Deep learning là gì? Ưu điểm và lợi thế – w3seo tìm hiểu cơ bản

Rate this post

Deep learning là một tập hợp các thuật toán được sử dụng trong Machine learning. Nó là một phần của phương pháp Machine learning dựa trên Neuron Network nhân tạo. Việc học có thể được giám sát, không giám sát hoặc bán giám sát.

Các bài viết liên quan:

Kiến trúc Deep learning tức là deep neural networks, recurrent neural networks và convolution neural networks đã được áp dụng cho các lĩnh vực như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính, nhận dạng giọng nói, nhận dạng âm thanh, lọc mạng xã hội, dịch máy, thiết kế thuốc, tin sinh học, phân tích hình ảnh y tế, kiểm tra vật liệu và các chương trình trò chơi trên bàn cờ, nơi chúng đã tạo ra kết quả trong một số trường hợp vượt trội hơn và có thể so sánh với các chuyên gia con người.

Xem thêm Machine Learning? khái niệm cơ bản

Deep learning được sử dụng trong

• ô tô tự lái
• Deep learning về chăm sóc sức khỏe
• Tìm kiếm bằng giọng nói và trợ lý được kích hoạt bằng giọng nói
• Tự động thêm âm thanh vào phim câm
• Dịch máy tự động
• Tạo văn bản tự động
• Tạo chữ viết tay tự động
• Nhận dạng hình ảnh
• Tạo phụ đề hình ảnh tự động
• Tự động hóa màu

Neural Network và Neuron Network Deep learning

Neural Network nhân tạo hay Neuron Network được mô phỏng theo bộ não con người. Con người có đầu óc để suy nghĩ và thực hiện nhiệm vụ trong một tình huống cụ thể, nhưng làm sao máy móc có thể làm được điều đó? Vì mục đích này, một bộ não nhân tạo đã được thiết kế, được gọi là Neural Network. Vì não người có các tế bào thần kinh để truyền thông tin, nên mạng lưới thần kinh tương tự cũng có các nút để thực hiện nhiệm vụ đó. Các nút là các hàm toán học.

Neuron Network dựa trên cấu trúc và chức năng của Neuron Network sinh học. Mạng Neural tự thay đổi hoặc học dựa trên đầu vào và đầu ra. Thông tin đi qua mạng ảnh hưởng đến cấu trúc của Neuron Network nhân tạo vì tính chất học hỏi và thay đổi của nó.

Deep Learning Neural Network là một dạng Neuron Network tiên tiến. Không giống như Neural Network đơn giản, Deep Learning Neural Network có nhiều hơn một lớp ẩn. Deep Learning Neural Network nhận được tập dữ liệu phức tạp hơn để mô hình của bạn có thể học hỏi từ đó.

Deep Learning Neural Networks

Hinton đã nêu ra khái niệm “neural network” là một thuật toán deep learning có cấu trúc tương tự như tổ chức của các tế bào thần kinh trong não. Hinton thực hiện phương pháp này bởi vì bộ não con người được cho là bộ máy tính toán mạnh mẽ nhất hiện nay.

Cấu trúc mà Hinton tạo ra được gọi là mạng nơ-ron nhân tạo (hay gọi tắt là mạng nơ-ron nhân tạo). Dưới đây là mô tả ngắn gọn về cách chúng hoạt động:

• Mạng nơron nhân tạo bao gồm các lớp nút
• Mỗi nút được thiết kế để hoạt động tương tự như một tế bào thần kinh trong não
• Lớp đầu tiên của mạng nơ-ron được gọi là input, tiếp theo là hidden, rồi cuối cùng là output
• Mỗi nút trong mạng thần kinh thực hiện một số loại tính toán, được chuyển cho các nút khác sâu hơn trong mạng thần kinh

Dưới đây là hình ảnh đơn giản hóa để chứng minh cách hoạt động của điều này:

Neuron trong deep learning

Neuron trong mô hình deep learning là các nút dữ liệu và tính toán lưu chuyển qua đó.

Neuron hoạt động như thế này:

• Chúng nhận một hoặc nhiều tín hiệu đầu vào. Các tín hiệu đầu vào này có thể đến từ tập dữ liệu thô hoặc từ các nơ-ron được định vị ở lớp trước của mạng nơ-ron.
• Họ thực hiện một số phép tính.
• Chúng gửi một số tín hiệu đầu ra đến các nơ-ron nằm sâu hơn trong mạng lưới thần kinh thông qua a synapse.

Xem thêm Tạo Dataset của Perceptron Model trong Pytorch

Dưới đây là sơ đồ về chức năng của nơ-ron trong mạng nơ-ron học sâu:

Như bạn có thể thấy, các Neuron trong mô hình deep learning có khả năng có các khớp Neuron kết nối với nhiều hơn một Neuron ở lớp trước. Mỗi khớp thần kinh có một liên kết weight, ảnh hưởng đến tầm quan trọng của nơ-ron trước đó trong mạng lưới Neuron network

Trọng số là một chủ đề rất quan trọng trong lĩnh vực deep learning bạn sẽ thấy điều này trong thực tế sau này khi chúng tôi xây dựng mạng nơ-ron đầu tiên của mình từ đầu.

