NỘI DUNG

Hosting tốc độ cao Vietnix - tốc độ tải trang trung bình dưới 1 giây
VPS siêu tốc Vietnix - trải nghiệm mượt mà, ổn định
21/04/2022
Lượt xem

Deep Learning là gì? Tổng quan về Deep Learning từ A-Z

21/04/2022
22 phút đọc
Lượt xem

Đánh giá

5/5 - (85 bình chọn)

Deep Learning là một chức năng của trí tuệ nhân tạo (AI), bắt chước cách bộ não con người hoạt động để xử lí dữ liệu, tạo ra các mẫu để sử dụng cho việc đưa ra quyết định. Vậy Deep Learning là gì? Bài viết này sẽ cung cấp những kiến thức cơ bản nhất về Deep Learning, ứng dụng của nó cũng như một số thuật toán và kỹ thuật phổ biến trong lĩnh vực này.

Deep Learning là gì?

Deep Learning (học sâu) có thể được xem là một lĩnh vực con của Machine Learning (học máy) – ở đó các máy tính sẽ học và cải thiện chính nó thông qua các thuật toán. Deep Learning được xây dựng dựa trên các khái niệm phức tạp hơn rất nhiều, chủ yếu hoạt động với các mạng nơ-ron nhân tạo để bắt chước khả năng tư duy và suy nghĩ của bộ não con người.

Deep Learning là gì
Deep Learning là gì

Thật ra các khái niệm liên quan đến mạng nơ-ron nhân tạo và Deep Learning đã xuất hiện từ khoảng những năm 1960, tuy nhiên nó lại bị giới hạn bởi khả năng tính toán và số lượng dữ liệu lúc bấy giờ. Trong những năm gần đây, những tiến bộ trong phân tích dữ liệu lớn (Big Data) đã cho phép ta tận dụng được tối đa khả năng của mạng nơ-ron nhân tạo.

Mạng nơ-ron nhân tạo chính là động lực chính để phát triển Deep Learning. Các mạng nơ-ron sâu (DNN) bao gồm nhiều lớp nơ-ron khác nhau, có khả năng thực hiện các tính toán có độ phức tạp rất cao. Deep Learning hiện đang phát triển rất nhanh và được xem là một trong những bước đột phá lớn nhất trong Machine Learning. Trong phần dưới đây, Vietnix sẽ làm rõ khái niệm Deep Learning là gì thông qua cơ chế hoạt động, ưu và nhược điểm của nó.

Deep Learning hoạt động như thế nào?

Deep Learning là một phương pháp của Machine Learning. Mạng nơ-ron nhân tạo trong Deep Learning được xây dựng để mô phỏng khả năng tư duy của bộ não con người.

Một mạng nơ-ron bao gồm nhiều lớp (layer) khác nhau, số lượng layer càng nhiều thì mạng sẽ càng “sâu”. Trong mỗi layer là các nút mạng (node) và được liên kết với những lớp liền kề khác. Mỗi kết nối giữa các node sẽ có một trọng số tương ứng, trọng số càng cao thì ảnh hưởng của kết nối này đến mạng nơ-ron càng lớn.

Mỗi nơ-ron sẽ có một hàm kích hoạt, về cơ bản thì có nhiệm vụ “chuẩn hoá” đầu ra từ nơ-ron này. Dữ liệu được người dùng đưa vào mạng nơ-ron sẽ đi qua tất cả layer và trả về kết quả ở layer cuối cùng, gọi là output layer.

Deep Learning hoạt động như thế nào?
Deep Learning hoạt động như thế nào?

Trong quá trình huấn luyện mô hình mạng nơ-ron, các trọng số sẽ được thay đổi và nhiệm vụ của mô hình là tìm ra bộ giá trị của trọng số sao cho phán đoán là tốt nhất.

Các hệ thống Deep Learning yêu cầu phần cứng phải rất mạnh để có thể xử lý được lượng dữ liệu lớn và thực hiện các phép tính phức tạp. Nhiều mô hình Deep Learning có thể mất nhiều tuần, thậm chí nhiều tháng để triển khai trên những phần cứng tiên tiến nhất hiện nay.

Ưu nhược điểm của Deep Learning

Dưới đây là một số ưu và nhược điểm của Deep Learning:

Ưu điểm

Deep Learning là một bước ngoặt to lớn trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, cho phép khác nhà khoa học dữ liệu xây dựng nhiều mô hình có độ chính xác rất cao trong lĩnh vực nhận dạng ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, xử lý giọng nói,… Một số ưu điểm vượt trội của Deep Learning gồm có:

  • Kiến trúc mạng nơ-ron linh hoạt, có thể dễ dàng thay đổi để phù hợp với nhiều vấn đề khác nhau.
  • Có khả năng giải quyết nhiều bài toán phức tạp với độ chính xác rất cao.
  • Tính tự động hoá cao, có khả năng tự điều chỉnh và tự tối ưu.
  • Có khả năng thực hiện tính toán song song, hiệu năng tốt, xử lý được lượng dữ liệu lớn.

Nhược điểm

Bên cạnh những ưu điểm, mặt khác, hiện nay Deep Learning vẫn còn nhiều khó khăn và hạn chế, chẳng hạn như:

  • Cần có khối lượng dữ liệu rất lớn để tận dụng tối đa khả năng của Deep Learning.
  • Chi phí tính toán cao vì phải xử lý nhiều mô hình phức tạp.
  • Chưa có nền tảng lý thuyết mạnh mẽ để lựa chọn các công cụ tối ưu cho Deep Learning.
Ưu nhược điểm của Deep Learning
Ưu nhược điểm của Deep Learning

Deep Learning giải quyết những vấn đề gì?

