Học tập tạo sinh sâu là gì?
Học sâu tạo sinh là học sâu tập trung vào việc tạo ra đầu ra mới từ đầu vào đã học. Theo truyền thống, học sâu tập trung vào việc xác định mối quan hệ giữa dữ liệu. Các mô hình học sâu được đào tạo với lượng dữ liệu lớn để nhận dạng các mẫu trong tập dữ liệu.
Học tập tạo sinh sâu bổ sung thế hệ vào nhận dạng mẫu. Các mô hình như vậy tìm kiếm các mẫu dữ liệu và sau đó tạo ra các mẫu độc đáo của riêng chúng. Ví dụ, chúng có thể phân tích văn bản trong một số cuốn sách và sau đó sử dụng thông tin để tạo ra các câu và đoạn văn mới không có trong các cuốn sách gốc.
Học tập tạo sinh sâu là cơ sở của AI tạo sinh hiện đại và các mô hình nền tảng . Các mô hình này sử dụng công nghệ học sâu ở quy mô lớn, được đào tạo trên dữ liệu lớn, để thực hiện các tác vụ phức tạp như trả lời câu hỏi, tạo hình ảnh từ văn bản và viết nội dung.
Tại sao học sâu lại quan trọng?
Công nghệ học sâu thúc đẩy nhiều ứng dụng trí tuệ nhân tạo được sử dụng trong các sản phẩm hàng ngày, chẳng hạn như sau:
- Chatbot và trình tạo mã
- Trợ lý kỹ thuật số
- Điều khiển tivi bằng giọng nói
- Phát hiện gian lận
- Nhận dạng khuôn mặt tự động
Đây cũng là thành phần quan trọng của các công nghệ như xe tự lái, thực tế ảo, v.v. Các doanh nghiệp sử dụng mô hình học sâu để phân tích dữ liệu và đưa ra dự đoán trong nhiều ứng dụng khác nhau.
Các trường hợp sử dụng học sâu là gì?
Học sâu có nhiều ứng dụng trong ô tô, hàng không vũ trụ, sản xuất, điện tử, nghiên cứu y tế và các lĩnh vực khác.
- Xe tự lái sử dụng mô hình học sâu để phát hiện vật thể.
- Hệ thống phòng thủ sử dụng học sâu để đánh dấu các khu vực quan tâm trên hình ảnh vệ tinh.
- Phân tích hình ảnh y tế sử dụng công nghệ học sâu để phát hiện tế bào ung thư phục vụ chẩn đoán y tế.
- Các nhà máy sử dụng ứng dụng học sâu để phát hiện khi có người hoặc vật thể ở trong khoảng cách không an toàn với máy móc.
Những trường hợp sử dụng khác nhau của học sâu có thể được nhóm thành năm loại chính: thị giác máy tính, nhận dạng giọng nói, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), công cụ đề xuất và AI tạo sinh.
Tầm nhìn máy tính
Thị giác máy tính tự động trích xuất thông tin và hiểu biết từ hình ảnh và video. Các kỹ thuật học sâu để hiểu hình ảnh theo cùng cách mà con người làm. Thị giác máy tính có một số ứng dụng, chẳng hạn như sau:
- Kiểm duyệt nội dung để tự động xóa nội dung không an toàn hoặc không phù hợp khỏi kho lưu trữ hình ảnh và video
- Nhận dạng khuôn mặt để xác định khuôn mặt và nhận dạng các thuộc tính như mắt mở, kính và râu trên khuôn mặt
- Phân loại hình ảnh để xác định logo thương hiệu, quần áo, thiết bị an toàn và các chi tiết hình ảnh khác
Nhận dạng giọng nói
Các mô hình học sâu có thể phân tích giọng nói của con người bất chấp các mẫu giọng nói, cao độ, giọng điệu, ngôn ngữ và giọng nói khác nhau. Các trợ lý ảo như Amazon Alexa, phần mềm chuyển văn bản thành giọng nói và chuyển giọng nói thành văn bản sử dụng nhận dạng giọng nói để thực hiện các tác vụ sau:
- Hỗ trợ nhân viên tổng đài và tự động phân loại cuộc gọi.
- Chuyển đổi các cuộc hội thoại lâm sàng thành tài liệu theo thời gian thực.
- Thêm phụ đề chính xác cho video và bản ghi cuộc họp để có phạm vi tiếp cận nội dung rộng hơn.
