Machine Learning vs. Deep Learning: Sự Khác Biệt Là Gì?

Machine learning và deep learning đều là những chủ đề nóng và từ khóa thịnh hành trong ngành công nghệ. Bạn sẽ nghe về các chủ đề này trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo (AI), xe tự lái, máy tính đánh bại con người trong các trò chơi, và các phát triển công nghệ đáng chú ý khác. Nếu bạn mới bước vào lĩnh vực AI, bạn có thể tự hỏi sự khác biệt giữa hai khái niệm này là gì.

TÀI KHOẢN GIÁ RẺ - UDEMY BUSINESS

DN SHOP

7/5/20246 phút đọc

Hiểu Về Thứ Bậc: AI, Machine Learning và Deep Learning

Hãy nghĩ theo cách này: deep learning và machine learning đều là các nhánh con của trí tuệ nhân tạo. Và, deep learning là một nhánh con của machine learning. Machine learning là một kỹ thuật AI, và deep learning là một kỹ thuật machine learning.

Machine Learning: Một Kỹ Thuật AI Quan Trọng

Trong những ngày đầu của AI, lĩnh vực này dựa vào các quy tắc và thuật toán được mã hóa cứng. Chẳng hạn, chơi cờ với một AI liên quan đến việc chương trình máy tính phân tích mọi chuỗi nước đi có thể và chọn nước đi tối ưu. Các chatbot AI tổ chức các cuộc trò chuyện bằng cách phát hiện các từ và cụm từ cụ thể và phản hồi bằng các câu trả lời được viết sẵn. Mặc dù các hệ thống này có vẻ thông minh, nhưng chúng thiếu khả năng học hỏi từ kinh nghiệm.

Machine learning đã cách mạng hóa phương pháp này. Thay vì dựa vào các quy tắc được mã hóa cứng, các thuật toán machine learning được huấn luyện bằng cách sử dụng dữ liệu thực tế. Những thuật toán này xây dựng các mô hình để nhận dạng các mẫu giữa dữ liệu được cung cấp và dự đoán mục tiêu. Khi nhiều dữ liệu hơn được đưa vào hệ thống, độ chính xác của mô hình sẽ cải thiện theo thời gian.

Ví dụ: Dự đoán Giá Bán Nhà

Hãy tưởng tượng bạn muốn dự đoán giá bán của một ngôi nhà dựa trên các thuộc tính của nó. Bạn sẽ huấn luyện một thuật toán machine learning với dữ liệu lịch sử về giá bán nhà và các đặc điểm như vị trí, diện tích, số lượng phòng tắm và tuổi của ngôi nhà. Thuật toán sẽ học cách các thuộc tính này ảnh hưởng đến giá bán và xây dựng một mô hình có thể dự đoán giá cho các ngôi nhà mới trên thị trường. Khi hệ thống xử lý nhiều dữ liệu bán nhà hơn, độ chính xác của nó sẽ tăng lên.

Hệ thống machine learning này học từ dữ liệu thực, không phải từ các quy tắc được định sẵn.

Deep Learning: Một Kỹ Thuật Machine Learning Chuyên Biệt

Deep learning là một kỹ thuật machine learning tiên tiến hơn. Hãy xem xét hệ thống định giá nhà một lần nữa. Bạn có thể sử dụng hồi quy đa biến để vẽ các đường cong cho các thuộc tính khác nhau hoặc cây quyết định để tinh chỉnh dự đoán giá thông qua các điểm quyết định phân cấp. Tuy nhiên, các phương pháp này không phải là deep learning

Sức Mạnh của Mạng Nơ-ron

Deep learning được lấy cảm hứng từ não người. Nó bao gồm các lớp nơ-ron ảo, mỗi lớp cộng các đầu vào và quyết định liệu có phát tín hiệu đầu ra đến lớp tiếp theo hay không. Các nơ-ron ở mỗi lớp kết nối với các nơ-ron ở các lớp kề nhau. Bằng cách học các trọng số tối ưu cho các kết nối này, một mạng nơ-ron có thể giải quyết các vấn đề phức tạp.

Ví dụ, trong trường hợp định giá bất động sản, tất cả các thuộc tính trong dữ liệu huấn luyện được chuẩn hóa và đưa vào lớp nơ-ron dưới cùng. Qua nhiều lần lặp, mạng nơ-ron điều chỉnh các trọng số giữa các nơ-ron để đưa ra các dự đoán giá chính xác. Khi đã được huấn luyện, mạng nơ-ron có thể nhanh chóng dự đoán giá cho các ngôi nhà mới.

Khi một mạng nơ-ron có nhiều hơn một lớp, nó trở thành mạng nơ-ron sâu, đó là nền tảng của deep learning. Do đó, deep learning là một kỹ thuật machine learning được thực hiện bởi một mạng nơ-ron sâu.

Kết Luận: Machine Learning và Deep Learning

Không phải là vấn đề chọn lựa giữa machine learning và deep learning; deep learning là một hình thức tiên tiến của machine learning. Còn rất nhiều điều thú vị để khám phá trong lĩnh vực này.