Học sâu (DL) là một tập hợp con của Học máy (ML), và cả hai đều là tập hợp con của Trí tuệ nhân tạo (AI). Nhiều người gọi học sâu và học máy là AI đơn giản vì ít người hiểu được sự khác biệt giữa các tập hợp con và các loại khác nhau. Hãy nghĩ về AI như một cỗ máy tương đương với bộ não con người, và DL và ML là các phần khác nhau của bộ não đó với học sâu được nhúng trong học máy.
Cả ba, AI, ML và DL đều là phần mềm, nhưng chúng là những loại ứng dụng phần mềm độc đáo hoạt động theo những cách hoàn toàn khác so với bất kỳ loại phần mềm nào khác. Mọi người thường thấy AI hoạt động trong một vỏ bọc hữu hình như rô-bốt có hình dạng con người hoặc động vật. Nhưng AI chỉ là phần mềm chạy vỏ bọc, bất kể nó có hình dạng nào. Phần còn lại của “cơ thể” là một vỏ bọc giúp AI di động và chuyển động các chức năng của nó. Vì ML và DL là các tập hợp con của AI, nên chúng cũng là phần mềm.
ML và DL đang trở nên quan trọng trong nhiều khía cạnh của công việc của con người. Đó là vì dữ liệu đã phát triển đến quy mô khổng lồ đến mức trí óc con người không còn có thể sắp xếp, tổ chức và phân tích tất cả hoặc thậm chí là một phần đáng kể của dữ liệu. Bằng cách làm việc với trí thông minh của máy móc, con người có thể hiểu rõ hơn và làm chủ ngay cả những vấn đề phức tạp nhất. Biết được sự khác biệt giữa ML và DL cho phép các doanh nghiệp và nhà nghiên cứu áp dụng công cụ tốt nhất cho nhiệm vụ trong tầm tay.
Học sâu so với học máy: Tổng quan
DL là một ứng dụng phần mềm hẹp hơn và chuyên biệt hơn ML. Cả ML và DL đều được sử dụng trong phân tích dữ liệu và ra quyết định tự động. Cụ thể hơn, DL tạo ra một mạng nơ-ron nhân tạo nhiều lớp “học” từ các tập dữ liệu lớn và có thể đưa ra quyết định dựa trên những gì nó đã học được. Sự khác biệt chính giữa DL và ML là cách chúng xử lý dữ liệu và loại học mà chúng có khả năng. ML yêu cầu dữ liệu có cấu trúc được xử lý trước, trong khi DL có thể tiếp nhận dữ liệu không có cấu trúc.
Học máy (ML) là gì?
ML sử dụng các thuật toán và mô hình để hoàn thành nhiệm vụ và tự học, nghĩa là nó học mà không cần lập trình và hầu như không cần sự giám sát của con người.
Thuật toán là một quy trình được sử dụng trên dữ liệu để tạo ra mô hình ML. Quy trình này là nhận dạng mẫu. Đây là lý do tại sao dữ liệu đào tạo phải biểu diễn chính xác dữ liệu mà mô hình sử dụng trong tương lai. Nếu không, các mẫu mà nó học được để nhận dạng trong dữ liệu đào tạo sẽ không có trong tập dữ liệu mới mà nó được giao nhiệm vụ nhận dạng và phân tích.
Hãy nghĩ về mô hình ML như là đầu ra của thuật toán ML. Mô hình được lưu sau khi quá trình này chạy trên một tập dữ liệu đào tạo và nó chứa các quy tắc, cấu trúc dữ liệu và cấu trúc dữ liệu mà ML sau đó chạy trên các tập dữ liệu khác.
Một mô hình máy học giống như một chương trình máy tính tự cải thiện chứa cả dữ liệu và quy trình cần thiết để hoạt động.
Mô hình có thể cung cấp thông tin dưới dạng đầu ra để con người sử dụng hoặc có thể cung cấp năng lượng cho bất kỳ số lượng hành động tự động liên quan nào. Nó thường được sử dụng để chỉ đạo quá trình ra quyết định tự động và các hành động tiếp theo. Một ví dụ là cách nó xử lý đơn xin vay trực tuyến của người dùng và tự động chấp nhận hoặc từ chối đơn theo các quy tắc mà mô hình có.
