Sự khác nhau giữa deep learning và machine learning là gì? Các thuật ngữ như trí tuệ nhân tạo (AI), học máy (machine learning) và học sâu (deep learning) là gì mà đang dần trở nên phổ biến và trở thành những khái niệm mà các công dân của kỷ nguyên 4.0 buộc phải nắm được với sự bùng nổ của cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 trong những năm vừa qua?
Mục lục
Deep learning là gì
Để biết cách phân biệt machine learning và deep learning là gì đầu tiên chúng ta phải hiểu khái niệm. Trí tuệ nhân tạo (AI) là tương lai. Trí tuệ nhân tạo không chỉ là khoa học viễn tưởng mà còn là một phần của cuộc sống hàng ngày của chúng ta. Nó phụ thuộc vào mục tiêu phát triển AI của bạn.
- Trí tuệ nhân tạo (AI): một cỗ máy có thể bắt chước hành vi và tư duy của con người.
- Học máy (machine learning): Một tính năng của AI, cho phép các chuyên gia đào tạo cho AI để nó nhận biết các mẫu dữ liệu và dự đoán.
- Học sâu (deep learning): Một kỹ thuật nhỏ của machine learning, cho phép máy có thể tự đào tạo chính mình.
Có thể nói tính đến nay, AI đã gặt hái được khá nhiều bước tiến lớn. Hãy suy nghĩ về nó như là một loại machine learning với “mạng thần kinh – neural networks” sâu có thể xử lý dữ liệu theo cách tương tự như một bộ não con người có thể thực hiện. Điểm khác biệt chính ở đây là con người không sẽ phải dạy một chương trình deep learning biết một con mèo trông như thế nào, mà chỉ cần cung cấp cho nó đủ hình ảnh cần thiết về loài mèo, và nó sẽ tự mình hình dung, tự học. Các bước cần làm như sau:
- Cung cấp cho máy rất nhiều ảnh về mèo.
- Thuật toán sẽ kiểm tra ảnh để xem các đặc điểm, chi tiết chung giữa các bức ảnh.
- Mỗi bức ảnh sẽ được giải mã chi tiết dưới nhiều cấp độ, từ các hình dạng lớn, chung đến các ô nhỏ và nhỏ hơn nữa. Nếu một hình dạng hoặc các đường được lặp lại nhiều lần, thuật toán sẽ gắn nhãn nó như là một đặc tính quan trọng.
- Sau khi phân tích đủ hình ảnh cần thiết, thuật toán giờ đây sẽ biết được các mẫu nào cung cấp bằng chứng rõ ràng nhất về mèo và tất cả những gì con người phải làm chỉ là cung cấp các dữ liệu thô.
Tóm lại: Deep learning là loại machine learning mà trong đó máy tự đào tạo chính nó. Deep learning đòi hỏi rất nhiều dữ liệu đầu vào và sức mạnh tính toán hơn là machine learning, nhưng nó đã bắt đầu được triển khai bởi các công ty công nghệ lớn như Facebook, Amazon. Trong đó, một trong những cái tên nổi tiếng nhất về machine learning là AlphaGo, một máy tính có thể chơi cờ vây với chính bản thân nó cho đến khi nó có thể dự đoán những đường đi nước bước chính xác nhất đủ để đánh bại nhiều nhà vô địch trên thế giới.
Sự khác nhau giữa Machine Learning và Deep Learning
| Machine Learning | Deep Learning | |
| Phụ thuộc dữ liệu | Hiệu suất tuyệt vời trên một tập dữ liệu nhỏ / vừa | Hiệu suất tuyệt vời trên một tập dữ liệu lớn |
| Phụ thuộc phần cứng | Làm việc trên một máy cấp thấp. | Yêu cầu máy mạnh mẽ, tốt nhất là với GPU: DL thực hiện một lượng nhân ma trận đáng kể |
| Kỹ thuật tính năng | Cần hiểu các tính năng đại diện cho dữ liệu | Không cần hiểu tính năng tốt nhất đại diện cho dữ liệu |
| Thời gian thực hiện | Từ vài phút đến vài giờ | Lên đến hàng tuần. Mạng nơ-ron cần tính toán một khối lượng dữ liệu đáng kể |
| Giải thích | Một số thuật toán dễ diễn giải (logistic, cây quyết định), một số thuật toán gần như không thể (SVM, XGBoost) | Khó đến không thể |
Khi nào nên sử dụng Machine Learning hoặc Deep Learning?
Trong bảng dưới đây tóm tắt sự khác nhau giữa Machine Learning và Deep Learning
| Machine Learning | Deep Learning | |
| Tập dữ liệu đào tạo | Nhỏ bé | Lớn |
| Chọn tính năng | Vâng | Không |
| Số lượng thuật toán | Nhiều | Vài |
| Thời gian huấn luyện | Ngắn | Dài |
Với Machine Learning, bạn cần ít dữ liệu hơn để đào tạo thuật toán so với Deep Learning. Deep Learning đòi hỏi một bộ dữ liệu rộng lớn và đa dạng để xác định cấu trúc cơ bản. Bên cạnh đó, Machine Learning cung cấp một mô hình được đào tạo nhanh hơn. Hầu hết các kiến trúc Deep Learning tiên tiến có thể mất vài ngày đến một tuần để đào tạo. Ưu điểm của Deep Learning so với Machine Learning là nó có độ chính xác cao. Bạn không cần phải hiểu những tính năng nào là đại diện tốt nhất cho dữ liệu; mạng nơ-ron đã học cách chọn các tính năng quan trọng. Trong Machine Learning, bạn cần chọn cho mình những tính năng cần có trong mô hình.
Kết luận
Deep learning đã cho phép ứng dụng nhiều vấn đề thực tế của máy đồng thời mở rộng lĩnh vực tổng thể của trí tuệ nhân tạo. Deep learning phá vỡ các cách thức con người làm việc bằng cách làm cho tất cả các loại máy móc trợ giúp có thể thực hiện được, gần hoặc giống hệt con người. Ô tô không người lái, chăm sóc sức khỏe con người tốt hơn… Tất cả đều được hiện thực hóa trong thời đại ngày nay. AI là hiện tại và tương lai của thế giới. Với sự trợ giúp của deep Learning, AI có thể hiện thực hóa ước mơ khoa học giả tưởng mà chúng ta đã tưởng tượng từ rất lâu.
Qua những ví dụ của INDA thì chắc hẳn bạn đã phân biệt được sự khác nhau giữa deep learning và machine learning, machine learning deep learning là gì. Nếu bạn hứng thú với công nghệ này và muốn nắm bắt nó sớm nhất có thể, đừng chần chừ mà hãy tham khảo ngay khóa học 40h chinh phục Machine Learning/Deep Learning của trường Đại học Bách Khoa bạn nhé.
>>> Đọc thêm:
KHOÁ HỌC TRUY VẤN VÀ THAO TÁC DỮ LIỆU SQL TỪ CƠ BẢN ĐẾN NÂNG CAO
KHÓA HỌC DATA WAREHOUSE : TỔNG HỢP, CHUẨN HÓA VÀ XÂY DỰNG KHO DỮ LIỆU TRONG DOANH NGHIỆP
KHÓA HỌC DATA MODEL – THIẾT KẾ MÔ HÌNH DỮ LIỆU TRONG DOANH NGHIỆP
LỘ TRÌNH TRỞ THÀNH DATA ENGINEER CHO NGƯỜI MỚI BẮT ĐẦU
DATA ENGINEER LÀ GÌ? CÔNG VIỆC CHÍNH CỦA DATA ENGINEER? CÁC KỸ NĂNG CẦN THIẾT
