Deep Learning là gì? Ứng dụng của Deep Learning trong giáo dục

Deep Learning là thuật ngữ xuất hiện rất nhiều trong những năm trở lại đây. Nó được ứng dụng rộng rãi trong cuộc sống của con người nhất là trong lĩnh vực giáo dục. Vậy Deep Learning là gì, hoạt động của nó như thế nào, ưu nhược điểm và ứng dụng trong giáo dục ra sao,… hãy cùng chúng tôi tìm hiểu ngay dưới đây nhé.

Deep Learning là gì? 

Deep Learning hay còn được gọi là học sâu thực chất là một phần nhỏ trong Machine Learning. Ở đó, các máy tính sẽ tự huấn luyện chính mình thông qua các thuật toán phức tạp. Các máy tính sẽ thực hiện những tác vụ giống như con người để hỗ trợ cho chính con người trong việc dịch thuật, nhận diện giọng nói, khuôn mặt,…

Deep Learning chủ yếu hoạt động dựa trên các mạng nơ-ron nhân tạo để các thiết bị thông minh có thể bắt chước khả năng tư duy như một con người thực thụ. Chúng ta có thể dễ dàng nhận thấy ứng dụng tuyệt vời của Deep Learning trong đời sống như: xe không người lái, robot,… Hiện nay, con người cũng có thể dùng giọng nói để điều khiển các thiết bị thông minh trong nhà.

Deep Learning là khái niệm được xuất hiện từ khoảng những năm 1960 nhưng do điều kiện lúc bấy giờ còn khá khiêm tốn trong khả năng tính toán và các dữ liệu nên vẫn chưa thực sự bùng nổ. Đến những năm gần đây, những tiến bộ vượt bậc của Big Data (dữ liệu lớn) đã cho phép các nhà khoa học tận dụng được khả năng của mạng nơ-ron nhân tạo.

Mạng nơ-ron nhân tạo là yếu tố chủ chốt để có thể phát triển Deep Learning. Hiện nay, cuộc sống ngày càng phát triển thì Deep Learning cũng đã đạt được những kết quả bất ngờ chưa từng có trước đây.

Deep Learning hoạt động như thế nào? 

Deep Learning hoạt động bằng cách khám phá các cấu trúc phức tạp trong dữ liệu mà chúng trải nghiệm. Dựa trên hoạt động xây dựng các mô hình tính toán bao gồm nhiều lớp xử lý, Deep Learning có thể tạo ra nhiều mức độ để biểu diễn dữ liệu.

Một mạng nơ-ron thông thường không chỉ có một lớp mà có rất nhiều lớp. Mỗi lớp được gọi là layer và càng nhiều layer thì kết quả trả về càng chính xác. Mỗi layer sẽ chứa các nút mạng được liên kết với những lớp liền kề. Mỗi kết nối sẽ trả về một trọng số và trọng số càng cao thì càng tốt.

Mỗi mạng nơ-ron sẽ có một hàm kích hoạt có nhiệm vụ xác định đầu ra. Khi người ta đưa dữ liệu vào mạng nơ-ron thì dữ liệu đó sẽ đi qua tất cả layer để cho ra kết quả thu được. Trong quá trình đó, các trọng số của các liên kết sẽ thường xuyên thay đổi để cho ra phán đoán tốt nhất. Quá trình này diễn ra có thể sẽ mất hàng tuần hoặc nhiều thời gian hơn nữa nếu bộ dữ liệu là quá lớn.

Ví dụ: một kỹ thuật Deep Learning được gọi là mạng nơ-ron tích chập có thể được đào tạo bằng cách sử dụng số lượng lớn (tính bằng triệu) hình ảnh, chẳng hạn như những hình ảnh có chứa mèo. Loại mạng nơ-ron này thường học hỏi từ các pixel có trong hình ảnh mà nó thu được. Nó có thể phân loại các nhóm pixel đại diện cho các đặc điểm của mèo, với các nhóm đặc điểm như móng vuốt, tai và mắt cho biết sự hiện diện của mèo trong hình ảnh.