Các mô hình ML phải được xây dựng lại nếu dữ liệu thay đổi đáng kể đến mức các quy tắc và chức năng của mô hình không còn áp dụng được nữa. Điều này được gọi là sự trôi dạt của mô hình, nhưng chính xác hơn là coi nó là sự trôi dạt của dữ liệu.
ML là loại AI được sử dụng phổ biến nhất trong hầu hết các danh mục phần mềm tự động hóa và các danh mục phần mềm khác.
Học sâu (DL) là gì?
DL khác với ML ở chỗ nó mô phỏng chặt chẽ hơn cách suy nghĩ của con người. Các ứng dụng DL sử dụng các lớp thuật toán được gọi chung là mạng nơ-ron nhân tạo tạo ra các mô hình DL. Tương tự như ML, các mô hình DL là đầu ra của các thuật toán DL.
Sự khác biệt giữa DL và ML là gì?
ML và DL có một mục tiêu chung: phân tích khối lượng dữ liệu lớn, đưa ra quyết định và dự đoán tự động dựa trên dữ liệu đó và tạo ra đầu ra phục vụ cho các hành động tự động quy mô lớn.
Sự khác biệt giữa DL và ML bắt đầu từ cách chúng phân tích dữ liệu và mở rộng đến lượng sức mạnh tính toán và các hoạt động hậu cần khác cần thiết.
Chương trình và thuật toán
ML sử dụng thuật toán (quy trình) để đưa ra các mô hình có thể được ví như các chương trình máy tính. Ngược lại, DL sử dụng cấu trúc phân lớp của các thuật toán được gọi chung là mạng nơ-ron nhân tạo để tạo ra các mô hình DL có độ chính xác cao.
Cấu trúc phân lớp của thuật toán DL tạo ra một hệ thống học tập vượt xa khả năng của ML. Hãy nghĩ về nó như một cỗ máy mô phỏng cả mạng lưới nơ-ron thần kinh não người và khả năng tập trung cao độ vào nhiệm vụ của con người.
Tuy nhiên, một số nhiệm vụ không đòi hỏi sự tập trung cao độ và phức tạp như vậy. Đối với những nhiệm vụ đó, ML là quá đủ.
Hầu hết các tổ chức sẽ thấy mình sử dụng cả ML và DL trong hoạt động hàng ngày theo cách tương tự như họ thấy việc sử dụng phần mềm cho tài liệu và phần mềm khác cho bảng tính đều có lợi như nhau, nhưng vì những lý do và mục đích sử dụng hoàn toàn khác nhau.
Sự can thiệp của con người
Cả ML và DL đều không yêu cầu lập trình theo nghĩa truyền thống. Các nhà phát triển có đóng một vai trò, nhưng không giống với vai trò của các nhà phát triển khi làm việc trên các loại phần mềm khác.
Cả ML và DL đều “học” từ dữ liệu đào tạo, là dữ liệu liên quan đến nhiệm vụ và đại diện cho dữ liệu mà các mô hình sử dụng sau khi đào tạo. Cụ thể, cả hai đều tìm và ghi chú các mẫu trong khối lượng dữ liệu khổng lồ. Các quy trình này cũng cực kỳ nhanh, rút ngắn thời gian thực hiện các nhiệm vụ như vậy từ nhiều tháng, trong một số trường hợp chỉ còn vài phút hoặc vài ngày. Điều này tạo ra hiệu quả đáng kinh ngạc so với việc sử dụng công nhân để hoàn thành các nhiệm vụ tương tự.
ML cần rất ít sự can thiệp của con người. DL tự học hoàn toàn. Tuy nhiên, cả hai đều phải được kiểm tra thường xuyên về độ chính xác trong kết quả đầu ra của chúng. Các chuyên gia AI cũng phải cảnh giác với các lỗi tiềm ẩn do dữ liệu đưa vào như sự thiên vị không mong muốn và trình bày kém về vấn đề cần giải quyết.
