Deep Learning mang đến tác dụng gì cho doanh nghiệp?

Deep learning là một chức năng của trí tuệ nhân tạo AI, có thể coi là một lĩnh vực nhỏ của Machine Learning (Học máy). Đây là lĩnh vực mà các máy tính sẽ tham gia vào một chương trình đào tạo và cải thiện chính bản thân nó thông qua các thuật toán.

Giải nghĩa “Deep Learning”

Deep Learning là một tập hợp con của học máy, về cơ bản là một mạng nơ-ron có ba lớp trở lên. Những mạng lưới thần kinh này cố gắng mô phỏng hành vi của não người cho phép deep learning “học” từ một lượng lớn dữ liệu. Trong khi mạng nơ-ron có một lớp vẫn có thể đưa ra các dự đoán gần đúng, các lớp ẩn bổ sung có thể giúp tối ưu hóa và tinh chỉnh để có độ chính xác.

Deep Learning thúc đẩy nhiều ứng dụng và dịch vụ trí tuệ nhân tạo (AI) nhằm cải thiện tự động hóa, thực hiện các tác vụ phân tích và vật lý mà không cần sự can thiệp của con người.

Cần sử dụng “Deep Learning” khi nào?

Doanh nghiệp có thể sử dụng deep learning trong nhiều trường hợp khác nhau, nhưng những trường hợp phổ biến nhất bao gồm:

• Phân tích dữ liệu lớn: Deep learning có thể giúp doanh nghiệp hiểu và phân tích dữ liệu lớn từ nhiều nguồn khác nhau. Ví dụ, trong lĩnh vực quảng cáo, deep learning có thể giúp phân tích dữ liệu người dùng và tạo ra các dự đoán về sở thích và hành vi của họ.
• Nhận dạng hình ảnh và video: Deep learning có thể giúp doanh nghiệp nhận dạng hình ảnh và video tự động. Ví dụ, trong lĩnh vực an ninh, deep learning có thể phát hiện và nhận dạng các đối tượng nghi ngờ trong video giám sát.
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên: Deep learning có thể giúp doanh nghiệp xử lý ngôn ngữ tự nhiên một cách tự động. Ví dụ, trong lĩnh vực dịch thuật, deep learning có thể dịch các văn bản sang ngôn ngữ khác một cách chính xác và tự động.
• Tăng cường thực tế: Deep learning là một phương pháp kết hợp giữa thông tin thực tế và thông tin tạo hình ảo để tạo ra một trải nghiệm mới cho người dùng. Trong deep learning, tăng cường thực tế được sử dụng để tạo ra hình ảnh, video hoặc âm thanh tương tác giữa thế giới thực và thế giới ảo. Deep learning được sử dụng để xử lý và phân tích thông tin từ hình ảnh hoặc video thu thập từ môi trường thực tế. Sau đó, thông tin này được sử dụng để tạo ra các đối tượng ảo hoặc thông tin bổ sung được hiển thị trực tiếp trong môi trường thực tế thông qua các thiết bị như điện thoại di động, kính AR hoặc máy tính bảng.

Các thông tin chính trong thuật toán Deep learning

​​Có một số ý chính trong thuật toán deep learning:

• Neural Networks: Deep learning sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo (neural networks) để tạo ra một hệ thống xử lý thông tin phức tạp. Mạng nơ-ron được cấu trúc thành nhiều lớp, với mỗi lớp gồm nhiều đơn vị nơ-ron. Các nơ-ron trong các lớp sau nhận thông tin từ các nơ-ron của lớp trước đó để thực hiện quá trình học.
• Học sâu (Deep Learning): Ý tưởng chính của deep learning là sử dụng nhiều lớp ẩn (hidden layers) trong mạng nơ-ron để tăng khả năng xử lý thông tin và đạt được hiệu suất cao hơn. Mỗi lớp ẩn trong mạng nơ-ron deep learning học các thành phần phức tạp và trừu tượng hơn.
• Học không giám sát (Unsupervised Learning): Deep learning cũng có thể sử dụng học không giám sát để học các đặc trưng và cấu trúc ẩn trong dữ liệu mà không cần nhãn (label). Phương pháp này giúp thuật toán deep learning tự động khám phá và học từ dữ liệu mà không cần sự can thiệp từ con người.
• Tối ưu hóa thông qua backpropagation: Deep learning thường sử dụng phương pháp tối ưu hóa gọi là backpropagation để điều chỉnh các trọng số của mạng nơ-ron dựa trên sai số của đầu ra so với kết quả mong muốn. Quá trình này xảy ra ngược lại từ lớp đầu ra đến lớp đầu vào và sử dụng các phương pháp như đạo hàm và gradient descent để tối ưu hóa mạng nơ-ron.

Lợi thế khi sử dụng Deep learning so với phương pháp machine learning truyền thống

Tự động hóa các tính năng

Một trong những lợi thế khi sử dụng deep learning là khả năng tự động hóa các tính năng, cụ thể các thuật toán deep learning có thể tự tạo ra các tính năng mới từ một số lượng hạn chế ngay trong dữ liệu đào tạo mà không cần con người can thiệp. 