Kiến trúc mạng nơ-ron trong Deep Learning được ứng dụng trong các công việc yêu cầu sức mạnh tính toán cao, xử lý nhiều dữ liệu và độ phức tạp lớn. Trong phần này, ta sẽ cùng tìm hiểu 5 ứng dụng thân thuộc nhất của Deep Learning trong đời sống hàng ngày:

Xe tự lái

Một trong những công nghệ mới và hấp dẫn nhất hiện nay là xe tự động lái, nó được xây dựng dựa trên các mạng nơ-ron cấp cao. Nói một cách đơn giản, các mô hình Deep Learning sẽ nhận diện các đối tượng ở môi trường xung quanh xe, tính toán khoảng cách giữa xe và các phương tiện khác, xác định vị trí làn đường, tín hiệu giao thông,… từ đó đưa ra được các quyết định tối ưu và nhanh chóng nhất. Một trong những hãng xe tiên phong trong việc sản xuất xe tự lái hiện nay là Tesla.

Xe tự lái
Xe tự lái

Phân tích cảm xúc

Đây là lĩnh vực phân tích cảm xúc của con người thông qua việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên, phân tích văn bản và thống kê. Các công ty có thể ứng dụng Deep Learning để hiểu và phán đoán cảm xúc của khách hàng dựa trên những đánh giá, bình luận, tweet,… từ đó đưa ra những chiến lược kinh doanh và marketing phù hợp với từng nhóm đối tượng.

deeplearning phan tich cam
Deep Learning là gì? Tổng quan về Deep Learning từ A-Z 36

Trợ lý ảo

Trợ lý ảo đang được ứng dụng rất nhiều trong đời sống hàng ngày, trong đó phổ biến gồm có chatbot, giảng viên online, Google Assistant, Siri, Cortana,… Các trợ lý ảo được xây dựng dựa trên Deep Learning với các thuật toán nhận diện văn bản, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhận dạng giọng nói,…

Trợ lý ảo
Trợ lý ảo

Mạng xã hội

Một số nền tảng mạng xã hội lớn như Twitter cũng ứng dụng các thuật toán Deep Learning để cải thiện các dịch vụ của mình. Cụ thể, những trang này sẽ phân tích một lượng lớn dữ liệu thông qua mạng nơ-ron nhân tạo để tìm hiểu về các tuỳ chọn của người dùng. Ngoài ra, Instagram cũng sử dụng Deep Learning để tránh các hành vi bạo lực trên không gian mạng, chặn các bình luận vi phạm, không phù hợp,…

Facebook cũng không nằm ngoài danh sách các mạng xã hội ứng dụng Deep Learning vào sản phẩm của mình. Các thuật toán mạng nơ-ron sâu được sử dụng để gợi ý trang, bạn bè, dịch vụ, nhân diện khuôn mặt,…

Các nền tảng mạng xã hội
Các nền tảng mạng xã hội

Chăm sóc sức khoẻ

Deep Learning cũng có đóng góp không nhỏ vào lĩnh vực y tế, trong đó phổ biến gồm có các mô hình dự đoán tình trạng bệnh, chẩn đoán ung thư, phân tích kết quả MRI, X-ray,…

Chăm sóc sức khỏe y tế
Chăm sóc sức khỏe y tế

Khi nào nên sử dụng Deep Learning?

Tiến sĩ Scott Clark, đồng sáng lập và CEO của SigOpt, cho rằng Deep Learning hiệu quả nhất đối với các dữ liệu không tuân theo một cấu trúc cụ thể. Một số ví dụ phổ biến gồm có văn bản, video, hình ảnh hay dữ liệu dạng thời gian. Các thuật toán Deep Learning có khả năng tự động xây dựng và khai thác các mẫu có trong dữ liệu để đưa ra được quyết định tối ưu. Tuy nhiên, việc này cần rất nhiều dữ liệu và tài nguyên tính toán để có được độ chính xác tốt nhất.

Khi nào nên sử dụng Deep Learning?
Khi nào nên sử dụng Deep Learning?

Mỗi mô hình mạng nơ-ron nhân tạo có thể bao gồm hàng trăm, thậm chí hàng triệu tham số khác nhau. Vì vậy việc tối ưu các tham số này đòi hỏi người xây dựng mô hình phải có kiến thức chuyên sâu và nhiều kinh nghiệm. Bên cạnh đó, các mạng nơ-ron nhân tạo sử dụng nhiều hàm phi tuyến có độ phức tạp cao nên việc hiểu và diễn giải các kết quả từ mô hình cũng là một thách thức lớn với các chuyên gia. Vì vậy, với những dự án yêu cầu nhiều tương tác và phản hồi từ con người thì Deep Learning không hẳn là một lựa chọn lý tưởng.

Có nên sử dụng Deep Learning thay cho Machine Learning?

