụng học sâu trong kinh doanh có thể tiết kiệm cho công ty một lượng thời gian và tiền bạc đáng kể. Ngoài ra, khi các nhiệm vụ tốn thời gian hoặc lặp đi lặp lại được thực hiện một cách hiệu quả và nhanh chóng, nhân viên cũng sẽ được giải phóng để làm các nhiệm vụ thực sự cần sự tham gia của con người.

3. Học sâu và học máy khác gì nhau?

Vì học sâu là một nhánh của học máy, mọi người thường thấy bối rối về việc khi nào nên sử dụng cái nào. Nói chung, khi nói đến các bộ dữ liệu lớn, học sâu là kỹ thuật lý tưởng trong khi các mô hình học máy truyền thống có thể được ứng dụng với các bộ dữ liệu nhỏ.

Học sâu vượt trội hơn so với học máy truyền thống trong các vấn đề phức tạp như nhận dạng giọng nói, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, phân loại hình ảnh, v.v.

Một điểm khác biệt quan trọng giữa chúng là thuật toán học sâu cần được đào tạo trong một thời gian dài vì có một số lượng lớn các tham số trong khi các thuật toán học máy truyền thống có thể được đào tạo chỉ trong vòng vài giờ. Khả năng diễn giải cũng là một lý do mà nhiều công ty thích sử dụng học máy hơn là học sâu.

4. Hướng dẫn cấu trúc học sâu

Học sâu là một lĩnh vực phức tạp bao gồm nhiều thành phần. Trong phần hướng dẫn cấu trúc học sâu sau đây sẽ tập hợp các yếu tố chính mà bạn cần phải nắm vững. Ngoài ra, bài viết cũng sẽ thiết kế hướng dẫn học sâu này phù hợp cho các bạn đã hiểu rõ về lập trình cơ bản và có kiến thức cơ bản về xác suất, đại số tuyến tính và phép tính.

4.1. Học máy cơ bản

Chúng ta bắt buộc phải có một sự hiểu biết tốt về những điều cơ bản của học máy trước khi bàn về học sâu. Về cơ bản, nó được phân phối theo ba loại hình học tập – học tập có giám sát, không giám sát và học củng cố.

Trong học sâu, một số lượng đáng kể các kỹ thuật học máy như hồi quy logistic, hồi quy tuyến tính,… được sử dụng. Có rất nhiều tài nguyên có sẵn có thể giúp bạn hoàn thành mục tiêu này. Bạn cũng nên học Python ở giai đoạn này. Hãy thử tìm hiểu về scikit-learn, một thư viện máy học được sử dụng khá rộng rãi. Vào cuối giai đoạn này, bạn nên có một nền tảng lý thuyết tốt cũng như nắm bắt được thực tế về học máy.

4.2. Giới thiệu về học sâu

Điều đầu tiên bạn nên làm là hiểu các framework của việc học sâu.

Các chuyên gia học sâu chủ yếu cần phải làm việc với các thuật toán được lấy cảm hứng từ các mạng lưới thần kinh.

Mặc dù có rất nhiều tài nguyên có sẵn trực tuyến mà bạn có thể sử dụng để học những điều cơ bản về học sâu, nhưng bạn vẫn nên học một khóa học từ một học viện có uy tín.

Hãy cố gắng truy cập vào GPU (đơn vị xử lý đồ họa) để chạy các thử nghiệm học sâu của bạn. Nếu có thể, hãy cố gắng đọc một số tài liệu nghiên cứu trong học sâu vì chúng bao gồm các nguyên tắc cơ bản. Ở giai đoạn này, hãy cố gắng chọn bất kỳ trong bộ ba – PyTorch, TensorFlow hoặc Keras. Dù bạn chọn gì, hãy chắc chắn là nó mang lại cho bạn sự thoải mái.

4.3. Giới thiệu về mạng lưới thần kinh


Mạng lưới thần kinh là một thiết kế đa lớp bao gồm một lớp đầu vào, một lớp ẩn và một lớp đầu ra. Nó hoạt động giống như các nơ-ron thần kinh của con người: nhận đầu vào và xuất đầu ra.

Có một số loại mạng thần kinh nhân tạo được triển khai dựa trên một tập hợp các tham số cần thiết để xác định đầu ra và các hoạt động toán học. Các chức năng của các mạng thần kinh này được sử dụng trong học sâu giúp nhận dạng hình ảnh, nhận dạng giọng nói…

4.4. Nguyên tắc cơ bản về mạng lưới thần kinh chuyển đổi (CNN)

Nói một cách đơn giản, mạng lưới thần kinh chuyển đổi là mạng thần kinh nhiều lớp coi dữ liệu đầu vào là hình ảnh. Nó được sử dụng rộng rãi trong nhận dạng khuôn mặt, phát hiện đối tượng, nhận dạng và phân loại hình ảnh,… Điều tốt nhất về Mạng thần kinh chuyển đổi là bạn không cần phải loại bỏ các tính năng. Hệ thống sẽ học được cách thực hiện trích xuất tính năng.

