Sự khác biệt giữa Deep Learning và Machine Learning

Cập nhật ngày

Đối với hầu hết mọi người, các thuật ngữ Deep Learning và Machine Learning dường như là những từ rất giống nhau trong thế giới Trí tuệ Nhân tạo. Tuy nhiên, điều đó không đúng. Do đó, tất cả những ai muốn hiểu rõ hơn về lĩnh vực Trí tuệ Nhân tạo nên bắt đầu bằng việc hiểu các thuật ngữ này và sự khác biệt giữa chúng. Tin tốt: Nó không phức tạp như một số bài viết về chủ đề đó đề cập.

Sự khác biệt giữa Deep Learning và Machine Learning là gì?

Machine Learning có nghĩa là máy tính học từ dữ liệu bằng cách sử dụng các thuật toán để thực hiện một nhiệm vụ mà không cần lập trình một cách cụ thể. Deep Learning sử dụng một cấu trúc phức tạp của các thuật toán được mô phỏng theo não bộ người. Điều này cho phép xử lý dữ liệu không có cấu trúc như tài liệu, hình ảnh và văn bản.

Machine Learning là một loại Trí tuệ Nhân tạo. Deep Learning là một phần đặc biệt phức tạp của Machine Learning.
  • Save

Để phân tích thẳng thắn: Deep Learning là một phần con chuyên biệt của Machine Learning, trong khi Machine Learning lại là một phần con chuyên biệt của Trí tuệ Nhân tạo. Nói cách khác, Deep Learning chính là Machine Learning.

Nhưng hãy đi sâu vào một chút nào.

Machine Learning là gì?

Machine Learning là thuật ngữ tổng quát để máy tính học từ dữ liệu. Nó mô tả mối giao nhau giữa khoa học máy tính và thống kê, trong đó sử dụng các thuật toán để thực hiện một nhiệm vụ cụ thể mà không cần lập trình một cách cụ thể. Thay vào đó, chúng nhận diện các mẫu trong dữ liệu và đưa ra dự đoán khi có dữ liệu mới.

Nói chung, quá trình học của các thuật toán này có thể được chia thành hai loại: học giám sát và học không giám sát, tùy thuộc vào dữ liệu được sử dụng để cung cấp cho các thuật toán. Nếu bạn muốn tìm hiểu sâu hơn về sự khác biệt giữa học giám sát và học không giám sát, hãy đọc bài viết này.

Một thuật toán Machine Learning truyền thống có thể là một cái gì đó đơn giản như hồi quy tuyến tính. Ví dụ, hãy tưởng tượng bạn muốn dự đoán thu nhập của mình dựa trên số năm học vấn cao của bạn. Trong bước đầu tiên, bạn phải xác định một hàm, ví dụ: thu nhập = y + x * số năm học vấn. Sau đó, cung cấp cho thuật toán một bộ dữ liệu huấn luyện. Đây có thể là một bảng đơn giản với dữ liệu về số năm học vấn cao của một số người và thu nhập tương ứng của họ. Tiếp theo, hãy cho thuật toán vẽ đường, ví dụ: thông qua phương pháp bình phương bình phức nhỏ nhất (OLS). Bây giờ, bạn có thể cho thuật toán một số dữ liệu thử nghiệm, ví dụ: số năm học vấn cao cá nhân của bạn và cho phép nó dự đoán thu nhập của bạn.

Mặc dù ví dụ này nghe có vẻ đơn giản nhưng nó được coi là Machine Learning – và đúng vậy, sức mạnh đằng sau Machine Learning chính là thống kê thông thường. Thuật toán đã học làm dự đoán mà không cần lập trình một cách cụ thể, chỉ dựa trên các mẫu và suy luận.

Đó là nhiều thông tin về Machine Learning nói chung – để tóm tắt:

  • Machine Learning nằm ở sự giao nhau giữa khoa học máy tính và thống kê, trong đó máy tính có khả năng học mà không cần lập trình một cách cụ thể.
  • Có hai loại vấn đề Machine Learning rộng: học giám sát và học không giám sát.
  • Một thuật toán Machine Learning có thể là một hồi quy OLS đơn giản.

