1. Giới Thiệu

Học sâu (Deep Learning) là một nhánh của Machine Learning (Học máy), nơi các mô hình máy tính có thể tự học từ dữ liệu giống như cách con người học hỏi từ kinh nghiệm.

Nếu Machine Learning giúp máy tính học từ dữ liệu có sẵn và đưa ra quyết định, thì Deep Learning mô phỏng hoạt động của não người bằng cách sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural Networks – ANN) để học từ dữ liệu lớn và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp như nhận diện hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và lái xe tự động.

2. Cách Hoạt Động Của Học Sâu

2.1. Mạng Nơ-ron Nhân Tạo (Artificial Neural Networks – ANN)

Mạng nơ-ron nhân tạo hoạt động giống như bộ não con người với các nơ-ron nhân tạo (neurons). Một mạng nơ-ron có ba thành phần chính:

•  Lớp đầu vào (Input Layer): Nhận dữ liệu đầu vào (hình ảnh, văn bản, âm thanh, v.v.)
• Lớp ẩn (Hidden Layers): Xử lý và trích xuất đặc trưng từ dữ liệu. Đây là nơi học sâu thực sự diễn ra.
• Lớp đầu ra (Output Layer): Cung cấp kết quả dự đoán cuối cùng.

 Ví dụ: Trong nhận diện khuôn mặt, lớp đầu vào nhận hình ảnh khuôn mặt, các lớp ẩn trích xuất đặc điểm như mắt, mũi, miệng, và lớp đầu ra xác định danh tính của người trong ảnh.

2.2. Học Sâu Hoạt Động Như Thế Nào?

• Dữ liệu đi vào mạng nơ-ron: Mỗi điểm dữ liệu (ví dụ: một bức ảnh) được chuyển thành số để máy có thể hiểu.
• Các lớp ẩn trích xuất đặc trưng: Mỗi lớp trong mạng nơ-ron học một phần khác nhau của dữ liệu.
• Trọng số & lan truyền xuôi (Forward Propagation): Dữ liệu đi qua mạng, mỗi nơ-ron tính toán một giá trị dựa trên trọng số.
• So sánh với đầu ra mong muốn: Mạng kiểm tra xem dự đoán có chính xác không.
• Cập nhật mô hình bằng lan truyền ngược (Backpropagation): Nếu dự đoán sai, mạng điều chỉnh trọng số để cải thiện trong lần tiếp theo.

Quá trình này lặp lại hàng triệu lần cho đến khi mạng đạt độ chính xác cao.

3. Các Kiến Trúc Mạng Nơ-ron Phổ Biến Trong Học Sâu

Học sâu có nhiều loại mạng nơ-ron khác nhau, mỗi loại phù hợp với một nhiệm vụ nhất định.

3.1. Mạng Nơ-ron Dạng Tiến (Feedforward Neural Networks – FNN)

• Là dạng mạng đơn giản nhất, dữ liệu đi từ lớp đầu vào → lớp ẩn → lớp đầu ra theo hướng từ trái sang phải.
• Phù hợp với các bài toán phân loại dữ liệu cơ bản như xác định email spam hay không.

3.2. Mạng Nơ-ron Tích Chập (Convolutional Neural Networks – CNN)

• Ứng dụng chính: Nhận diện hình ảnh & thị giác máy tính.
• CNN sử dụng các bộ lọc (filters) để tìm ra đặc trưng quan trọng trong ảnh như đường nét, góc cạnh, màu sắc.

Ví dụ: CNN giúp Facebook nhận diện khuôn mặt trong ảnh, Tesla phát hiện chướng ngại vật trên đường.

3.3. Mạng Nơ-ron Hồi Quy (Recurrent Neural Networks – RNN)

• Ứng dụng chính: Xử lý chuỗi dữ liệu như văn bản, âm thanh, video.
• RNN có trí nhớ, giúp mô hình nhớ được thông tin trước đó trong chuỗi dữ liệu.

Ví dụ: RNN được dùng trong Google Dịch, trợ lý ảo Siri, ChatGPT.

Hạn chế của RNN: Nếu chuỗi quá dài, mô hình dễ quên thông tin trước đó. Để khắc phục, người ta dùng LSTM (Long Short-Term Memory) hoặc Transformer.

3.4. Mô Hình Transformer (BERT, GPT, T5, v.v.)

• Ứng dụng chính: Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), chatbot, dịch thuật tự động.
• Transformer giúp AI hiểu ngữ cảnh và xử lý văn bản tốt hơn RNN.

Ví dụ:

• GPT-4 (OpenAI): Được sử dụng trong ChatGPT để tạo nội dung văn bản thông minh.
• BERT (Google): Giúp Google cải thiện kết quả tìm kiếm.

4. Ứng Dụng Của Học Sâu Trong Thực Tế

• Thị giác máy tính (Computer Vision):
  • Nhận diện khuôn mặt (Face ID của Apple).
  • Phát hiện gian lận (AI trong ngân hàng).

• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP – Natural Language Processing):
  • Chatbot AI như ChatGPT.
  • Dịch thuật tự động (Google Translate).

•  Y tế & chăm sóc sức khỏe:
  • AI hỗ trợ chẩn đoán ung thư sớm.
  • Dự đoán bệnh tật dựa trên dữ liệu y tế.

• Ô tô tự lái:
  • Tesla sử dụng CNN để phát hiện xe cộ, đèn giao thông.

• Sáng tạo nội dung:
  • AI vẽ tranh (DALL·E).
  • AI tạo nhạc & video.

5. Học Sâu Khác Gì So Với Học Máy?

Tiêu chí	Machine Learning	Deep Learning
Cần xử lý dữ liệu thủ công?	Có, cần chọn đặc trưng	Không, AI tự trích xuất đặc trưng
Cần nhiều dữ liệu?	Ít hơn	Rất nhiều dữ liệu
Hiệu quả với dữ liệu phức tạp?	Không tốt lắm	Rất tốt (hình ảnh, văn bản, âm thanh)
Tính toán	Ít tài nguyên	Cần GPU mạnh

Nói đơn giản: Học sâu là phiên bản nâng cao hơn của học máy, giúp AI tự học mà không cần con người can thiệp nhiều.

6. Thách Thức Của Học Sâu

• Cần dữ liệu rất lớn để đạt hiệu quả cao.
• Tốn tài nguyên tính toán (cần GPU mạnh để huấn luyện mô hình).
• Khó giải thích cách AI đưa ra quyết định (AI như “hộp đen” – khó hiểu lý do dự đoán).

7. Kết Luận

Học sâu đang thay đổi thế giới bằng cách giúp AI học hỏi và hoạt động như con người. Từ nhận diện khuôn mặt, chatbot thông minh đến ô tô tự lái, học sâu mở ra một tương lai mới với nhiều đột phá.