Machine Learning và Deep Learning: Sự khác biệt là gì?

Công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) đang từng ngày thay đổi cách chúng ta tương tác và phân tích thế giới. Cả Machine Learning (học máy) và Deep Learning (học sâu) đều là những công cụ đắc lực của trí tuệ nhân tạo, tuy nhiên, không phải lúc nào người ta cũng hiểu rõ sự khác biệt giữa hai công cụ này.

• Tầm quan trọng của đường ống dữ liệu AI trong học máy
• Giới thiệu về Kỹ thuật thiết kế mạch di truyền dựa trên AI
• Khám phá lợi ích của việc chuẩn hoá nhóm AI trong Deep learning
• Tìm hiểu về vai trò của Học máy trong dự đoán địa điểm khảo cổ
• Vai trò của Kỹ thuật tính năng AI trong các ứng dụng học máy

Công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) đang từng ngày thay đổi cách chúng ta tương tác và phân tích thế giới. Cả Machine Learning (học máy) và Deep Learning (học sâu) đều là những công cụ đắc lực của trí tuệ nhân tạo, tuy nhiên, không phải lúc nào người ta cũng hiểu rõ sự khác biệt giữa hai công cụ này.

Nếu bạn đang làm việc với AI, nó rất cần thiết để hiểu và phân biệt giữa học máy và học sâu và lợi ích của mỗi loại là gì. Trong bài viết này, chúng tôi giải thích cả học máy và học sâu là gì, chúng khác nhau như thế nào và cách tốt nhất để sử dụng chúng.

1. Học máy – Machine learning là gì?

Học máy là một tập hợp con của trí tuệ nhân tạo, nơi chương trình có thể thực hiện các thay đổi đối với chính nó. Mặc dù ở dạng cơ bản, các quyết định về trí tuệ nhân tạo phải được lập trình trước bởi người tạo ra trí tuệ nhân tạo, nhưng với học máy, chương trình có thể cập nhật mã của chính nó để phản hồi các tập dữ liệu được đưa vào nó. Trong một số trường hợp, thuật toán học máy sẽ được cung cấp nguyên lý cơ sở để hướng dẫn nó, trong khi trong các mô hình khác, không có giả định nào được tích hợp vào thuật toán.

Một thuật toán học máy tự kiểm tra bằng cách nhận dữ liệu và thực hiện phân tích trên dữ liệu đó dựa trên trạng thái hiện tại của nó. Sau đó, kết quả phân tích đó được so sánh với kết quả mong đợi, chẳng hạn như thuật toán học máy so sánh kết quả dự đoán cho một cuộc bầu cử với kết quả thực tế. Bằng cách thực hiện nhiều vòng phân tích, các điều chỉnh sẽ bắt đầu đưa các kết quả đến gần hơn và gần hơn với độ chính xác, cho phép thuật toán hoạt động hiệu quả hơn với mỗi lần lặp.

2. Những lợi ích tốt nhất của học máy

Máy học đã trở thành một lựa chọn phổ biến cho các thị trường phân tích và dự đoán dữ liệu trong nhiều ngành khác nhau. Một số cách sử dụng phổ biến nhất cho các thuật toán học máy là:

2.1 Trò chơi trí tuệ nhân tạo đơn giản 

Một trong những ứng dụng phổ biến nhất mà con người quan tâm của học máy là ở dạng trí tuệ nhân tạo chơi trò chơi ở cấp độ cao. Bằng cách nhập hàng nghìn lần lặp lại hoặc nhiều trò chơi thực đã được chơi, máy học có thể bắt đầu xác định các bước và chiến lược thành công và không thành công. AI của máy học đã được sử dụng ở khắp mọi nơi, từ các trò chơi đơn giản như cờ caro đến các trò chơi phức tạp như cờ vua và thậm chí cả Jeopardy AI Watson đã vượt qua nhiều nhà vô địch giỏi nhất của chương trình.

2.2 Mô hình dự đoán 

Khả năng hệ thống thuật toán học máy lấy dữ liệu vào và học hỏi từ đó làm cho nó có khả năng cao trong cài đặt dự đoán. Máy học có thể được sử dụng để thực hiện phân tích lịch sử của các cuộc bầu cử trước và sử dụng thông tin đó để dự đoán cuộc bầu cử tiếp theo hoặc để phân tích kết quả thể thao trước đó và xác định các cơ hội cá cược chính so với sách thể thao. Trong môi trường kinh doanh, mô hình dự đoán có thể xác định các điểm yếu của thị trường hoặc giúp phát hiện xu hướng tiếp theo trong ngành trước khi nó xuất hiện, cho phép doanh nghiệp đi trước đối thủ.

