Deep Learning là gì? Tiềm năng gì khi kết hợp với blockchain?

Deep Learning là gì?

Deep Learning (Học sâu) là một nhánh con của AI và Machine Learning, tập trung vào huấn luyện máy tính phát triển khả năng tư duy thông qua mạng thần kinh nhân tạo.

Bằng cách truyền một lượng lớn dữ liệu qua các mạng lưới thần kinh nhân tạo có nhiều lớp, Deep Learning có thể huấn luyện chúng thực hiện bất cứ nhiệm vụ phức tạp nào mà con người có thể mô tả như phát hiện đối tượng, trợ lý ảo, nhận dạng hình ảnh và giọng nói, dịch ngôn ngữ… với độ chính xác cao nhất.

Một số sản phẩm mang tính chất “khoa học viễn tưởng” mà Deep Learning đã phát triển thành công bao gồm ô tô và máy bay không người lái, trợ lý ảo, chatbot, AlphaGo của Google DeepMind, phục chế khuôn mặt…

Cách hoạt động của Deep Learning

Kiến trúc của Deep Learning được phát triển lấy cảm hứng từ kiến trúc sinh học của não người. Trong đó, Deep Learning sử dụng mạng thần kinh nhân tạo nhiều lớp (ANN), các mạng này sở hữu nhiều lớp ẩn giữa đầu vào và đầu ra, mỗi lớp lại bao gồm nhiều nút mạng (nodes) được gắn với các lớp liền kề.

Điều này cho phép Deep Learning xử lý và phân tích dữ liệu ở nhiều cấp độ trừu tượng khác nhau. Càng nhiều lớp, dữ liệu càng được phân tích và học sâu hơn. Quá trình xử lý dữ liệu được thực hiện như sau:

• Lớp đầu vào (Input Layer): Nhận dữ liệu thô từ thế giới thực.
• Lớp ẩn (Hidden Layers): Biến đổi dữ liệu đầu vào áp dụng hàm phi tuyến cho tổng trọng số của dữ liệu đầu vào. Sau đó, điều chỉnh trọng số hàng nghìn lần để giảm sự khác biệt giữa kết quả dự đoán với kết quả mong muốn tới mức thấp nhất, trước khi trích xuất đặc trưng từ dữ liệu (hình dạng, kích thước…).
• Lớp đầu ra (Output Layer): Cung cấp kết quả, dự đoán cuối cùng dựa trên các tính toán, biến đổi từ các lớp ẩn.

Mạng lưới của Deep Learning có hàng triệu đến hàng tỷ tham số, yêu cầu huấn luyện lượng lớn dữ liệu để đạt được độ chính xác cao nhất. Với sự phát triển của GPU, các sản phẩm mà Deep Learning phát triển có thể ngày càng có hiệu suất cao, độ trễ thấp nhờ vào cường độ tính toán của mô hình ngày càng nhanh.

Phân loại Deep Learning

Deep Learning có 3 loại thuật toán chính, được phát triển tuỳ vào cách mô hình được huấn luyện:

• Artificial Neural Network (ANN - Mạng thần kinh nhân tạo chuyển tiếp)
• Convolutional Neural Networks (CNN - Mạng thần kinh tích chập)
• Recurrent neural networks (RNN - Mạng thần kinh tái phát)

Artificial Neural Network (ANN)

ANN là mô hình toán học bao gồm nhiều lớp tế bào thần kinh nhân tạo kết nối với nhau, học hỏi bằng cách chuyển tiếp thông tin từ lớp này sang lớp khác. ANN có thể được áp dụng cho nhiều mục đích khác nhau.

Convolutional Neural Networks (CNN)

CNN là công cụ có khả năng nhận dạng, xử lý tốt dữ liệu dạng lưới như hình ảnh. Những hình ảnh này có thể là con vật, dấu hiệu bệnh trong máu, khối u từ việc quét MRI… CNN được áp dụng nhiều trong các phương tiện tự lái, thăm dò dầu khí, nghiên cứu năng lượng nhiệt hạch, chăm sóc sức khỏe…

Recurrent Neural Networks (RNN)

RNN là công cụ toán học chuyên phân tích các dữ liệu được sắp xếp theo trình tự như chuỗi thời gian hoặc văn bản. RNN có khả năng “nhớ" thông tin từ các bước trước đó trong chuỗi thông qua các trạng thái ẩn (hidden states). RNN thường được sử dụng trong việc:

