TensorFlow là gì? Tensorflow có phải là kỹ năng cần thiết không?

Gần đây, trí tuệ nhân tạo (AI) đã trở thành trọng tâm trong cả nghiên cứu học thuật và ứng dụng công nghiệp. Khi mối quan tâm đến AI ngày càng tăng thì sự chú ý đến TensorFlow – một trong những framework nổi bật nhất cho deep learning cũng tăng theo. Bài viết này sẽ giúp bạn khám phá TensorFlow là gì, các tính năng của TensorFlow, cũng như cách ứng dụng framework này để vượt qua các thách thức của lĩnh vực học máy và giải quyết các vấn đề phức tạp, thông qua các ví dụ và thảo luận chi tiết.

Đọc bài viết để hiểu rõ hơn:

• TensorFlow là gì?
• Tính năng đặc trưng của TensorFlow
• So sánh giữa PyTorch, TensorFlow và Keras
• Đánh giá sự cần thiết của TensorFlow trong Ngành khoa học dữ liệu

TensorFlow là gì?

TensorFlow là một thư viện phần mềm mã nguồn mở được phát triển bởi nhóm Google Brain, sử dụng cho các thử nghiệm liên quan đến máy học (machine learning) và học sâu (deep learning).

Được phát hành lần đầu vào năm 2015, TensorFlow nhanh chóng trở thành một trong những công cụ phổ biến nhất trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo nhờ vào sự linh hoạt, tính tương thích với nhiều ngôn ngữ lập trình và tính hiệu quả trong việc huấn luyện các mô hình học sâu.

Trước khi tìm hiểu chi tiết về TensorFlow, bạn nên hiểu cơ bản về mô hình học sâu là gì:

Học sâu (Deep Learning) là gì? 

Học sâu là một nhánh nghiên cứu của học máy (machine learning), hoạt động dựa trên cấu trúc và chức năng tương tự như bộ não con người. Nó học từ dữ liệu phi cấu trúc và sử dụng các thuật toán phức tạp để huấn luyện mạng lưới thần kinh.

Không giống như học máy truyền thống, dữ liệu học sâu phức tạp hơn, không có cấu trúc và rất đa dạng, như hình ảnh, âm thanh hoặc tệp văn bản. Một trong những thành phần cốt lõi của học sâu là mạng lưới thần kinh, thường trông giống như hình ảnh bên dưới:

Mạng lưới thần kinh dạng đơn giản vs Mạng lưới thần kinh trong học sâu. Nguồn: go-rbcs.com

Như đã thấy ở trên hình, có một lớp đầu vào (input layer), một lớp đầu ra (output layer) và ở giữa có một số lớp ẩn (hidden layers). Bất kỳ mạng lưới thần kinh nào cũng sẽ có ít nhất một lớp ẩn. Mạng lưới thần kinh học sâu có nhiều hơn một lớp ẩn.

Lớp đầu vào – Input Layer

Lớp đầu vào chấp nhận khối lượng lớn dữ liệu làm đầu vào để xây dựng mạng lưới thần kinh. Dữ liệu có thể ở dạng văn bản, hình ảnh, âm thanh,…

Lớp ẩn – Hidden Layer

Lớp này xử lý dữ liệu bằng cách thực hiện các tính toán phức tạp và thực hiện trích xuất tính năng. Là một phần của quá trình đào tạo, các lớp này có trọng số và độ lệch được cập nhật liên tục cho đến khi quá trình đào tạo hoàn tất. Mỗi nơ-ron có nhiều trọng số và một độ lệch. Sau khi tính toán, các giá trị được chuyển đến lớp đầu ra.

Lớp đầu ra – Output Layer

Lớp đầu ra tạo ra đầu ra dự đoán bằng cách áp dụng các hàm kích hoạt phù hợp. Đầu ra có thể ở dạng giá trị số hoặc phân loại.

