Học máy so với học sâu – Sự khác biệt chính

Ngày nay, các thuật ngữ như Trí tuệ nhân tạo (AI), Học máy (ML) và Học sâu đang được cường điệu hóa. Tuy nhiên, mọi người thường sử dụng các thuật ngữ này thay thế cho nhau. Mặc dù các thuật ngữ này có mối liên hệ chặt chẽ với nhau nhưng chúng cũng có những đặc điểm riêng biệt và trường hợp sử dụng cụ thể.

AI xử lý các máy tự động giải quyết vấn đề và đưa ra quyết định bắt chước khả năng nhận thức của con người. Học máy và học sâu là các miền phụ của AI. Machine Learning là một AI có thể đưa ra dự đoán với sự can thiệp tối thiểu của con người. Trong khi đó, học sâu là tập hợp con của học máy sử dụng mạng thần kinh để đưa ra quyết định bằng cách bắt chước các quá trình nhận thức và thần kinh của tâm trí con người.

Hình ảnh trên minh họa hệ thống phân cấp. Chúng tôi sẽ tiếp tục giải thích sự khác biệt giữa học máy và học sâu. Nó cũng sẽ giúp bạn chọn phương pháp phù hợp dựa trên ứng dụng và lĩnh vực trọng tâm của nó. Hãy thảo luận về điều này một cách chi tiết.

Học máy một cách ngắn gọn

Học máy cho phép các chuyên gia “đào tạo” máy bằng cách khiến máy phân tích các tập dữ liệu lớn. Máy phân tích càng nhiều dữ liệu thì càng có thể tạo ra kết quả chính xác hơn bằng cách đưa ra quyết định và dự đoán cho các sự kiện hoặc tình huống không nhìn thấy được.

Các mô hình 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 sắp xếp, các mô hình máy học sẽ không thể hiểu chính xác dữ liệu đó và nó sẽ trở thành một miền của học sâu.

Sự sẵn có của khối lượng dữ liệu khổng lồ trong các tổ chức đã khiến việc học máy trở thành một thành phần không thể thiếu trong quá trình ra quyết định. Các công cụ đề xuất là ví dụ hoàn hảo về các mô hình máy học. Các dịch vụ OTT như Netflix tìm hiểu sở thích nội dung của bạn và đề xuất nội dung tương tự dựa trên thói quen tìm kiếm và lịch sử xem của bạn.

Hiểu cách các mô hình học máy được đào tạo, trước tiên hãy xem xét các loại ML.

Có bốn loại phương pháp trong học máy.

• Học có giám sát – Nó cần dữ liệu được dán nhãn để đưa ra kết quả chính xác. Nó thường yêu cầu tìm hiểu thêm dữ liệu và điều chỉnh định kỳ để cải thiện kết quả.
• Bán giám sát – Đây là tầng trung gian giữa học tập có giám sát và không giám sát, thể hiện chức năng của cả hai miền. Nó có thể đưa ra kết quả trên dữ liệu được dán nhãn một phần và không yêu cầu điều chỉnh liên tục để cho kết quả chính xác.
• Học tập không giám sát – Nó khám phá các mẫu và thông tin chi tiết trong bộ 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 tập không giám sát.
• Học tăng cường – Mô hình học tăng cường yêu cầu phản hồi hoặc củng cố liên tục khi có thông tin mới để cho kết quả chính xác. Nó cũng sử dụng “Chức năng khen thưởng” cho phép tự học bằng cách thưởng cho những kết quả mong muốn và phạt những kết quả sai.

Học sâu một cách ngắn gọn

Các mô hình máy học cần sự can thiệp của con người để cải thiện độ chính xác. Ngược lại, các mô hình deep learning tự cải thiện sau mỗi kết quả mà không cần sự giám sát của con người. Nhưng nó thường đòi hỏi khối lượng dữ liệu dài và chi tiết hơn.

Phương pháp học sâu thiết kế một mô hình học tập tinh vi dựa trên mạng lưới thần kinh lấy cảm hứng từ tâm trí con người. Các 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 tâm trí nhận thức không ngừng cải thiện và phát triển nhờ thực hành, xem xét lại và thời gian.

Các mô hình học sâu chủ yếu được sử dụng để phân loại và trích xuất tính năng. Chẳng hạn, các mô hình sâu cung cấp tập dữ liệu trong nhận dạng khuôn mặt. Mô hình tạo ma trận đa chiều để ghi nhớ từng đặc điểm khuôn mặt dưới dạng pixel. Khi bạn yêu cầu nó nhận dạng hình ảnh của một người mà nó không tiếp xúc, nó sẽ dễ dàng nhận ra nó bằng cách khớp các đặc điểm hạn chế trên khuôn mặt.

• Convolutional Neural Networks (CNN) – Convolution là quá trình gán trọng số cho các đối tượng khác nhau của một hình ảnh. Dựa trên các trọng số được chỉ định này, mô hình CNN sẽ nhận ra nó. Các kết quả dựa trên mức độ gần gũi của các trọng lượng này với trọng lượng của đối tượng được cung cấp dưới dạng đoàn tàu.
• Mạng thần kinh tái phát (RNN) – Không giống như CNN, mô hình RNN xem lại các kết quả và điểm dữ liệu trước đó để đưa ra quyết định và dự đoán chính xác hơn. Đó là một bản sao thực tế của chức năng nhận thức của con người.
• Generative Adversarial Networks (GAN) – Hai bộ phân loại trong GAN, bộ tạo và bộ phân biệt, truy cập cùng một dữ liệu. Trình tạo tạo dữ liệu giả bằng cách kết hợp phản hồi từ bộ phân biệt đối xử. Bộ phân biệt cố gắng phân loại xem một dữ liệu nhất định là thật hay giả.

Sự khác biệt nổi bật

Dưới đây là một số khác biệt đáng chú ý.

Học máy so với Học sâu – Cái nào là tốt nhất?

Sự lựa chọn giữa học máy và học sâu thực sự dựa trên các trường hợp sử dụng của chúng. Cả hai đều được sử dụng để chế tạo những cỗ máy có trí thông minh gần như con người. Độ chính xác của cả hai mô hình phụ thuộc vào việc bạn có đang sử dụng KPI và thuộc tính dữ liệu có liên quan hay không.

Học máy và học sâu sẽ trở thành các thành phần kinh doanh thông thường trong các ngành. Không còn nghi ngờ gì nữa, AI sẽ tự động hóa hoàn toàn các hoạt động của các ngành như hàng không, chiến tranh và ô tô trong tương lai gần.

Nếu bạn muốn biết thêm về AI và cách nó liên tục cách mạng hóa kết quả kinh doanh, hãy đọc thêm các bài viết về đoàn kết.ai.