Học máy so với học sâu: Đây là những gì bạn phải biết!

Học máy so với học sâu: Đây là những gì bạn phải biết!
– Cập nhật kiến thức mới nhất năm 2023

Trí tuệ nhân tạo (AI) và Học máy (ML) là hai từ tình cờ xuất hiện trong các cuộc trò chuyện hàng ngày, có thể là tại văn phòng, viện nghiên cứu hoặc các cuộc gặp gỡ công nghệ. Trí tuệ nhân tạo được cho là tương lai được kích hoạt bởi Machine Learning.

Giờ đây, Trí tuệ nhân tạo được định nghĩa là “lý thuyết và sự phát triển của các hệ thống máy tính có thể thực hiện các nhiệm vụ thường đòi hỏi trí thông minh của con người, chẳng hạn như nhận thức thị giác, nhận dạng giọng nói, ra quyết định và dịch giữa các ngôn ngữ.” Nói một cách đơn giản, nó có nghĩa là làm cho máy móc thông minh hơn để tái tạo các nhiệm vụ của con người và Học máy là kỹ thuật (sử dụng dữ liệu có sẵn) để biến điều này thành có thể.

Các nhà nghiên cứu đã và đang thử nghiệm các khuôn khổ để xây dựng các thuật toán dạy máy móc xử lý dữ liệu giống như con người. Các thuật toán này dẫn đến việc hình thành các mạng thần kinh nhân tạo lấy mẫu dữ liệu để dự đoán các kết quả gần như chính xác. Để hỗ trợ xây dựng các mạng thần kinh nhân tạo này, một số công ty đã phát hành các thư viện mạng thần kinh mở như Tensorflow của Google (phát hành vào tháng 11 năm 2015), trong số những công ty khác, để xây dựng các mô hình xử lý và dự đoán các trường hợp cụ thể của ứng dụng. Ví dụ, Tensorflow chạy trên GPU, CPU, máy tính để bàn, máy chủ và nền tảng điện toán di động. Một số framework khác là Caffe, Deeplearning4j và Distributed Deep Learning. Các khung này hỗ trợ các ngôn ngữ như Python, C/C++ và Java.

Cần lưu ý rằng các mạng thần kinh nhân tạo hoạt động giống như một bộ não thực được kết nối thông qua các tế bào thần kinh. Vì vậy, mỗi nơ-ron xử lý dữ liệu, dữ liệu này sau đó được chuyển sang nơ-ron tiếp theo, v.v., và mạng tiếp tục thay đổi và điều chỉnh cho phù hợp. Giờ đây, để xử lý dữ liệu phức tạp hơn, máy học phải được bắt nguồn từ các mạng sâu được gọi là mạng lưới thần kinh sâu.

Trong các bài đăng trên blog trước đây của mình, chúng ta đã thảo luận rất chi tiết về Trí tuệ nhân tạo, Học máy và Học sâu, cũng như cách các thuật ngữ này không thể thay thế cho nhau, mặc dù chúng nghe có vẻ giống nhau. Trong bài đăng trên blog này, chúng ta sẽ thảo luận về việc Machine Learning khác với Deep Learning như thế nào.

TÌM HIỂU MÁY HỌC

Yếu tố nào phân biệt Machine Learning với Deep Learning?

Machine Learning xử lý dữ liệu và cố gắng dự đoán kết quả mong muốn. Các mạng thần kinh được hình thành thường nông và được tạo thành từ một đầu vào, một đầu ra và hầu như không có lớp ẩn. Học máy có thể được phân loại thành hai loại – Được giám sát và Không được giám sát. Cái trước liên quan đến các tập dữ liệu được gắn nhãn với đầu vào và đầu ra cụ thể, trong khi cái sau sử dụng các tập dữ liệu không có cấu trúc cụ thể.

Mặt khác, bây giờ hãy tưởng tượng dữ liệu cần được xử lý thực sự khổng lồ và các mô phỏng quá phức tạp. Điều này đòi hỏi sự hiểu biết hoặc học hỏi sâu hơn, điều này có thể thực hiện được bằng cách sử dụng các lớp phức tạp. Mạng Deep Learning dành cho các vấn đề phức tạp hơn nhiều và bao gồm một số lớp nút biểu thị độ sâu của chúng.