Ví dụ: nếu mô hình AI là một ứng dụng phân loại hình ảnh, nó sẽ cho chúng ta biết một hình ảnh cụ thể có thể thuộc về lớp nào. Đầu vào có thể là nhiều hình ảnh, chẳng hạn như mèo và chó. Đầu ra có thể ở dạng phân loại nhị phân như số 0 cho con chó và số 1 cho con mèo. 

Mạng lưới thần kinh có thể được mở rộng với nhiều nơ-ron ở phía đầu ra để có thêm nhiều lớp. Nó cũng có thể được sử dụng cho các vấn đề hồi quy và chuỗi thời gian.

Nguồn gốc của cái tên TensorFlow là gì?

TensorFlow bắt nguồn từ các thao tác mà các mạng nơ-ron thực hiện trên các mảng dữ liệu đa chiều, được gọi là “tensor”. 

“Tensor” là một ma trận đặc biệt dùng trong thuật toán học sâu.

Phần “flow” (dòng chảy) trong TensorFlow đề cập đến khả năng của thư viện thực hiện các thao tác này dưới dạng một đồ thị của các nút chảy dữ liệu, cho phép biểu đạt các phép tính phức tạp một cách trực quan và mạnh mẽ.

Sơ đồ “Flow” của các “Tensor” trong framework TensorFlow.

Ứng dụng của TensorFlow

TensorFlow được sử dụng cho nhiều tác vụ khác nhau trong máy học và học sâu, ví dụ như: nhận dạng giọng nói/âm thanh, ứng dụng dựa trên văn bản, nhận dạng hình ảnh và phân tích chuỗi thời gian. Nó đủ linh hoạt để được sử dụng trong nghiên cứu học thuật, công nghiệp và các ứng dụng trên nhiều nền tảng và ngôn ngữ khác nhau.

TensorFlow hỗ trợ cả thiết bị tính toán CPU và GPU, cung cấp khả năng tính toán linh hoạt và di động, có thể thích ứng với hầu hết các thiết bị có khả năng xử lý.

Các tính năng đặc trưng của TensorFlow là gì?

AutoDifferentiation (Tự động phân biệt)

AutoDifferentiation là một kỹ thuật trong tính toán số học cho phép tính toán đạo hàm của các hàm số một cách tự động và chính xác. Kỹ thuật này đặc biệt hữu ích trong các lĩnh vực như học sâu (deep learning), tối ưu hóa và mô phỏng hệ thống.

AutoDifferentiation là nền tảng quan trọng của TensorFlow, AutoDifferentiation tự động tính toán gradient cho từng tham số của mô hình. Tính năng này rất cần thiết cho các thuật toán như backpropagation, giúp tối ưu hóa hiệu suất mô hình bằng cách điều chỉnh các tham số dựa trên gradient được tính. TensorFlow theo dõi các thao tác trên tensor đầu vào và tính toán gradient một cách hiệu quả, đơn giản hóa quá trình tối ưu mô hình.

• Backpropagation (lan truyền ngược) là một thuật toán được sử dụng để huấn luyện mạng nơ-ron nhân tạo, đặc biệt là các mạng nhiều lớp (deep neural networks). Đây là một phần quan trọng trong học sâu (deep learning) và giúp điều chỉnh các trọng số của mạng để giảm thiểu lỗi giữa đầu ra dự đoán và đầu ra thực tế.
• Gradient là một khái niệm quan trọng trong toán học và học máy, đặc biệt trong các phương pháp tối ưu hóa như gradient descent. Trong ngữ cảnh học sâu (deep learning) và mạng nơ-ron nhân tạo, gradient giúp tìm kiếm hướng tối ưu để điều chỉnh các tham số (trọng số) của mô hình nhằm giảm thiểu hàm mất mát (loss function).

Eager Execution (Thực thi ngay lập tức)

Khác với phương pháp truyền thống tạo và thực thi đồ thị tính toán sau này, chế độ thực thi ngay lập tức (Eager Execution) của TensorFlow đánh giá các thao tác ngay lập tức. Việc đánh giá ngay lập tức này cho phép gỡ lỗi chi tiết ở mỗi bước, nâng cao tính minh bạch và giúp dễ dàng gỡ lỗi hơn.

