Phân biệt Machine Learning và Deep Learning
Sự bùng nổ của công nghệ 4.0 đã khiến những thuật ngữ như trí tuệ nhân tạo, machine learning và deep learning dần trở nên phổ biến hơn. Trong đó, phân biệt Machine Learning và Deep Learning là vô cùng cần thiết, từ đó giúp người dùng áp dụng hiệu quả khi làm việc. Hãy cùng Bizfly Cloud tham khảo bài viết dưới đây để hiểu rõ hơn về hai thuật ngữ trên nhé!
Định nghĩa
Machine Learning là khái niệm được sử dụng để chỉ các hành động mà người dùng dạy máy tính cải thiện nhiệm vụ mà nó đang thực hiện. Thuật ngữ nãy đề cập tới hệ thống bất kỳ mà khi thực hiện nhiệm vụ nhiều lần thì hiệu suất của máy tính sẽ trở nên tốt hơn.
Deep Learning là một dạng Machine Learning mà trong đó, máy sẽ tự đào tạo chính nó mà không cần tới sự can thiệp của con người. Nó yêu cầu nhiều dữ liệu đầu vào cũng như sức mạnh tính toán hơn Machine Learning. Deep Learning lại được triển khai bởi các "ông lớn" công nghệ hàng đầu hiện nay như Facebook, Amazon. Trong đó có cà AlphaGo, một máy tính có thể chơi cờ vây với chính nó cho đến khi tự dự đoán các nước đi chính xác để đánh bại các nhà vô địch trên thế giới.
Mục đích chính của Machine Learning và Deep learning
Machine learning là một cách tiếp cận để chinh phục trí tuệ nhân tạo (AI) bằng cách sử dụng các thuật toán để phân tích cú pháp dữ liệu, học hỏi và đưa ra các quyết định, dự đoán. Do đó, thay vì code phần mềm bằng các cách thức phổ thông truyền thống với một bộ hướng dẫn cụ thể, máy sẽ được đào tạo sử dụng một lượng lớn dữ liệu và thuật toán cho phép thực hiện tác vụ.
Machine Learning được ứng dụng nhiều nhất và hiệu quả nhất trong lĩnh vực Computer Vision. Dù yêu cầu nhiều kỹ năng code thủ công để hoàn thành công việc nhưng Machine Learning vẫn luôn được các lập trình viên ưa chuộng. Trên thực tế, người dùng vẫn phải viết các lớp phân loại bằng tay như bộ lọc xác định nơi mà một đối tượng trong chương trình bắt đầu và kết thúc.
Thông qua các ứng dụng phân loại, họ sẽ phát triển các thuật toán để làm cho hình ảnh và nhận diện dấu hiệu đó có phải là Stop hay không. Tuy nhiên, Computer vision và Image Detection không mang lại hiệu quả tối ưu bởi nó dễ phát sinh lỗi và quá nhạy cảm.
Ví dụ về xác định mèo trong một bức hình bằng Machine Learning:
- Bước 1: Cung cấp cho AI một tập hợp đặc điểm của mèo để máy có thể nhận dạng như màu lông, hình dáng cơ thể, cân nặng, chiều cao,...
- Bước 2: Cung cấp cho AI một số hình ảnh mà một trong số đó có thể được dán nhãn "mèo" để máy chọn chi tiết, đặc điểm liên quan đến mèo hiệu quả hơn.
- Bước 3: Khi đã có đầy đủ dữ liệu về mèo, Machine Learning sẽ biết cách tìm thấy một con mèo trong bức ảnh với các đặc điểm đã được "dạy"từ trước.
Deep learning được xem như là một kỹ thuật để hiện thực hóa Machine learning. Trong đó, một phương pháp tiếp cận thuật toán từ cộng đồng Machine Learning là Artificial Neural Networks đang được nhắc tới trong thời gian qua. Nó được phát triển từ cảm hứng từ sự liên kết giữa các nơron trong não người.
Khác với bộ não sinh học với bất kỳ nơron nào cũng có thể liên kết với nơron nào, các mạng thần kinh nhân tạo này có các kết nối, các lớp rời rạc và hướng truyền dữ liệu. Ví dụ về việc nhận diện con mèo trong bức ảnh mà không cần phải "dạy" trước các thuật toán:
- Bước 1: cung cấp nhiều ảnh về mèo cho máy.
- Bước 2: kiểm tra bằng thuật toán các ảnh để biết được hiểu chi tiết từ các cấp độ khác nhau, từ hình dạng lớn, chung cho tới các ô nhỏ và nhỏ hơn. Thuật toán sẽ gắn nhãn đặc tính quan trọng nếu một hình dạng hay hình ảnh lặp lại nhiều lần.
Khi đã phân tích đủ hình ảnh cần thiết, thuật toán sẽ biết được đâu là mẫu cung cấp bằng chứng rõ ràng nhất về mèo và toàn bộ những gì mà bạn cần làm là cung cấp các dữ liệu thô.
Mối quan hệ với AI
Bạn có thể hình dung mối liên hệ giữa AI, Machine Learning và Deep Learning như những vòng tròn bao quanh nhau. Trong đó, AI là ý tưởng xuất hiện sớm nhất và là vòng tròn lớn nhất, bao quanh Machine Learning và Deep Learning. Vòng tròn tiếp theo là khái niệm đang xuất hiện sau Machine Learning, là một tính năng của AI, cấp phép chuyên gia đào tạo cho AI để nó nhận biết các mẫu data và dự đoán. Vòng tròn cuối cùng và cũng là vòng tròn nhỏ nhất là Deep Learning, công cụ đang thúc đẩy sự bùng phát của AI. Nó cũng là một kỹ thuật nhỏ của Machine Learning, giúp máy có thể tự đào tạo mình.
Bài viết trên đây đã cung cấp cho bạn đọc những kiến thức cơ bản về AI, Machine Learning và Deep Learning. Từ đó bạn sẽ hiểu được cách phân biệt Machine Learning và Deep Learning cũng như mối quan hệ giữa hai khái niệm này với AI. Có thể nói, AI là tương lai của con người và với sự giúp đỡ từ Deep Learning, AI sẽ thực hiện hoá ước mơ khoa học giả tưởng của con người.
