Tại sao Deep Learning đặc biệt mạnh mẽ với dữ liệu ảnh, âm thanh và văn bản?

“Tại sao Deep Learning lại đặc biệt mạnh với ảnh, âm thanh, văn bản, còn Machine Learning truyền thống thì thường ‘đuối’?”
Câu trả lời ngắn: Deep Learning tự học được “biểu diễn nhiều tầng” (representation learning) từ dữ liệu thô, trong khi ML truyền thống yêu cầu con người tự nghĩ feature – điều gần như bất khả thi với dữ liệu phức tạp như ảnh, tiếng nói, ngôn ngữ tự nhiên.

Trong bài này, bạn sẽ:

Hiểu điểm khác nhau giữa dữ liệu bảng và dữ liệu phức tạp
Hiểu trực giác vì sao CNN, RNN, Transformer giúp DL “thống trị” CV – NLP – Audio
Thấy chúng nằm ở đâu trong lộ trình AIO 1 năm dành cho Newbie & Non-Tech

Ảnh, âm thanh, văn bản khác gì so với dữ liệu bảng?

Dữ liệu bảng: gọn gàng, rõ ràng, dễ mô hình hoá

Mỗi dòng = 1 đối tượng
Mỗi cột = 1 đặc trưng “đã được rút gọn”
Các mô hình như Logistic Regression, Random Forest, XGBoost chạy rất tốt

Ảnh, âm thanh, văn bản: dữ liệu thô, nhiều chiều, giàu cấu trúc ẩn

Ảnh = ma trận pixel nhiều chiều
Âm thanh = chuỗi sóng tín hiệu theo thời gian
Văn bản = chuỗi token phụ thuộc mạnh vào ngữ cảnh

Điểm khó:

Độ phức tạp cao
Cấu trúc không gian / thời gian / ngữ nghĩa chồng chéo
Không thể tóm gọn thành vài cột cố định

Khi dùng ML truyền thống → thường mất cấu trúc, dẫn đến mô hình kém hiệu quả.

Vì sao Machine Learning truyền thống “đuối” với ảnh – âm thanh – văn bản?

Ảnh: flatten mất hết cấu trúc 2D

Flattern 224×224×3 thành vector →

Model không hiểu cạnh – đường cong – texture
Thông tin không gian biến mất
Số chiều quá lớn → dễ overfit

Văn bản: BoW/TF-IDF mất ngữ cảnh

One-hot / bag-of-words:

Không phân biệt “Tôi yêu bạn” và “Bạn yêu tôi”
Không học được nghĩa (“bank” = ngân hàng hay bờ sông?)
Không nắm được quan hệ xa

Âm thanh: tín hiệu nhiều tầng, ML không theo nổi

Nhiều pattern ngắn – dài – chồng chéo
Feature thủ công chỉ mô tả được một phần nhỏ
ML truyền thống không học được quan hệ thời gian dài

ML truyền thống mạnh khi feature tốt đã có sẵn, nhưng với dữ liệu phức tạp, việc “nghĩ feature” đã khó ngang việc giải bài toán.

Deep Learning xử lý ảnh như thế nào? (Trực giác về CNN)

Convolution: cơ chế “nhìn vùng nhỏ”

CNN dùng kernel 3×3, 5×5… quét toàn ảnh:

Học cạnh dọc, cạnh ngang, curve
Lên tầng cao → học tai, mắt, mặt, object part

Ba tính chất làm CNN “bá đạo”

Locality: chỉ học vùng gần nhau
Parameter sharing: dùng cùng kernel cho cả ảnh → ít tham số
Translation invariance: vật dịch đi chút vẫn nhận ra

Nhờ CNN, Deep Learning thống trị:

Classification
Object detection (YOLO…)
Segmentation (UNet…)
OCR
Super-resolution, style transfer

Trong AIO, CNN xuất hiện qua:

Phân loại ảnh cơ bản
OCR
Football tracking

Deep Learning xử lý âm thanh như thế nào?

Spectrogram: biến âm thanh thành “ảnh”

Tín hiệu âm → spectrogram (tần số × thời gian)
→ Dùng CNN cho audio giống dùng CNN cho ảnh.