- Chuyển đổi tập lệnh thành lời nhắc để hỗ trợ giọng nói thông minh.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
Máy tính sử dụng thuật toán học sâu để thu thập thông tin chi tiết và ý nghĩa từ dữ liệu văn bản và tài liệu. Khả năng xử lý văn bản tự nhiên do con người tạo ra này có một số trường hợp sử dụng, bao gồm:
- Các tác nhân ảo và chatbot tự động
- Tự động tóm tắt tài liệu hoặc bài viết tin tức
- Phân tích thông tin kinh doanh về các tài liệu dài, chẳng hạn như email và biểu mẫu
- Lập chỉ mục các cụm từ chính thể hiện tình cảm, chẳng hạn như bình luận tích cực và tiêu cực trên mạng xã hội
Công cụ đề xuất
Các ứng dụng có thể sử dụng các phương pháp học sâu để theo dõi hoạt động của người dùng và phát triển các đề xuất được cá nhân hóa . Chúng có thể phân tích hành vi của người dùng và giúp họ khám phá các sản phẩm hoặc dịch vụ mới. Ví dụ:
- Đề xuất video và nội dung được cá nhân hóa.
- Đề xuất các sản phẩm và dịch vụ tùy chỉnh.
- Lọc kết quả tìm kiếm để làm nổi bật nội dung có liên quan dựa trên vị trí và hành vi của người dùng
AI tạo ra
Các ứng dụng AI tạo sinh có thể tạo ra nội dung mới và giao tiếp với người dùng cuối tinh vi hơn. Chúng có thể hỗ trợ tự động hóa các quy trình làm việc phức tạp, đưa ra ý tưởng và tìm kiếm kiến thức thông minh. Ví dụ, với các công cụ AI tạo sinh như Amazon Q Business và Amazon Q Developer , người dùng có thể
- Đặt câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên và nhận câu trả lời tóm tắt từ nhiều nguồn kiến thức nội bộ.
- Nhận gợi ý mã và quét mã tự động cũng như nâng cấp.
- Tạo tài liệu, email và nội dung tiếp thị mới nhanh hơn.
Học sâu hoạt động như thế nào?
Các mô hình học sâu là các mạng nơ-ron được thiết kế theo bộ não con người. Bộ não con người chứa hàng triệu nơ-ron sinh học được kết nối với nhau, hoạt động cùng nhau để học và xử lý thông tin. Tương tự như vậy, nơ-ron nhân tạo là các mô-đun phần mềm được gọi là các nút sử dụng các phép tính toán học để xử lý dữ liệu. Mạng nơ-ron học sâu, hay mạng nơ-ron nhân tạo, bao gồm nhiều lớp nơ-ron nhân tạo hoạt động cùng nhau để giải quyết các vấn đề phức tạp.
Các thành phần của mạng nơ-ron sâu bao gồm:
Lớp đầu vào
Một mạng nơ-ron nhân tạo có một số nút nhập dữ liệu vào đó. Các nút này tạo nên lớp đầu vào của hệ thống.
Lớp ẩn
Lớp đầu vào xử lý và truyền dữ liệu đến các lớp xa hơn trong mạng nơ-ron. Các lớp ẩn này xử lý thông tin ở các cấp độ khác nhau, điều chỉnh hành vi của chúng khi chúng nhận được thông tin mới. Mạng học sâu có hàng trăm lớp ẩn mà chúng có thể sử dụng để phân tích một vấn đề từ nhiều góc độ khác nhau.
Ví dụ, nếu bạn được đưa cho một hình ảnh của một loài động vật chưa biết mà bạn phải phân loại, bạn sẽ so sánh nó với những loài động vật mà bạn đã biết. Ví dụ, bạn sẽ nhìn vào hình dạng của mắt và tai, kích thước, số lượng chân và kiểu lông của nó. Bạn sẽ cố gắng xác định các kiểu mẫu, chẳng hạn như sau:
- Con vật này có móng guốc nên có thể là bò hoặc hươu.
- Con vật này có mắt mèo, vì vậy nó có thể là mèo hoang.
Các lớp ẩn trong mạng nơ-ron sâu hoạt động theo cùng một cách. Nếu một thuật toán học sâu cố gắng phân loại hình ảnh động vật, mỗi lớp ẩn của nó sẽ xử lý một đặc điểm động vật khác nhau và cố gắng phân loại chính xác.
