Học máy vs. Học sâu – Sự khác biệt chính

Các thuật ngữ như Trí tuệ nhân tạo (AI), Học máy (ML) và Học sâu đang là hot trend hiện nay. Tuy nhiên, mọi người thường sử dụng các thuật ngữ này một cách lẫn lộn. Mặc dù các thuật ngữ này có mối quan hệ chặt chẽ với nhau, nhưng chúng cũng có các đặc điểm riêng biệt và các trường hợp sử dụng cụ thể.

AI liên quan đến các máy tự động có thể giải quyết vấn đề và đưa ra quyết định mô phỏng khả năng nhận thức của con người. Học máy và học sâu là các subdomain của AI. Học máy là một AI có thể đưa ra dự đoán với sự can thiệp tối thiểu của con người. Trong khi đó, học sâu là một tập con của học máy sử dụng mạng nơ-ron để đưa ra quyết định bằng cách mô phỏng các quá trình nơ-ron và nhận thức của tâm trí con người.

Hình ảnh trên minh họa cho sự phân cấp. Chúng tôi sẽ tiếp tục giải thích sự khác biệt giữa học máy và học sâu. Điều này cũng sẽ giúp bạn chọn phương pháp phù hợp dựa trên ứng dụng và lĩnh vực tập trung. Hãy thảo luận về vấn đề này một cách chi tiết.

Học máy trong một cái nhìn tổng quan

Học máy cho phép các chuyên gia “huấn luyện” một máy bằng cách làm cho nó phân tích các tập dữ liệu lớn. Máy càng phân tích nhiều dữ liệu, nó càng đưa ra kết quả chính xác hơn bằng cách đưa ra quyết định và dự đoán cho các sự kiện hoặc kịch bản không thể thấy trước.

Các mô hình học máy cần dữ liệu có cấu trúc để đưa ra dự đoán và quyết định chính xác. Nếu dữ liệu không được gắn nhãn và tổ chức, các mô hình học máy không thể hiểu nó một cách chính xác, và nó trở thành lĩnh vực của học sâu.

Sự sẵn có của các tập dữ liệu lớn trong các tổ chức đã làm cho học máy trở thành một thành phần quan trọng của quá trình ra quyết định. Các công cụ đề xuất là ví dụ hoàn hảo về các mô hình học máy. Các dịch vụ OTT như Netflix học hỏi 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.

Để hiểu làm thế nào các mô hình học máy được đào tạo, hãy xem các loại học máy.

Có bốn loại phương pháp trong học máy.

• Học có giám sát – Nó cần dữ liệu được gắn nhãn để đưa ra kết quả chính xác. Nó thường yêu cầu học hỏi nhiều dữ liệu và điều chỉnh định kỳ để cải thiện kết quả.
• Học bán giám sát – Nó là một cấp độ trung gian giữa học có giám sát và học không giám sát, thể hiện chức năng của cả hai lĩnh vực. Nó có thể đưa ra kết quả trên dữ liệu được gắn nhãn một phần và không yêu cầu điều chỉnh định kỳ để đưa ra kết quả chính xác.
• Học không giám sát – Nó khám phá các mẫu và thông tin trong các tập dữ liệu mà không cần can thiệp của con người và đưa ra kết quả chính xác. Phân cụm là ứng dụng phổ biến nhất của học không giám sát.
• Học tăng cường – Mô hình học tăng cường yêu cầu phản hồi hoặc tăng cường liên tục khi có thông tin mới để đưa ra kết quả chính xác. Nó cũng sử dụng một “Hàm phần thưởng” cho phép tự học bằng cách thưởng cho các kết quả mong muốn và phạt các kết quả sai.

Học sâu trong một cái nhìn tổng quan

Các mô hình học máy cần sự can thiệp của con người để cải thiện độ chính xác. Ngược lại, các mô hình học sâu cải thiện chính mình sau mỗi kết quả mà không cần giám sát của con người. Tuy nhiên, nó thường yêu cầu nhiều dữ liệu chi tiết và dài hơn.

Phương pháp học sâu thiết kế một mô hình học tập phức tạp dựa trên mạng nơ-ron được 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 can thiệp của con người, giống như tâm trí nhận thức mà tiếp tục cải thiện và phát triển với thực hành, ôn lại và thời gian.

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

• Mạng nơ-ron tích chập (CNN) – Tích chập là quá trình gán trọng số cho các đối tượng khác nhau của một hình ảnh. Dựa trên các trọng số được gán này, mô hình CNN nhận dạng nó. Kết quả dựa trên mức độ gần gũi của các trọng số này với trọng số của đối tượng được sử dụng làm tập huấn luyện.
• Mạng nơ-ron hồi quy (RNN) – Không giống như CNN, mô hình RNN quay lại các kết quả và điểm dữ liệu trước đó để đưa ra quyết định và dự đoán chính xác hơn. Nó là một bản sao thực sự của chức năng nhận thức của con người.
• Mạng nơ-ron đối lập (GANs) – Hai phân loại trong GAN, bộ tạo và bộ phân biệt, truy cập cùng một dữ liệu. Bộ tạo tạo ra dữ liệu giả bằng cách kết hợp phản hồi từ bộ phân biệt. Bộ phân biệt cố gắng phân loại liệu một dữ liệu nhất định là thực hay giả.

Sự khác biệt chính

Dưới đây là một số sự khác biệt đáng chú ý.

Học máy vs. Học sâu – Loại nào là tốt nhất?

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 tạo ra các máy có trí tuệ gần giống với con người. Độ chính xác của cả hai mô hình phụ thuộc vào việc bạn có sử dụng các KPI và thuộc tính dữ liệu phù hợp hay không.

Học máy và học sâu sẽ trở thành các thành phần kinh doanh thường xuyên trong các ngành công nghiệp. Không thể phủ nhận, AI sẽ tự động hóa hoàn toàn các hoạt động công nghiệp 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 trên unite.ai.