Khi nói về Trí Tuệ Nhân Tạo (AI), Học Máy (ML) và Học Sâu (DL), rất nhiều người thường gặp khó khăn trong việc phân biệt chúng, đặc biệt là những người mới tiếp cận lĩnh vực này. Hãy cùng tìm hiểu một cách ngắn gọn những điểm khác biệt quan trọng giữa chúng.
Đầu tiên, chúng ta hãy hiểu từng thuật ngữ:
- Trí Tuệ Nhân Tạo (AI): Đơn giản nói, AI là việc đào tạo máy tính để nó hiểu và thực hiện hành vi thông minh tương tự con người. Máy tính sẽ sử dụng các thuật toán (như học sâu và học máy) để giải quyết các vấn đề dựa trên các quy tắc được định nghĩa trước.
- Học Máy (ML): Là một phần của Trí Tuệ Nhân Tạo, ML sử dụng các thuật toán học thống kê để xây dựng các hệ thống có khả năng tự học và cải thiện từ dữ liệu mà không cần lập trình cụ thể. Một định nghĩa kỹ thuật hơn cho ML là: “Một chương trình máy tính được coi là học từ kinh nghiệm E cho một tác vụ T và hiệu suất được đo bằng P, nếu hiệu suất của nó trên T, đo bằng P, cải thiện qua kinh nghiệm E.”
- Học Sâu (DL): Là một phần của Học Máy, DL sử dụng các thuật toán dựa trên mạng thần kinh nhân tạo để phân tích dữ liệu và đưa ra kết quả.
Mối quan hệ giữa chúng có thể được thể hiện như sau:
Trí Tuệ Nhân Tạo (AI)
↘
Học Máy (ML)
↘
Học Sâu (DL)
Nhìn vào các định nghĩa trên, chúng ta thấy từ “thuật toán” đóng một vai trò quan trọng trong phân biệt giữa Học Máy và Học Sâu. Cấu trúc của các thuật toán là điểm khác biệt chính. Trong khi các thuật toán Học Máy truyền thống thường dựa vào các thuật toán tuyến tính, thì Học Sâu sử dụng các mạng thần kinh phức tạp và trừu tượng, lồng ghép nhau theo cấu trúc phức tạp hơn.
Ví dụ, một thuật toán Học Máy có thể được biểu diễn như sau:
┌─────┐
Input → │ │ → Output
└─────┘
Trong khi một cấu trúc điển hình của một thuật toán Học Sâu có thể trông như thế này:
┌─────┐
Input → │ │ → Hidden Layer 1 → Hidden Layer 2 → Output
└─────┘
Tuy hình ảnh của một thuật toán Học Sâu có thể khiến cho người bình thường khó hiểu, tuy nhiên, ý tưởng chính là mỗi nơ-ron trong từng lớp thực hiện các phép tính toán trên dữ liệu đầu vào để đạt được kết quả cuối cùng.
Cả Học Máy và Học Sâu có ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực. Tùy thuộc vào loại nhiệm vụ, mỗi thuật toán có hiệu quả khác nhau. Ví dụ, trong một số tác vụ, Học Máy có thể hiệu quả hơn Học Sâu và ngược lại. Tuy nhiên, Học Sâu thường rất hiệu quả trong việc xử lý các tác vụ đòi hỏi phức tạp và lượng dữ liệu lớn hơn.
Học Máy thường được chia thành ba loại chính: giám sát, không giám sát và học tăng cường. Vì Học Sâu là một phần của Học Máy, nó cũng có thể được áp dụng với các phương pháp tương tự.
Các thuật toán phổ biến của Học Máy bao gồm: hồi quy tuyến tính, hồi quy logistic, cây quyết định, máy vector hỗ trợ và KNN. Trong khi đó, các thuật toán Học Sâu phổ biến bao gồm: mạng thần kinh tích chập (CNN), mạng thần kinh tái phát (RNN), mạng bộ nhớ ngắn hạn dài (LSTM), bộ mã hóa tự động xếp chồng, máy Boltzmann sâu (DBM) và mạng niềm tin sâu (DBN). Hai thư viện phổ biến để triển khai Học Sâu là Tensorflow và Pytorch.
Như vậy, thông qua cách tiếp cận này, chúng ta hy vọng bạn có cái nhìn dễ hiểu hơn về sự khác biệt giữa Trí Tuệ Nhân Tạo, Học Máy và Học Sâu, và có thể xác định rõ hơn cách mà mỗi thuật toán có thể được áp dụng trong thế giới thực.
