Máy học vs. Học sâu – Những điểm khác biệt chính

Thuật ngữ như Trí tuệ nhân tạo (AI), Máy học (ML) và Học sâu đang là hot những ngày này. Tuy nhiên, mọi người thường sử dụng những thuật ngữ này một cách lẫn lộn. Mặc dù những thuật ngữ này có mối quan hệ chặt chẽ với nhau, nhưng chúng cũng có những đặc điểm riêng biệt và các trường hợp sử dụng cụ thể.

Trí tuệ nhân tạo liên quan đến các máy tự động có thể giải quyết vấn đề và đưa ra quyết định mô phỏng khả năng nhận thức của con người. Máy học và học sâu là các lĩnh vực con của trí tuệ nhân tạo. Máy học là một loại trí tuệ nhân tạo có thể đưa ra dự đoán với sự can thiệp tối thiểu của con người. Trong khi đó, học sâu là một tập con của máy học, sử dụng mạng nơ-ron để đưa ra quyết định bằng cách mô phỏng các quá trình nhận thức và nơ-ron của não bộ con người.

Hình ảnh trên minh họa cho mối quan hệ này. Chúng ta sẽ tiếp tục giải thích sự khác biệt giữa máy học và học sâu. Điều này cũng sẽ giúp bạn chọn phương pháp phù hợp dựa trên ứng dụng và lĩnh vực tập trung. Hãy cùng thảo luận về vấn đề này một cách chi tiết.

Máy học trong một cái nhìn tổng quan

Máy học cho phép các chuyên gia “huấn luyện” một máy bằng cách phân tích các tập dữ liệu lớn. Máy sẽ đưa ra kết quả càng chính xác hơn khi nó phân tích được nhiều dữ liệu hơn, và nó có thể đưa ra quyết định và dự đoán cho các sự kiện hoặc tình huống chưa từng gặp.

Máy học cần dữ liệu có cấu trúc để đưa ra dự đoán và quyết định chính xác. Nếu dữ liệu không được gắn nhãn và tổ chức, mô hình máy học sẽ không thể hiểu nó một cách chính xác, và điều này sẽ thuộc về lĩnh vực của học sâu.

Sự sẵn có của các tập dữ liệu lớn trong các tổ chức đã làm cho máy học trở thành một thành phần quan trọng của quá trình ra quyết định. Các hệ thống đề xuất là ví dụ hoàn hảo về các mô hình máy học. Các dịch vụ OTT như Netflix (NFLX ) học hỏi sở thích nội dung của bạn và đề xuất nội dung tương tự dựa trên lịch sử tìm kiếm và xem của bạn.

Để hiểu máy học được huấn luyện như thế nào, hãy cùng xem các loại máy học.

Có bốn phương pháp trong máy học.

• Học có giám sát – Nó cần dữ liệu đã được gắn nhãn để đưa ra kết quả chính xác. Nó thường yêu cầu học hỏi nhiều dữ liệu hơn và điều chỉnh định kỳ để cải thiện kết quả.
• Học bán giám sát – Đây là một cấp độ trung gian giữa học có giám sát và học không giám sát, thể hiện chức năng của cả hai lĩnh vực. Nó có thể đưa ra kết quả trên dữ liệu một phần đã được gắn nhãn và không cần điều chỉnh liên tục để đưa ra kết quả chính xác.
• Học không giám sát – Nó khám phá các mẫu và thông tin trong tập dữ liệu mà không cần sự can thiệp của con người và đưa ra kết quả chính xác. Phân cụm là ứng dụng phổ biến nhất của học không giám sát.
• Học tăng cường – Mô hình học tăng cường cần phản hồi hoặc tăng cường liên tục khi có thông tin mới để đưa ra kết quả chính xác. Nó cũng sử dụng một “Hàm Phần thưởng” cho phép tự học bằng cách thưởng cho kết quả mong muốn và phạt cho kết quả sai.

Học sâu trong một cái nhìn tổng quan

Máy học cần sự can thiệp của con người để cải thiện độ chính xác. Ngược lại, mô hình học sâu cải thiện chính mình sau mỗi kết quả mà không cần sự giám sát của con người. Tuy nhiên, nó thường yêu cầu nhiều dữ liệu chi tiết và dài hơn.

Phương pháp học sâu thiết kế một mô hình học tập phức tạp dựa trên mạng nơ-ron được lấy cảm hứng từ não bộ con người. Những mô hình này có nhiều lớp thuật toán được gọi là nơ-ron. Chúng tiếp tục cải thiện mà không cần sự can thiệp của con người, giống như não bộ con người luôn cải thiện và phát triển qua thực hành, ôn lại và thời gian.

Mô hình học sâu chủ yếu được sử dụng cho phân loại và trích xuất đặc điểm. Ví dụ, mô hình học sâu cho nhận dạng khuôn mặt sẽ được cho ăn một tập dữ liệu. Mô hình sẽ tạo ra các ma trận đa chiều để ghi nhớ từng đặc điểm khuôn mặt dưới dạng pixel. Khi bạn yêu cầu nó nhận dạng một bức ảnh của một người mà nó chưa từng gặp, nó sẽ dễ dàng nhận dạng bằng cách匹配 các đặc điểm khuôn mặt hạn chế.

• Mạng nơ-ron tích chập (CNN) – Tích chập là quá trình gán trọng số cho các đối tượng khác nhau trong một hình ảnh. Dựa trên các trọng số được gán này, mô hình CNN nhận dạng nó. Kết quả dựa trên mức độ gần gũi của các trọng số này với trọng số của đối tượng được sử dụng để huấn luyện.
• Mạng nơ-ron hồi quy (RNN) – Không giống như CNN, mô hình RNN sẽ xem lại kết quả và điểm dữ liệu trước đó để đưa ra quyết định và dự đoán chính xác hơn. Đây là một bản sao thực sự của chức năng nhận thức của con người.
• Mạng nơ-ron đối lập (GANs) – Hai phân loại trong GAN, bộ tạo và bộ phân biệt, đều truy cập vào cùng một dữ liệu. Bộ tạo tạo ra dữ liệu giả bằng cách kết hợp phản hồi từ bộ phân biệt. Bộ phân biệt cố gắng phân loại liệu một dữ liệu nhất định là thực hay giả.

Sự khác biệt nổi bật

Dưới đây là một số điểm khác biệt đáng chú ý.

Máy học vs. Học sâu – Phương pháp nào tốt hơn?

Lựa chọn giữa máy học và học sâu thực sự dựa trên các trường hợp sử dụng của chúng. Cả hai đều được sử dụng để tạo ra máy có trí tuệ gần giống con người. Độ chính xác của cả hai mô hình phụ thuộc vào việc bạn có sử dụng các chỉ số và thuộc tính dữ liệu phù hợp hay không.

Máy học và học sâu sẽ trở thành các thành phần kinh doanh thường xuyên trong các ngành công nghiệp. Không nghi ngờ gì, trí tuệ nhân tạo sẽ tự động hóa hoàn toàn các hoạt động kinh doanh như hàng không, chiến tranh và xe hơi trong tương lai gần.

Nếu bạn muốn biết thêm về trí tuệ nhân tạo và cách nó liên tục cách mạng hóa kết quả kinh doanh, hãy đọc thêm các bài viết trên unite.ai.