RNN/LSTM/GRU: mô hình dành cho chuỗi

Nhớ ngữ cảnh theo thời gian
Học nhịp điệu, âm sắc, trường độ
Dùng cho speech recognition, audio classification

DL bắt được pattern dài và phức tạp mà ML truyền thống không thể.

Deep Learning xử lý văn bản như thế nào?

Embedding: từ → vector có nghĩa

Thay one-hot bằng embedding dense:

Từ gần nghĩa → vector gần nhau
Encoding quan hệ ngữ nghĩa phức tạp

RNN/LSTM: bước chuyển mình đầu tiên

Đọc chuỗi từ trái sang phải
Giữ ngữ cảnh gần
Cải thiện so với bag-of-words

Nhưng gặp hạn chế với quan hệ dài.

Attention & Transformer: bước nhảy vọt

Self-attention cho phép mỗi từ “nhìn” toàn câu → học ngữ cảnh dài.

Transformer (BERT, GPT…) giúp:

Train song song
Học tốt quan hệ xa
Dễ scale lên LLM

Transformer cũng lan sang:

Vision Transformer (ViT)
Multimodal (ảnh + text)
Time-series

Điểm chung: Deep Learning giỏi nhất ở “học biểu diễn” (representation learning)

Đây là lý do cốt lõi khiến DL mạnh hơn ML truyền thống:

CNN học biểu diễn không gian
RNN/LSTM học quan hệ thời gian
Transformer học ngữ nghĩa & ngữ cảnh dài
Mạng sâu học hierarchy nhiều tầng

DL không cần bạn nghĩ feature — nó tự học feature tốt hơn bạn nghĩ.

Trong AIO 1 năm, bạn sẽ học ảnh – văn bản – chuỗi như thế nào?

AIO (AI VIET NAM) thiết kế từ nền đến nâng cao:

Trước khi vào Deep Learning

Python
Toán cho AI
Data, SQL, EDA
Machine Learning cơ bản (Linear, Logistic, Tree, XGBoost…)

Giai đoạn Deep Learning

Bạn học:

MLP → hiểu nền tảng
CNN → Computer Vision
RNN/LSTM → chuỗi thời gian & NLP cơ bản
Attention → nền tảng Transformer
Dự án CV/NLP thực tế

Dự án tiêu biểu

Phân loại ảnh
OCR: YOLO + CNN/RNN
Football tracking
Sentiment analysis
Ứng dụng GenAI/LLM (chatbot tư vấn học tập, RAG…)

Mục tiêu:
Giúp người mới thấy rõ vì sao DL mạnh và làm được project thật.

Nếu bạn là Newbie, nên bắt đầu với dữ liệu nào?

Ảnh → dễ trực quan hóa, nhanh “ngấm”

Văn bản → sát thực tế cho nhiều ngành (marketing, CSKH, tài chính…)

Âm thanh → nên học sau nếu cần

Trong 1 năm, lộ trình hợp lý:
Tabular (ML) → Ảnh (CV) → Văn bản (NLP) → GenAI/LLM → Multimodal.

FAQ – Deep Learning với ảnh/âm thanh/văn bản

ML truyền thống có làm CV/NLP được không?

Có, nhưng:

Chỉ hiệu quả ở mức đơn giản
Rất nhanh đụng trần

Không có GPU, có học được không?

Được:

Bắt đầu từ mô hình nhỏ
Dùng Colab/Kaggle
AIO thiết kế bài tập chạy được trên cloud

Data Analyst có cần học ảnh/âm thanh không?

Tabular là chính
NLP cơ bản rất hữu ích
CV/audio → tùy mục tiêu

Học ảnh trước hay NLP trước?

Ảnh → trực quan
NLP → ứng dụng rộng
AIO cho bạn học cả hai rồi chọn hướng đi.

AIO có bắt đọc paper khó không?

Không.
AIO tập trung vào concept + code + project thực chiến.

Kết bài & gợi ý bước tiếp theo

Deep Learning mạnh với ảnh – âm thanh – văn bản vì nó tự học được biểu diễn nhiều tầng, trong khi dữ liệu phức tạp là điều ML truyền thống không tối ưu.

Nếu bạn muốn học AI/Deep Learning/GenAI bài bản – có lộ trình, mentor, project thật – thì AIO là lựa chọn phù hợp cho người mới và trái ngành.