Tính toán phân tán

TensorFlow hỗ trợ tính toán trên nhiều thiết bị, dù trong chế độ thực thi ngay lập tức hay đồ thị. Bằng cách phân phối các tác vụ, TensorFlow có thể tăng tốc độ đào tạo và đánh giá mô hình – một cách làm phổ biến trong AI để xử lý các tính toán rộng lớn.

Các hàm Loss

Một tính năng quan trọng cho việc đào tạo và đánh giá mô hình đó là các hàm loss. TensorFlow cung cấp nhiều hàm loss, như sai số bình phương trung bình (MSE) và entropy chéo nhị phân (BCE). Những hàm này giúp đo lường độ chính xác của mô hình trong quá trình đào tạo và điều chỉnh các tham số tương ứng.

Cung cấp API cho các chỉ số đánh giá 

Để đánh giá hiệu suất của các mô hình máy học, TensorFlow cung cấp API cho các chỉ số như độ chính xác (binary, categorical, sparse categorical), độ nhạy và Intersection-over-Union (IoU). Những chỉ số này rất cần thiết để đánh giá hiệu quả mô hình trong các tình huống thực tế.

Intersection-over-Union (IoU) là một chỉ số được sử dụng để đánh giá độ chính xác của các thuật toán nhận diện đối tượng trong lĩnh vực thị giác máy tính, đặc biệt là trong bài toán phân vùng ảnh và phát hiện đối tượng. IoU đo lường mức độ chồng lấp giữa hai vùng: vùng dự đoán của mô hình và vùng thực tế (ground truth).

Các thao tác mạng nơ-ron (TF.nn)

Mô-đun này hỗ trợ các chức năng cơ bản của mạng nơ-ron, bao gồm các loại tích chập khác nhau, các hàm kích hoạt (ví dụ: Softmax, RELU, Sigmoid) và các thao tác khác như tối đa hóa vùng chọn. Những thao tác này là cơ sở để xây dựng và thực thi các mô hình mạng nơ-ron.

Các bộ tối ưu hóa

TensorFlow bao gồm một bộ các công cụ tối ưu hóa như ADAM, ADAGRAD, và Lan Truyền Gradient Ngẫu nhiên (SGD). Những công cụ này rất quan trọng trong việc tinh chỉnh các tham số mô hình, ảnh hưởng đáng kể đến tốc độ

Sự khác biệt giữa Keras, PyTorch và TensorFlow là gì?

PyTorch là một thư viện học sâu mã nguồn mở phát triển bởi Facebook, nổi bật với khả năng tính toán động và dễ dàng sử dụng cho nghiên cứu. Keras là một API học sâu, dễ sử dụng, phát triển bởi Francois Chollet, được tích hợp sẵn trong TensorFlow để xây dựng và huấn luyện các mô hình học sâu một cách đơn giản và hiệu quả.

Mỗi người có nhu cầu và bài toán khác nhau về ứng dụng trí tuệ nhân tạo, vì vậy việc lựa chọn thư viện phù hợp còn phụ thuộc vào các tính chất dự án AI của bạn. Dưới đây là bảng so sánh tham khảo về Keras, PyTorch và TensorFlow.

Tiêu chí so sánh	Keras	PyTorch	TensorFlow
Mức API	Cao	Thấp	Cao và Thấp
Kiến trúc	Đơn giản, ngắn gọn, dễ đọc	Phức tạp, khó đọc	Không dễ sử dụng
Bộ dữ liệu	Bộ dữ liệu nhỏ	Bộ dữ liệu lớn, hiệu suất cao	Bộ dữ liệu lớn, hiệu suất cao
Khả năng gỡ lỗi	Mạng đơn giản, hiếm khi cần gỡ lỗi	Có khả năng gỡ lỗi tốt	Khó gỡ lỗi
Mô hình Huấn luyện	Có	Có	Có
Độ phổ biến	Phổ biến nhất	Phổ biến thứ ba	Phổ biến thứ hai
Tốc độ	Chậm, hiệu suất thấp	Nhanh, hiệu suất cao	Nhanh, hiệu suất cao
Viết bằng	Python	Lua	C++, CUDA, Python

