Deep Learning là 1 phân nhánh của Machine Learning và AI. Đây không phải là khái niệm mới, có nhiều tiềm năng ứng dụng nhưng vẫn còn khá ‘manh mún’ tại thị trường Việt Nam. Vậy cụ thể tính năng, cách hoạt động và ứng dụng của deep learning là gì? Vì sao đây là một xu hướng công nghệ cần để mắt tới cho các tập đoàn, công ty giải pháp công nghệ?
Hãy cùng trường quản lý SOM-AIT tìm hiểu thông qua bài viết dưới đây nhé!
Deep Learning là gì?
Deep Learning (học sâu) là 1 nhánh con của AI- trí tuệ nhân tạo, được cấu trúc bởi các lớp node (nút truyền dẫn) tương tự như neutron trong não bộ con người với khả năng phân tích dữ liệu đầu vào và đưa ra dự đoán.
Khác với machine learning, học sâu không có sẵn các phương pháp hay đáp án mà phải tự “nghĩ” thông qua các lập trình logic. Dựa trên những kiến thức nền được ‘ghi’ vào node, thông qua nhiều lớp lọc tư duy và quá trình mô phỏng khả năng ‘tự học’, deep learning sẽ trả ra đáp án ngày càng chuẩn xác cho các đề bài đặt ra.
Dễ hiểu hơn, machine learning được giám sát bởi con người để thực hiện 1 số công việc cụ thể trong khi deep learning sẽ tự vận hành.
Có thể nói, deep learning hoạt động độc lập và ngang hàng với tư duy của con người. Những dữ liệu đầu vào là tất cả những kiến thức con người có được song tùy lĩnh vực mà lượng kiến thức cần thiết để nhập vào sẽ khác nhau. Deep learning sẽ cùng con người “suy nghĩ” phương án cho vấn đề được yêu cầu.
Bởi vậy, deep learning có thể coi là hệ thống được ‘nhân cách hóa’ với khả năng ‘trưởng thành’ liên tục theo thời gian và quá trình trải nghiệm. Thay vì trả về kết quả sẵn có, đây sẽ là trợ lý ‘hoàn hảo’, phối hợp cùng con người để tìm ra các giải pháp mới.
Ở một góc độ khác, gọi deep learning là công cụ của machine learning cũng không sai. Tùy theo từng trường hợp mà mức độ can thiệp của deep learning vào machine learning sẽ khác nhau. Ví dụ, với học tập bán giám sát, machine learning được cung cấp phương pháp trộn lẫn với đáp án cần trả ra. Deep learning giúp cải thiện độ chính xác cao và tốc độ trả ra kết quả nhờ vào khả năng tự đánh giá và phân tích dữ liệu.
Nói như vậy, phải chăng deep learning đã có thể tự vận hành mà không cần đến con người? Thực tế không hẳn.
Cách thức hoạt động của deep learning
Giống như con người, deep learning sẽ đi từng bước, từ tiếp nhận, xem xét các khía cạnh của vấn đề rồi chọn ra 1 số cách tới tính toán thử về độ khả thi của từng phương án. Sau khi lược bỏ những phương án không phù hợp, hệ thống sẽ tiếp tục xuất ra các kết quả cuối cùng. Ở thời gian đầu, tính chính xác sẽ không cao nhưng deep learning cải thiện liên tục để những lỗi sai ghi nhận lại trên hệ thống không còn lặp lại.
Thông thường deep learning sẽ có từ 3 layer node trở lên, tùy theo yêu cầu về độ phức tạp mà số lượng layer sẽ khác nhau. Hệ thống với càng nhiều layer sẽ càng mang tính chính xác cao. Vì qua mỗi layers các kiến thức đã tích trữ trong node sẽ giúp kiểm tra lại các kết quả. Nhờ vậy, với càng nhiều layer, hệ thống sẽ có khả năng sàng lọc càng tốt và phương án cuối cũng mang tính chính xác cao hơn.