2.3 Đề xuất 

Một tình huống trong đó hầu hết mọi người tương tác với học máy mà không hề nhận ra đó là dưới dạng đề xuất trên các nền tảng phát trực tuyến. Cho dù bạn đang nghe nhạc trong ô tô, phát podcast trong khi làm việc hay xem các bộ phim và chương trình truyền hình yêu thích ở nhà, nếu bạn nhận được các đề xuất từ ​​ứng dụng của mình, đó có thể là một lợi ích của máy học. Các thuật toán máy học có thể lấy xếp hạng và thói quen xem và nghe của bạn, sau đó kết hợp những thứ đó với thói quen của tất cả người dùng và kết hợp dữ liệu để xác định các bản nhạc, bộ phim… có khả năng phù hợp với thị hiếu của bạn.

2.4 Phân tích trực tiếp 

Các mô hình dự đoán cũng có thể được sử dụng trong cài đặt thời gian thực, chẳng hạn như để phân tích cổ phiếu hoặc hàng hóa khác. Một mô hình học máy có thể thu nhận tất cả dữ liệu do thị trường đưa ra và phân tích sự lên xuống của giá trị hàng hóa. Dữ liệu này được theo dõi càng lâu và càng sử dụng nhiều nguồn thông tin để thực hiện các phép tính này, thì mô hình càng có thể bắt đầu xác định chính xác những thay đổi có thể xảy ra đối với hàng hóa trước khi chúng xảy ra. Điều này cho phép nhà giao dịch bán khi hàng hóa sắp giảm giá và mua trước khi hàng hóa đó tăng giá trị.

2.5 Đánh giá năng suất 

Nâng cao hiệu quả của doanh nghiệp hoặc cộng đồng là một cách hiệu quả để tạo ra động lực kinh tế. Các thuật toán học máy có thể được sử dụng để đánh giá hiệu quả của hệ thống và xác định các lĩnh vực cần cải tiến. Điều này có thể được thực hiện trong một môi trường chuyên nghiệp, chẳng hạn như xác định các cách hiệu quả hơn để cấu trúc quy trình làm việc hoặc ở cấp độ công cộng, chẳng hạn như phân tích mô hình giao thông trong thành phố để giảm thiểu tình trạng bế tắc và tắc nghẽn trong thành phố.

2.6 Các bot AI đơn giản 

Nếu bạn đã truy cập một trang web doanh nghiệp gần đây, có khả năng bạn đã gặp phải một chatbot AI. Ngày càng có nhiều công ty bắt đầu kết hợp các bot được hỗ trợ bởi  học máy này để giúp trả lời các câu hỏi và hướng dẫn khách truy cập. Các bot có khả năng phân tích câu trả lời của bạn cho các từ khóa và tạo ra câu trả lời trực tiếp hoặc kéo lên các liên kết đến các trang có liên quan trên trang web. Thông thường, những bot này tự miêu tả mình là đại diện trò chuyện trực tiếp và thậm chí có thể đánh lừa khách truy cập nghĩ rằng họ đang giao tiếp với một đại lý trực tiếp.

3. Học sâu – Deep learning là gì?

Cũng giống như học máy là một tập con của trí tuệ nhân tạo, học sâu là một tập con của học máy. Với cấu trúc học sâu, một mạng nơ-ron nhân tạo bao gồm nhiều thuật toán khác nhau được sử dụng. Mức độ tính toán tiên tiến này loại bỏ nhu cầu về một số yếu tố con người cần thiết trong các hình thức học máy khác, chẳng hạn như việc gắn nhãn dữ liệu đang được nhập vào hệ thống để đào tạo nó.

Thay vì dựa vào các nhãn do con người tạo ra khi học, mạng học sâu có khả năng truyền dữ liệu được nhập vào nó thông qua nhiều thuật toán trong mạng của nó, thực hiện phân tích thứ bậc các yếu tố khác nhau của đầu vào trong mỗi. Điều này cho phép mạng học sâu thực hiện các thay đổi và học ngay cả về các lĩnh vực mà các lập trình viên ban đầu có thể không mong đợi, vì việc không yêu cầu thông tin được gắn nhãn sẽ giải phóng mạng học theo bất kỳ phong cách nào mà đầu vào ra lệnh.