Với tinh thần “kiến thức không bao giờ là đủ” hãy cố gắng học cách sử dụng càng nhiều framework càng tốt. Cuộc tranh luận giữa Keras, PyTorch và TensorFlow cái nào tốt nhất nên là động lực để bạn tìm hiểu về cả ba, hiểu cách chúng giải quyết vấn đề theo cách riêng.

Kết luận ngắn gọn về việc sử dụng PyTorch, TensorFlow và Keras:

• PyTorch: Tốt nhất cho nghiên cứu và phát triển nhanh chóng nhờ tính linh hoạt và khả năng gỡ lỗi mạnh mẽ.
• TensorFlow: Lý tưởng cho các dự án lớn cần triển khai mô hình vào sản xuất nhờ khả năng mở rộng và công cụ phục vụ mạnh mẽ.
• Keras: Thích hợp cho người mới bắt đầu và các dự án nhỏ với giao diện đơn giản, dễ sử dụng và hỗ trợ nhiều backend.

TensorFlow có phải là kỹ năng cần thiết trong ngành khoa học dữ liệu?

Khi lĩnh vực khoa học dữ liệu ngày càng phát triển, việc lựa chọn công cụ và kỹ thuật  cần được xem xét kỹ càng tùy thuộc vào nhu cầu cụ thể của công ty hoặc dự án. TensorFlow, một thư viện mạnh mẽ dành cho các ứng dụng deep learning, thường xuất hiện trong các cuộc thảo luận về các kỹ năng khoa học dữ liệu thiết yếu. Tuy nhiên, điều quan trọng là phải đánh giá xem việc đầu tư thời gian và nguồn lực vào việc học TensorFlow có thực sự cần thiết đối với hầu hết các nhà khoa học dữ liệu hay không.

Hãy cùng đi qua một số luận điểm để trả lời câu hỏi TensorFlow có cần thiết không: 

• Trọng tâm của khoa học dữ liệu
• Vai trò của dữ liệu lớn (Big Data)
• Những hạn chế của Deep Learning trong thế giới thực
• Kết luận dựa trên kinh nghiệm cá nhân và nhu cầu của ngành

Trọng tâm của khoa học dữ liệu

Về cốt lõi, khoa học dữ liệu là trích xuất những hiểu biết sâu sắc và kiến thức từ dữ liệu. Điều này thường liên quan đến số liệu thống kê, phân tích dữ liệu và kỹ thuật học máy tiêu chuẩn hơn là học sâu.

Các công cụ như Python, R, SQL và các thư viện như pandas và scikit-learn tạo thành xương sống của nhiều nhiệm vụ khoa học dữ liệu. Những công cụ này rất quan trọng để xử lý loại mô hình thống kê và phân tích dự đoán thúc đẩy hầu hết các quyết định kinh doanh hiện nay.

Vai trò của dữ liệu lớn (Big Data)

Đối với nhiều nhà khoa học dữ liệu, đặc biệt là những người làm việc trong các ngành xử lý lượng dữ liệu khổng lồ, các framework big data như Apache Spark hoặc Hadoop quan trọng hơn nhiều so với TensorFlow.

Ví dụ: Spark bao gồm các thuật toán học máy như hồi quy tuyến tính, random forests và hồi quy logistic. Những giải pháp này thường là đã đủ để giải quyết phần lớn các vấn đề mà các nhà khoa học dữ liệu và các doanh nghiệp gặp phải.

Những hạn chế của Deep Learning trong thế giới thực

Học sâu, ứng dụng chính của TensorFlow, liên quan đến việc xây dựng và đào tạo các mạng lưới thần kinh phức tạp. Mặc dù các mô hình này có thể cực kỳ mạnh mẽ nhưng chúng cũng đòi hỏi nguồn lực tính toán rất lớn và thời gian đào tạo rất lâu.