Dữ liệu
ML học theo thời gian bằng cách tinh chỉnh khả năng nhận dạng mẫu của nó thông qua các sắc thái mà nó phát hiện thông qua sự lặp lại trong việc phân tích các tập dữ liệu tương tự hoặc liên quan. Ví dụ, một mô hình ML có thể liên tục chạy phân tích dữ liệu bán hàng để tạo ra các ưu đãi được cá nhân hóa cho các phân khúc khách hàng khác nhau trên cơ sở hàng ngày, hàng tuần hoặc phần thưởng.
DL có thể sử dụng nhiều loại dữ liệu đa dạng hơn như video, hình ảnh và dữ liệu phi cấu trúc theo cách mà ML không thể hoặc không thể thực hiện dễ dàng. Những khả năng này làm cho nó trở nên lý tưởng cho các trường hợp sử dụng phức tạp như nhận dạng khuôn mặt hoặc chẩn đoán y tế từ kết quả xét nghiệm chăm sóc sức khỏe.
Lỗi và trục trặc
Vì mô phỏng khả năng của con người nên các mô hình DL mắc lỗi. Đôi khi những lỗi đó sai một cách ngoạn mục. Sai đến mức một đứa trẻ cũng có thể dễ dàng phát hiện ra lỗi trong kết luận của máy.
ML cũng mắc lỗi và các mô hình của nó phải được kiểm tra thường xuyên để đảm bảo rằng nó tuân thủ các quy tắc kinh doanh mà con người đặt ra và dữ liệu mà nó sử dụng không bị dịch chuyển đến mức vượt ra ngoài ranh giới của nhiệm vụ.
Khi DL hoạt động đúng, nó thực sự là một điều kỳ diệu đáng chiêm ngưỡng. Nhiều người trong cộng đồng khoa học và máy tính coi nó là một điều kỳ diệu thực sự và là xương sống của AI.
ML cũng đạt được một số chiến thắng trong các nhiệm vụ kinh doanh. Điều đó cũng không có gì đáng kinh ngạc về cả thành tích của con người và máy móc.
Ứng dụng
Luôn tốt nhất là sắp xếp các nhiệm vụ trong tầm tay với thế mạnh của các công cụ cụ thể. Điều này cũng áp dụng cho ML và DL sâu.
Một số ví dụ về các ứng dụng mà ML hoạt động tốt bao gồm:
- Trợ lý giọng nói
- Trò chuyện bot
- Phát hiện gian lận
- Tự động hóa quy trình
- Xe tự lái
Một số ví dụ về các ứng dụng mà DL hoạt động tốt bao gồm:
- Trợ lý ảo
- Nhận dạng hình ảnh
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
- Siêu máy tính
- AI giọng nói
- An ninh mạng
- Tầm nhìn máy tính
- Nhận dạng khuôn mặt
- Máy bay không người lái cứu hộ
Yêu cầu về máy tính
Theo quy luật, ML yêu cầu ít năng lực tính toán hơn DL. Điều đó cũng có tác động đến việc sử dụng năng lượng và các tài nguyên liên quan như làm mát. Để đảm bảo bạn đáp ứng các yêu cầu của ML hoặc DL, hãy cân nhắc sử dụng các máy trạm, máy tính xách tay và/hoặc dịch vụ đám mây phù hợp với điện toán hiệu suất cao (HPC). Các máy trạm và máy tính xách tay tiêu chuẩn dành cho doanh nghiệp hiếm khi đáp ứng được nhiệm vụ. Bạn có thể cân nhắc sử dụng các phiên bản điện toán đám mây hỗ trợ CPU và GPU chuyên dụng và các dịch vụ đám mây ML và DL chuyên biệt.
Phần kết luận
Học máy và Học sâu hiện diện trong các lĩnh vực kinh doanh mà người dùng tương tác hàng ngày. Khi các ngành ML và DL phát triển, có nhiều dịch vụ hơn giúp các doanh nghiệp ở mọi quy mô có thể tận dụng các công nghệ này.
Nguồn : https://www.linode.com/docs/guides/deep-learning-vs-machine-learning/