Mặc dù có hiệu năng và độ chính xác vượt trội nhờ vào nhiều mô hình phức tạp và nguồn dữ liệu khổng lồ, Deep Learning không hẳn là lựa chọn duy nhất cho các bài toán trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và học máy. Việc quyết định có nên ứng dụng Deep Learning hay không phụ thuộc phần lớn vào mục tiêu và chiến lược kinh doanh cụ thể, số lượng dữ liệu, tài nguyên,… Vậy những yếu tố nên cân nhắc trước khi quyết định sử dụng các mô hình Deep Learning là gì? Hãy cùng tìm hiểu tiếp ở trong phần dưới đây.

Có nên sử dụng Deep Learning thay cho Machine Learning?
Có nên sử dụng Deep Learning thay cho Machine Learning?

Độ phức tạp và mục tiêu của dự án

Một trong những lợi thế lớn nhất của Deep Learning chính là khả năng giải quyết các vấn đề phức tạp, phân tích và học được những mỗi quan hệ ẩn trong dữ liệu. Deep Learning đặc biệt hữu ích nếu dự án cần xử lý nhiều dữ liệu ở dạng phi cấu trúc, chẳng hạn như phân loại hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhận diện giọng nói,…

Mặt khác, đối với những vấn đề có độ phức tạp vừa phải, không yêu cầu nặng về mặt tính toán, ít tài nguyên và dữ liệu,… thì các thuật toán Machine Learning sẽ là một lựa chọn hợp lý hơn.

Tài nguyên

Bùng nổ dữ liệu lớn trong những năm gần đây đã giúp việc xây dựng các mô hình Deep Learning trở nên dễ dàng hơn. Tuy nhiên, đây vẫn là một lĩnh vực vô cùng phức tạp và tốn kém. Vì phải xử lý lượng dữ liệu vô cùng lớn nên các mô hình Deep Learning thường rất nặng về mặt tài nguyên tính toán và GPU để có được hiệu năng tốt nhất.

Mặt khác, những thuật toán Machine Learning cổ điển chỉ cần một CPU và phần cứng vừa phải, tốc độ nhanh hơn và có thể dễ dàng thử nghiệm nhiều kỹ thuật, mô hình khác nhau mà không cần lo ngại về tài nguyên và thời gian tính toán.

Số lượng dữ liệu

Thuật toán Deep Learning có thể tìm ra được các mối quan hệ ẩn sâu trong những bộ dữ liệu. Tuy nhiên việc này cũng đồng nghĩa với lượng dữ liệu đầu vào (dữ liệu đã được gán nhãn) phải lớn hơn nhiều so với các thuật toán Machine Learning. Việc gán nhãn dữ liệu cũng yêu cầu nguồn lực và thời gian lớn, đặc biệt là trong lĩnh vực y tế phải yêu cầu chuyên môn cao mới có khả năng gán nhãn dữ liệu chính xác. Trong những trường hợp này, ta có thể nghĩ đến việc sử dụng các thuật toán Machine Learning cổ điển thay vì Deep Learning.

Các kỹ thuật Deep Learning

Có rất nhiều kỹ thuật và thuật toán Deep Learning khác nhau, từ đơn giản đến vô cùng phức tạp, có thể ứng dụng vào hầu hết các bài toán trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo hiện nay. Ở phần cuối của bài viết, ta sẽ tìm hiểu một số kỹ thuật Deep Learning phổ biến nhất hiện nay.

Mạng nơ-ron cổ điển

Kiến trúc cổ điển của mạng nơ-ron là mạng kết nối đầy đủ, thường được xác định bằng các perceptron đa lớp. (Perceptron là một thuật toán đơn giản, cho phép tìm một ranh giới siêu phẳng cho các bài toán phân lớp nhị phân). Mạng nơ-ron cổ điển được thiết kế bởi Fran Rosenblatt vào năm 1958, chủ yếu được sử dụng cho các bài toán phân lớp nhị phân. Có ba loại hàm thường được sử dụng trong mô hình này là:

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

Kiến trúc mạng nơ-ron cổ điển tương đối đơn giản, phù hợp nhất với các bộ dữ liệu có dạng bảng hoặc những bài toán phân loại, hồi quy có đầu vào là giá trị thực.

Mạng nơ-ron tích chập (CNN)

Mạng nơ-ron tích chập (Convolutional Neural Network – CNN) là một kiến trúc Neural Network nhân tạo nâng cao, được xây dựng để giải quyết các bài toán phức tạp, đặc biệt là liên quan đến xử lý hình ảnh.

Tích chập là một khái niệm trong xử lý tín hiệu số nhằm biến đổi thông tin đầu vào qua một phép tích chập với bộ lọc, nhằm trả về đầu ra là một tín hiệu mới. Tín hiệu này sẽ giảm bớt những đặc trưng mà bộ lọc không quan tâm, giữ lại những đặc trưng chính và quan trọng nhất.

Bên cạnh input layer và output layer, mô hình CNN còn có thêm một sampling layer để giới hạn số lượng nơ-ron tham gia vào các layer tương ứng. Việc xây dựng mô hình trải qua ba giai đoạn chính:

  • Quá trình tích chập (convolution): Thông qua các tích chập giữa ma trận đầu vào với bộ lọc để tạo thành các đơn vị trong một tầng mới. Quá trình này có thể diễn ra liên tục ở phần đầu của mạng và thường sử dụng kèm với hàm kích hoạt ReLU. Mục tiêu của tầng này là trích suất đặc trưng hai chiều.
  • Quá trình tổng hợp (max pooling): Giảm kích thước khối ma trận đầu vào thông qua việc tìm ra 1 giá trị đại diện cho mỗi một vùng không gian mà bộ lọc đi qua sẽ không làm thay đổi các đường nét chính của bức ảnh nhưng lại giảm được kích thước của ảnh.
  • Quá trình kết nối hoàn toàn (fully connected): Sau khi đã giảm kích thước đến một mức độ hợp lý, ma trận cần được trải phẳng (flatten) thành một vector và sử dụng các kết nối hoàn toàn giữa các tầng. Tầng kết nối hoàn toàn cuối cùng (fully connected layer) sẽ có số lượng đơn vị bằng với số lớp.

