Sự bùng nổ của cách mạng công nghệ 4.0 kéo theo sự xuất hiện của các thuật toán Deep learning và Machine learning. Hãy cùng TopviecIT đi tìm hiểu sự khác biệt của chúng trong bài viết dưới đây nhé.
Deep learning và Machine learning là gì?
Điểm khác biệt đầu tiên của Deep learning và Machine learning chính là khái niệm. Cụ thể như sau:
Machine learning là gì?
Machine learning là thuật ngữ chỉ những tập hợp con của trí tuệ nhân tạo AI được thiết lập để thực hiện các tác vụ mà không cần phải thực hiện lập trình quá rõ ràng. Hay hiểu đơn giản hơn, Machine learning đề cập đến việc hệ thống máy tính sẽ học hỏi, thích ứng tự động từ kinh nghiệm của nó.
Machine Learning cho phép máy tính tự học hỏi kinh nghiệm, sử dụng các phương pháp thống kê để cải thiện hiệu suất và dự đoán đầu ra mà không cần lập trình rõ ràng. Hiện tại, Machine learning được ứng dụng ở nhiều lĩnh vực khác nhau để cải thiện hiệu suất. Ví dụ như những lĩnh vực khoa học, tài chính, nghệ thuật, chăm sóc sức khỏe,…
Tìm hiểu thêm: Tổng quan về trí tuệ nhân tạo và những ứng dụng phổ biến
Deep learning là gì?
Bạn cũng có thể xem Deep learning như một sự phát triển của Machine learning. Đây là một kỹ thuật máy học sắp xếp các thuật toán và đơn vị tính toán hay nơron vào cái được gọi là mạng nơ-ron nhân tạo. Những mạng lưới này được lấy cảm hứng từ não bộ con người. Các thuật toán được kết nối với nhau theo phi tuyến tính và xử lý thông tin hiệu quả.
Deep learning sẽ có kỹ thuật hoạt động tương tự với Machine learning. Nhưng cách tiếp cận sẽ khác nhau. Nó còn có tên gọi khác là mạng lưới thần kinh sâu học quá trình học tập thần kinh sâu. Một số ứng dụng phổ biến của học sâu là ô tô tự lái, dịch ngôn ngữ, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, v.v.
Sự khác nhau giữa Deep learning và Machine learning
Bên cạnh khái niệm, Deep learning và Machine learning cũng có những khác biệt khác như sau:
Sự phụ thuộc về dữ liệu
- Deep learning: Các thuật toán của Deep learning phụ thuộc nhiều vào lượng lớn dữ liệu. Bạn cần cung cấp một lượng lớn dữ liệu để có thể tạo ra hiệu suất tốt nhất cho thuật toán.
- Machine learning: Có thể hoạt động tốt với lượng dữ liệu nhỏ hơn so với kích thước dữ liệu mà Deep learning yêu cầu.
Phụ thuộc về phần cứng
- Deep learning: Mô hình của Deep learning sẽ cần lượng lớn dữ liệu khổng lồ để có thể hoạt động hiệu quả nhất. Do đó, chúng cần có GPU và được gọi là high-end machine (máy cao cấp).
- Machine learning: Các mô hình của Machine learning không cần quá nhiều dữ liệu học tập. Do đó, thường hoạt động trên những máy cấp thấp hơn so với Deep learning.
Tìm hiểu thêm: Phần Cứng Máy Tính Là Gì? Bao Gồm Những Gì?
Thời gian thực hiện
- Deep learning: Mất nhiều thời gian để thực hiện được đào tạo mô hình. Tuy vậy Deep learning mất ít thời gian hơn để kiểm tra mô hình đó.
- Machine learning: Mất ít thời gian để đào tạo mô hình, nhưng thời gian để kiểm tra mô hình sẽ lâu hơn so với Deep Learning.
Kỹ thuật tính năng
- Deep learning: Đây là phiên bản nâng cao hơn của machine learning. Do đó, không cần phải thực hiện phát triển trình trích xuất tính năng cho từng vấn đề. Deep learning sẽ cố gắng tự động học những tính năng cấp cao hơn từ dữ liệu của nó.
- Machine learning: Cần thực hiện trích xuất tính năng bởi các chuyên gia để tiếp tục các bước tiếp theo của mình.
Cách tiếp cận và giải quyết vấn đề
- Deep learning: Mô hình của Deep learning sẽ thực hiện giải quyết vấn đề từ đầu vào của vấn đề đó và tạo ra kết quả cuối cùng. Nó sẽ tuân thủ theo cách tiếp cận từ đầu đến cuối.
- Machine learning: Machine learning sẽ tiếp cận theo mô hình truyền thống, chia vấn đề thành từng phần phụ khác nhau và giải quyết từng phần phụ đó, tạo ra kết quả cuối cùng.
Xem thêm: Developer Là Nghề Gì? Mô Tả Công Việc Và Mức Thu Nhập Của Developer
Giải thích kết quả
- Deep learning: Việc giải thích kết quả từ Deep learning khá khó khăn. Các chuyên gia tuy có thể nhận được kết quả tốt hơn nhưng khó hoặc không thể tìm hiểu được lý do vì sao có kết quả đó.
- Machine learning: Việc giải thích kết quả của Machine learning dễ dàng hơn so với Deep learning. Các chuyên gia có thể dễ dàng hiểu vì sao machine learning cho ra kết quả đó, quá trình tạo ra kết quả như thế nào.
Một số điểm khác biệt khác giữa Deep learning và Machine learning
Bên cạnh những đặc điểm trên, Deep learning và Machine learning cũng sẽ có thêm một số điểm khác biệt khác như sau:
Loại dữ liệu sử dụng
- Deep learning: Yêu cầu về dữ liệu cấu trúc và phi cấu trúc vì Deep learning dựa vào lớp của mạng lưới thần kinh nhân tạo.
- Machine learning: Thường chỉ yêu cầu về dữ liệu phi cấu trúc.
Ứng dụng thực tế
- Deep learning: Phù hợp để ứng dụng vào những vấn đề phức tạp.
- Machine learning: Có thể sử dụng để giải quyết những vấn đề từ đơn giản đến phức tạp.
Có thể bạn quan tâm: Top 6 website tuyển dụng machine learning mới nhất, uy tín nhất năm 2023
Hy vọng với bài viết chia sẻ kinh nghiệm này, bạn sẽ hiểu được sự khác biệt giữa Deep learning và Machine learning là gì. Đừng quên truy cập vào TopCV để cập nhật những tin tức thú vị và cơ hội việc làm hấp dẫn liên quan đến lĩnh vực IT nhé.
