Học sâu là một nhánh của Học máy (Machine Learning) và Trí tuệ nhân tạo (AI). Nó tập trung vào việc huấn luyện máy tính học hỏi và tự cải thiện khả năng thực hiện nhiệm vụ thông qua mạng lưới nơ-ron nhân tạo, mô phỏng cách hoạt động của não người.
Khác với các phương pháp Học máy truyền thống, Học sâu có khả năng tự động trích xuất thông tin từ dữ liệu mà không cần lập trình thủ công. Thay vì con người phải chỉ định từng đặc điểm cụ thể, máy tính sẽ tự tìm ra các đặc điểm quan trọng thông qua nhiều lớp xử lý (đó là lý do gọi là “học sâu”). Điều này giúp Học sâu xử lý các nhiệm vụ phức tạp mà con người khó có thể mô tả bằng các quy tắc cụ thể. Quá trình này giống như việc một đứa trẻ học nhận biết thế giới xung quanh, tự rút ra đặc điểm của các vật thể qua nhiều lần quan sát.
Nguồn gốc của Học sâu bắt đầu từ những năm 1940, nhưng sự phát triển thực sự chỉ bắt đầu từ những năm 1980 với thuật toán “lan truyền ngược” (backpropagation) do Geoffrey Everest Hinton (một trong 5 nhà khoa học được trao giải VinFuture 2024) phát minh. Sự bùng nổ của Học sâu trong những năm 2010 là nhờ sự tiến bộ về khả năng tính toán, lượng dữ liệu khổng lồ và cải tiến kiến trúc mạng nơ-ron.
Học sâu đã được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực:
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên: Chatbot AI như ChatGPT, Gemini, Claude AI…
- Thị giác máy tính: Nhận dạng khuôn mặt, phát hiện vật thể, giám sát thông minh…
- Y tế: Chẩn đoán bệnh, phát triển thuốc, dự đoán cấu trúc protein…
- Công nghiệp: Kiểm soát chất lượng, tối ưu hóa sản xuất…
- Nhận diện giọng nói: Trợ lý ảo, hỗ trợ người khuyết tật…
- Phân tích dữ liệu lớn: Tài chính, phát hiện gian lận, thương mại điện tử…
Sự phát triển nhanh chóng của Học sâu cũng đặt ra nhiều thách thức về đạo đức, quyền riêng tư, tiêu thụ năng lượng và khả năng giải thích.
Học sâu là một công nghệ đột phá, đóng góp quan trọng vào sự phát triển của AI và nhiều lĩnh vực khác. Tuy nhiên, việc quản lý và phát triển Học sâu một cách có trách nhiệm là điều cần thiết để đảm bảo lợi ích cho xã hội. Việc trao giải VinFuture Grand Prize 2024 cho 5 nhà khoa học hàng đầu trong lĩnh vực này khẳng định tầm quan trọng và tiềm năng to lớn của Học sâu.
Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm: Thông tin được cung cấp chỉ mang tính chất thông tin chung, https://lacongnghe.com không đưa ra bất kỳ tuyên bố hoặc bảo đảm nào liên quan đến thông tin, bao gồm nhưng không giới hạn bất kỳ sự tuyên bố hoặc bảo đảm về tính thích hợp cho bất kỳ mục đích cụ thể nào của thông tin theo phạm vi cho phép tối đa của pháp luật. Mặc dù đã nỗ lực để đảm bảo rằng thông tin được cung cấp trong bài viết này là chính xác, đáng tin cậy và hoàn chỉnh vào thời điểm đăng tải, nhưng thông tin được cung cấp trong bài viết này không nên được dựa vào để đưa ra bất kỳ quyết định tài chính, đầu tư, bất động sản, giao dịch hoặc pháp lý nào. Thêm vào đó, thông tin không thể thay thế lời khuyên từ một chuyên gia được đào tạo, người mà có thể xem xét, đánh giá các sự kiện và hoàn cảnh cá nhân của bạn, và chúng tôi không chịu bất kỳ trách nhiệm nào nếu bạn sử dụng những thông tin này để đưa ra quyết định. Xin cảm ơn!