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

Tương thích tốt với kiểu dữ liệu phi cấu trúc

Ưu điểm lớn nhất của deep learning là khả năng hoạt động tốt với dữ liệu phi cấu trúc. Điều này đặc biệt phù hợp khi phần lớn dữ liệu kinh doanh hiện nay đều không có cấu trúc. Hình ảnh, văn bản và giọng nói được cho là những định dạng dữ liệu phổ biến nhất được các doanh nghiệp sử dụng. 

Khác với deep learning, các thuật toán machine learning cổ điển bị hạn chế về khả năng phân tích dữ liệu phi cấu trúc, có nghĩa là lượng thông tin này không được khai thác thường xuyên. Tuy nhiên, deep learning sẽ đem đến những tác động lớn nhất đối với dữ liệu phi cấu trúc. 

Đào tạo mạng lưới deep learning với dữ liệu phi cấu trúc và ghi nhãn phù hợp sẽ giúp các doanh nghiệp có thể tối ưu hóa mọi chức năng từ bán hàng, tiếp thị cho đến tài chính.

Tối ưu chi phí

Mặc dù đào tạo mô hình deep learning có thể tốn kém nhiều chi phí, tuy nhiên nếu được đào tạo bài bản, deep learning sẽ giúp doanh nghiệp tối ưu những chi tiêu không cần thiết. Trong các ngành công nghiệp như sản xuất, tư vấn hoặc thậm chí bán lẻ, chi phí cho một dự đoán không chính xác hoặc lỗi sản phẩm là rất lớn. Nó thường lớn hơn chi phí đào tạo mô hình deep learning.

Các thuật toán deep learning có thể tạo ra sự thay đổi giữa các tính năng học tập để giảm tỷ lệ sai sót đáng kể giữa các ngành. Điều này đặc biệt đúng khi bạn so sánh các hạn chế của mô hình học máy cổ điển với các thuật toán deep learning.

Phân tích nâng cao

deep learning, khi được áp dụng vào dữ liệu, có thể đưa ra các mô hình xử lý tốt hơn và hiệu quả hơn. Việc deep learning có thể giám sát giúp thúc đẩy sự cải thiện liên tục, nhờ đó đem đến độ chính xác và đạt được kết quả cao. Nó cũng cung cấp cho các nhà khoa học dữ liệu bằng các kết quả phân tích ngắn gọn và đáng tin cậy hơn.

Công nghệ này hỗ trợ hầu hết các phần mềm dự đoán ngày nay với các ứng dụng từ tiếp thị đến bán hàng, nhân sự, tài chính, v.v. Giống với bộ tự động hóa bán hàng và tiếp thị thông minh cũng sử dụng các thuật toán deep learning để đưa ra những dự đoán dựa trên dữ liệu lịch sử.

Khả năng mở rộng

deep learning có khả năng mở rộng cao do khả năng xử lý một lượng lớn dữ liệu và thực hiện nhiều phép tính đem lại kết quả tốt nhất, giúp tối ưu về chi phí và thời gian. Điều này ảnh hưởng trực tiếp đến năng suất, tính mô-đun và tính di động.

Tính ứng dụng của Deep Learning 

Deep Learning có tính ứng dụng cao trong đời sống, cụ thể: 

Ngành công nghệ cao

Ứng dụng vượt bậc của Deep Learning không thể không kể đến đó chính là chế tạo Robot. Hiện nay, các phiên bản Robot  giống con người với khả năng cảm nhận, phản ứng với môi trường đang dần được ra đời.

Hiện nay, Robot còn có thể hợp tác với các hoạt động của con người và chúng có thể thực hiện được các nhiệm vụ riêng biệt phù hợp với thế mạnh của chúng. Robot đang góp phần thay thế con người trong việc thực hiện các công việc khó khăn hơn. Đây chính  là phát minh tuyệt vời nhờ ứng dụng Deep Learning. 

Ngành nông nghiệp

Hiện nay, nhờ có Deep Learning mà người nông dân có thể triển khai những thiết bị có khả năng phân biệt được cỏ dại với cây trồng. Từ đó, các loại máy móc phun thuốc diệt cỏ có thể chọn lọc phun lên  cỏ dại để đảm bảo cho cây trồng không bị ảnh hưởng. 

Ngành điện tử

Deep Learning được ứng  dụng cho công việc nhận diện không mặt trong các thiết bị điện tử như điện thoại, các phần mềm như facebook, messenger,… Thêm vào đó, Deep Learning còn được dùng trong nghề dịch và nói tự động mà trang web google dịch đang sử dụng. 

Kết luận

Để sử dụng Deep Learning thì cần rất nhiều dữ liệu và tài nguyên tính toán để cho ra độ chính xác tốt nhất nên việc tối ưu này đòi hỏi người tạo dựng mô hình cần có sự am hiểu sâu và nhiều kinh nghiệm. Có thể thấy, Deep Learning có tính ứng dụng cao trong đời sống, hỗ trợ con người tối đa, đây là một công nghệ hiện đại được ứng dụng vào nhiều vấn đề thực tế của máy và các lĩnh vực tổng thể của trí tuệ nhân tạo. Một giải pháp công nghệ giúp phá vỡ cách thức con người làm việc bằng cách nâng cao khả năng của tất cả các loại máy móc sao cho gần giống với con người.

Nguồn: Gimasys