Hiểu dược những đột phá mới nhất của trí tuệ nhân tạo (AI) có thể là một thách thức, nhưng nếu bạn quan tâm đến việc nghiên cứu các nguyên tắc cơ bản, nhiều cải tiến mới về AI có thể được tóm tắt thành hai khái niệm: machine learning và deep learning. Có một số ví dụ về machine learning và deep learning như là xe tự lái, Netflix gợi ý chương trình tiếp theo và cách Facebook xác định ai là người trong ảnh. Machine learning và deep learning trông có vẻ là các thuật ngữ tương đồng nhau, nhưng thực ra không phải vậy. Vậy cùng tìm hiểu bài viết dưới đây về định nghĩa và phân biệt sự khác nhau giữa Machine Learning và Deep Learning nhé

Artificial Intelligence là gì?

Trí tuệ nhân tạo (AI) là một nhánh của khoa học liên quan đến việc giảng dạy robot suy nghĩ và hành động như con người. Điều này có thể xuất hiện đơn giản, nhưng không có cỗ máy hiện đại nào có thể bằng sự phức tạp của trí tuệ con người. Máy tính vượt trội trong việc áp dụng các quy tắc và thực hiện các tác vụ, tuy nhiên một ‘hoạt động’ rất đơn giản đối với một người có thể cực kỳ phức tạp đối với máy tính. Ví dụ, mang một khay đồ uống qua một quầy bar đông đúc và đưa chúng đến đúng khách hàng là công việc mà người phục vụ thực hiện hàng ngày, nhưng đó là một bài tập ra quyết định tinh vi dựa trên một lượng dữ liệu khổng lồ được truyền giữa các nơ-ron trong cơ thể. bộ não người. Máy tính vẫn chưa hoàn thiện, nhưng machine learning và deep learning là các bước đi đúng hướng trong việc đánh giá số lượng lớn dữ liệu và quyết định/dự đoán dựa trên dữ liệu đó với càng ít tương tác của con người càng tốt.

Machine Learning là gì?

Machine Learning (học máy) là một tập hợp con của AI tập trung vào một mục tiêu cụ thể: dạy máy tính thực hiện các tác vụ mà không cần lập trình rõ ràng. Trong hầu hết các tình huống, máy tính được cung cấp dữ liệu có cấu trúc và ‘học’ để phát triển tốt hơn trong việc phân tích và hành động trên dữ liệu đó theo thời gian. Hãy coi “dữ liệu có cấu trúc” là đầu vào dữ liệu có thể được đặt trong các cột và hàng. Trong Excel, bạn có thể tạo một cột danh mục có tên là ‘thực phẩm’ với các mục hàng như ‘trái cây’ hoặc ‘thịt’. Loại dữ liệu ‘có cấu trúc’ này cực kỳ đơn giản để máy tính xử lý và các lợi ích là hiển nhiên (không ngạc nhiên rằng một trong những ngôn ngữ lập trình dữ liệu quan trọng nhất được gọi là SQL – Ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc. Một máy tính, sau khi được thiết kế, có thể tiếp nhận dữ liệu mới liên tục, sắp xếp và hành động trên dữ liệu đó mà không cần thêm sự tương tác của con người. Ngay cả khi bạn ngừng phân loại dữ liệu của mình, máy tính cuối cùng vẫn có thể nhận ra rằng ‘trái cây’ là một loại thực phẩm. Sự ‘tự lực’ này rất quan trọng đối với học máy đến mức nó chia ngành học thành các danh mục con phụ thuộc vào mức độ cần thiết của sự hỗ trợ liên tục của con người.

Machine Learning hoạt động như nào?

