Cùng đi sâu vào quá trình học của Deep Learning khi phân biệt chó 🐶 và mèo 🐱.
1. Bài toán trông đơn giản, nhưng dữ liệu cực kỳ phức tạp
Ảnh không phải là “thông tin rõ ràng” như con người nhìn. Với máy tính, ảnh chỉ là một ma trận số. Ví dụ:
- Một ảnh màu 224×224 pixel có 3 kênh màu (RGB) → 224×224×3=150,528 soˆˊ224 \times 224 \times 3 = 150,528 \text{ số}
- Mỗi pixel là một giá trị từ 0 đến 255 (intensity màu)
Vậy thì mô hình cần học 150k giá trị đầu vào, rồi tự “cảm nhận” đâu là mèo, đâu là chó.
2. Mô hình Deep Learning học như thế nào?
Chúng ta dùng một mạng Convolutional Neural Network (CNN), rất phù hợp cho xử lý ảnh. Quá trình như sau:
Bước 1: Chuẩn bị dữ liệu đầu vào
Dataset phổ biến: Kaggle Dogs vs Cats Dataset
- Gồm khoảng 25,000 ảnh:
- 12,500 ảnh mèo
- 12,500 ảnh chó
- Mỗi ảnh được gán label:
0→ mèo 🐱1→ chó 🐶
🗂️ Những tập dữ liệu như thế này thường được các nhà nghiên cứu, cộng đồng hoặc công ty tổng hợp, xử lý, dán nhãn rồi chia sẻ công khai trên các kho như Kaggle, ImageNet, Google OpenImages, HuggingFace Datasets, v.v.
Bước 2: Thiết kế mô hình CNN
Ví dụ sơ lược:
Input (ảnh) → Conv Layer → ReLU → MaxPooling →
Conv Layer → ReLU → MaxPooling →
Flatten → Dense Layer → Softmax Output (chó/mèo)
- Các Conv Layer sẽ học đặc trưng như:
- Mép tai, bóng mắt, bộ lông, hình dáng mõm,…
- Các lớp sau sẽ học tổ hợp các đặc trưng, từ đơn giản đến phức tạp.
Bước 3: Huấn luyện (training)
Mô hình học bằng cách nào?
- Đưa ảnh vào mạng, ví dụ: ảnh mèo
- Mạng dự đoán: “Chó” → ❌ sai
- Tính loss (mức độ sai lệch), ví dụ: CrossEntropyLoss
- Dùng Backpropagation và Gradient Descent để:
- Tính đạo hàm loss theo từng trọng số (weight)
- Cập nhật trọng số sao cho giảm sai số
➡️ Quá trình này lặp lại hàng ngàn lần, với hàng ngàn ảnh khác nhau.
Sau mỗi epoch (một vòng duyệt dữ liệu):
- Mô hình lại “gần đúng hơn”
- Học cách nhận diện đặc trưng chó/mèo tốt hơn
Mô hình học được gì?
- Không học “quy tắc rõ ràng” kiểu: “có râu là mèo”
- Mà tự động trích xuất đặc trưng thống kê từ dữ liệu lớn
- Khi huấn luyện đủ ảnh, mô hình có thể nhận diện cả ảnh chưa từng thấy trước đó
3. Lấy dữ liệu ở đâu?
Nguồn dữ liệu huấn luyện đến từ:
| Nguồn | Mô tả |
|---|---|
| 🧑🔬 Nhà nghiên cứu / tổ chức | Tự thu thập ảnh từ internet rồi gán nhãn |
| 🤖 Web crawling | Viết script tải ảnh từ Google Images, Flickr,… |
| 📂 Datasets công khai | Kaggle, ImageNet, OpenImages, HuggingFace,… |
| 🧑🏫 Người thật gán nhãn | Dùng crowdsourcing (như Amazon Mechanical Turk) |
| 🐱 Người nuôi thú cưng | Đóng góp ảnh mèo/chó thật của họ |
| 📸 Camera thực tế | Các công ty AI lớn dùng camera, sensor để thu dữ liệu trong môi trường thật |
4. Mô hình được huấn luyện xong để làm gì?
- Khi đã học đủ tốt, mô hình được triển khai (deploy) vào ứng dụng thực tế:
- App nhận diện chó/mèo từ ảnh
- Camera tự phân biệt thú nuôi
- Bộ lọc nội dung
- Robot nhận biết đối tượng xung quanh
📌 Tóm tắt ngắn gọn
| Thành phần | Vai trò |
|---|---|
| Dữ liệu ảnh có nhãn | Dạy mô hình hiểu cái gì là mèo, cái gì là chó |
| Mạng CNN | Học đặc trưng từ ảnh |
| Loss function | Cho biết mô hình đang sai bao nhiêu |
| Backpropagation | Giúp mô hình tự sửa sai |
| Dữ liệu test | Kiểm tra độ chính xác của mô hình với ảnh mới |
——
Tìm hiểu đến đây thì tôi quyết định chuyển sang Grok, vì hỏi thử mấy câu thấy nó trả lời gọn gàng và thông minh hơn, chắt lọc nội dung đậm đặc hơn.