Dựa vào những đặc điểm của mình, các ứng dụng phổ biến nhất của mạng CNN gồm có: Nhận diện, phân tích và phân khúc hình ảnh, phân tích video, xử lý ngôn ngữ tự nhiên,…

Mạng nơ-ron tích chập (CNN)
Mạng nơ-ron tích chập (CNN)

Mạng nơ-ron hồi quy (RNN)

Recurrent Neural Network (RNN) là một thuật toán nổi tiếng trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Trong các mô hình mạng nơ-ron truyền thống, đầu vào và đầu ra độc lập với nhau, tuy nhiên RNN thực hiện cùng một tác vụ cho tất cả phần tử của một chuỗi với đầu ra phụ thuộc vào cả các phép tính trước đó. Vì vậy mạng RNN có khả năng nhớ các thông tin được tính toán trước đó.

Có hai thiết kế chính của RNN:

  • LSTM (Long Short-Term Memory): Được dùng để dự đoán dữ liệu dạng chuỗi thời gian, có khả năng bỏ đi hoặc thêm các thông tin cần thiết, được điều chỉnh bởi các nhóm được gọi là cổng (gate): Input, Output và Forget.
  • Gated RNN: Cũng là một thiết kế phổ biến trong lĩnh vực dự đoán dữ liệu của chuỗi thời gian, có hai cổng là Update và Reset.

Các dạng bài toán RNN:

  • One to one: Chỉ có một input kết nối với một output duy nhất, chẳng hạn như các bài toán phân loại hình ảnh.
  • One to many: Một input liên kết với nhiều chuỗi output, phổ biến là các bài toán đặt caption cho ảnh.
  • Many to One: Nhiều input nhưng chỉ có output, ví dụ phổ biến là bài toán phân loại cảm xúc.
  • Many to many: Nhiều input và nhiều output, chẳng hạn như phân loại video.
Mạng nơ-ron hồi quy (RNN)
Mạng nơ-ron hồi quy (RNN)

Mạng sinh đối nghịch (GAN)

Generative Adversarial Networks (GAN) là lớp mô hình có mục tiêu tạo ra dữ liệu giả giống với thật, tên của mạng được dựa trên kiến trúc gồm hai mạng có mục tiêu đối nghịch nhau: Generator và Discriminator. Trong đó Generator học cách sinh dữ liệu giả để lừa mô hình Discriminator, còn Discriminator lại học cách phân biệt giữa dữ liệu giả và dữ liệu thật. Thông qua quá trình huấn luyện thì cả hai mô hình này đều cùng cải thiện được khả năng của mình.

Một số ứng dụng phổ biến của GAN là: Tạo khuôn mặt người, thay đổi độ tuổi khuôn mặt, sinh ảnh vật thể, tạo nhân vật hoạt hình,…

Mạng sinh đối nghịch (GAN)
Mạng sinh đối nghịch (GAN)

Boltzmann machine

Đây là một mô hình mạng không có hướng xác định, vì vậy các node của mạng này được liên kết với nhau thành một hình tròn. Dựa vào kiến trúc này, máy Boltzmann (Boltzmann machine) thường được sử dụng để tạo ra các tham số cho mô hình. Các ứng dụng phổ biến nhất của mô hình là: giám sát hệ thống, xây dựng hệ thống khuyến nghị nhị phân,…

Học tăng cường sâu

Deep Reinforcement Learning là quá trình mà các tác tử (agent) tương tác với môi trường để thay đổi trạng thái của chính nó. Các tác tử có thể quan sát và thực hiện những hành động phù hợp, từ đó giúp mạng đạt được mục tiêu.

Mô hình mạng này gồm một input layer, output layer và nhiều hidden layer khác, trong đó trạng thái của môi trường chính là input layer. Mô hình sẽ huấn luyện liên tục để dự đoán điểm đạt được sau mỗi hành động được thực hiện trong từng trạng thái nhất định.

Mô hình học tăng cường sâu được ứng dụng chủ yếu trong các game cờ vua, poker, xe tự lái, robot,…

Học tăng cường sâu
Học tăng cường sâu

Autoencoder

Autoencoder là một trong những kỹ thuật Deep Learning phổ biến nhất hiện nay, có khả năng học các biểu diễn của dữ liệu đầu vào mà không cần nhãn, hay nói cách khác thì mạng này có khả năng học không giám sát (unsupervised learning).

Một số loại autoencoder chính gồm có:

  • Sparse (thưa): Số lượng hidden layer lớn hơn số lượng input layer nhằm hạn chế hiện tượng quá khớp (overfitting). Phương pháp này giới hạn hàm mất mát và ngăn không cho autoencoder lạm dụng tất cả các node có trong mạng.
  • Denoising (lọc nhiễu): Một phiên bản input được chuyển thành 0 ngẫu nhiên.
  • Contractive: Bổ sung hệ số phạt vào hàm mất mát để hạn chế overfitting trong trường hợp số lượng hidden layer lớn hơn input layer.
  • Stacked: Xếp chồng nhiều hidden layer lên nhau để tạo thành một mạng autoencoder.