Lớp đầu ra
Lớp đầu ra bao gồm các nút đầu ra dữ liệu. Các mô hình học sâu đưa ra câu trả lời "có" hoặc "không" chỉ có hai nút trong lớp đầu ra. Mặt khác, các mô hình đưa ra nhiều câu trả lời hơn có nhiều nút hơn. AI tạo sinh có một lớp đầu ra tinh vi để tạo dữ liệu mới khớp với các mẫu trong tập dữ liệu đào tạo của nó.
Sự khác biệt giữa học máy, học sâu và AI tạo sinh là gì?
Các thuật ngữ học máy, học sâu và AI tạo sinh cho thấy sự tiến bộ trong công nghệ mạng nơ-ron.
Học máy
Học sâu là một tập hợp con của học máy . Các thuật toán học sâu xuất hiện để làm cho các kỹ thuật học máy truyền thống hiệu quả hơn. Các phương pháp học máy truyền thống đòi hỏi nỗ lực đáng kể của con người để đào tạo phần mềm. Ví dụ, trong nhận dạng hình ảnh động vật, bạn cần thực hiện những điều sau:
- Ghi nhãn thủ công hàng trăm nghìn hình ảnh động vật.
- Để các thuật toán học máy xử lý những hình ảnh đó.
- Kiểm tra các thuật toán đó trên một tập hợp hình ảnh chưa biết.
- Xác định lý do tại sao một số kết quả không chính xác.
- Cải thiện tập dữ liệu bằng cách dán nhãn hình ảnh mới để nâng cao độ chính xác của kết quả.
Quá trình này được gọi là học có giám sát. Trong học có giám sát, độ chính xác của kết quả chỉ được cải thiện với một tập dữ liệu rộng và đủ đa dạng. Ví dụ, thuật toán có thể xác định chính xác mèo đen nhưng không xác định được mèo trắng vì tập dữ liệu đào tạo có nhiều hình ảnh mèo đen hơn. Trong trường hợp đó, bạn sẽ cần nhiều dữ liệu có nhãn hơn về hình ảnh mèo trắng để đào tạo lại các mô hình học máy.
Lợi ích của học sâu so với học máy
Mạng học sâu có những lợi ích sau so với học máy truyền thống.
Xử lý hiệu quả dữ liệu phi cấu trúc
Các phương pháp học máy thấy dữ liệu phi cấu trúc, chẳng hạn như tài liệu văn bản, khó xử lý vì tập dữ liệu đào tạo có thể có vô số biến thể. Mặt khác, các mô hình học sâu có thể hiểu dữ liệu phi cấu trúc và đưa ra các quan sát chung mà không cần trích xuất tính năng thủ công. Ví dụ, một mạng nơ-ron có thể nhận ra rằng hai câu đầu vào khác nhau này có cùng một nghĩa:
- Bạn có thể cho tôi biết cách thanh toán không?
- Tôi có thể chuyển tiền bằng cách nào?
Mối quan hệ ẩn và khám phá mẫu
Ứng dụng học sâu có thể phân tích lượng lớn dữ liệu sâu hơn và tiết lộ những hiểu biết mới mà ứng dụng có thể chưa được đào tạo. Ví dụ, hãy xem xét một mô hình học sâu được đào tạo để phân tích các giao dịch mua của người tiêu dùng. Mô hình chỉ có dữ liệu cho các mặt hàng bạn đã mua. Tuy nhiên, mạng nơ-ron nhân tạo có thể gợi ý các mặt hàng mới mà bạn chưa mua bằng cách so sánh các kiểu mua của bạn với các kiểu mua của những khách hàng tương tự.
Học không có giám sát
Các mô hình học sâu có thể học và cải thiện theo thời gian dựa trên hành vi của người dùng. Chúng không yêu cầu các biến thể lớn của các tập dữ liệu được gắn nhãn. Ví dụ, hãy xem xét một mạng nơ-ron tự động sửa hoặc gợi ý các từ bằng cách phân tích hành vi nhập của bạn. Giả sử nó được đào tạo bằng tiếng Anh và có thể kiểm tra chính tả các từ tiếng Anh. Tuy nhiên, nếu bạn thường xuyên nhập các từ không phải tiếng Anh, chẳng hạn như danke, mạng nơ-ron cũng tự động học và tự động sửa các từ này.