Dịch vụ phát âm nhạc theo yêu cầu là một ví dụ về hệ thống machine learning. Các thuật toán học máy tương quan với các lựa chọn của người nghe với những người nghe khác có lượt thích âm nhạc tương tự để dịch vụ quyết định những bài hát hoặc nghệ sĩ mới đề xuất cho người nghe. Phương pháp này, đôi khi được gọi là AI, được sử dụng trong một loạt các ứng dụng cung cấp các đề xuất tự động. Machine Learning đòi hỏi rất nhiều số học và mã cứng mà cuối cùng, cung cấp mục đích cơ học giống như đèn pin, ô tô hoặc màn hình máy tính. Khi một cái gì đó được cho là có khả năng học máy, chúng tôi ngụ ý rằng nó có thể thực hiện một chức năng với dữ liệu được cung cấp cho nó và cải thiện theo thời gian. Nó giống như khi bạn có một đèn pin bật bất cứ lúc nào bạn nói, đó là một điều tối tăm, và nó nhận ra nhiều từ khác nhau liên quan đến từ Dark Dark. Machine Learning Powers Một loạt các công việc tự động trong nhiều doanh nghiệp, từ các tổ chức bảo mật dữ liệu săn lùng phần mềm độc hại đến các chuyên gia tài chính đang tìm kiếm chỉ định cho các giao dịch có lợi nhuận. Các thuật toán AI được xây dựng để liên tục học để tái tạo một trợ lý cá nhân ảo, mà họ hoàn thành khá thành công. Khi chúng ta nói về việc Deep Learning và mạng lưới thần kinh sâu, cách máy móc có thể học các kỹ thuật mới trở nên thực sự hấp dẫn (và ly kỳ).

Deep Learning là gì?

Máy học là khả năng máy tính thực hiện các tác vụ mà không được lập trình rõ ràng… nhưng máy tính vẫn tiếp tục suy nghĩ và hành động như máy móc. Khả năng hoàn thành một số tác vụ khó của chúng, chẳng hạn như trích xuất dữ liệu từ hình ảnh hoặc video, không bằng con người có khả năng. Các mô hình học sâu, được thiết kế đặc biệt theo bộ não con người, cung cấp một cách tiếp cận đặc biệt phức tạp cho học máy và sẵn sàng giải quyết những khó khăn này. Mạng lưới thần kinh sâu là những cấu trúc phức tạp, nhiều lớp cho phép dữ liệu được truyền giữa các nút (như nơ-ron) theo những cách có liên kết cao. Kết quả là dữ liệu trải qua một quá trình chuyển đổi phi tuyến tính dần dần trở nên trừu tượng. Mặc dù nó yêu cầu lượng dữ liệu khổng lồ để ‘cung cấp và tạo’ một hệ thống như vậy, nhưng nó có thể bắt đầu tạo ra kết quả gần như ngay lập tức và nhu cầu tương tác của con người là tối thiểu sau khi các chương trình được triển khai.

Deep Learning hoạt động như nào?

