Khám phá Deep Learning với Excel

Học sâu, một thành phần cốt lõi của công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI), là một mô hình có khả năng tự động học và dự đoán các mẫu hình trong dữ liệu phức tạp. Tuy nhiên, công nghệ mạnh mẽ này cuối cùng hoạt động thông qua các phép tính toán học và quy trình tối ưu hóa lặp lại. Trải nghiệm quá trình này thông qua trải nghiệm thực tế mang lại hiểu biết sâu sắc hơn nhiều so với việc chỉ học lý thuyết. Excel, một trong những công cụ quen thuộc nhất của chúng ta, cho phép chúng ta biểu diễn trực quan và trực tiếp thao tác các công thức và dữ liệu, khiến nó trở thành một công cụ lý tưởng để trải nghiệm quy trình học sâu.

Mục đích của bài học này là triển khai trực tiếp trong Excel cách một mô hình học sâu xử lý dữ liệu đầu vào, tính toán sự khác biệt giữa kết quả dự đoán và giá trị thực tế, sau đó điều chỉnh các tham số để giảm lỗi này. Để làm điều này, trước tiên chúng ta sẽ bắt đầu với dạng mô hình học sâu đơn giản nhất, mô hình hồi quy tuyến tính. Ví dụ, giá trị đầu ra yyy tuân theo công thức y=wx+by = wx + by=wx+b cho giá trị đầu vào xxx, hoặc y=w1x1+w2x2+by = w_1x_1 + w_2x_2 + by=w1​x1​+w2​x2​+b trong khai triển đa biến. Sự khác biệt giữa giá trị dự đoán của mô hình này và giá trị thực tế được đo lường thông qua 'hàm mất mát', và các tham số www và bbb của mô hình được điều chỉnh theo cách giảm thiểu sự mất mát này.

Việc điều chỉnh tham số này sử dụng một thuật toán tối ưu hóa gọi là "gradient descent". Gradient descent hoạt động bằng cách tính toán gradient của hàm mất mát và dần dần điều chỉnh các tham số dựa trên gradient đó. Về mặt toán học, quá trình này bao gồm các phép toán vi phân và ma trận, và trong học sâu, thuật toán "lan truyền ngược" (backpropagation), tự động xử lý quá trình này, đóng vai trò cốt lõi.

Trong Excel, mỗi bước (đầu vào, nhân trọng số, tính toán đầu ra, tính toán tổn thất, tính toán gradient, cập nhật tham số) có thể được cấu hình theo từng ô. Ví dụ: giá trị đầu vào và trọng số có thể được nhập vào các ô riêng biệt, sau đó nhân để thu được giá trị dự đoán. Sau đó, tổn thất có thể được tính toán là chênh lệch giữa giá trị dự đoán và giá trị thực tế. Sau đó, gradient có thể được tính toán dựa trên tổn thất, và các trọng số có thể được điều chỉnh dựa trên điều này, cho phép mô hình được tối ưu hóa dần dần.

Hơn nữa, bằng cách cấu trúc trực tiếp các quy trình này bằng công thức Excel, bạn có thể triển khai logic cốt lõi của học sâu một cách thủ công, mà không cần đến các framework như TensorFlow hay PyTorch của Python. Điều này không chỉ đơn thuần là triển khai đơn thuần; nó còn góp phần đáng kể vào việc hiểu sâu hơn về cấu trúc bên trong và nguyên lý hoạt động của học sâu.

Tóm lại, chúng ta sẽ sử dụng công cụ quen thuộc của Excel để trực tiếp triển khai và trực quan hóa các yếu tố cốt lõi của học sâu, bao gồm các khái niệm cơ bản, cấu trúc học tập, hàm mất mát, gradient descent và lan truyền ngược. Điều này sẽ cho phép chúng ta vượt ra ngoài phạm vi lý thuyết và đạt được những hiểu biết thực tế cùng trực giác. Hãy cùng nhau thực hiện quy trình này từng bước một và cùng nhau phát triển hiểu biết cơ bản về học sâu. Giờ thì, hãy cùng bước vào thế giới học sâu một cách trọn vẹn!