Các ứng dụng phổ biến: Phát hiện đặc trưng, xây dựng hệ thống khuyến nghị, bổ sung đặc trưng cho tập dữ liệu,…

Autoencoder
Autoencoder

Backpropagation

Lan truyền ngược (backpropagation) là một trong những kỹ thuật quan trọng nhất của mạng nơ-ron. Về cơ bản thì đây là phương pháp giúp tính gradient ngược từ layer cuối cùng đến layer đầu tiên của mạng. Trước hết, mạng sẽ phân tích các tham số rồi điều chỉnh thông qua hàm mất mát. Tiếp theo, giá trị lỗi được tính toán sẽ lan truyền ngược lại để điều chỉnh các tham số cho phù hợp.

Backpropagation
Backpropagation

Gradient Descent

Trong Deep Learning và tối ưu hoá, ta thường phải tìm giá trị nhỏ nhất (hoặc lớn nhất) của một hàm số nào đó. Tuy nhiên việc tìm các điểm tối ưu toàn cục của hàm mất mát thường rất phức tạp, đôi khi là bất khả thi. Do đó ta có thể cố gắng tìm những điểm cực tiểu địa phương và có thể xem là nghiệm cần tìm của bài toán.

Các điểm cực tiểu địa phương về mặt toán học là nghiệm học phương trình đạo hàm bằng 0, tuy nhiên việc giải phương trình đạo hàm bằng 0 gần như là không thể trong Machine Learning hay Deep Learning. Một cách tiếp cận phổ biến là xuất phát từ một điểm mà ta coi là gần với nghiệm của bài toán, sau đó dùng một phép lặp để tiến dần đến điểm cần tìm. Phương pháp này được gọi là hạ gradient và được sử dụng vô cùng phổ biến trong tối ưu.

Với các mạng nơ-ron hiện đại, nhờ vào thuật toán lan truyền ngược mà gradient descent có thể nhanh hơn hàng triệu lần so với cách truyền thống.

Gradient Descent
Gradient Descent

Câu hỏi thường gặp

Deep Learning và AI có giống nhau không?

Trí tuệ nhân tạo là khái niệm tạo ra những cỗ máy thông minh. Mặt khác, Deep Learning là một tập hợp con của trí tuệ nhân tạo giúp bạn xây dựng các ứng dụng dựa trên AI. 
Deep Learning là một tập hợp con của Machine Learning sử dụng khối lượng lớn dữ liệu và các thuật toán phức tạp để phát triển một mô hình.

Deep Learning được sử dụng như thế nào trong thế giới thực?

Ngày nay, phương pháp Deep Learning cũng đang được sử dụng trong 
các chương trình dịch tự động, chuyển đổi văn bản từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác mà không yêu cầu người dùng nhập các từ hoặc cụm từ đã dịch trước đó theo cách thủ công.

Lời kết

Trong bài viết này ta đã tìm hiểu Deep Learning là gì, các ứng dụng phổ biến và những trường hợp nên sử dụng Deep Learning. Phần cuối của bài viết cũng đã khái quát một số kỹ thuật phổ biến và đặc biệt quan trọng trong Deep Learning. Đây không hẳn là một lĩnh vực quá mới mẻ, nhưng sự bùng nổ dữ liệu trong nhiều năm gần đây đã giúp các nhà khoa học tận dụng được tối đa khả năng của các mô hình mạng nơ-ron nhân tạo, tạo tiền đề cho việc giải quyết nhiều bài toán tưởng chừng như là bất khả thi trong nhiều năm về trước. Hy vọng bài viết trên đã cung cấp cho bạn những kiến thức hữu ích. Nếu còn điều gì thắc mắc hay đóng góp ý kiến, bạn hãy bình luận bên dưới nhé. Vietnix xin chân thành cảm ơn!

THEO DÕI VÀ CẬP NHẬT CHỦ ĐỀ BẠN QUAN TÂM

Đăng ký ngay để nhận những thông tin mới nhất từ blog của chúng tôi. Đừng bỏ lỡ cơ hội truy cập kiến thức và tin tức hàng ngày

Chọn chủ đề :

Kết nối với mình qua

Kết nối với mình qua

Tăng tốc độ website - Nâng tầm giá trị thương hiệu

Tăng tốc tải trang

95 điểm

Nâng cao trải nghiệm người dùng

Tăng 8% tỷ lệ chuyển đổi

Thúc đẩy SEO, Google Ads hiệu quả

Tăng tốc ngay

SẢN PHẨM NỔI BẬT

7 NGÀY DÙNG THỬ HOSTING

NẮM BẮT CƠ HỘI, THÀNH CÔNG DẪN LỐI

Cùng trải nghiệm dịch vụ hosting tốc độ cao được hơn 100,000 khách hàng sử dụng

ĐĂNG KÝ NHẬN TÀI LIỆU THÀNH CÔNG
Cảm ơn bạn đã đăng ký nhận tài liệu mới nhất từ Vietnix!
ĐÓNG