Khi neuron nhận được đầu vào của nó từ các neuron ở lớp trước của mô hình, nó sẽ cộng từng tín hiệu nhân với trọng lượng tương ứng của nó và chuyển chúng đến một hàm kích hoạt, như thế này:

Các function kích hoạt deep learning

Có bốn loại function:

• Threshold functions
• Sigmoid functions
• Rectifier functions, or ReLUs
• Hyperbolic Tangent functions

Threshold functions

Các threshold function một tín hiệu đầu ra khác nhau tùy thuộc vào việc đầu vào của nó có nằm trên hay dưới một ngưỡng nhất định hay không. Hãy nhớ rằng, giá trị đầu vào cho một hàm kích hoạt là tổng trọng số của các giá trị đầu vào từ lớp trước trong mạng nơ-ron.

Nói một cách toán học, đây là định nghĩa chính thức của threshold function trong deep learning:

Như hình trên gợi ý, hàm ngưỡng đôi khi còn được gọi là a unit step function.

Các threshold function tương tự như các biến boolean trong lập trình máy tính. Giá trị được tính của chúng là 1(tương tự với True) hoặc 0(tương đương với False).

Sigmoid Function

Hàm sigmoid nổi tiếng trong cộng đồng khoa học dữ liệu vì nó được sử dụng trong hồi quy logistic , một trong những kỹ thuật máy học cốt lõi được sử dụng để giải quyết các vấn đề phân loại .

Hàm sigmoid có thể chấp nhận bất kỳ giá trị nào, nhưng luôn tính giá trị giữa 0 và 1.

Đây là định nghĩa toán học của hàm sigmoid:

Hàm Rectifier Function

Rectifier Function được định nghĩa như sau:

• Nếu giá trị đầu vào nhỏ hơn 0, thì hàm xuất ra 0
• Nếu không, hàm xuất giá trị đầu vào của nó

Đây là khái niệm này được giải thích về mặt toán học:

Ưu điểm của Deep Learning

1. Tự động hóa tạo tính năng

Các thuật toán Deep Learning có thể tạo ra các tính năng mới từ một số lượng hạn chế nằm trong bộ dữ liệu đào tạo mà không cần sự can thiệp của con người. Điều này có nghĩa là Deep Learning có thể thực hiện các nhiệm vụ phức tạp thường yêu cầu kỹ thuật tính năng mở rộng.

Đối với các doanh nghiệp, điều này có nghĩa là triển khai ứng dụng hoặc công nghệ nhanh hơn mang lại độ chính xác vượt trội.

2. Hoạt động tốt với dữ liệu phi cấu trúc

Một trong những điểm thu hút lớn nhất của Deep Learning là khả năng làm việc với dữ liệu phi cấu trúc. Trong bối cảnh kinh doanh, điều này trở nên đặc biệt phù hợp khi bạn cho rằng phần lớn dữ liệu kinh doanh là không có cấu trúc. Văn bản, hình ảnh và giọng nói là một số định dạng dữ liệu phổ biến nhất mà các doanh nghiệp sử dụng. Các thuật toán ML cổ điển bị hạn chế về khả năng phân tích dữ liệu phi cấu trúc, có nghĩa là lượng thông tin phong phú này thường không được khai thác. Và đây là nơi mà Deep Learning hứa hẹn sẽ tạo ra tác động nhiều nhất.

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

3. Khả năng tự học tốt hơn

Nhiều lớp trong mạng nơ-ron sâu cho phép các mô hình trở nên hiệu quả hơn trong việc học các tính năng phức tạp và thực hiện các tác vụ tính toán chuyên sâu hơn, tức là thực hiện đồng thời nhiều hoạt động phức tạp. Nó vượt trội hơn học máy trong các nhiệm vụ nhận thức máy (hay còn gọi là khả năng hiểu được các đầu vào như hình ảnh, âm thanh và video giống như con người) liên quan đến bộ dữ liệu phi cấu trúc.

Điều này là do khả năng của các thuật toán Deep Learning để cuối cùng học hỏi từ các lỗi của chính nó. Nó có thể xác minh tính chính xác của các dự đoán / kết quả đầu ra và thực hiện các điều chỉnh cần thiết. Mặt khác, các mô hình học máy cổ điển yêu cầu mức độ can thiệp khác nhau của con người để xác định độ chính xác của đầu ra.

Còn gì nữa? Hiệu suất của Deep Learning tỷ lệ thuận với khối lượng tập dữ liệu đào tạo. Vì vậy, bộ dữ liệu càng lớn thì độ chính xác càng cao.