Một mô hình Deep Learning nhằm kiểm tra dữ liệu vô thời hạn bằng cách sử dụng một khung logic tương tự như cách con người sẽ hình thành kết luận. Các ứng dụng Deep Learning sử dụng cấu trúc nhiều lớp của các thuật toán được gọi là mạng lưới thần kinh nhân tạo để thực hiện phân tích này. Lấy cảm hứng từ mạng lưới các tế bào thần kinh hữu cơ trong não người, dẫn đến một hệ thống học tập mạnh hơn đáng kể so với các mô hình học máy truyền thống. Thật khó để đảm bảo rằng một mô hình Deep Learning không rút ra kết luận sai như với các loại AI khác, cần rất nhiều đào tạo để có được các quy trình học tập đúng. Tuy nhiên, khi nó hoạt động theo kế hoạch, việc học sâu hiệu quả thường được coi là một phép lạ khoa học của nhiều người. Google Google Alphago là một ví dụ nổi tiếng về Deep Learning. Google đã phát triển một chương trình máy tính sử dụng mạng thần kinh của riêng mình để tự dạy để chơi trò chơi bảng trừu tượng, được ghi nhận là yêu cầu trí thông minh và trực giác mạnh mẽ. Mô hình học tập sâu Alphago Alphago đã học chơi ở một cấp độ chưa từng thấy trước đây trong AI bằng cách chơi với người chơi GO chuyên nghiệp, và nó đã làm điều đó mà không được chỉ đạo khi thực hiện một động thái cụ thể. Khi Alphago đánh bại nhiều Masters nổi tiếng thế giới của trò chơi, nó đã tạo ra một sự khuấy động không chỉ một máy tính có thể hiểu được các chiến lược tinh vi và các phần trừu tượng của trò chơi, mà còn trở thành một trong những người chơi giỏi nhất. Đó là một cuộc chiến giữa trí tuệ của con người và trí tuệ nhân tạo, và sau đó đã thắng. Một ví dụ khác là một chương trình nhận dạng hình ảnh có thể nhận ra một loại hoa hoặc một loài chim dựa trên một bức ảnh. Một mạng lưới thần kinh sâu cấp sức mạnh cho phân loại hình ảnh. Học sâu cũng được sử dụng để hướng dẫn nhận dạng giọng nói và dịch thuật, cũng như để tăng sức mạnh cho ô tô tự lái.

5 điểm khác biệt chính giữa Machine Learning với Deep Learning

Mặc dù có nhiều sự khác biệt giữa Machine Learning và Deep Learning, đây là năm trong số những điều quan trọng nhất:

Sự can thiệp của con người

Machine Learning đòi hỏi nhiều hơn về sự can thiệp của con người để có được kết quả chính xác. Deep Learning là tinh vi hơn để thiết lập nhưng đòi hỏi sự can thiệp của con người ít hơn nhiều sau đó.

Phần cứng

Các thuật toán Machine Learning thường ít phức tạp hơn các thuật toán Deep Learning và có thể được thực thi trên các máy tính tiêu chuẩn, nhưng các hệ thống học tập sâu đòi hỏi phần cứng và tài nguyên mạnh mẽ hơn đáng kể. Đơn vị xử lý đồ họa (GPU) rất tiện dụng vì bộ nhớ băng thông cao và khả năng ngụy trang độ trễ truyền bộ nhớ (độ trễ) do sự song song của luồng (khả năng có nhiều hoạt động chạy hiệu quả cùng một lúc.)

Thời gian

Hệ thống Machine Learning có thể được đưa lên và chạy nhanh, nhưng sức mạnh của chúng có thể bị hạn chế. Các hệ thống Deep Learning đòi hỏi nhiều nỗ lực hơn để thiết lập nhưng có thể tạo ra kết quả ngay lập tức.

Tiếp cận

Machine Learning thường đòi hỏi dữ liệu có tổ chức và sử dụng các kỹ thuật cổ điển như hồi quy tuyến tính. Deep Learning sử dụng các mạng lưới thần kinh và được thiết kế để xử lý một lượng lớn dữ liệu không có cấu trúc.

Ứng dụng

Machine learning đã được sử dụng ở những nơi như hộp thư đến email, ngân hàng và văn phòng bác sĩ của bạn. Công nghệ Deep Learning cho phép các thuật toán ngày càng phức tạp và tự trị, chẳng hạn như ô tô tự lái hoặc robot phẫu thuật.

Ứng dụng của Machine Learning là gì?