Trong nhiều ngành, nhu cầu phải thường xuyên cập nhật các mô hình để theo kịp dữ liệu mới khiến thời gian đào tạo kéo dài của các mô hình học sâu trở thành một hạn chế to lớn. 

Kết luận

Tóm lại, từ quan điểm cá nhân, nhiều nhà khoa học dữ liệu nhận thấy rằng học sâu không phải là nhiệm vụ chính trong công việc hàng ngày của họ. Trên thực tế, trong nhiều dự án, các phương pháp học máy truyền thống hoạt động tốt hơn các phương pháp học sâu hoặc tiết kiệm chi phí hơn và triển khai nhanh hơn.

TensorFlow được đào tạo tại nhiều trường đại học lớn, nhưng sau khi ra trường thì không mấy cần thiết trong bộ công cụ của nhiều người làm việc trong ngành dữ liệu. Thay vào đó, hiểu các nguyên tắc của máy học và có khả năng áp dụng các thuật toán khác nhau một cách hiệu quả sẽ có lợi hơn.

Câu hỏi thường gặp về TensorFlow là gì

TensorFlow có phải chỉ hỗ trợ Python không?

Mặc dù TensorFlow sử dụng Python làm API ngoại vi để xây dựng các ứng dụng với framework, nhưng nó cũng hỗ trợ một số ngôn ngữ bao gồm C++ và Java.

ChatGPT sử dụng framework PyTorch hay TensorFlow?

Trong khi TensorFlow được sử dụng trong tìm kiếm của Google và Uber, Pytorch hỗ trợ ChatGPT của OpenAI và chế độ lái tự động của Tesla. Việc lựa chọn giữa hai framework này là một thách thức chung đối với các nhà phát triển. Nếu bạn ở vị trí là một chuyên viên khoa học dữ liệu, bạn có thể tham khảo thêm bài viết so sánh TensorFlow và PyTorch để đưa ra lựa chọn sáng suốt nhất.

Có những phương pháp học sâu nào mà TensorFlow có thể thực thi?

Đây là một chủ đề rất thú vị và thực tiễn liên quan trực tiếp đến quá trình thiết kế các mô hình mạng lưới nơ-ron thần kinh để giải quyết các bài toán khác nhau trong thực tế. 

Có 3 thuật toán học sâu nổi tiếng nhất bao gồm: 

• Convolutional Neural Networks (CNNs): Mạng chuyển đổi.
• Long Short Term Memory Networks (LSTMs): Mạng bộ nhớ ngắn hạn dài hạn.
• Recurrent Neural Networks (RNNs): Mạng hồi quy.

Ngoài ra tuỳ thuộc vào vấn đề mà các dự án có thể dùng các loại khác dưới đây ít nổi tiếng hơn: 

• Generative Adversarial Networks (GANs): Mạng đa nhiệm
• Radial Basis Function Networks (RBFNs): Mạng chức năng cơ sở
• Multilayer Perceptrons (MLPs): Mạng nhiều lớp
• Self Organizing Maps (SOMs): Mạng bản đồ tự sắp xếp
• Deep Belief Networks (DBNs): Mạng cập nhật

Tổng kết TensorFlow là gì

Đối với những người mong muốn tham gia vào lĩnh vực khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo, điều quan trọng là phải tập trung vào các kỹ năng có thể áp dụng được. Trang bị các kỹ năng khoa học dữ liệu cơ bản, đồng thời mở rộng phạm vi hiểu biết, bao gồm các framework như TensorFlow và các kỹ năng khác phù hợp với xu hướng thị trường.

Hi vọng bài viết này sẽ giúp bạn hiểu được TensorFlow là gì, từ đó đưa ra quyết định sáng suốt về việc đầu tư nỗ lực học tập của mình, đảm bảo rằng chúng phù hợp với mục tiêu nghề nghiệp của bạn và nhu cầu của nhà tuyển dụng.