Buổi 5: Học sâu (Deep Learning)

5.1. Giới thiệu về Học sâu (Deep Learning)

Học sâu (Deep Learning) là một nhánh của học máy (Machine Learning), tập trung vào việc sử dụng các mạng nơ-ron nhân tạo với nhiều lớp ẩn để học và trích xuất các đặc trưng phức tạp từ dữ liệu. Khác với các phương pháp học máy truyền thống, học sâu có khả năng xử lý các bài toán đòi hỏi phải phân tích dữ liệu có cấu trúc phức tạp như hình ảnh, âm thanh, và văn bản, với độ chính xác vượt trội.

Học sâu có thể được hiểu là việc “học” qua nhiều lớp trừu tượng, nơi mỗi lớp học từ đầu ra của lớp trước đó và tăng dần mức độ trừu tượng của các đặc trưng. Ví dụ, trong nhận diện hình ảnh, các lớp đầu tiên có thể học các đặc trưng cơ bản như cạnh và góc, trong khi các lớp sâu hơn có thể nhận diện các đối tượng phức tạp như người, xe, hay động vật.

5.2. Cấu trúc của Mạng Nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural Networks – ANN)

Một mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) cơ bản bao gồm ba loại lớp chính: lớp đầu vào (input layer), lớp ẩn (hidden layers), và lớp đầu ra (output layer). Mỗi lớp bao gồm các nơ-ron (neurons) là các đơn vị tính toán, nơi mỗi nơ-ron nhận tín hiệu từ các nơ-ron ở lớp trước và gửi tín hiệu đầu ra đến lớp tiếp theo.

Lớp đầu vào (Input layer): Nhận dữ liệu đầu vào từ bên ngoài (ví dụ, các pixel trong hình ảnh, các từ trong văn bản).
Lớp ẩn (Hidden layers): Các lớp này xử lý và học các đặc trưng của dữ liệu đầu vào. Mỗi lớp trong mạng có thể học một mức độ trừu tượng khác nhau của dữ liệu.
Lớp đầu ra (Output layer): Lớp này đưa ra dự đoán hoặc phân loại cuối cùng của mô hình.

Mỗi kết nối giữa các nơ-ron có một trọng số (weight), điều chỉnh mức độ ảnh hưởng của tín hiệu từ nơ-ron này đến nơ-ron kia. Sau khi tính toán, trọng số được điều chỉnh thông qua quá trình học để tối ưu hóa kết quả dự đoán.

5.3. Các thuật toán chính trong Học sâu

Mạng nơ-ron hồi tiếp (Recurrent Neural Networks – RNN):
- Ứng dụng: Dùng trong các bài toán có tính chuỗi, chẳng hạn như nhận dạng giọng nói, dịch máy, và phân tích văn bản.
- Mô tả: Khác với các mạng nơ-ron truyền thống, RNN có khả năng duy trì thông tin qua các bước thời gian. Điều này rất hữu ích trong các bài toán mà dữ liệu có tính liên kết theo thời gian như video, văn bản, hoặc tín hiệu âm thanh.
- Vấn đề vanishing gradient: Trong RNN truyền thống, có vấn đề với việc mất thông tin khi tính toán qua nhiều bước, nhưng điều này được giải quyết một phần trong các biến thể như LSTM (Long Short-Term Memory) và GRU (Gated Recurrent Unit).
Mạng nơ-ron tích chập (Convolutional Neural Networks – CNN):
- Ứng dụng: Dùng chủ yếu trong nhận diện hình ảnh, phân loại ảnh, nhận diện đối tượng, phân tích video.
- Mô tả: Mạng CNN sử dụng các lớp tích chập (convolution layers) để phát hiện các đặc trưng trong hình ảnh như cạnh, góc, và các mẫu nhỏ, sau đó kết hợp các đặc trưng này để nhận diện các đối tượng phức tạp trong hình ảnh.
- Cấu trúc: Một mạng CNN bao gồm ba loại lớp chính:
  1. Lớp tích chập (Convolutional layer): Tiến hành phép toán tích chập để phát hiện các đặc trưng.
  2. Lớp kích hoạt (Activation layer): Áp dụng hàm kích hoạt (thường là ReLU) để thêm tính phi tuyến cho mô hình.
  3. Lớp kết nối đầy đủ (Fully connected layer): Kết nối tất cả các nơ-ron trong lớp để đưa ra quyết định cuối cùng.
Mạng Generative Adversarial Networks (GANs):
- Ứng dụng: Tạo hình ảnh giả, tạo dữ liệu, và tạo nội dung sáng tạo như âm nhạc, nghệ thuật.
- Mô tả: GAN bao gồm hai mạng nơ-ron, một mạng sinh (Generator) và một mạng phân biệt (Discriminator), hoạt động đối kháng với nhau. Mạng sinh cố gắng tạo ra các mẫu giả, trong khi mạng phân biệt cố gắng phân biệt giữa mẫu thật và mẫu giả. Cả hai mạng học và cải thiện qua thời gian, với mục tiêu mạng sinh tạo ra các mẫu giả không thể phân biệt với mẫu thật.

