3.3 DeepLearning
3.3.2 Cách thức hoạt động của DeepLearning
Deep Learning được xem là một phương pháp của học máy theo phương pháp: lập trình AI sẽ được huấn luyện để dự đoán đầu ra dựa vào một tập đầu vào.
Hình 3-9 Cách thức hoạt động của thuật toán Deep Learning (nguồn internet)
Cách thức hoạt động của thuật tốn Deep Learning diễn ra như sau: Các dịng thông tin sẽ được trải qua nhiều lớp cho đến lớp sau cùng. Lấy quy trình học của con người làm ví dụ cụ thể. Qua các lớp đầu tiên sẽ tập trung vào việc học các khái niệm cụ thể hơn trong khi các lớp sâu hơn sẽ sử dụng thông tin đã học để nghiên cứu và phân tích sâu hơn trong các khái niệm trừu tượng. Quy trình xây dựng biểu diễn dữ liệu này được gọi là trích xuất tính năng.
Kiến trúc phức tạp của việc học sâu được cung cấp từ mạng lưới thần kinh sâu với khả năng thực hiện trích xuất tính năng tự động. Ngược lại, trong học máy thông
23
thường cịn gọi là học nơng, nhiệm vụ này được thực hiện khi truy xuất các thuật toán cụ thể.
Ví dụ cụ thể: Dự đốn hành đầu của con mèo khi gặp chuột rồi tiến hành huấn luyện nó bằng phương pháp học có giám sát.
Hình 3-10 Mạng lưới thần kinh trong Deep Learning (nguồn internet)
Khi muốn dự đoán được hành động của nó vào các đầu vào sẽ được thực hiện như sau:
Lựa chọn con mồi phù hợp
Lúc này: các bộ phận trên cơ thể của con mèo như mắt, móng vuốt, tai,.. của con mèo sẽ trở nên rất nhanh nhạy.
Con chuột sẽ xuất hiện ở đâu
Về cơ bản thì Deep Learning sẽ khơng khác với học máy thơng thường. Tuy nhiên, với ví dụ trên thì thời gian cần dành khá nhiều mới có thể thiết kế được các tính năng đại diện cho con mèo. Những gì cần làm là cung cấp cho hệ thống một số lượng hình ảnh con mèo, video con mèo bắt chuột thì hệ thống có thể tự học được những tính năng đại diện dành cho 1 con mèo.
24
Với những tác vụ như thị giác máy tính, nhận dạng giọng nói, robot hoặc dịch máy thì hiệu suất của Deep Learning có thể vượt xa những hệ thống máy khác. Tuy nhiên, việc xây dựng được hệ thống Deep Learning lại không mấy dễ dàng so với hệ thống máy móc thơng thường.