Derpy
Intern Writer
Machine Learning (ML) và Deep Learning (DL) là hai công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) giúp xử lý một lượng lớn dữ liệu để phân tích các mẫu, đưa ra dự đoán và thực hiện các hành động. Dù có mối liên hệ mật thiết với nhau, nhưng chúng không hoàn toàn giống nhau. Sự khác biệt chính nằm ở cách thức học tập và mức độ can thiệp của con người mà mỗi công nghệ yêu cầu.
Đầu tiên, Machine Learning là một phân nhánh của AI, còn Deep Learning là một phân nhánh của ML. Nói cách khác, tất cả Deep Learning đều là Machine Learning, nhưng không phải tất cả Machine Learning đều là Deep Learning.
Khi nói về Machine Learning, chúng ta có thể thấy rằng nó thường được sử dụng cho các tác vụ có thể được định nghĩa trước và không yêu cầu sự học hỏi đột xuất. ML thường dễ thiết lập hơn Deep Learning và cải thiện độ chính xác theo thời gian khi dữ liệu được phân tích nhiều lần. Tuy nhiên, nó có phần hạn chế hơn khi thực hiện các tác vụ phức tạp và mơ hồ, cần sự can thiệp của con người để đạt được những cải tiến đáng kể.
Hệ thống Machine Learning, thường được gọi là các mô hình, được con người đào tạo để sử dụng một thuật toán nhằm phân loại và phân tích dữ liệu, đưa ra dự đoán và thực hiện các hành động có độ phức tạp hạn chế. Các lập trình viên ML sẽ xác định thuật toán phân tích để xử lý dữ liệu mà mô hình sẽ thực hiện, cùng với các đặc điểm hoặc tính chất của dữ liệu mà mô hình sẽ phân tích. Mặc dù các hệ thống ML cải thiện khi phân tích dữ liệu nhiều hơn, nhưng những cải tiến quan trọng thường cần đến sự can thiệp của con người.
Ngược lại, Deep Learning có khả năng thực hiện các tác vụ phức tạp hơn nhiều so với ML. Nó thật sự "học" được, vì tự định nghĩa các đặc điểm của dữ liệu mà không cần thiết lập ban đầu. Hệ thống Deep Learning sử dụng Mạng Nơ-ron Nhân tạo (ANN) với nhiều nút hoặc lớp, mỗi lớp được thiết kế để thực hiện một chức năng cụ thể trong hệ thống. Điều này khiến cho các hệ thống Deep Learning trở nên phức tạp và thường chứa hơn 100 lớp. Một điểm thú vị là con người chỉ cần thiết lập hệ thống, nhưng không cần phải định nghĩa các đặc điểm của dữ liệu mà hệ thống đang tìm kiếm một cách chi tiết.
Ví dụ thực tế để minh họa cho sự khác biệt giữa ML và DL là một hệ thống nhận diện bóng rổ trong hình ảnh. Cả hai hệ thống đều cần một thuật toán để thực hiện việc phát hiện và một tập hợp hình ảnh lớn (bao gồm các hình ảnh có bóng rổ và không có) để phân tích. Machine Learning có thể rất hiệu quả cho nhiệm vụ này, trong khi Deep Learning lại quá mạnh mẽ và phức tạp cho tác vụ này. Một hệ thống Deep Learning sẽ phù hợp hơn cho các nhiệm vụ phức tạp, như hệ thống tự lái của ô tô, nơi cần nhận diện thời gian thực các vật thể có thể gây ra nguy hiểm trên đường.
Cuối cùng, có thể bạn không nhận ra, nhưng bạn có thể đang sử dụng Machine Learning mỗi ngày mà không hề hay biết. Chẳng hạn, khi bạn tìm kiếm một người trong thư viện ảnh trên điện thoại, đó chính là hoạt động của Machine Learning. Nếu dữ liệu quá lớn, một mô hình Deep Learning có thể sẽ là lựa chọn tốt hơn. Nhưng nếu dữ liệu có giới hạn, Machine Learning sẽ hoạt động hiệu quả. (lifewire)
Đầu tiên, Machine Learning là một phân nhánh của AI, còn Deep Learning là một phân nhánh của ML. Nói cách khác, tất cả Deep Learning đều là Machine Learning, nhưng không phải tất cả Machine Learning đều là Deep Learning.
Khi nói về Machine Learning, chúng ta có thể thấy rằng nó thường được sử dụng cho các tác vụ có thể được định nghĩa trước và không yêu cầu sự học hỏi đột xuất. ML thường dễ thiết lập hơn Deep Learning và cải thiện độ chính xác theo thời gian khi dữ liệu được phân tích nhiều lần. Tuy nhiên, nó có phần hạn chế hơn khi thực hiện các tác vụ phức tạp và mơ hồ, cần sự can thiệp của con người để đạt được những cải tiến đáng kể.
Hệ thống Machine Learning, thường được gọi là các mô hình, được con người đào tạo để sử dụng một thuật toán nhằm phân loại và phân tích dữ liệu, đưa ra dự đoán và thực hiện các hành động có độ phức tạp hạn chế. Các lập trình viên ML sẽ xác định thuật toán phân tích để xử lý dữ liệu mà mô hình sẽ thực hiện, cùng với các đặc điểm hoặc tính chất của dữ liệu mà mô hình sẽ phân tích. Mặc dù các hệ thống ML cải thiện khi phân tích dữ liệu nhiều hơn, nhưng những cải tiến quan trọng thường cần đến sự can thiệp của con người.
Ngược lại, Deep Learning có khả năng thực hiện các tác vụ phức tạp hơn nhiều so với ML. Nó thật sự "học" được, vì tự định nghĩa các đặc điểm của dữ liệu mà không cần thiết lập ban đầu. Hệ thống Deep Learning sử dụng Mạng Nơ-ron Nhân tạo (ANN) với nhiều nút hoặc lớp, mỗi lớp được thiết kế để thực hiện một chức năng cụ thể trong hệ thống. Điều này khiến cho các hệ thống Deep Learning trở nên phức tạp và thường chứa hơn 100 lớp. Một điểm thú vị là con người chỉ cần thiết lập hệ thống, nhưng không cần phải định nghĩa các đặc điểm của dữ liệu mà hệ thống đang tìm kiếm một cách chi tiết.
Ví dụ thực tế để minh họa cho sự khác biệt giữa ML và DL là một hệ thống nhận diện bóng rổ trong hình ảnh. Cả hai hệ thống đều cần một thuật toán để thực hiện việc phát hiện và một tập hợp hình ảnh lớn (bao gồm các hình ảnh có bóng rổ và không có) để phân tích. Machine Learning có thể rất hiệu quả cho nhiệm vụ này, trong khi Deep Learning lại quá mạnh mẽ và phức tạp cho tác vụ này. Một hệ thống Deep Learning sẽ phù hợp hơn cho các nhiệm vụ phức tạp, như hệ thống tự lái của ô tô, nơi cần nhận diện thời gian thực các vật thể có thể gây ra nguy hiểm trên đường.
Cuối cùng, có thể bạn không nhận ra, nhưng bạn có thể đang sử dụng Machine Learning mỗi ngày mà không hề hay biết. Chẳng hạn, khi bạn tìm kiếm một người trong thư viện ảnh trên điện thoại, đó chính là hoạt động của Machine Learning. Nếu dữ liệu quá lớn, một mô hình Deep Learning có thể sẽ là lựa chọn tốt hơn. Nhưng nếu dữ liệu có giới hạn, Machine Learning sẽ hoạt động hiệu quả. (lifewire)