Cách thức vận hành của deep learning có 2 chiều, chiều thuận để tìm ra giải pháp và chiều ngược để đối chứng phương án đúng với phương án lỗi.
- Với chiều thuận yêu cầu sẽ đi qua các layer tuần tự, sau quá trình phân tích hệ thống trả ra đáp án tương thích với bài toán đã đặt ra. Ví dụ như Face ID trên Iphone, những đặc điểm trên khuôn mặt sẽ được scan qua để xem đúng với cài đặt ban đầu hay không và nếu đúng điện thoại sẽ tự mở khóa.
- Với chiều ngược, vấn đề sẽ đi kèm với những phương án ở đầu vào và các layer tuyến đầu sẽ phân tích vấn đề, các layer tuyến sau tự tổng hợp các phương án lỗi. Cả 2 đầu vận hành cùng lúc, đi qua từng lớp layer các phương án không chính xác sẽ được đối chiếu và nhận diện. Kết quả trả ra bao gồm phương án đúng, phương án sai và lý do sai.
Một ví dụ điển hình của chiều ngược này là phân loại trái cây trong ngành nông nghiệp. Các loại trái cây sẽ được phân loại ngay từ khi trên cây. Từ đó, chúng được thu hoạch theo đúng loại và giúp tiết kiệm thời gian thu hái, đóng gói.
Deep learning không hoàn toàn tách rời khỏi con người. Hệ thống vẫn cần những set-up ban đầu và căn chỉnh phù hợp số lượng layer, cấu trúc kiến thức nền cho từng node để giải quyết vấn đề. Mặc dù, cách thức vận hành phức tạp nhưng deep learning lại vượt trội khi có thể hiểu nhiều yêu cầu phức tạp, được đào tạo “ban đầu” và tự nâng cấp bản thân để trả ra kết quả với độ chính xác cao theo thời gian.
Vậy đâu là những ứng dụng của deep learning trong thực tế là gì?
Ứng dụng của Deep Learning
Deep Learning vừa có những ứng dụng riêng vừa hỗ trợ machine learning trong nhiều lĩnh vực. Trong đó có thể kể đến như:
- Cá nhân hóa quá trình chăm sóc khách hàng. Deep learning tạo ra những chat bot, tổng đài chăm sóc khách hàng như những nhân viên thự. Khách hàng sẽ được lắng nghe những tông giọng chân thật, nhấn nhá, biết lắng nghe, trình bày đúng lúc. Không còn giới hạn ở những câu trả lời rập khuôn, hệ thống chăm sóc khách hàng có khả năng gợi mở, điều tiết cảm xúc và giải quyết vấn đề một cách thỏa đáng nhất.
- Tối ưu các hoạt động giáo dục. Deep learning có thể thiết kế, căn chỉnh giáo trình dựa trên quan sát học viên và nhận diện chữ viết để quá trình chấm thi được diễn ra trong tích tắc. Việc nhận dạng chữ viết cũng đã giúp ngành giáo dục đọc được nhiều điển tích, sử cổ mà hàng trăm năm nay những nhà nghiên cứu chưa giải mã được.
- Hỗ trợ công tác điều tra cho cơ quan nhà nước. Ghi nhận biểu cảm khuôn mặt, giọng nói, hành động của nghi phạm hay phân tích chứng cứ dạng video, ghi âm chính là những ứng dụng của deep learning ở nhiều quốc gia phát triển trên thế giới. Công cuộc điều tra với công nghệ tối tân trên màn ảnh không hoàn toàn là ảo mà là được truyền cảm hứng bởi thực tế và sẽ phổ biến hơn trong tương lai gần.