4. Những lợi ích tốt nhất của học sâu

Bởi vì hệ thống học sâu có khả năng hoạt động mà không cần ghi nhãn trực tiếp từ người tạo ra nó, chúng có tiềm năng thực hiện các vai trò chuyên sâu hơn và thậm chí có thể tạo ra thông tin mà ban đầu chúng không được thiết kế để xác định. Các ứng dụng phổ biến cho học sâu bao gồm:

4.1 Thao tác và nhận dạng hình ảnh, âm thanh

Các tác vụ phức tạp hiện có thể được thực hiện bởi các thuật toán trí tuệ nhân tạo và nhiều tác vụ trong số đó được hỗ trợ bởi học sâu. Từ khả năng truyền kỹ thuật số khuôn mặt của người khác trong video sang phần mềm tự động nhận dạng mọi người và đề xuất thẻ trên các nền tảng truyền thông xã hội, học sâu có những khả năng mạnh mẽ trong phương tiện truyền thông.

4.2 Xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Mặc dù các bot trí tuệ nhân tạo cơ bản có khả năng hiểu và tái tạo giọng nói ở mức cơ bản, nhưng người dùng thường không mất nhiều thời gian để nhận ra rằng họ đang không nói với người thật. Tuy nhiên, với việc học sâu, khả năng phân tích cú pháp và hiểu giọng nói được cải thiện đáng kể, dẫn đến việc mô phỏng giao tiếp của con người ngày càng chính xác hơn.

4.3 Hệ thống đề xuất

Cũng giống như học sâu cung cấp một cách tiếp cận phức tạp hơn đối với giao tiếp nhân tạo, nó cũng có thể được sử dụng để cải thiện đáng kể kết quả của các thuật toán đề xuất. Với hệ thống đề xuất học sâu, AI không phải được đào tạo về chỉ số quan trọng cho các đề xuất và thay vào đó, có thể xác định và tạo ra các kết nối mà các lập trình viên có thể chưa bao giờ kiểm tra, dẫn đến kết quả phù hợp hơn cho người dùng .

4.4 Trí tuệ nhân tạo chơi game tiên tiến

Cũng như các thế hệ công nghệ trí tuệ nhân tạo trước đây, học sâu đã được thử nghiệm và áp dụng để tạo ra các AI chơi game. Bởi vì trí tuệ nhân tạo học sâu không cần phải học dựa trên các ví dụ chơi trong thế giới thực, nó có thể dẫn đến các cấp chiến lược hoàn toàn mang tính cách mạng. Ví dụ, một AI chơi cờ vây, đã đưa ra tin tức bằng cách thúc giục một kỳ thủ ưu tú nghỉ hưu, người đã xác định rằng con người sẽ không bao giờ có thể vượt trội hơn AI trong cờ vây.

5. So sánh học sâu với học máy

Mặc dù có những điểm tương đồng giữa học máy và học sâu, nhưng có những điểm khác biệt khiến học sâu trở nên độc đáo. Dưới đây là một số điểm khác biệt quan trọng nhất:

• Học máy đòi hỏi nhiều cấu trúc hơn, vì vậy dữ liệu cần phải có nhãn. Với học sâu, các thuật toán có thể xác định và xác định mối quan hệ cho các phần dữ liệu khác nhau, ngay cả khi nó không được gắn nhãn.
• Khi kết quả phân tích hoặc dự đoán của máy học được phát hiện là không chính xác, nó cần được lập trình viên điều chỉnh thủ công.
• Cấu trúc học sâu có khả năng thực hiện các phép tính và đánh giá phức tạp hơn đáng kể, lý tưởng cho các tình huống như vậy. Tuy nhiên, học sâu ít được tối ưu hóa hơn cho các tác vụ đơn giản hơn, vì vậy các dự án không yêu cầu xử lý nâng cao của mạng nơ-ron học sâu sẽ tốt hơn với tình huống học máy đơn giản.
• Bởi vì mạng học sâu có yêu cầu cao hơn, nó đòi hỏi nhiều sức mạnh tính toán hơn để hoạt động. Do đó, điều này có tác động làm cho việc sử dụng học sâu hơn đắt hơn so với học máy.