Hãy xem làm thế nào thuật ngữ Deep Learning liên quan đến tất cả điều này.

Deep Learning là gì?

Deep Learning được coi là sự tiến hóa phức tạp và toán học của các thuật toán Machine Learning. Lĩnh vực này đã nhận được rất nhiều sự chú ý gần đây và có lý do hợp lý: Những phát triển gần đây đã dẫn đến kết quả mà trước đây không được cho là có thể.

Deep Learning mô tả những thuật toán phân tích dữ liệu với một cấu trúc logic tương tự như cách con người rút ra kết luận. Lưu ý rằng điều này có thể xảy ra thông qua cả việc học giám sát và học không giám sát. Để đạt được điều này, các ứng dụng Deep Learning sử dụng một cấu trúc lớp của các thuật toán được gọi là mạng nơ-ron nhân tạo (ANN). Thiết kế của một ANN như vậy được lấy cảm hứng từ mạng nơ-ron sinh học của não người, dẫn đến quá trình học mạnh mẽ hơn rất nhiều so với những mô hình Machine Learning tiêu chuẩn.

  • Save

Hãy xem xét ví dụ về ANN trong hình ảnh trên. Lớp bên trái được gọi là lớp đầu vào, lớp bên phải là lớp đầu ra. Các lớp ở giữa được gọi là lớp ẩn vì giá trị của chúng không thể quan sát được trong bộ dữ liệu huấn luyện. Nói một cách đơn giản, các lớp ẩn là các giá trị được tính toán mà mạng sử dụng để thực hiện “phép máy ảo” của mình. Mạng nơ-ron càng có nhiều lớp ẩn giữa lớp đầu vào và lớp đầu ra, càng sâu. Nói chung, bất kỳ ANN nào có hai hoặc nhiều lớp ẩn được gọi là mạng nơ-ron sâu.

Hiện nay, Deep Learning được sử dụng trong nhiều lĩnh vực. Trong xe tự động hóa, ví dụ, Deep Learning được sử dụng để phát hiện các đối tượng như biển STOP hoặc người đi bộ. Quân đội sử dụng Deep Learning để nhận dạng các đối tượng từ vệ tinh, ví dụ như khám phá các khu vực an toàn hoặc nguy hiểm cho binh lính của nó. Tất nhiên, ngành công nghiệp điện tử tiêu dùng cũng đầy đủ Deep Learning. Thiết bị trợ giúp gia đình như Amazon Alexa, ví dụ, phụ thuộc vào các thuật toán Deep Learning để phản hồi theo giọng nói của bạn và biết về sở thích của bạn.

Hãy xem một ví dụ cụ thể hơn? Hãy tưởng tượng công ty Tesla sử dụng một thuật toán Deep Learning để nhận dạng biển STOP cho các xe của mình. Trong bước đầu tiên, ANN sẽ xác định các thuộc tính quan trọng của biển STOP, còn được gọi là các đặc trưng. Đặc trưng có thể là các cấu trúc cụ thể trong hình ảnh được đưa vào, ví dụ như điểm, cạnh hoặc các đối tượng. Trong khi một kỹ sư phần mềm phải chọn các đặc trưng quan trọng trong một thuật toán Machine Learning truyền thống hơn, ANN có khả năng tự động tạo ra các đặc trưng tự động. Lớp ẩn đầu tiên có thể học cách phát hiện cạnh, lớp tiếp theo làm cách nào để phân biệt màu sắc và lớp cuối cùng học cách phát hiện các hình dạng phức tạp hơn dựa trên hình dạng của đối tượng chúng ta đang cố gắng nhận dạng. Khi được cung cấp dữ liệu huấn luyện, các thuật toán Deep Learning sẽ dần dần học từ những sai lầm của chính mình xem liệu dự đoán có tốt hay không, hoặc có cần điều chỉnh không.

Tổng cộng, thông qua việc tạo đặc trưng tự động và khả năng tự học của chúng, các thuật toán Deep Learning chỉ cần ít sự can thiệp của con người. Trong khi điều này thể hiện tiềm năng to lớn của Deep Learning, có hai lý do chính tại sao nó chỉ gần đây mới có thể sử dụng nhiều như vậy: sự có sẵn của dữ liệu và sức mạnh tính toán.

Thứ nhất, Deep Learning đòi hỏi lượng dữ liệu không tưởng lớn (chúng ta sẽ tới các ngoại lệ của quy tắc đó). Phần mềm tự lái của Tesla, ví dụ, cần hàng triệu hình ảnh và giờ video để hoạt động đúng.

Thứ hai, Deep Learning cần công năng tính toán đáng kể. Tuy nhiên, với sự xuất hiện của cơ sở hạ tầng cloud computing và GPU hiệu năng cao (được sử dụng cho tính toán nhanh hơn), thời gian để huấn luyện một mạng Deep Learning có thể giảm từ vài tuần xuống vài giờ.

Nhưng có lẽ một trong những tiến bộ quan trọng nhất trong lĩnh vực Deep Learning là sự xuất hiện của học chuyển tiếp, tức là việc sử dụng các mô hình đã được huấn luyện trước. Lý do: Học chuyển tiếp có thể coi là phương thuốc cho yêu cầu của các bộ dữ liệu huấn luyện lớn mà cần thiết cho các ANN để tạo ra kết quả có ý nghĩa.

Trước đây, nhu cầu dữ liệu khổng lồ này là lý do tại sao các thuật toán ANN không được coi là giải pháp tối ưu cho tất cả các vấn đề trong quá khứ. Tuy nhiên, cho nhiều ứng dụng, nhu cầu dữ liệu này có thể được đáp ứng bằng cách sử dụng các mô hình đã được huấn luyện trước. Trong trường hợp bạn muốn tìm hiểu sâu hơn, gần đây chúng tôi đã xuất bản một bài viết về học chuyển tiếp.

Để tóm tắt:

  • Deep Learning là một phần con chuyên biệt của Machine Learning.
  • Deep Learning dựa trên một cấu trúc lớp của các thuật toán gọi là mạng nơ-ron nhân tạo.
  • Deep Learning có nhu cầu dữ liệu lớn nhưng cần ít sự can thiệp của con người để hoạt động đúng.
  • Học chuyển tiếp là phương thuốc cho nhu cầu của các bộ dữ liệu huấn luyện lớn.

Sự khác biệt chính giữa Machine Learning và Deep Learning

Đây là một câu hỏi phổ biến và nếu bạn đã đọc đến đây, bạn có lẽ đã biết rằng nó không nên được đặt một cách đó. Các thuật toán Deep Learning là các thuật toán Machine Learning. Do đó, có thể tốt hơn để nghĩ về điều gì làm cho Deep Learning đặc biệt trong lĩnh vực Machine Learning. Câu trả lời: cấu trúc thuật toán ANN, sự cần thiết ít người can thiệp và yêu cầu dữ liệu lớn hơn.

Trước hết, trong khi các thuật toán Machine Learning truyền thống có một cấu trúc tương đối đơn giản, chẳng hạn như hồi quy tuyến tính hoặc cây quyết định, Deep Learning dựa trên một mạng nơ-ron nhân tạo có cấu trúc phức tạp và phức tạp.

Thứ hai, các thuật toán Deep Learning yêu cầu ít sự can thiệp của con người. Hãy nhớ ví dụ Tesla? Nếu việc nhận dạng hình ảnh biển STOP là một thuật toán Machine Learning truyền thống hơn, kỹ sư phần mềm sẽ phải chọn các đặc trưng và một bộ phân loại để phân loại hình ảnh, kiểm tra xem đầu ra có đúng như yêu cầu hay không và điều chỉnh thuật toán nếu không phải là như vậy. Là thuật toán học sâu, các đặc trưng được trích xuất tự động và thuật toán học từ những sai lầm của nó (xem hình ảnh bên dưới).

Thuật toán Deep Learning không cần một kỹ sư phần mềm để xác định đặc trưng nhưng có khả năng tự tạo ra đặc trưng tự động thông qua mạng nơ-ron của nó. (Nguồn: softwaretestinghelp.com)
  • Save

Thứ ba, Deep Learning yêu cầu nhiều dữ liệu hơn so với một thuật toán Machine Learning truyền thống để hoạt động đúng. Machine Learning hoạt động với một nghìn điểm dữ liệu, trong khi Deep Learning thường chỉ với hàng triệu. Do cấu trúc nhiều lớp phức tạp, một hệ thống Deep Learning cần một bộ dữ liệu lớn để loại bỏ những dao động và đưa ra các sự hiểu biết chất lượng cao.