Xử lý dữ liệu dễ bay hơi
Các tập dữ liệu dễ bay hơi có sự thay đổi lớn. Một ví dụ là số tiền trả nợ trong một ngân hàng. Một mạng nơ-ron học sâu có thể phân loại và sắp xếp dữ liệu đó bằng cách phân tích các giao dịch tài chính và đánh dấu một số giao dịch để phát hiện gian lận.
AI tạo ra
Trí tuệ nhân tạo tạo ra đã đưa mạng nơ-ron của máy học và học sâu lên một tầm cao mới. Trong khi máy học và học sâu tập trung vào dự đoán và nhận dạng mẫu, trí tuệ nhân tạo tạo ra các đầu ra độc đáo dựa trên các mẫu mà nó phát hiện. Công nghệ trí tuệ nhân tạo tạo ra được xây dựng trên kiến trúc máy biến áp kết hợp một số mạng nơ-ron khác nhau để kết hợp các mẫu dữ liệu theo những cách độc đáo. Các mạng học sâu đầu tiên chuyển đổi văn bản, hình ảnh và dữ liệu khác thành các khái niệm toán học trừu tượng và sau đó chuyển đổi lại chúng thành các mẫu mới có ý nghĩa.
Những thách thức của học sâu là gì?
Những thách thức trong việc triển khai học sâu và AI tạo ra được nêu dưới đây.
Số lượng lớn dữ liệu chất lượng cao
Khi bạn đào tạo chúng trên một lượng lớn dữ liệu chất lượng cao, các thuật toán học sâu sẽ cho kết quả tốt hơn. Các giá trị ngoại lệ hoặc lỗi trong tập dữ liệu đầu vào của bạn có thể ảnh hưởng đáng kể đến quá trình học sâu. Ví dụ, trong ví dụ về hình ảnh động vật của chúng tôi, mô hình học sâu có thể phân loại máy bay thành rùa nếu tập dữ liệu vô tình đưa vào các hình ảnh không phải động vật.
Để tránh những sai sót như vậy, bạn phải dọn dẹp và xử lý lượng lớn dữ liệu trước khi đào tạo các mô hình học sâu. Việc xử lý trước dữ liệu đầu vào đòi hỏi dung lượng lưu trữ dữ liệu lớn.
Công suất xử lý lớn
Thuật toán học sâu đòi hỏi nhiều tính toán và cần cơ sở hạ tầng có đủ khả năng tính toán để hoạt động bình thường. Nếu không, chúng sẽ mất nhiều thời gian để xử lý kết quả.
Lợi ích của AI tạo sinh và học sâu trên đám mây là gì?
Chạy AI tạo sinh và học sâu trên cơ sở hạ tầng đám mây giúp bạn thiết kế, phát triển và đào tạo ứng dụng nhanh hơn.
Tốc độ
Bạn có thể đào tạo AI tạo sinh và các mô hình học sâu nhanh hơn bằng cách sử dụng các cụm GPU và CPU để thực hiện các phép toán phức tạp mà mạng nơ-ron của bạn yêu cầu. Sau đó, bạn có thể triển khai các mô hình này để xử lý lượng dữ liệu lớn và tạo ra các kết quả ngày càng có liên quan.
Khả năng mở rộng
Với nhiều nguồn tài nguyên theo yêu cầu có sẵn thông qua đám mây, bạn có thể truy cập vào các nguồn tài nguyên phần cứng hầu như không giới hạn để giải quyết các mô hình học sâu AI ở mọi quy mô. Mạng nơ-ron của bạn có thể tận dụng nhiều bộ xử lý để phân phối khối lượng công việc một cách liền mạch và hiệu quả trên các loại và số lượng bộ xử lý khác nhau.
Công cụ
Bạn có thể truy cập các công cụ AI và học sâu như sổ tay, trình gỡ lỗi, trình tạo hồ sơ, đường ống, AIOps, v.v. Bạn có thể làm việc với các mô hình AI tạo sinh hiện có từ bên trong đám mây dưới dạng dịch vụ mà không cần cơ sở hạ tầng để lưu trữ mô hình. Các nhóm có thể bắt đầu với các ứng dụng AI tạo sinh và học sâu ngay cả khi có kiến thức và đào tạo hạn chế.