Ưu – nhược điểm của Deep Learning 

Ứng dụng của Deep Learning trong giáo dục

Trong giáo dục, Deep Learning có ý nghĩa cực kỳ to lớn với các ứng dụng cụ thể như:

• Khơi dậy sự hứng thú cho người học trước mỗi buổi học.
• Lập các câu hỏi, trò chơi nhanh theo cấp độ tăng tiến một cách dễ dàng.
• Kiểm tra, thi cử từ xa thuận lợi, chính xác hơn.
• Phân tích người học bằng cách nhận diện khuôn mặt.
• Deep learning giúp cho người dạy có thể thiết kế bài học sao cho phù hợp nhất với chương trình học.
• Bên cạnh đó, các thầy cô có thể tự do căn chỉnh giáo trình, slide,… sao cho bắt mắt, thu hút người học nhất.
• Đặc biệt, hiện nay, Deep learning còn cho phép nhận diện chữ viết của học sinh, sinh viên để có thể chấm bài kiểm tra, bài thi nhanh nhất. Đây là ứng dụng đột phá mà những nhà nghiên cứu khoa học cảm thấy rất tuyệt vời.
• Các trợ lý ảo như: Siri, Cortana, hay Alexa có thể hỗ trợ dịch văn bản, tạo hoặc gửi email,…

Trong đó, tối ưu các hoạt động giáo dục chính là mục đích cuối cùng của Deep learning. Để Deep learning thực sự đạt được hiệu quả thì các nhà trường hoặc trung tâm giáo dục phải đồng bộ giữa các môn học, sự đồng bộ giữa những người dạy và những người học phải thành thạo về công nghệ.

Xem thêm: Lớp học kết nối là gì? Ưu – nhược điểm của mô hình lớp học mới

Các kỹ thuật Deep Learning phổ biến 

Mạng nơ-ron cổ điển

Mạng nơ-ron cổ điển thường được xác định thông quá các perceptron đa lớp. Loại mạng nơ-ron này được thiết kế lần đầu tiên vào năm 1958 do Fran Rosenblatt. Tại thời điểm này, nó được sử dụng phần lớn cho các bài toán phân lớp nhị phân. Mô hình này sử dụng 3 loại hàm chính như sau:

• Hàm tuyến tính.
• Hàm phi tuyến: gồm có hàm sigmoid, hàm tanh.
• Hàm ReLU (Rectified Linear Unit).

Kỹ thuật mạng nơ-ron cổ điển được các chuyên gia đánh giá là khá đơn giản. Các bộ dữ liệu có dạng bảng hay các bài toán hồi quy hoặc phân loại có đầu vào là giá trị thực rất phù hợp với mô hình này.

Mạng nơ-ron tích chập (CNN)

Mạng nơ-ron tích chập có tên tiếng Anh là Convolutional Neural Network. Đây là mô hình nhân tạo nâng cao phục vụ cho việc giải quyết nhiều bài toán phức tạp liên quan đến xử lý hình ảnh.

CNN có thể được coi là một trong những mô hình linh hoạt hiệu quả nhất để chuyên biệt hóa dữ liệu hình ảnh cũng như phi hình ảnh. Chúng có bốn đặc điểm:

• Nó được tạo thành từ một lớp đầu vào duy nhất, thường là sự sắp xếp hai chiều của các nơ-ron để phân tích dữ liệu hình ảnh sơ cấp, tương tự như lớp pixel ảnh.
• Một số CNN cũng bao gồm một lớp nơ-ron đầu ra một chiều xử lý hình ảnh trên đầu vào của chúng, thông qua các lớp tích chập được kết nối rải rác.
• Các CNN cũng có sự hiện diện của lớp thứ ba được gọi là lớp lấy mẫu để giới hạn số lượng nơ-ron tham gia vào các lớp mạng tương ứng.
• Nhìn chung, CNN có một hoặc nhiều lớp được kết nối để kết nối việc lấy mẫu với các lớp đầu ra.

Mô hình mạng này có thể giúp lấy dữ liệu hình ảnh có liên quan dưới dạng các đơn vị hoặc khối nhỏ hơn. Các nơ-ron có trong các lớp tích chập chịu trách nhiệm cho cụm các nơ-ron ở lớp trước đó.

Sau khi dữ liệu đầu vào được nhập vào mô hình tích chập, có bốn giai đoạn liên quan đến việc xây dựng CNN:

• Tích chập: Quá trình lấy được các bản đồ đặc trưng từ dữ liệu đầu vào, tiếp theo là một chức năng được áp dụng cho các bản đồ này.
• Max-Pooling: Nó giúp CNN phát hiện một hình ảnh dựa trên các sửa đổi nhất định.
• Làm phẳng: Trong giai đoạn này, dữ liệu được tạo sau đó được làm phẳng để CNN phân tích.
• Kết nối đầy đủ: Nó thường được mô tả như một lớp ẩn biên dịch hàm mất mát cho một mô hình.

Các CNN phù hợp cho các tác vụ, bao gồm nhận dạng hình ảnh, phân tích hình ảnh, phân đoạn hình ảnh, phân tích video và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. 

Mạng nơ-ron hồi quy (RNN)

Các RNN lần đầu tiên được thiết kế để giúp dự đoán các trình tự, chẳng hạn như thuật toán Bộ nhớ ngắn hạn dài (LSTM) được biết đến với nhiều chức năng. Các mạng như vậy hoạt động hoàn toàn trên các chuỗi dữ liệu có độ dài đầu vào thay đổi.

Các RNN đặt kiến ​​thức thu được từ trạng thái trước đó làm giá trị đầu vào cho dự đoán hiện tại. Do đó, nó có thể giúp đạt được bộ nhớ ngắn hạn trong mạng, dẫn đến việc quản lý hiệu quả các thay đổi về giá cổ phiếu hoặc các hệ thống dữ liệu dựa trên thời gian khác.

Như đã đề cập trước đó, có hai loại thiết kế RNN tổng thể giúp phân tích các vấn đề. 

• LSTM: Hữu ích trong việc dự đoán dữ liệu theo trình tự thời gian, sử dụng bộ nhớ. Nó có ba cổng: Đầu vào, Đầu ra và Quên.
• RNN có cổng: Cũng hữu ích trong dự đoán dữ liệu về chuỗi thời gian thông qua bộ nhớ. Nó có hai cổng— Cập nhật và Đặt lại.

Loại mô hình này hoạt động tốt nhất trong các trường hợp sau:

• Một đầu vào duy nhất được kết nối với một đầu ra duy nhất, như Phân loại hình ảnh.
• Một đầu vào duy nhất được liên kết với các chuỗi đầu ra, chẳng hạn như Chú thích hình ảnh bao gồm một số từ từ một hình ảnh.
• Chuỗi đầu vào tạo ra một đầu ra, như Phân tích tình cảm.
• Chuỗi đầu vào tạo ra chuỗi đầu ra, như phân loại video.

Nó cũng được sử dụng rộng rãi trong dịch thuật ngôn ngữ, mô hình hội thoại,…

Mạng sinh đối nghịch (GAN)

Nó là sự kết hợp của hai kỹ thuật Deep Learning của mạng nơ-ron – Trình tạo và Trình phân biệt đối xử. Trong khi Mạng máy phát mang lại dữ liệu nhân tạo, thì Bộ phân biệt giúp phân biệt giữa dữ liệu thực và dữ liệu sai.

Cả hai mạng đều có tính cạnh tranh, vì trình tạo liên tục tạo ra dữ liệu nhân tạo giống với dữ liệu thực – và Trình phân biệt liên tục phát hiện dữ liệu thực và không thực. Trong trường hợp có yêu cầu tạo thư viện hình ảnh, mạng Trình tạo sẽ tạo dữ liệu mô phỏng cho hình ảnh xác thực. Sau đó, nó sẽ tạo ra một mạng nơ-ron giải mã.

Sau đó, nó sẽ được theo sau bởi một mạng Máy dò hình ảnh để phân biệt giữa hình ảnh thật và giả. Bắt đầu với cơ hội chính xác 50%, máy dò cần phát triển chất lượng phân loại vì máy phát sẽ phát triển tốt hơn trong quá trình tạo hình ảnh nhân tạo. Sự cạnh tranh như vậy về tổng thể sẽ đóng góp vào hiệu quả và tốc độ của mạng.

Hoạt động tốt nhất khi:

• Tạo hình ảnh và văn bản
• Nâng cao hình ảnh
• Quy trình khám phá thuốc mới

Boltzmann machine

Mô hình mạng này không đi kèm với bất kỳ hướng xác định trước nào và do đó, các nút của nó được kết nối theo cách sắp xếp vòng tròn. Do tính độc đáo như vậy, kỹ thuật Deep Learning này được sử dụng để tạo ra các tham số mô hình.

Khác với tất cả các mô hình mạng xác định trước đây, mô hình Boltzmann Machines được gọi là ngẫu nhiên.

Hoạt động tốt nhất khi:

• Giám sát Hệ Thống
• Thiết lập nền tảng đề xuất nhị phân
• Phân tích bộ dữ liệu cụ thể.