Doanh nghiệp có thể làm gì trước các bước tiến công nghệ mang tính thời đại này?

Đây gần như vẫn là sân chơi của các ông lớn công nghệ nhưng không có nghĩa là các lãnh đạo doanh nghiệp ‘ngoài ngành’ tiếp tục đứng đó thờ ơ. Thay vì chờ các ứng dụng từ AI được phổ cập rộng rãi, các nhà quản lý, điều hành nên có sự chuẩn bị và chuyển dịch từng bước, từ đó 

Một số yếu tố mà những nhà quản lý nên lưu ý trước khi chuyển hướng doanh nghiệp là:

  • Thấu hiểu nguyên lý hoạt động cặn kẽ trước khi chuyển đổi số: Các nhà quản lý nên xây dựng cho mình và cả đội ngũ kiến thức, kỹ năng chắc chắn trước khi bắt tay vào chuyển đổi số. Vì trí tuệ nhân tạo là chỉ 1 phần trong bức tranh công nghệ số, những bước tiến tiếp theo có thể thấy như metaverse (vũ trụ ảo) hay NFT (chứng nhận số) còn nhiều góc độ phức tạp hơn. Nền tảng chắc, tổ chức vững vàng thì mới đủ lực đón những làn sóng xu hướng công nghệ khác.
  • Cân nhắc mức độ cần thiết: Quá trình chuyển đổi nên được quyết định khi nó thực sự giúp doanh nghiệp tạo ra lợi thế cạnh tranh hơn là lo lắng lạc hậu so với đối thủ. Bởi lẽ quá trình thích nghi của hệ thống AI, đặc biệt là deep learning, cần khối lượng lớn data và 1 quá trình nhất định để học từ chính những thất bại. Nếu chưa đầu tư vào các hệ thống dữ liệu ngày từ thời điểm hiện tại, tương lai là một cuộc đua bạn phải nỗ lực gấp nhiều lần. Và thường gì cái gì làm nhanh, gấp cũng khó hoàn hảo. 
  • Đánh giá mức độ phức tạp của công việc cần số hóa: Khi đã quyết làm, các nhà quản lý nên xem xét tính phức tạp của từng công việc để lựa chọn phân loại cho phù hợp. Mặc dù, deep learning rất tiên tiến nhưng lại kỳ công setup và cần khối lượng dữ liệu lớn để thực hành. Thế nên nhiều doanh nghiệp lựa chọn áp dụng machine learning vì nó vừa đủ cho những tác vụ lặp lại, hao phí nguồn lực nhưng cũng đã có khả năng tự tối ưu. 

Nhìn chung, với sân chơi công nghệ thì chi phí chỉ mới là điều kiện cần, điều kiện đủ phải bắt nguồn từ năng lực nội bộ. Một tổ chức đủ tiền chi, đủ khả năng quản trị công nghệ mới có thể rẽ sóng vươn lên dẫn đầu. Nếu đã là “trọc phú”, không đủ sức điều hướng thì có chi bao nhiêu thì tính vượt trội của công nghệ cũng không giúp được cho doanh nghiệp.

Các cấp lãnh đạo- người đứng đầu tàu, nên bắt đầu từ đâu để xây dựng cả kiến thức, kỹ năng về công nghệ số một cách hoàn thiện cho doanh nghiệp của mình?

5/5 - (95 bình chọn)
About Sơn Ca

Với niềm đam mê chia sẻ kiến thức về Các công cụ AI, áp dụng trí thông minh nhân tạo vào phát triển doanh nghiệp , và các hướng dẫn tạo Blog kiếm tiền Online, Kiếm tiền với AI, Digital Marketing... sẽ giúp bạn mở rộng kiến thức và tránh được những sai lầm thường gặp. Nếu bạn quan tâm đến các công cụ AI vào Nhóm ZALO của mình nhé.

0 Shares