Khái niệm cơ bản của CNN là nó sử dụng tích chập hình ảnh và bộ lọc để tạo ra các tính năng bất biến được truyền cho lớp tiếp theo. Trong lớp tiếp theo, các tính năng được tích hợp với một bộ các bộ lọc khác nhau để tạo ra các tính năng trừu tượng và bất biến hơn; quá trình này tiếp tục cho đến khi chúng ta có được đầu ra/tính năng cuối cùng không thay đổi.

4.5. Hiểu về học sâu không giám sát

Học không giám sát là một phương pháp phức tạp với mục tiêu tạo ra các hệ thống chung có thể được đào tạo bằng cách sử dụng một lượng dữ liệu tối thiểu. Nó đi kèm với khả năng mở khóa các vấn đề không thể giải quyết đã được thực hiện trước đó. Phương pháp này được sử dụng rộng rãi để giải quyết các vấn đề được tạo ra bởi việc học có giám sát.

4.6. Giới thiệu về xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên tập trung vào việc làm cho các máy tính có khả năng hiểu và xử lý ngôn ngữ của con người để đưa chúng đến gần hơn với ngưỡng có thể hiểu về ngôn ngữ của con người.

Mảng này chủ yếu liên quan đến việc phát triển các thuật toán tính toán có thể tự động phân tích và đại diện cho ngôn ngữ của con người. Nó cũng có thể được sử dụng để tạo đối thoại, dịch máy,…

4.7. Giới thiệu về học sâu củng cố

Thông qua kỹ thuật này, phần mềm hoặc máy có thể tự học cách hoạt động trong các môi trường. Mặc dù một số có thể nhầm lẫn giữa học tập củng cố với các hình thức học tập khác như học tập có giám sát và không giám sát, thì thực ra sự khác biệt vẫn khá lớn. Sự khác biệt nằm ở chỗ học tăng cường không được cung cấp với các hướng dẫn về kết quả, thay vào đó nó tuân theo cơ chế thử nghiệm và lỗi để phát triển các kết quả phù hợp.

5. Các ứng dụng chính của học tập sâu

Dưới đây là một số ứng dụng thực tế mà học sâu được sử dụng rất nhiều.

5.1. Nhận dạng giọng nói

Bạn có thể đã nghe nói về Applei, trợ lý thông minh Siri, được điều khiển bằng giọng nói. Các ông lớn công nghệ đã bắt đầu nghiên cứu học sâu để phát triển dịch vụ của mình hơn nữa.

5.2. Dịch trực quan tức thì

Bạn có thể biết rằng học sâu được sử dụng để xác định hình ảnh có chứa các chữ cái và một khi chúng được xác định, chúng có thể được chuyển thành văn bản và dịch, và hình ảnh có thể được tạo lại bằng văn bản dịch đó. Nói chung, điều này được gọi là dịch trực quan ngay lập tức.

5.3. Dịch máy tự động

Bạn có thể đã nghe về khả năng dịch thuật của Google. Nhưng bạn có biết công nghệ nào đằng sau Google Dịch không? Dịch máy giúp rất nhiều cho những người không thể giao tiếp với nhau vì sự khác biệt về ngôn ngữ. Bạn có thể nghĩ rằng tính năng này đã xuất hiện được một thời gian rồi, vì vậy chẳng có gì mới trong việc này cả. Tuy nhiên, bằng cách sử dụng học sâu, ông lớn công nghệ này đã cải cách hoàn toàn phương pháp dịch máy trong Google Dịch.

Ở đây, bài viết chỉ đề cập đến một số trường hợp thực tế phổ biến sử dụng học tập sâu rộng rãi và cho thấy kết quả đầy hứa hẹn. Có rất nhiều ứng dụng khác, nơi học tập sâu được thực hiện thành công và đã cho thấy kết quả tốt.

Kết luận

Tổng kết lại, đây là những nét tổng quan về học sâu theo một cách đơn giản nhất. Hy vọng rằng, bây giờ bạn đã có một ý niệm rõ ràng về một cấu trúc học sâu tốt để làm theo và trở thành một chuyên gia học sâu trong tương lai.

Với toàn bộ bối cảnh kinh doanh đang nghiêng về trí tuệ nhân tạo cùng với lượng dữ liệu khổng lồ được tạo ra mỗi ngày, trong tương lai, chắc chắn sẽ có những vị trí tuyệt vời cho các chuyên gia học sâu. Lý do chính đằng sau điều này là ưu thế của việc học sâu về độ chính xác khi được đào tạo đúng cách với một lượng dữ liệu thích hợp. Nếu bạn quan tâm đến việc bước chân vào lĩnh vực này, có lẽ đây là thời điểm tốt nhất để bắt đầu hành trình của bạn bởi vì kỷ nguyên dữ liệu lớn dự kiến sẽ mang đến rất nhiều cơ hội đổi mới trong học sâu.

Theo Becoming Human

Tin liên quan: