Machine Learning và Deep Learning là gì? 5 điểm khác biệt nên biết

Machine Learning là gì?

Machine Learning (Học máy) là một nhánh của trí tuệ nhân tạo, đề cập đến hành động huấn luyện máy tính thực hiện các tác vụ mà không cần lập trình rõ ràng. Cụ thể, máy tính sẽ được cung cấp dữ liệu có cấu trúc, sau đó sử dụng các thuật toán để phân tích những dữ liệu đó để học hỏi và đưa ra những quyết định, dự đoán liên quan. 

Điều này cho thấy, thay vì chúng ta phải tạo ra một phần mềm với các hướng dẫn chi tiết để thực hiện nhiệm vụ thì máy tính có thể học được cách thực hiện nhiệm vụ đó thông qua dữ liệu và các thuật toán.

Xem thêm: Hướng dẫn cách tạo chatbot AI bằng Preny đơn giản, hiệu quả

Deep Learning là gì?

Deep Learning (Học sâu) là một tập hợp con của Machine Learning, sử dụng mạng thần kinh nhân tạo để phân tích dữ liệu ở nhiều chi tiết khác nhau dựa trên các thuật toán mô phỏng lấy cảm hứng từ hệ thần kinh con người. Ngoài ra, Deep Learning còn có thể học hỏi từ một lượng lớn dữ liệu đầu vào để giải quyết những vấn đề cụ thể.

Tương tự cách con người học hỏi kinh nghiệm, thuật toán Deep Learning sẽ thực hiện một nhiệm vụ nhiều lần. Trong đó, mỗi lần sẽ tinh chỉnh nhiệm vụ một chút để cải thiện kết quả. Kích thước dữ liệu sẽ càng lớn nếu càng có nhiều tế bào thân kinh được thêm vào. Đặc biệt, nó sẽ tự động phát triển tính năng học tập ở nhiều cấp độ trừu tượng.

5 điểm khác biệt giữa Machine Learning và Deep Learning

Có rất nhiều điểm khác biệt giữa Machine Learning và Deep Learning, nhưng 5 điều dưới đây là điển hình nhất:

Sự can thiệp của con người

Điểm khác biệt đầu tiên của Machine Learning và Deep Learning là sự can thiệp của con người. Trong khi Machine Learning đòi hỏi sự can thiệp của con người trong quá trình thực hiện nhiệm vụ để đạt kết quả tốt nhất, thì Deep Learning lại có ít sự can thiệp của con người hơn vì đa phần thực hiện nhiệm vụ dựa trên các thuật toán phức tạp.

Phần cứng

Các chương trình Machine Learning có thuật toán tương đối đơn giản hơn Deep Learning, đồng thời có thể chạy dễ dàng trên máy tính thông thường. Bên cạnh đó, Deep Learning lại yêu cầu công cụ, tài nguyên và phần cứng phải mạnh thì mới hoạt động hiệu quả được. 

Thời gian

Điểm khác biệt dễ thấy nhất giữa Machine Learning và Deep Learning đó là thời gian vận hành. Đối với hệ thống Machine Learning, thời gian thiết lập có thể nhanh chóng hơn nhưng kết quả cho ra sẽ bị chậm. Ngược lại, hệ thống Deep Learning sẽ mất nhiều thời gian thiết lập nhưng kết quả mang lại là tức thì.

Tiếp cận

Deep Learning yêu cầu nhiều dữ liệu, thuật toán hơn Machine Learning để có thể hoạt động bình thường. Ngoài ra, trong khi Machine Learning chỉ có hàng nghìn điểm dữ liệu thì Deep Learning là có đến hàng triệu điểm. Lý giải cho điều này là vì Deep Learning có cấu trúc và hệ thống phức tạp, cho nên cần có dữ liệu lớn để loại bỏ được các biến động và đưa ra phương pháp giải quyết tốt nhất.

Ứng dụng

Ứng dụng của Machine Learning và Deep Learning hiện rất đa dạng. Một vài ứng dụng tiêu biểu của Machine Learning có thể dễ thấy như hộp thư email, ứng dụng ngân hàng, y tế,.... Còn với Deep Learning thì cho phép ứng dụng vào các lĩnh vực phức tạp hơn như ô tô tự lái, robot thực hiện phẫu thuật,....