4. Hỗ trợ các thuật toán song song và phân tán

Một mạng nơ-ron điển hình hoặc mô hình Deep Learning cần nhiều ngày để tìm hiểu các tham số xác định mô hình. Các thuật toán song song và phân tán giải quyết điểm khó khăn này bằng cách cho phép các mô hình Deep Learning được đào tạo nhanh hơn nhiều. Mô hình có thể được đào tạo bằng cách sử dụng đào tạo cục bộ (sử dụng một máy để đào tạo mô hình), với GPU hoặc kết hợp cả hai.

Tuy nhiên, khối lượng lớn của các bộ dữ liệu đào tạo liên quan có thể có nghĩa là việc lưu trữ nó trong một máy duy nhất trở nên bất khả thi. Và đó là lý do song song dữ liệu xuất hiện. Với việc dữ liệu hoặc bản thân mô hình được phân phối trên nhiều máy, việc đào tạo sẽ hiệu quả hơn.

Các thuật toán song song và phân tán cho phép các mô hình Deep Learning được đào tạo trên quy mô lớn. Ví dụ: nếu bạn đào tạo một mô hình trên một máy tính, có thể mất đến 10 ngày để chạy qua tất cả dữ liệu. Mặt khác, các thuật toán song song có thể được phân phối trên nhiều hệ thống / máy tính để hoàn thành khóa đào tạo trong vòng chưa đầy một ngày. Tùy thuộc vào khối lượng tập dữ liệu đào tạo của bạn và sức mạnh tính toán GPU, bạn có thể sử dụng ít nhất hai hoặc ba máy tính đến hơn 20 máy tính để hoàn thành khóa đào tạo trong vòng một ngày.

5. Hiệu quả chi phí

Trong khi đào tạo mô hình Deep Learning có thể tốn kém nhiều chi phí, một khi được đào tạo, nó có thể giúp các doanh nghiệp cắt giảm chi tiêu không cần thiết. Trong các ngành như sản xuất, tư vấn hoặc thậm chí bán lẻ, chi phí cho một dự đoán không chính xác hoặc sản phẩm bị lỗi là rất lớn. Nó thường lớn hơn chi phí đào tạo các 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 và ngành dọc. 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.

6. Phân tích nâng cao

Deep Learning, khi được áp dụng vào khoa học dữ liệu, có thể đưa ra các mô hình xử lý tốt hơn và hiệu quả hơn. Khả năng học hỏi không giám sát của nó thúc đẩy sự cải thiện liên tục về độ chính xác và kết quả. Nó cũng cung cấp cho các nhà khoa học dữ liệu với 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. Nếu bạn sử dụng một công cụ dự báo tài chính, rất có thể nó sử dụng một mạng nơ-ron sâu. Tương tự, các bộ tự động hóa tiếp thị và bán hàng thông minh cũng tận dụng các thuật toán Deep Learning để đưa ra dự đoán dựa trên dữ liệu lịch sử.

7. khả năng mở rộng

Deep Learning có khả năng mở rộng cao do khả năng xử lý lượng lớn dữ liệu và thực hiện nhiều phép tính theo cách hiệu quả về chi phí và thời gian. Điều này ảnh hưởng trực tiếp đến năng suất (triển khai / triển khai nhanh hơn) và tính mô-đun và tính di động (các mô hình được đào tạo có thể được sử dụng trong một loạt các vấn đề).

Ví dụ: nền tảng dự đoán AI của Google Cloud cho phép bạn chạy mạng thần kinh sâu của mình trên quy mô lớn trên đám mây. Vì vậy, ngoài việc tổ chức mô hình và lập phiên bản tốt hơn, bạn có thể

cũng tận dụng cơ sở hạ tầng đám mây của Google để mở rộng dự đoán hàng loạt. Sau đó, điều này sẽ cải thiện hiệu quả bằng cách tự động mở rộng số lượng nút đang sử dụng dựa trên lưu lượng truy cập yêu cầu.

Tận dụng lợi thế của Deep Learning

Đối với tất cả những gì mà Deep Learning mang lại, nó đòi hỏi sức mạnh tính toán lớn và tập dữ liệu đào tạo hạn chế khả năng áp dụng trên các miền mới. Nó vẫn là một hộp đen – chúng tôi vẫn còn rất ít khả năng hiển thị về cách các mô hình Deep Learning đưa ra dự đoán của họ.

Tuy nhiên, nó cũng thể hiện rằng chúng ta đã tiến xa như thế nào để đạt được trí thông minh máy móc thực sự. Chính những hạn chế mà công nghệ này gây ra cũng đã làm tăng nghiên cứu về AI có thể giải thích được. Đối với các vấn đề chúng tôi đang tìm cách giải quyết trong kinh doanh và tự động hóa, Deep Learning vẫn là lựa chọn tốt nhất.

Quan tâm đến việc Deep Learning có thể làm gì cho doanh nghiệp của bạn? Hãy nói về cách chúng ta có thể áp dụng Deep Learning để tăng hiệu quả và tạo ra tác động mấu chốt hữu hình.