Mỗi ngày, chúng ta chứng kiến ​​kết quả của các thuật toán máy học. Thật khó để xác định một vị trí mà việc học không có ảnh hưởng trong kỷ nguyên máy học thông thường và phổ biến hiện nay của chúng ta. Trong số các ngành công nghiệp là:

• Phân tích dữ liệu: Tính khả dụng của nền tảng đám mây và bộ sưu tập dữ liệu khổng lồ đã tạo ra một môi trường lý tưởng trong đó các máy tự định hướng, học hỏi từ kho dữ liệu quý giá này, có thể cung cấp thông tin chi tiết và phân tích dự đoán cho phân tích hành vi trong hầu hết mọi ngành tạo ra thông tin có thể định lượng.
• Chăm sóc khách hàng:Trong thập kỷ qua, các công ty như Amazon và Microsoft đã phát triển R&D của họ trên các chatbot thông minh có thể học hỏi dựa trên tương tác của người dùng và sử dụng hàng terabyte dữ liệu để trả lời các câu hỏi của người dùng một cách có ý nghĩa và với sự tiếp xúc tinh tế của dịch vụ khách hàng chuyên nghiệp.
• Tài chính và Ngân hàng:Các thuật toán dựa trên lượng dữ liệu khách hàng khổng lồ có thể thực hiện nhiều chức năng khác nhau trong ngành ngân hàng. Công nghệ máy học đã cách mạng hóa ngân hàng trực tuyến, từ dịch vụ khách hàng đến phát hiện gian lận và thông tin chuyên sâu về đầu tư.
• Sản xuất:Các thuật toán học máy đã tạo ra những bước đột phá quan trọng trong các lĩnh vực như sản xuất IoT và “Công nghiệp 4.0”. Điều này bao gồm các thuật toán học tập có thể hỗ trợ các nhà quản lý chuỗi cung ứng và thiết bị hiểu rõ hơn về hoạt động, bảo trì và tối ưu hóa hệ thống.

Ứng dụng của Deep Learning là gì?

Deep learning sẽ có tác động đáng kể đến nhiều lĩnh vực ảnh hưởng giống như học tập, đồng thời tăng khả năng thực hiện các nhiệm vụ tối ưu trong các môi trường năng động hơn. Deep learning cũng cho phép các kỹ sư tạo ra các máy học trong các lĩnh vực được coi là khoa học trước đây viễn tưởng.

Một số ứng dụng thực tế hơn của các thuật toán deep learning bao gồm:

• Xe ô tô tự lái: Một số nhà sản xuất ô tô đang cạnh tranh để tạo ra chiếc ô tô tự lái thương mại đầu tiên. Học sâu cho phép những chiếc ô tô này bằng cách phát triển các phương tiện tự học có thể học hỏi từ cả mô phỏng lái xe và kịch bản lái xe trong thế giới thực.
•  Trí tuệ nhân tạo trong trò chơi điện tử nâng cao: Trong một thời gian dài, các trò chơi chơi một người chơi và nhiều người chơi đã có các “bot” trí tuệ nhân tạo có thể đấu với con người với nhiều mức độ khác nhau. Deep learning và reinforcement learning (hay học tăng cường) đang được các nhà nghiên cứu AI và người sáng tạo game sử dụng không chỉ xây dựng các tác nhân trò chơi tự học mà còn để mở rộng nghiên cứu AI.
• Sinh trắc học: Đưa ra một phần công nghệ có thể dự đoán có thể đọc các tính năng cơ thể và thiết lập tính độc đáo và hợp lệ của chúng, sinh trắc học là một loại xác thực người dùng cực kỳ an toàn và đáng tin cậy. Các thuật toán kiểm soát truy cập sử dụng học sâu có thể tận dụng các dấu hiệu sinh trắc học phức tạp hơn (nhận dạng khuôn mặt, nhận dạng mống mắt, v.v.) như các hình thức nhận dạng.
• Chăm sóc sức khoẻ: Một số khía cạnh của học máy đã được thực hiện trong ngành chăm sóc sức khỏe để hỗ trợ các lĩnh vực như dịch vụ khách hàng, xử lý thanh toán và phân tích. Tuy nhiên, với việc học sâu, chăm sóc sức khỏe đã ngày càng bắt đầu sử dụng công nghệ để hỗ trợ những thứ như chẩn đoán ung thư sớm, giải trình tự bộ gen và điều trị phòng ngừa.