Trong bài đăng trên blog trước đây của chúng tôi, chúng tôi đã tìm hiểu về bốn kiến ​​trúc của Deep Learning. Hãy tóm tắt chúng một cách nhanh chóng:
Mạng được đào tạo trước không giám sát (UPN)

Không giống như các thuật toán học máy truyền thống, các mạng học sâu có thể thực hiện trích xuất tính năng tự động mà không cần sự can thiệp của con người. Vì vậy, không giám sát có nghĩa là không cho mạng biết điều gì đúng hay sai, điều mà nó sẽ tự tìm ra. Và, được đào tạo trước có nghĩa là sử dụng một bộ dữ liệu để đào tạo mạng lưới thần kinh. Ví dụ: đào tạo các cặp lớp dưới dạng Máy Boltzmann bị hạn chế. Sau đó, nó sẽ sử dụng trọng lượng được đào tạo để đào tạo có giám sát. Tuy nhiên, phương pháp này không hiệu quả để xử lý các tác vụ xử lý hình ảnh phức tạp, điều này đưa Convolutions hoặc Convolutional Neural Networks (CNN) lên hàng đầu.
Mạng thần kinh tích chập (CNN)

Mạng thần kinh chuyển đổi sử dụng các bản sao của cùng một nơ-ron, có nghĩa là các nơ-ron có thể được học và sử dụng ở nhiều nơi. Điều này giúp đơn giản hóa quy trình, đặc biệt là trong quá trình nhận dạng đối tượng hoặc hình ảnh. Kiến trúc mạng thần kinh tích chập giả định rằng đầu vào là hình ảnh. Điều này cho phép mã hóa một vài thuộc tính vào kiến ​​trúc. Nó cũng làm giảm số lượng tham số trong mạng.
Mạng thần kinh tái phát

Mạng thần kinh tái phát (RNN) sử dụng thông tin tuần tự và không cho rằng tất cả đầu vào và đầu ra là độc lập như chúng ta thấy trong các mạng thần kinh truyền thống. Vì vậy, không giống như các mạng thần kinh chuyển tiếp nguồn cấp dữ liệu, RNN có thể sử dụng bộ nhớ trong của chúng để xử lý các đầu vào chuỗi. Họ dựa trên các tính toán trước đó và những gì đã được tính toán. Nó được áp dụng cho các tác vụ như nhận dạng giọng nói, nhận dạng chữ viết tay hoặc bất kỳ tác vụ không phân đoạn tương tự nào.
Mạng thần kinh đệ quy

Mạng nơ-ron đệ quy là sự tổng quát hóa của Mạng nơ-ron tái phát và được tạo bằng cách áp dụng một bộ trọng số cố định và nhất quán lặp đi lặp lại hoặc đệ quy trên cấu trúc. Mạng thần kinh đệ quy có dạng cây, trong khi Tái phát là một chuỗi. Mạng thần kinh đệ quy đã được sử dụng trong Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) cho các nhiệm vụ như Phân tích tình cảm.

Tóm lại, Deep Learning chẳng qua là một phương pháp tiên tiến của Machine Learning. Mạng Deep Learning xử lý dữ liệu chưa được gắn nhãn, được đào tạo. Mọi nút trong lớp sâu này sẽ tự động học tập hợp các tính năng. Sau đó, nó nhằm mục đích tái cấu trúc đầu vào và cố gắng làm như vậy bằng cách giảm thiểu phỏng đoán với mỗi nút đi qua. Nó không cần dữ liệu cụ thể và trên thực tế, nó thông minh đến mức rút ra các mối quan hệ đồng phát triển từ bộ tính năng để có được kết quả tối ưu. Chúng có khả năng học các tập dữ liệu khổng lồ với nhiều tham số và hình thành các cấu trúc từ dữ liệu không được gắn nhãn hoặc không có cấu trúc.

