Sơ lược về học sâu và một số khái niệm cơ bản bạn nên biết

Học sâu (tiếng Anh: Deep Learning) là một lĩnh vực trong trí tuệ nhân tạo (AI) mà mục tiêu chính là xây dựng và đào tạo các mạng thần kinh nhân tạo sâu (hay còn gọi là mạng neural sâu) để tự động học và hiểu dữ liệu đầu vào, từ đó suy luận đầu ra tốt nhất. Học sâu là một phần quan trọng của máy học (machine learning) và nó tập trung vào việc sử dụng các mô hình mạng neural sâu để giải quyết các nhiệm vụ phức tạp, như nhận dạng hình ảnh, nhận dạng video, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, tự động lái xe, và nhiều ứng dụng khác trong đời sống.

Là một phần của học máy, học sâu giúp máy tính tự động học từ dữ liệu mẫu, cải thiện khả năng của chúng trong việc tự động phân loại, dự đoán, hiểu, và gieo thông tin. Học sâu được thực hiện thông qua việc xây dựng các mạng neural sâu với nhiều tầng (layer) và hàng trăm hoặc hàng nghìn tham số để học và biểu diễn dữ liệu. Là một nhánh của máy học, học sâu bao trùm 1 mảng kiến thức rất rộng và chuyên sâu, đòi hỏi người học mất rất nhiều thời gian tìm hiểu và thực nghiệm trên các mô hình máy tính. Một số kiến thức cơ bản mà bạn nên biết:

Mạng Neural (Neural Networks)

Hiểu về cấu trúc và hoạt động của mạng neural là quan trọng nhất. Mạng neural là một tập hợp các nút (neurons) kết nối với nhau qua các trọng số. Các nút này thường được tổ chức thành các lớp (layers) gồm lớp đầu vào (input layer), các lớp ẩn (hidden layers), và lớp đầu ra (output layer).

Hàm Kích Hoạt (Activation Functions)

Hàm kích hoạt quyết định xem một nút trong mạng neural có hoạt động hay không dựa trên tổng trọng số đầu vào của nút đó. Các hàm kích hoạt phổ biến bao gồm Sigmoid, ReLU (Rectified Linear Unit), và Tanh.

Hàm Mất Mát (Loss Function)

Hàm mất mát đo lường sự sai lệch giữa dự đoán của mô hình và giá trị thực tế. Mục tiêu là tối thiểu hóa hàm mất mát để đào tạo mô hình.

Thuật Toán Tối Ưu Hóa (Optimization Algorithms)

Thuật toán tối ưu hóa được sử dụng để điều chỉnh trọng số trong mạng neural để giảm thiểu hàm mất mát. Các thuật toán phổ biến bao gồm Gradient Descent và các biến thể như Stochastic Gradient Descent (SGD) và Adam.

Lựa Chọn Batch Size và Learning Rate

Batch size quyết định số mẫu dữ liệu được sử dụng trong mỗi lần cập nhật trọng số. Learning rate quyết định độ lớn của bước di chuyển trong quá trình tối ưu hóa. Chọn batch size và learning rate phù hợp có thể ảnh hưởng lớn đến hiệu suất của mô hình.

Overfitting và Regularization

Hiểu về hiện tượng overfitting (quá khớp) và cách sử dụng các phương pháp regularization (điều chuẩn) như L1 và L2 để kiểm soát overfitting.

Dropout

Dropout là một kỹ thuật regularization phổ biến trong học sâu, nó ngẫu nhiên “loại bỏ” một số nút trong mạng neural trong quá trình đào tạo để giảm overfitting.

Convolutional Neural Networks (CNNs)

Đối với xử lý hình ảnh, hiểu về CNNs và cách chúng hoạt động để trích xuất đặc trưng từ hình ảnh.

Recurrent Neural Networks (RNNs)

Đối với xử lý dữ liệu chuỗi (ví dụ: ngôn ngữ tự nhiên), hiểu về RNNs và khả năng của chúng trong việc xử lý dữ liệu có thứ tự.

Transfer Learning

Hiểu cách sử dụng mô hình đã đào tạo trước (pre-trained models) để giải quyết các nhiệm vụ liên quan.

Thư viện và Frameworks

Sử dụng các thư viện và framework như TensorFlow, PyTorch, và Keras để xây dựng và đào tạo mô hình học sâu.

Đánh giá và Đo lường Hiệu suất

Hiểu cách đánh giá hiệu suất của mô hình học sâu bằng các metric như precision, recall, F1-score, ma trận nhầm lẫn (confusion matrix), và các metric khác như BLUE, METEOR, ROUGE, SARI,…

Học sâu ngày càng đóng vai trò rất quan trọng trong cuộc sống của con người, cung cấp nhiều tiến bộ đáng kể trong các lĩnh vực như thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, và tự động lái xe, vân vân. Học sâu giúp máy móc có trí thông minh dần dần phát triển và được kỳ vọng có tri thức như con người trong tương lai. Vì vậy, học sâu là một lĩnh vực đang rất nóng trên thế giới hiện nay. Bài viết này mặc dù không thể cung cấp đầy đủ thông tin về học sâu, nhưng nó cũng trình bày sơ lược cho bạn kiến thức về học sâu cũng như các khái niệm cần nắm. Chúc bạn tìm thấy kiến thức bổ ích trong bài viết.