ĐĂNG KÝ DÙNG THỬ HOSTING

7 NGÀY MIỄN PHÍ

ĐĂNG KÝ DÙNG THỬ HOSTING

7 NGÀY MIỄN PHÍ

XÁC NHẬN ĐĂNG KÝ DÙNG THỬ THÀNH CÔNG
Cảm ơn bạn đã đăng ký thông tin thành công. Đội ngũ CSKH sẽ liên hệ trực tiếp để kích hoạt dịch vụ cho bạn nhanh nhất!
ĐÓNG

Chỉ số tăng trưởng

Điểm Desktop

100 (+39)

Điểm Mobile

100 (+67)

Core Web Vitals

Passed

Lĩnh vực

Ecommerce

Chỉ số tăng trưởng

Điểm Desktop

99 (+28)

Điểm Mobile

100 (+50)

Core Web Vitals

Passed

Lĩnh vực

SEO

Chỉ số tăng trưởng

Điểm Desktop

99 (+26)

Điểm Mobile

98 (+59)

Core Web Vitals

Passed

Lĩnh vực

Ecommerce

Chỉ số tăng trưởng

Điểm Desktop

100 (+8)

Điểm Mobile

98 (+35)

Core Web Vitals

Passed

Lĩnh vực

Giáo Dục

Chỉ số tăng trưởng

Điểm Desktop

100 (+61)

Điểm Mobile

100 (+61)

Core Web Vitals

Passed

Lĩnh vực

Giáo Dục

Võ Thiên Tòng

25 Tháng 2 lúc 21:09

·

Mình muốn gửi lời cảm ơn chân thành đến Team Vietnix, anh Hưng Nguyễn, anh Vietnix Trung, em Quốc Huy đã hỗ trợ tối ưu Page Speed Insight (PSI) cho website vanvoiminhhoa.vn của mình.
Biết đến anh Hưng đã lâu nhưng chưa có duyên sử dụng dịch vụ bên anh. Tình cờ thấy được bài Post của anh về việc hỗ trợ tối ưu PSI miễn phí chỉ với vài Slot, thấy AE cmt khá nhiều nên cũng không nghĩ tới lượt mình. Hôm sau đánh liều inbox 1 phen xem sao thì may mắn được đưa vào danh sách. Vài ngày sau được Team Vietnix liên hệ và hỗ trợ.
Kết quả đạt được:
• Điểm xanh lè xanh lét
• Tốc độ tải trang nhanh hơn hẳn
• Các chỉ số cũng được cải thiện đáng kể
• Và mình tin rằng với việc PSI được cải thiện cũng thúc đẩy những thứ khác đi lên theo!
Mình thực sự hài lòng với dịch vụ của Vietnix và muốn giới thiệu đến tất cả mọi người:
• Dịch vụ Wordpress Hosting: Tốc độ nhanh, ổn định, bảo mật cao, hỗ trợ kỹ thuật 24/7. (https://vietnix.vn/wordpress-hosting/)
• Dịch vụ Business Hosting: Dung lượng lớn, phù hợp cho website có lượng truy cập cao, tích hợp nhiều tính năng cao cấp. (https://vietnix.vn/business-hosting/)
Đặc biệt, Vietnix đang có chương trình ưu đãi:
• Giảm giá 20% trọn đời khi nhập code THIENTONG_PAGESPEED tại trang thanh toán (Chu kỳ 12 tháng trở lên)
• Tặng 1 lần tối ưu điểm Page Speed Insight cho 1 website
Cám ơn Vietnix một lần nữa!
#Vietnix #Vanvoiminhhoa #Pagespeedinsight
Trước khi tối ưu
Sau khi tối ưu
Thiện Nguyễn - CEO SEO Dạo

5 Tháng 3 lúc 16:21

·

CORE WEB VITAL YẾU TỐ XẾP HẠNG TÌM KIẾM SEO
Core Web Vitals là một tập hợp các chỉ số đo lường hiệu suất của trang web từ góc độ người dùng, được Google sử dụng để đánh giá trải nghiệm người dùng trên các trang web. Các chỉ số chính bao gồm:
– Largest contentful paint (LCP): Tốc độ render của page. Mục tiêu là dưới 2,5 giây.
– First input delay (FID): Tốc độ phản hồi của website với tương tác của người dùng. Mục tiêu là dưới 100ms.
– Cumulative Layout Shift (CLS): Độ ổn định của bố cục trang. Mục tiêu là dưới 0.1.
Tất cả các chỉ số này đo lường các khía cạnh quan trọng của trải nghiệm người dùng trên trang web. Google đã công bố rằng từ tháng 5 năm 2021, các Core Web Vitals sẽ được sử dụng làm một trong các yếu tố đánh giá trong việc xếp hạng trang web trên kết quả tìm kiếm. Do đó, hiểu và cải thiện các Core Web Vitals là rất quan trọng đối với SEO.
Tóm lại, Core Web Vitals không chỉ giúp cải thiện hiệu suất và xếp hạng trang web trên công cụ tìm kiếm, mà còn cải thiện trải nghiệm của người dùng khi họ truy cập và tương tác với trang website.
P/s: mình đang có gói hỗ trợ đặc biệt cho anh em tối ưu tốc độ bên VIETNIX:
– Giảm 20% lifetime dịch vụ Hosting Business và Hosting Wordpress chu kỳ 12 tháng trở lên.
– Tặng 1 lần tối ưu điểm Page Speed Insight cho 1 website.
Anh em có nhu cầu đăng ký qua bạn Vietnix Trung này nhé và nhập mã SEODAO_PAGESPEED để được ưu đãi nhé.😁
Trước khi tối ưu
Sau khi tối ưu SEO Dạo
Icharm review