• Nhận dạng giọng nói, dịch ngôn ngữ, phát triển trợ lý ảo như Alexa của Amazon, trợ lý Siri của Apple hay trợ lý ảo của Google.
• Tự động hoàn thành các từ ngữ, câu hỏi người dùng tìm kiếm trên Google.
• Dự đoán chứng khoán, phát hiện gian lận trong tài chính, phát triển thuật toán giao dịch… Tổ chức cung cấp dịch vụ tài chính American Express đã áp dụng RNN để phát hiện gian lận trong hoạt động tài chính của khách hàng.

Phân biệt Deep Learning với Machine Learning

Cả Machine Learning và Deep Learning đều là hai lĩnh vực con trong AI, chuyên đào tạo các thuật toán dựa trên các kỹ thuật, mô hình thống kê toán học phức tạp như phân tích hồi quy, cây quyết định, đại số tuyến tính, giải tích… Trong đó, Deep Learning có nhiều ưu thế vượt trội hơn so với Machine Learning.

Tóm lại, Machine Learning phù hợp để xử lý các tác vụ không quá phức tạp, lượng dữ liệu không quá lớn. Deep Learning được phát triển tối ưu cho các tác vụ phức tạp cùng dữ liệu lớn, yêu cầu phần cứng mạnh mẽ và cho ra kết quả chính xác hơn.

Tìm hiểu thêm: Machine Learning - Ảnh hưởng và ứng dụng trong thị trường crypto.

Ứng dụng của Deep Learning trong thị trường crypto

Deep Learning có thể được ứng dụng trong thị trường crypto tương tự như Machine Learning nhưng ở mức độ phức tạp cùng tính chính xác cao hơn. Những ứng dụng này có thể là: Phân tích thị trường, phát hiện gian lận, tự động hoá giao dịch... Ngoài ra, Deep Learning còn có thể thực hiện nhiều tác vụ phức tạp khác như:

• Xác minh danh tính: Giúp xác minh danh tính, nhận dạng hình ảnh của người dùng, phân biệt hình người thật với hình do AI tạo ra, phục vụ cho quy trình KYC.
• Tăng tính minh bạch: Duy trì tính toàn vẹn của dữ liệu và khả năng truy vết nguồn gốc dữ liệu của các giải pháp lưu trữ phi tập trung như Filecoin (FIL), Arweave (AR)...
• Tăng tính bảo mật: Chống lại các cuộc tấn công phishing, malware, DOS… nhờ phân tích lưu lượng dữ liệu và xác minh chữ ký giao dịch để phát hiện hành vi xâm nhập, sau đó thông báo cho người dùng.
• Dự đoán thị trường chính xác hơn: Dự đoán thị trường với độ chính xác cao nhờ khả năng xử lý dữ liệu lớn và tìm hiểu các mối quan hệ phi tuyến tính tốt.

Một số dự án crypto ứng dụng công nghệ Deep Learning

Deep Learning là khái niệm mới và phức tạp, yêu cầu nhà phát triển phải có hiểu biết về toán thống kê và công nghệ nói chung. Do đó, số dự án crypto được phát triển ứng dụng Deep Learning còn khá hạn chế, tập trung vào các lĩnh vực như:

• Phát hiện gian lận và bảo mật: Theo dõi, phân tích và phát hiện các giao dịch crypto gian lận, các ví điện tử liên quan đến tội phạm như Elliptics, CipherTrace, Chainalysis…
• Phân tích và dự đoán thị trường: Xây dựng các mô hình, công cụ dự đoán thị trường như SingularityNET (AGIX), Numerai (NMR)...

Tổng kết

Deep Learning mở ra nhiều cơ hội mới trong thị trường crypto, từ cải thiện hiệu suất giao dịch đến phát hiện gian lận và tăng cường bảo mật, minh bạch. Thế nhưng, việc kết hợp Deep Learning và blockchain đòi hỏi kiến thức chuyên môn cao, dày dặn kinh nghiệm trong cả 2 lĩnh vực công nghệ phức tạp này. Do đó, tiềm năng của sự kết hợp là rất lớn, nhưng cần thêm thời gian để nghiên cứu và phát triển.