5.4. Quá trình học trong Học sâu

Học sâu sử dụng thuật toán lan truyền ngược (Backpropagation) để tối ưu hóa các trọng số của mạng nơ-ron. Quá trình này diễn ra qua các bước chính sau:

Khởi tạo trọng số: Các trọng số của mô hình được khởi tạo ngẫu nhiên.
Tính toán dự đoán: Đầu vào được đưa qua mạng nơ-ron để tính toán đầu ra dự đoán.
Tính toán sai số: So sánh giữa đầu ra dự đoán và đầu ra thực tế để tính toán sai số (loss function).
Lan truyền ngược (Backpropagation): Sai số được lan truyền ngược qua mạng để cập nhật các trọng số. Quá trình này giúp giảm thiểu sai số và cải thiện khả năng dự đoán của mô hình.
Lặp lại quá trình: Mô hình tiếp tục huấn luyện qua nhiều vòng lặp (epochs) cho đến khi đạt được mức độ chính xác mong muốn.

5.5. Ứng dụng của Học sâu trong thực tế

Nhận diện hình ảnh: Học sâu đã cách mạng hóa lĩnh vực nhận diện hình ảnh với các ứng dụng như nhận diện khuôn mặt, nhận diện đối tượng, và phân tích hình ảnh y tế.
Chăm sóc sức khỏe: Các mô hình học sâu được sử dụng trong phân tích ảnh y tế như X-quang, MRI để phát hiện sớm các bệnh như ung thư.
Ô tô tự lái: Học sâu giúp các xe tự lái nhận diện và hiểu được môi trường xung quanh thông qua các cảm biến và camera, giúp xe di chuyển an toàn.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Các mô hình học sâu như BERT và GPT giúp cải thiện các ứng dụng như dịch máy, phân tích cảm xúc, và trợ lý ảo.
Chơi game AI: Các mô hình như Deep Q-Networks (DQN) đã được sử dụng trong các trò chơi như Go và Dota 2 để đạt được cấp độ chơi vượt trội so với con người.

5.6. Những thách thức trong Học sâu

Yêu cầu phần cứng mạnh mẽ: Học sâu yêu cầu tài nguyên tính toán rất lớn, đặc biệt là GPU và bộ nhớ, để xử lý các mô hình phức tạp.
Cần dữ liệu lớn: Các mô hình học sâu yêu cầu một lượng lớn dữ liệu huấn luyện để có thể học hiệu quả. Việc thu thập và xử lý dữ liệu này có thể gặp khó khăn.
Hiện tượng overfitting: Nếu mô hình học quá kỹ dữ liệu huấn luyện, nó có thể không tổng quát tốt trên dữ liệu mới, gây ra hiện tượng overfitting.

5.7. Kết luận

Học sâu là một công nghệ mạnh mẽ, có thể giải quyết nhiều bài toán phức tạp mà các phương pháp học máy truyền thống không thể làm được. Các mạng nơ-ron với nhiều lớp ẩn đã mở ra nhiều ứng dụng mới trong nhận diện hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, y tế, và nhiều lĩnh vực khác. Tuy nhiên, học sâu cũng đối mặt với nhiều thách thức về phần cứng, dữ liệu và việc tối ưu hóa mô hình. Trong các buổi học tiếp theo, chúng ta sẽ đi sâu vào các ứng dụng thực tế của học sâu và các mô hình cụ thể.