6. Các câu hỏi thường gặp

Nếu bạn vẫn còn thắc mắc về học máy và học sâu, đây là câu trả lời cho một số câu hỏi phổ biến nhất:

• Cách dễ nhất để hiểu sự khác biệt giữa trí tuệ nhân tạo, học máy và học sâu là gì?
• Tại sao học sâu ngày càng phổ biến?
• Các kỹ năng quan trọng nhất để làm việc với học sâu là gì?
• Tương lai của học máy và học sâu là gì?

7. Câu trả lời

7.1 Cách dễ nhất để hiểu sự khác biệt giữa trí tuệ nhân tạo, học máy và học sâu là gì?

Một ví dụ đơn giản để hiểu ba là một con búp bê làm tổ của Nga. Học sâu là búp bê nhỏ nhất và nằm gọn bên trong búp bê học máy. Đến lượt mình, con búp bê học máy đó lại nằm gọn trong con búp bê lớn hơn của AI. Ví dụ: trong khi tất cả các mạng học sâu cũng nằm trong ô học máy, thì cũng có không gian xung quanh hình nhân nhỏ hơn dành cho các mạng học máy khác không sử dụng học sâu.

7.2 Tại sao học sâu ngày càng phổ biến?

Ngày càng có nhiều doanh nghiệp chuyển sang học máy và học sâu vì nó là một công cụ có giá trị. Máy móc thông minh có thể được sử dụng để thực hiện các nhiệm vụ hiệu quả hơn và thậm chí để xác định các cơ hội mà con người sẽ bỏ lỡ. Khả năng ứng dụng rộng rãi của công nghệ học tập có nghĩa là các doanh nghiệp thuộc mọi loại hình đều có thể thấy được lợi ích của việc sử dụng công nghệ.

7.3 Các kỹ năng quan trọng nhất để làm việc với học sâu và học máy là gì?

Để làm việc xuất sắc với học sâu và học máy, bạn cần có nhiều kỹ năng kỹ thuật đa dạng. Ngoài nền tảng vững chắc về toán học và thống kê, bạn cũng cần có kỹ năng lập trình để phát triển các thuật toán chức năng. Nếu bạn quan tâm đến việc làm việc với học sâu, nó có thể hữu ích để bắt đầu với học máy và tiếp tục sau khi bạn đã phát triển năng lực với học máy.

7.4 Tương lai của học máy và học sâu là gì?

Trí tuệ nhân tạo tiên tiến sử dụng máy học và học sâu đang là một lĩnh vực đang phát triển và có khả năng nó sẽ tiếp tục có nhiều ứng dụng hơn nữa trong những năm tới. Khi các thuật toán đặt nền tảng cho các cấu trúc học tập được cải thiện, kết quả của công việc mà chúng thực hiện cũng sẽ theo. Điều này có nghĩa là các lĩnh vực học máy có khả năng tăng cơ hội việc làm hơn nữa trong tương lai.

8. Kết luận

Hy vọng qua bài viết này các bạn đọc có cái nhìn chi tiết và rõ ràng hơn về sự khác nhau giữa hai thuật ngữ của thời đại “Machine Learning” và “Deep Learning”. Chúc các bạn tận dụng lợi ích to lớn của chúng đem lại để đem lại lợi ích tối đa trong công việc của mình.

Để bước chân vào ngành Machine Learning, bạn có thể tham khảo khoá học Machine learning Online tại đây:

>>> Xem thêm các chủ đề hữu ích:

• Tất cả những điều bạn cần biết về khóa học lập trình tại FUNiX FPT
• 5 Điểm đáng chú ý tại khóa học lập trình trực tuyến FPT – FUNiX
• Từ A-Z chương trình học FUNiX – Mô hình đào tạo lập trình trực tuyến số 1 Việt Nam
• Lý do phổ biến khiến học viên nước ngoài chọn FUNiX
• Lưu ý để học blockchain trực tuyến hiệu quả cao tại FUNiX
• Lý do nữ giới nên chọn FUNiX để học chuyển nghề IT
• FUNiX trở thành đối tác của Liên minh Blockchain Việt Nam
• 3 lý do bạn trẻ nên học blockchain trực tuyến ở FUNiX

Lương Thuận – dịch tại trang Indeed