Bây giờ, chúng ta hãy xem những khác biệt chính:

Sự khác biệt:
Tương lai với Machine Learning và Deep Learning:

Xa hơn nữa, chúng ta hãy xem các trường hợp sử dụng của cả Machine Learning và Deep Learning. Tuy nhiên, cần lưu ý rằng các trường hợp sử dụng Học máy có sẵn trong khi Học sâu vẫn đang trong giai đoạn phát triển.

Mặc dù Học máy đóng một vai trò to lớn trong Trí tuệ nhân tạo, nhưng chính những khả năng mà Học sâu mang lại đang thay đổi thế giới như chúng ta biết. Những công nghệ này sẽ nhìn thấy một tương lai trong nhiều ngành công nghiệp, một số trong số đó là:
dịch vụ khách hàng

Machine Learning đang được triển khai để hiểu và trả lời các câu hỏi của khách hàng một cách chính xác và sớm nhất có thể. Chẳng hạn, rất phổ biến khi tìm thấy một chatbot trên các trang web sản phẩm, được đào tạo để trả lời tất cả các câu hỏi của khách hàng liên quan đến sản phẩm và các dịch vụ sau. Deep Learning tiến thêm một bước bằng cách đánh giá tâm trạng, sở thích và cảm xúc của khách hàng (trong thời gian thực) và cung cấp nội dung động có sẵn để phục vụ khách hàng tinh tế hơn.
ngành công nghiệp ô tô
Machine Learning vs Deep Learning: Đây là những gì bạn phải biết!

Ô tô tự trị đã và đang gây chú ý. Từ Google đến Uber, mọi người đều đang thử sức với nó. Học máy và Học sâu là cốt lõi của nó, nhưng điều thú vị hơn nữa là dịch vụ chăm sóc khách hàng tự chủ giúp CSR hoạt động hiệu quả hơn với những công nghệ mới này. CSR kỹ thuật số tìm hiểu và cung cấp thông tin gần như chính xác và trong khoảng thời gian ngắn hơn.

HỌC SÂU
Nhận dạng giọng nói:

Máy học đóng một vai trò rất lớn trong nhận dạng giọng nói bằng cách học hỏi từ người dùng theo thời gian. Và, Deep Learning có thể vượt xa vai trò của Machine Learning bằng cách giới thiệu các khả năng phân loại âm thanh, nhận dạng người nói, trong số những thứ khác.

Deep Learning có tất cả các lợi ích của Machine Learning và được coi là động lực chính hướng tới Trí tuệ nhân tạo. Các công ty khởi nghiệp, công ty đa quốc gia, nhà nghiên cứu và cơ quan chính phủ đã nhận ra tiềm năng của AI và đã bắt đầu khai thác tiềm năng của nó để giúp cuộc sống của chúng ta dễ dàng hơn.

Trí tuệ nhân tạo và Dữ liệu lớn được cho là những xu hướng mà người ta nên đề phòng trong tương lai. Ngày nay, có rất nhiều khóa học trực tuyến cung cấp chương trình đào tạo toàn diện, theo thời gian thực về các công nghệ mới hơn, mới nổi này.

Kết thúc

Ngoài các bài viết tin tức, bài báo hàng ngày của SEMTEK, nguồn nội dung cũng bao gồm các bài viết từ các cộng tác viên chuyên gia đầu ngành về chuỗi kiến thức Kinh doanh, chiến lược tiếp thị, kiến thức quản trị doanh nghiệp và kiến thức quản lý, phát triển tổ chức doanh nghiệp,.. được chia sẽ chủ yếu từ nhiều khía cạnh liên quan chuỗi kiến thức này.

Bạn có thể dành thời gian để xem thêm các chuyên mục nội dung chính với các bài viết tư vấn, chia sẻ mới nhất, các tin tức gần đây từ chuyên gia và đối tác của Chúng tôi. Cuối cùng, với các kiến thức chia sẻ của bài viết, hy vọng góp phần nào kiến thức hỗ trợ cho độc giả tốt hơn trong hoạt động nghề nghiệp cá nhân!

* Ý kiến được trình bày trong bài viết này là của tác giả khách mời và không nhất thiết phải là SEMTEK. Nhân viên tác giả, cộng tác viên biên tập sẽ được liệt kê bên cuối bài viết.

Trân trọng,

Các chuyên mục nội dung liên quan