5 Tháng 3 lúc 15:43

·

[Mình vừa được hỗ trợ tối ưu page speed website]
Trước khi được tối ưu, web của mình điểm rất thấp, đặc biệt là mobile chỉ có 39. Cơ duyên thế nào lúc lướt face lại va phải chương trình tối ưu pagespeed bên Vietnix.
Sau khi được Trần Hoàng Phúc và team Vietnix hỗ trợ nhiệt tình, điểm web vọt lên 98 99 (như hình bên dưới). Dùng thử web thì thấy quá là mượt, 10 điểm cho team Vietnix.
Nói thật thì mình thật sự ấn tượng về sự nhiệt huyết, tận tâm và rất chuyên nghiệp bên Vietnix.
Anh em có nhu cầu về hosting hay có vấn đề về website như:
1. Web load chậm
2. Khách rời web vì đợi tải nội dung, hình ảnh lâu
3. Hay tất tần tật mọi thứ về website
THÌ LIÊN HỆ NGAY VIETNIX NHÉ!
Và đừng quên dùng pass “ICHARM_PAGESPEED” để được giảm 20% trọn đời hosting business và wp hosting. Quả code này còn được tặng 1 lần tối ưu pagespeed nữa nhé, ưu đãi chắc cũng phải nhất nhì thị trường luôn.
Trước khi tối ưu
Sau khi tối ưu
Hoàng Nguyễn

29 Tháng 2 lúc 17:04

·

Xin chào mọi người! Vừa rồi mình có sử dụng dịch vụ tối ưu website, tăng tốc độ tải trang pagespeed của Vietnix kết quả trên cả tuyệt vời nên mình viết bài này để chia sẻ thông tin với các bạn.
Lý do mình chọn dịch vụ tối ưu tốc độ website của Vietnix:
✅ Đội ngũ chuyên gia giàu kinh nghiệm: Đã tối ưu thành công cho hàng nghìn website trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Các bạn nhân viên rất thân thiện, nhiệt tình và chủ động trong quá trình làm việc để cập nhật tiến độ.
✅ Quy trình chuyên nghiệp:
– Kiểm tra và phân tích: Vietnix sử dụng các công cụ tiên tiến để kiểm tra và phân tích tốc độ website của bạn.
– Xác định nguyên nhân: Vietnix xác định nguyên nhân khiến website tải chậm và đưa ra giải pháp tối ưu phù hợp.
– Tối ưu hóa website: Vietnix áp dụng các kỹ thuật tối ưu tiên tiến nhất để tăng tốc độ tải trang.
– Báo cáo kết quả: Vietnix cung cấp báo cáo chi tiết về kết quả tối ưu hóa website.
Công nghệ tiên tiến: Vietnix sử dụng các công nghệ tối ưu mới nhất như LiteSpeed, LSCache, Memcached, Redis, v.v.
✅ Cam kết kết quả: Vietnix cam kết tăng tốc độ website của bạn lên tối thiểu 90%.
✅ Giá cả cạnh tranh: Vietnix cung cấp dịch vụ tối ưu tốc độ website với mức giá cạnh tranh nhất trên thị trường.
📣 Để đăng ký sử dụng dịch vụ tối ưu tốc độ website và các dịch vụ khác như hosting, vps, domain… các bạn có thể đăng ký tại https://portal.vietnix.vn/aff.php?aff=57 hoặc Inbox cho sếp Vietnix Trung nhé.
Các bạn có thể kiểm tra tốc độ trang của mình https://lasan.edu.vn hoặc một vài trang khác đã sử dụng dịch vụ của Vietnix như sau:
https://pagespeed.web.dev/…/https…/v8beqewyt2…
https://pagespeed.web.dev/…/https…/etiohjvtl4…
https://pagespeed.web.dev/…/https…/yczuqpw6d1…
https://pagespeed.web.dev/…/https…/xf9y65kuzk…
https://pagespeed.web.dev/…/https…/fdrsms15en…
https://pagespeed.web.dev/…/https…/s7p9cgzeri…
Trước khi tối ưu
Sau khi tối ưu
Dũng cá xinh

30 Tháng 1 lúc 19:09

·

[Đỉnh]
Em có dùng hosting, vps, cloud vps, cloud server, dedicated server của rất nhiều bên từ trong nước đến nước ngoài để hosting khoảng 2,000+ domain. Mỗi bên đều có ưu nhược khác nhau, nhưng có 1 số bên đặc biệt “bá đạo”, trong đó có: Vietnix!!!!

Lần đầu tiên em được cả CEO Hưng Nguyễn lẫn Master về dev Vietnix Trung của 1 đơn vị hàng đầu liên quan đến Hosting, Server support từ A – Z (từ Zalo, Tele, đến FB và cả Phone)

Em có khá nhiều web dạng Big Data (bài, ảnh, database, data) lên đến hàng trăm Gb. Càng to thì nó càng có nhiều vấn đề về phần phản hồi ban đầu (nhược điểm cố hữu của php wordpress so với nativejs, reactjs, html, headless,…), và anh em Vietnix có nhã ý hỗ trợ xử lý phần Speed Insight này.

Kết quả thực sự kinh ngạc, từ cách trao đổi đến xử lý vấn đề, cut off những cái cần cut off, xử lý rất sâu vấn đề và gợi ý rất nhiều ý tưởng optimize hệ thống!!!! Thực sự quá hài lòng về kết quả cũng như cách tương tác của các đầu tầu bên Vietnix ^^!!!

