Machine Learning và Deep Learning khác nhau như thế nào?

Sự bùng nổ của cách mạng công nghệ 4.0 đã làm cho các thuật ngữ như machine learning và deep learning dần trở thành những từ thông dụng trong thế giới AI. Nhưng đây lại là 2 thuật ngữ khiến nhiều người nhầm lẫn về vai trò của nó. Vậy sự khác biệt giữa machine learning  và deep learning là gì? Cùng VDI tham khảo bài viết dưới đây để hiểu rõ hơn về 2 thuật ngữ này nhé. 

1. Định nghĩa Machine Learning và Deep Learning

Machine Learning là một thuật ngữ để chỉ ra hành động mà con người dạy máy tính nhằm cải thiện nhiệm vụ mà nó đang thực hiện. Cụ thể hơn, machine learning đề cập tới hệ thống bất kỳ mà hiệu suất của máy tính khi thực hiện nhiệm vụ sẽ trở lên tốt hơn sau khi thực hiện nhiệm vụ đó nhiều lần. 

Deep learning có thể gọi là tập con của machine learning với “mạng thần kinh – neural networks” có thể xử lý dữ liệu như bộ não của con người. 

Nó sẽ yêu cầu nhiều dữ liệu đầu vào cũng như sức mạnh tính toán hơn machine learning. Ví dụ cụ thể cho sự khác biệt giữa machine learning và deep learning là: con người sẽ không phải dạy một chương trình deep learning biết một con mèo trông như thế nào, mà chỉ cần cung cấp cho nó đủ hình ảnh cần thiết về loài mèo, nó sẽ tự hình dung và tự học được. 

2. Điểm khác biệt chính giữa Machine Learning và Deep Learning 

2. 1.  Sự can thiệp của con người

Điểm khác biệt đầu tiên giữa machine learning và deep learning là về sự can thiệp của con người. Machine learning đòi hỏi sự can thiệp của con người trong quá trình thực hiện nhiệm vụ để đạt được kết quả tốt hơn. Trong khi đó thì deep learning lại có thuật toán phức tạp hơn nhưng lại ít có sự can thiệp của con người hơn. 

2.2. Phần cứng 

Các chương trình machine learning có thuật toán ít phức tạp hơn deep learning và thường có thể chạy dễ dàng trên máy tính thông thường. Deep learning thì đòi hỏi công cụ, tài nguyên và phần cứng phải mạnh hơn rất nhiều thì mới hoạt động được. 

2.3. Thời gian 

Điểm khác biệt giữa machine learning và deep learning có thể dễ thấy nhất khi làm là các hệ thống machine learning có thể thiết lập và vận hành nhanh chóng, tuy nhiên thì kết quả sẽ bị chậm. Deep learning lại khác, hệ thống deep learning sẽ mất nhiều thời gian để thiết lập nhưng mang lại kết quả ngay tức thì. 

2.4. Cách tiếp cận

Deep learning yêu cầu nhiều dữ liệu thuật toán hơn machine learning truyền thống để có thể hoạt động bình thường. Machine learning có hàng nghìn điểm dữ liệu nhưng deep learning có đến hàng triệu điểm. Deep learning có cấu trúc và hệ thống phức tạp nên cần có dữ liệu lớn để loại bỏ các biến động và đưa ra cách giải quyết tốt nhất

2.5. Ứng dụng

Ứng dụng của machine learning và deep learning đã được nhân rộng trong cuộc sống của chúng ta. Có thể kể đến một vài ứng dụng tiêu biểu có thể nhìn thấy rõ nhất như đổi với machine learning: hộp thư đến email, ngân hàng, y tế… Công nghệ deep learning thì cho phép các chương trình phức tạp hơn, ví dụ như: ô tô tự lái, robot thực hiện phẫu thuật,…

3. Kết luận

Bài viết trên là những gì giúp bạn có thể dễ dàng hình dung và phân biệt được sự khác biệt giữa machine learning và deep learning. Nếu bạn muốn tìm hiểu về AI thì bạn bắt buộc phải hiểu tường tận những thuật ngữ thông dụng như machine learning và deep learning… Cùng theo dõi VDI để nhận được những thông tin bổ ích nhất nhé.