Học tăng cường sâu

Ở đây, trong mô hình mạng này, có một lớp đầu vào, lớp đầu ra và một số lớp ẩn – trong đó trạng thái của môi trường là chính lớp đầu vào. Mô hình hoạt động dựa trên những nỗ lực liên tục để dự đoán phần thưởng trong tương lai của mỗi hành động được thực hiện trong trạng thái tình huống nhất định.

Hoạt động tốt nhất khi ứng dụng vào:

• Các trò chơi trên bàn cờ như cờ vua
• Ô tô tự lái
• Người máy
• Quản lý hàng tồn kho
• Nhiệm vụ tài chính như định giá tài sản

Autoencoder

Đây là một trong những loại kỹ thuật Deep Learning được sử dụng phổ biến nhất. Mô hình này hoạt động tự động dựa trên đầu vào của nó, trước khi thực hiện chức năng kích hoạt và giải mã đầu ra cuối cùng. Sự hình thành nút thắt cổ chai như vậy dẫn đến việc tạo ra ít loại dữ liệu hơn và tận dụng hầu hết các cấu trúc dữ liệu vốn có.

Các loại Autoencoders bao gồm:

• Sparse – Trường hợp các lớp ẩn đông hơn lớp đầu vào để phương pháp tổng quát hóa diễn ra nhằm giảm tình trạng thừa. Nó giới hạn hàm mất mát và ngăn bộ mã hóa tự động lạm dụng tất cả các nút của nó.
• Denoising – Tại đây, một phiên bản đầu vào đã sửa đổi được chuyển thành 0 một cách ngẫu nhiên.
• Contractive – Bổ sung hệ số phạt vào hàm mất dữ liệu để hạn chế quá mức và sao chép dữ liệu, trong trường hợp lớp ẩn nhiều hơn lớp đầu vào.
• Stacked – Đối với bộ mã hóa tự động, khi một lớp ẩn khác được thêm vào, nó sẽ dẫn đến hai giai đoạn mã hóa thành một giai đoạn giải mã.

Hoạt động tốt nhất khi:

• Phát hiện tính năng
• Thiết lập một mô hình đề xuất hấp dẫn
• Thêm các tính năng vào tập dữ liệu lớn

Khi nào nên sử dụng Deep Learning

Deep Learning không phải lúc nào cũng phù hợp với mọi tình huống. Trên thực tế, có một số trường hợp mà Deep Learning có lẽ không phải là giải pháp tốt nhất. Như chúng ta đã biết, Deep Learning thực sự cần dữ liệu lớn để đưa ra quyết định chính xác. Vì vậy, nếu bạn không có tập dữ liệu cực lớn để cung cấp thì các thuật toán thông thường có khả năng mang lại kết quả chính xác hơn là Deep Learning.

Việc triển khai Deep Learning cũng tốn kém hơn vì cần rất nhiều sức mạnh tính toán để thực hiện. Mặc dù các dịch vụ và công cụ như Watson của IBM đang giúp hạ thấp rào cản sử dụng deep learning, nhưng nó vẫn là công nghệ tiên tiến nhất. Đối với doanh nghiệp có ngân sách trung bình thì Deep Learning gây tốn rất nhiều kinh phí.

Deep Learning sẽ thực sự lý tưởng để thực hiện nếu bạn có nhiều dữ liệu để máy tính bắt chước. Bạn cần phải có một tập dữ liệu khổng lồ với hàng trăm nghìn hoặc hàng triệu điểm dữ liệu. Khi bạn có một khối lượng dữ liệu khổng lồ như vậy thì hệ thống sẽ có thể tự đào tạo.

Deep Learning được ứng dụng tốt nhất khi giải quyết các vấn đề phức tạp và đòi hỏi rất tốn kém để giải quyết nhờ con người. Nhận diện hình ảnh là một ví dụ tuyệt vời cho điều này. Deep Learning phù hợp nếu bạn có sức mạnh điện toán cao cấp để làm cho nó hoạt động.

So sánh Deep Learning và Machine Learning

Trên đây là những thông tin chi tiết nhất về Deep Learning mà chúng tôi muốn chia sẻ với các bạn. Hy vọng rằng các bạn đã có cho mình những hiểu biết nhất định về thuật ngữ này. Nếu các bạn đang quan tâm đến ứng dụng của Deep Learning trong giáo dục và muốn tìm một nền tảng để dạy và học hiệu quả nhất, hãy liên hệ với chúng tôi để được tư vấn kỹ lưỡng nhé. 

Xem thêm: SCORM là gì? Lợi ích của chuẩn SCORM trong E-Learning