- Chẩn đoán những căn bệnh phức tạp nhanh chóng. Số hóa hồ sơ bệnh nhân và đọc hình ảnh chính là minh chứng nổi bật của ứng dụng học sâu trong ngành y tế. Hình ảnh chụp cắt lớp sẽ được phân tích tự động, bác sĩ chẩn đoán nhanh chóng và người bệnh nhận được phát hiện, có biện pháp điều trị từ sớm. Quá trình kiểm tra sức khỏe cũng trở nên đơn giản khi mọi dữ liệu đã được ghi nhận trên hệ thống chung.
Với những ứng dụng lên nhiều lĩnh vực và khả năng ưu Việt như trên thì nhà quản lý có nên áp dụng deep learning vào doanh nghiệp của mình?
Nhà lãnh đạo nên chuẩn bị gì trước làn sóng công nghệ mang tên Deep Learning ?
Những gì truyền thông tung hô về deep learning chỉ là hào nhoáng của bề nổi. Tảng băng chìm bên dưới là một quá trình đào sâu nghiên cứu, cài đặt, quan sát xuyên suốt để hệ thống tự vận hành nhưng không vượt quá giới hạn. Chính vì thế mà machine learning được áp dụng rộng rãi vì nó hoạt động dựa trên các nguyên tắc nhất định và mức độ quản lý của con người cũng cao hơn.
Hơn nữa deep learning giống như 1 nhân viên tập sự, phải qua hàng loạt quá trình đào tạo ban đầu và tự đúc kết để hiệu quả hơn. Vì thế nó cần lượng dữ liệu rất lớn ban đầu, chi phí khổng lồ cho những lần thử và sai trước khi có được những khả năng ưu Việt.
Nhà quản lý trong bối cảnh cảnh này không nên quá hấp tấp tìm cách ứng dụng ngay deep learning vào doanh nghiệp của mình. Trước tiên, nhà quản lý nên hiểu tường tận những nguyên lý, cách vận hành để biết doanh nghiệp của mình có phù hợp hay không. Và nếu ứng dụng thì nên cân nhắc ứng dụng lên hoạt động/phòng ban nào trước mới chính là vấn đề cấp bách.
Đôi khi chậm lại là để đi những bước đi trong tương lai chắc chắn thay vì vội vã chạy theo xu hướng và bị cuốn bay khỏi thương trường. Vậy những người nhà quản lý- đứng đầu sóng ngọn gió nên bắt đầu cho những nền tảng này từ đâu?
→ PM BADT- Chương trình Thạc sĩ phân tích kinh doanh và chuyển đổi số
Khóa học BADT được thiết kế để trang bị cho những nhà quản lý kiến thức toàn cảnh đến cái nhìn trực diện về những nhân tố quan trọng trong kinh doanh thời đại số như AI, machine learning, deep learning, mạng thần kinh…
Tuy vậy thay vì học lập trình, học viên sẽ được đào tạo chuyên sâu về tư duy chuyển đổi số, các tiềm năng khai thác và khả năng tự khai phá ứng dụng của từng công nghệ để giải quyết các bài toán đương thời. Từ đó, các cấp quản lý có thể tính toán trước đường hướng phát triển cho tổ chức của mình trong ngắn, trung và dài hạn.
Với hơn 4,100 cựu học viên tại Việt Nam đã và đang giữ các vị trí quan trọng tại các cơ quan Nhà Nước, tổ chức phi chính phủ, các trường đại học và khối doanh nghiệp… Trường quản lý SOM-AIT hướng tới việc giúp cho học viên hình thành tư duy quản lý chiến lược, khả năng đáp ứng với những thách thức, thay đổi không ngừng của môi trường kinh doanh ngày càng khó dự đoán như hiện nay.
Hãy để lại thông tin tại Form bên dưới, SOM sẽ liên hệ lại tư vấn khóa học phù hợp và những trọng tâm kiến thức, kỹ năng cần thiết để dẫn dắt đội ngũ hòa mình cùng những xu hướng dịch chuyển trong thời đại mới!
Có thể bạn quan tâm:
