Hãy cùng tìm hiểu sâu về Machine learning và Deep learning để xem chúng hỗ trợ các công cụ và phần mềm bạn sử dụng hàng ngày như thế nào.

1. Machine learning và Deep learning

Trong khi các bộ phim khoa học viễn tưởng như "2001: A Space Odyssey" và "The Terminator" đã cho chúng ta cái nhìn thoáng qua về Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể là gì, thì đây là một cuộc cách mạng lớn trong giới Công nghệ: AI về cơ bản là khoa học tạo ra các hệ thống máy tính có thể xử lý các nhiệm vụ thông thường đòi hỏi trí tuệ của con người.

Machine learning và Deep learning đều là hai nhánh của AI. Machine learning cho phép máy tính học hỏi và thích ứng một cách tự động với sự can thiệp tối thiểu của con người. Mặt khác, Deep learning là một loại học máy chuyên biệt hơn, sử dụng mạng lưới thần kinh nhân tạo, lấy cảm hứng từ bộ não con người, để học từ dữ liệu.

Deep Learning vs Machine Learning: Ai là “vua”?

2. AI: Làm cho máy móc giải quyết được vấn đề

Trí tuệ nhân tạo (AI) là việc sử dụng khoa học máy tính và dữ liệu để trao quyền cho máy móc giải quyết vấn đề. Hãy quên đi những robot đang nhắm đến sự thống trị thế giới (hiện tại); AI đã có mặt theo nhiều cách. Nó có thể là thứ gì đó cơ bản, như chương trình máy tính chơi cờ, hoặc thứ gì đó cực kỳ phức tạp, như thuật toán dự đoán cấu trúc RNA của virus để hỗ trợ phát triển vắc xin. Chìa khóa để máy móc liên tục cải tiến mà không cần sự can thiệp liên tục của lập trình viên là nằm ở machine learning, một lĩnh vực nhỏ hơn của AI.

3. Machine learning : Dạy máy học bằng ví dụ

Machine learning tập trung vào việc tạo ra các hệ thống máy tính có thể tự học và điều chỉnh, dựa trên kinh nghiệm mà không cần hướng dẫn cụ thể. Không giống như AI cơ bản, nơi các lập trình viên cho máy biết cách phản ứng với các tình huống, học máy liên quan đến việc "huấn luyện" máy với lượng dữ liệu khổng lồ. Máy sử dụng một bộ quy tắc (được gọi là thuật toán) để phân tích dữ liệu này và học hỏi từ nó. Càng xử lý nhiều dữ liệu thì nó càng thực hiện tốt hơn một nhiệm vụ cụ thể hoặc đưa ra quyết định.

Hãy nghĩ đến một dịch vụ phát nhạc trực tuyến như Spotify. Khi bạn nghe và tương tác với âm nhạc (thích các bài hát, thêm chúng vào danh sách phát), Spotify sử dụng công nghệ Machine learning để hiểu sở thích của bạn và đề xuất nhạc mới. Cách tiếp cận tương tự này được Netflix và Amazon sử dụng để cá nhân hóa các đề xuất của họ cho bạn.

Hay một ví dụ điển hình khác của Machine learning là mô hình chatbot vô cùng phổ biến vài năm trở lại đây, khi con người nạp các thông tin cần thiết để máy học và nhận biết rồi sau đó máy sẽ phân tích các câu hỏi của con người để đưa ra câu trả lời khớp nhất.

Chatbot hỗ trợ tự động giải quyết các vấn đề thường gặp của khách hàng

4. Deep learning: Đưa học máy lên một tầm cao mới

Các thuật toán Machine learning đều cần phải sửa lỗi. Còn Deep learning được đánh giá là đã tiến thêm một bước nữa. Các thuật toán này có thể tự mình cải thiện kết quả thông qua việc tiếp xúc nhiều lần với dữ liệu mà không cần sự can thiệp của con người. Machine learning thông thường có thể học từ các tập dữ liệu nhỏ hơn, nhưng Deep learning đòi hỏi lượng dữ liệu khổng lồ, thường bao gồm thông tin phức tạp và không có tổ chức.

Hãy tưởng tượng Deep learning như một phiên bản nâng cao của Machine learning. Nó xây dựng dựa trên các kỹ thuật học máy bằng cách sắp xếp các thuật toán và đơn vị xử lý (như nơ-ron) thành các cấu trúc phức tạp gọi là mạng nơ-ron nhân tạo. Lấy cảm hứng từ bộ não con người, các mạng sâu này xử lý dữ liệu thông qua mạng lưới các thuật toán được kết nối với nhau, bắt chước cách xử lý thông tin phi tuyến tính mà bộ não của chúng ta xử lý.

5. Machine learning và Deep learning: Phong cách học tập của AI

Cả Deep Learning và Machine Learning đều là các kỹ thuật AI học từ dữ liệu. Sự khác biệt chính nằm ở cách tiếp cận xử lý và học tập của chúng.

Các mô hình Machine Learning cải thiện nhờ dữ liệu mới nhưng chúng thường dựa vào sự can thiệp của con người. Nếu dự đoán Machine Learning sai, kỹ sư cần điều chỉnh thuật toán. Mặt khác, Deep Learning có thể tự điều chỉnh thông qua mạng lưới thần kinh của nó, giảm thiểu nhu cầu về đầu vào của con người. Các thuật toán Deep learning học thông qua các tính toán bên trong của chính chúng, gần giống như có bộ não của riêng chúng.

Machine learning và Deep learning

Có những điểm khác biệt quan trọng khác:

• Kích thước dữ liệu: Machine Learning thường sử dụng hàng nghìn điểm dữ liệu, trong khi Deep Learning phát triển mạnh với hàng triệu điểm dữ liệu. Các bộ dữ liệu nhỏ hoạt động tốt với thuật toán Machine Learning, nhưng Deep Learning cần lượng dữ liệu khổng lồ để hoạt động tốt hơn Machine Learning truyền thống.
• Phương pháp học tập: Thuật toán Machine Learning giải quyết các vấn đề dựa trên lập trình rõ ràng, trong khi Deep Learning dựa trên các lớp mạng lưới thần kinh được kết nối với nhau.
• Thời gian đào tạo: Thuật toán Machine Learning đào tạo tương đối nhanh, mất vài giây đến hàng giờ. Các thuật toán Deep Learning yêu cầu thời gian đào tạo dài hơn đáng kể, từ vài giờ đến vài tuần.

Đến bây giờ, hy vọng bạn đã hiểu rõ về cách Machine learning và Deep learning đang cách mạng hóa cách chúng ta tương tác với công nghệ. Khi các lĩnh vực này tiếp tục phát triển, chúng ta có thể mong đợi những ứng dụng mạnh mẽ và phức tạp hơn nữa sẽ xuất hiện. Từ các đề xuất được cá nhân hóa cho đến xe tự lái, học máy và học sâu đang định hình tương lai.

Nguồn: Couresa