Nhân cơ duyên được kết nối với những cao thủ của Vietnix, em xin chia sẻ và lan tỏa để nhiều anh em có cơ hội được sử dụng những dịch vụ tốt nhất với giá vô cùng hợp lý!!!!

1 – Với anh em chưa có hosting, em đặc biệt recommend sử dụng hosting bên Vietnix:
– Sử dụng mã DUNGCAXINH_PAGESPEED sẽ được giảm 20% trọn đời (lifetime luôn)
– Áp dụng các gói Hosting Business, Hosting wordpress và reg 1 năm trở lên
– Anh em chưa biết cách reg thì còm men hoặc ib để em hướng dẫn hoặc nhờ các bạn bên Vietnix support từ A – Z

2 – Anh em có hosting rồi và muốn build blog hoặc web = wordpress mà chưa có giao diện thì nhân tiện em đang có tài khoản Premium bên Envato, em sẽ tặng bất kỳ giao diện nào có trên Envato Themes (Link em để dưới còm men) ạ. Cả nhà còm hoặc ib em Themes mà mọi người “chim ưng”, em sẽ cho anh em tải về, up drive và gửi ạ!!! (Chương trình này kéo dài đến ngày 29 tết âm lịch ạ)

3 – BEST NHẤT luôn!!!! Anh em nào mua hosting dùng mã DUNGCAXINH_PAGESPEED sẽ được tối ưu 100 điểm tốc độ cho 1 web (đây là ưu đãi riêng của CEO Hưng Nguyễn dành cho bạn bè của #dungcaxinh ^^) (Giá trị nhất là cái vụ số 3 này anh chị em nhé ^^), cơ hội vàng để move về đơn vị hosting uy tín là đây ^^!!!!

Một lần nữa xin chân thành cám ơn 2 đồng chí em: Hưng Nguyễn và Vietnix Trung đã giải được một bài toán khó cho các trang WP Big data mà anh loay hoay bao lâu nay chưa tìm ra đáp án!!! Chúc Vietnix ngày càng phát triển và có một năm 2024 đại đại thắng nhé ^^ !!!!!
#SEO #Vietnix #dungcaxinh

Trước khi tối ưu
Sau khi tối ưu
Hiếu AI

2 Tháng 2 lúc 21:06

·

UY TÍN – TẬN TÂM – TỐC ĐỘ

3 từ trên là vẫn chưa đủ để nói về quy trình làm việc cực chuyên nghiệp của team Vietnix.Chuyện là mình có con website chính đang có lượt truy cập organic hàng ngày cũng tương đối (hình 1)

Vấn đề là, con site này đang nằm trên hosting dùng chung nên tốc độ load chưa nhanh, tốc độ load chưa nhanh thì trải nghiệm visitor chưa tốt, trải nghiệm visitor chưa tốt thì tỷ lệ chuyển đổi ra đơn hàng kiểu gì thì kiểu cũng sẽ bị ảnh hưởng.

Biết rõ là đang mất tiền nhưng không biết xử lý như lào, nghĩ mà cay.

Đang loay hoay thì vận may nó tới, hôm qua đang lướt phở bò thấy a Nguyễn Việt Dũng đăng bài, rảnh nên thả cái comment hóng hớt, ai ngờ ngoằng phát thấy ông Dũng tạo nhóm với Vietnix Trung luôn.

Ae Vietnix thì siêu tốc độ, lập tức lấy thông tin vào việc, không hỏi han lằng nhằng, không kỳ kèo chốt đơn dù lúc đấy cũng đang đêm muộn.
Sáng hôm sau dậy vẫn còn đang lơ ngơ mở điện thoại check tin nhắn thì đã thấy ae Vietnix báo xong việc, trong khi mình vẫn chưa biết có chuyện gì xảy ra @@.

Được cái bấm thử website thì thấy load siêu nhanh, chưa tới một giây là thông tin các thứ hiện hết. Quá phê, thả con ảnh trước sau (hình 2,3) để ace tiện đối chiếu nhé. Thế này thì mình gửi gắm nốt 15 em website còn lại cho team Vietnix thôi chứ không cần nghĩ ngợi gì nữa. 10/10.

Nên là:

  1. Anh chị em muốn có một con website tốc độ load nhanh như tốc độ trở mặt của nyc – Dùng ngay dịch vụ hosting của Vietnix
  2. Anh chị em có website rồi muốn tìm bên hosting uy tín, chuyên nghiệp hỗ trợ không quản ngày đêm – Liên hệ ngay Vietnix Trung
  3. Anh chị em quan tâm đến trải nghiệm khách hàng, từ những cái nhỏ nhất như tăng tốc độ website – Better call Vietnix Trung

Và đừng quên dùng pass “HIEUAI_PAGESPEED” để được giảm 20% trọn đời hosting business và wp hosting, quả code này còn được tặng 1 lần tối ưu pagespeed nữa nhé, ưu đãi chắc cũng phải nhất nhì thị trường luôn.
#SEO #Vietnix #hieuai

Website
Trước khi tối ưu
Sau khi tối ưu

Chỉ số tăng trưởng

Điểm Desktop

100 (+43)

Điểm Mobile

100 (+74)

Core Web Vitals

Passed

Lĩnh vực

AI