Sự khác biệt giữa Học máy và Học sâu là gì?

Kỷ nguyên của Trí tuệ nhân tạo, nơi mà chúng ta vốn đã đắm chìm trong đó, đã mang vào cuộc sống của chúng ta một số lượng lớn những ý tưởng và thuật ngữ mới mà chúng ta dần dần trở nên quen thuộc. Trong bài viết này chúng ta sẽ phân tích sự khác biệt giữa Học máy và Học sâu, hai khái niệm khác nhau thường bị nhầm lẫn.

Để bắt đầu, điều quan trọng là phải thiết lập được sự khác biệt đầu tiên. Mặc dù đúng là cả hai khái niệm (ML và DL) đều là một phần của AI, nhưng thực tế chúng là những thứ khác nhau, mặc dù có nhiều điểm chung. Theo ý kiến ​​của nhiều người, hai sản phẩm phái sinh của công nghệ mới đã thay đổi thế giới.

Cố gắng làm sáng tỏ điều vô nghĩa rõ ràng này, không có gì tốt hơn sử dụng một sự tương tự thực tế để giải thích những khác biệt này. Hãy tưởng tượng rằng AI là danh mục bao gồm tất cả các phương tiện giao thông hiện có (ô tô, xe đạp, tàu hỏa...). Chà, trong sơ đồ này Machine Learning sẽ là ô tô, trong khi Deep Learning sẽ là ô tô điện.

Nói cách khác, DL sẽ là một dạng tiến hóa hoặc chuyên môn hóa của ML. Một nhánh sinh ra từ một nhánh khác, đến lượt nó lại được sinh ra từ thân Trí tuệ nhân tạo. Trong các đoạn sau chúng ta sẽ đi sâu vào vấn đề này chi tiết hơn.

Học máy (ML)

Học máy thường được định nghĩa là một tiểu thể loại của Trí tuệ nhân tạo cho phép các hệ thống “học hỏi” và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Dựa trên các mô hình toán học phức tạp, thuật toán ML dựa trên dữ liệu để đưa ra dự đoán và đưa ra quyết định, mặc dù các hệ thống này chưa được lập trình cụ thể cho nhiệm vụ này.

Để Machine Learning hoạt động đầy đủ, cần có các bộ dữ liệu có cấu trúc và được xử lý trước. Điều này tất yếu kéo theo sự sự can thiệp của con người, cần thiết để chọn dữ liệu và trích xuất các đặc điểm phù hợp nhất của nó.

Machine Learning được sử dụng để thực hiện các nhiệm vụ như phân loại văn bản, dự đoán tài chính, hệ thống đề xuất sản phẩm, v.v.

Học sâu (Deep Learning - DL)

Như chúng tôi đã chỉ ra ở đầu bài, Deep Learning là một loại danh mục con nâng cao của Machine Learning. Một mô hình được lấy cảm hứng trực tiếp từ cấu trúc của bộ não con người. ML sử dụng mạng lưới thần kinh nhân tạo nhiều lớp, còn được gọi là "mạng lưới thần kinh sâu" giúp bạn xác định các mẫu phức tạp từ dữ liệu một cách tự động và hiệu quả hơn nhiều.

Không giống như Học máy, Deep Learning không cần sự trợ giúp của con người để làm việc với lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc, vì nó có thể tự phát hiện các biểu diễn hoặc tính năng. Hơn nữa, càng xử lý được nhiều thông tin thì kết quả mang lại càng tinh tế hơn.

DL được sử dụng cho các nhiệm vụ như nhận dạng hình ảnh và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Các ứng dụng thực tế của nó bao gồm phát triển trợ lý ảo, xe tự hành, công cụ tạo nội dung và dịch tự động, cùng nhiều ứng dụng khác.

Machine Learning và Deep Learning: điểm tương đồng và khác biệt

Cả ML và DL đều tập trung vào phát triển các chương trình có khả năng xác định dữ liệu và mẫu, nhưng Chúng khác nhau ở cách xử lý dữ liệu cũng như cách trích xuất và xác định các tính năng.

Để giải tỏa những nghi ngờ, chúng tôi sẽ mua Machine Learning và Deep Learning từng điểm một. Bằng cách này, việc phân biệt cả hai khái niệm và hiểu được chiều hướng thực sự của chúng sẽ dễ dàng hơn. Chúng tôi đối đầu với ML và DL về mọi mặt cơ bản:

Dữ liệu

• ML: Chỉ hoạt động với cơ sở dữ liệu tương đối nhỏ và có cấu trúc tốt.
• DL: Bạn có thể làm việc với khối lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc.

Thuật toán

• ML: Xử lý các mô hình thống kê và thuật toán toán học đơn giản, chẳng hạn như cây quyết định.
• DL: Nó sử dụng mạng lưới thần kinh sâu.

Trích xuất các tính năng cơ bản

• ML: Cần có sự can thiệp của con người.
• DL: Quá trình trích xuất diễn ra tự động vì mạng tìm hiểu các tính năng.

Máy tính

• ML: Sức mạnh tính toán ít chuyên sâu hơn.
• DL: Nó đòi hỏi sức mạnh tính toán lớn (sử dụng GPU).

Ứng dụng

• ML: Mô hình dự đoán, hệ thống khuyến nghị, chatbot dịch vụ khách hàng, v.v.
• DL: Nhận dạng hình ảnh, xe tự hành, tạo nội dung, v.v.

Độ chính xác

• Độ chính xác thấp hơn trong các nhiệm vụ phức tạp.
• Độ chính xác cao hơn trong các nhiệm vụ phức tạp.

Tốt nhất là minh họa những khác biệt này bằng một ví dụ thực tế: Một mô hình Machine Learning sẽ được cung cấp dữ liệu do con người cung cấp, hãy đặt một loạt hình ảnh được gắn nhãn là "có một chiếc ô tô" và "không có ô tô". Đồng thời, họ sẽ bổ sung thêm các đặc điểm nhận dạng bổ sung như màu sắc, hình dạng, v.v.

Mặt khác, trong mô hình Deep Learning, phương pháp này bao gồm việc cho phép hệ thống "đi sâu" vào một đại dương dữ liệu hình ảnh được gắn nhãn rộng lớn để nó tự thực hiện quá trình trích xuất đặc điểm thông qua các mạng lưới thần kinh sâu.

Phần kết luận

Tóm lại, chúng tôi sẽ nói rằng sự khác biệt giữa Machine Learning và Deep Learning là cái đầu tiên đơn giản hơn. Phù hợp hơn để làm việc với ít dữ liệu hơn và thực hiện các nhiệm vụ cụ thể hơn; Mặt khác, thứ hai là vũ khí mạnh hơn nhiều để giải quyết các vấn đề phức tạp với lượng dữ liệu lớn. Hơn nữa, nó có thể thực hiện nhiệm vụ của mình mà không cần hoặc có rất ít sự can thiệp của con người.