KIẾN THỨC HAY
Deep Learning là gì? Sự khác biệt giữa Machine Learning và Deep Learning
Th12
Trong kỷ nguyên số, các khái niệm như AI (trí tuệ nhân tạo), Machine Learning (học máy) & Deep Learning (học sâu) ngày càng xuất hiện phổ biến trong nhiều lĩnh vực như công nghệ, y tế, tài chính, sản xuất,… Trong đó, Deep Learning được xem là bước tiến vượt bậc, tạo nền tảng cho nhiều công nghệ đột phá như nhận diện khuôn mặt, xe tự lái, trợ lý ảo hay chatbot thông minh. Vậy chính xác Deep Learning là gì? Deep Learning & Machine Learning khác nhau như thế nào? Hãy cùng ATPro tìm hiểu tất tần tật trong nội dung bài viết hôm nay nhé!
Deep Learning là gì?
Deep Learning (Học sâu) là 1 nhánh nâng cao & chuyên sâu của Machine Learning (Học máy), sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo nhiều lớp giúp máy tính tự học từ dữ liệu lớn, nhận diện các mẫu phức tạp & đưa ra dự đoán/quyết định với độ chính xác cao.
Đặc điểm vượt trội của Deep Learning (Học sâu):
– Tự động trích xuất đặc trưng từ dữ liệu (không cần xử lý thủ công nhiều như Machine Learning)
– Hoạt động hiệu quả với dữ liệu lớn (Big Data)
– Độ chính xác cao hơn so với Machine Learning truyền thống
– Nền tảng của nhiều công nghệ AI hiện đại như nhận diện khuôn mặt, chatbot, xe tự lái,…
Tóm lại, Deep Learning là công nghệ cốt lõi giúp AI (trí tuệ nhân tạo) trở nên thông minh hơn, đóng vai trò quan trọng trong kỷ nguyên chuyển đổi số hiện nay.
Xem nhanh top sản phẩm tốt được nhiều người tin dùng tại ATPro
Các mô hình Deep Learning (Học sâu) phổ biến hiện nay
Dưới đây là 5 mô hình Deep Learning phổ biến nhất hiện nay:
– Neural Networks (ANN): mô hình cơ bản, là nền tảng cho Deep Learning, mô phỏng hoạt động của nơ-ron sinh học
– Convolutional Neural Networks (CNN): chuyên xử lý hình ảnh & video, được ứng dụng rộng rãi trong nhận diện khuôn mặt, xe tự lái & y tế
– Recurrent Neural Networks (RNN): phù hợp với dữ liệu chuỗi, xử lý ngôn ngữ tự nhiên & giọng nói
– Long Short-Term Memory (LSTM): là phiên bản cải tiến của RNN, có khả năng ghi nhớ thông tin dài hạn tốt hơn
– Transformer: là nền tảng của ChatGPT, BERT, mang lại hiệu quả vượt trội trong NLP & AI tạo sinh
Machine Learning là gì?
Machine Learning (Học máy) là 1 nhánh của Trí tuệ nhân tạo (AI), cho phép máy tính tự học từ dữ liệu & kinh nghiệm để đưa ra dự đoán/quyết định mà không cần lập trình chi tiết từng quy tắc. Machine Learning tập trung vào phân tích dữ liệu, xây dựng mô hình dự đoán & học từ dữ liệu lịch sử.
Các loại Machine Learning (Học máy) phổ biến hiện nay:
– Supervised Learning (Học có giám sát): dữ liệu đã gắn nhãn
– Unsupervised Learning (Học không giám sát): tự tìm cấu trúc dữ liệu
– Reinforcement Learning (Học tăng cường): học qua thưởng – phạt
Tóm lại, Machine Learning là nền tảng giúp AI (trí tuệ nhân tạo) học hỏi, thích nghi & ra quyết định thông minh hơn, đóng vai trò quan trọng trong nhiều lĩnh vực như kinh doanh, công nghệ, y tế & sản xuất.
Mối quan hệ giữa AI – Machine Learning & Deep Learning
Có thể hình dung mối quan hệ giữa AI – Machine Learning & Deep Learning như sau:
– AI (trí tuệ nhân tạo): khái niệm bao trùm, nói về việc tạo ra các hệ thống có khả năng mô phỏng trí thông minh của con người như học tập, suy luận, ra quyết định
– Machine Learning (Học máy): nhánh con của AI, tập trung vào việc cho phép máy tính học từ dữ liệu & cải thiện hiệu suất mà không cần lập trình cững
– Deep Learning (Học sâu): nhánh con chuyên sâu của Machine Learning, sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo nhiều lớp để xử lý các bài toán phức tạp với dữ liệu lớn
=> Nói cách khác:
– Tất cả Deep Learning đều là Machine Learning
– Tất cả Machine Learning đều thuộc AI
– Không phải AI nào cũng là Machine Learning & không phải Machine Learning nào cũng là Deep Learning
Sự khác biệt cơ bản giữa Machine Learning & Deep Learning
Dưới đây là bảng so sánh chi tiết giữa Machine Learning & Deep Learning:
| Tiêu chí so sánh | Machine Learning | Deep Learning |
| Khái niệm | Học máy từ dữ liệu | Học sau bằng mạng nơ-ron nhiều lớp |
| Độ phức tạp | Trung bình | Cao |
| Dữ liệu | Hoạt động tốt với dữ liệu nhỏ – vừa | Cần dữ liệu lớn |
| Xử lý đặc trưng | Thường phải trích xuất thủ công | Tự động trích xuất |
| Độ chính xác | Phụ thuộc vào dữ liệu & thuật toán | Cao hơn với dữ liệu lớn |
| Ứng dụng | Dự đoán, phân loại đơn giản | Nhận diện hình ảnh, giọng nói & xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) |
>>> Xem thêm: Product Manager là gì? Phân biệt Product Manager và Project Manager
Deep Learning là bước tiến vượt bậc của Machine Learning, mang lại khả năng học sâu, tự động & chính xác hơn cho máy móc. Trong khi Machine Learning phù hợp với các bài toán đơn giản, Deep Learning lại cho thấy khả năng ở những bài toán phức tạp, dữ liệu lớn & yêu cầu độ chính xác cao. Hiểu rõ sự khác biệt giữa Machine Learning & Deep Learning giúp cá nhân, doanh nghiệp & tổ chức lựa chọn đúng công nghệ, tối ưu hiệu quả & đón đầu xu hướng chuyển đổi số trong tương lai.
Tham khảo ngay các sản phẩm đang được bán chạy nhất tại ATPro
ATPro - Cung cấp phần mềm SCADA, MES, quản lý điện năng, hệ thống gọi số, hệ thống xếp hàng, đồng hồ LED treo tường, đồng hồ đo lưu lượng, máy tính công nghiệp, màn hình HMI, IoT Gateway, đèn tín hiệu, đèn giao thông, đèn máy CNC, bộ đếm sản phẩm, bảng LED năng suất, cảm biến công nghiệp,...uy tín chất lượng giá tốt. Được khách hàng tin dùng tại Việt Nam.
Bài viết liên quan
RPA là gì? Những lợi ích của RPA trong thời đại 4.0
Trong bối cảnh cách mạng công nghiệp 4.0, tự động hóa quy trình đang trở [...]
Th12
Hệ thống thực thi sản xuất (MES) là gì ? Vì sao doanh nghiệp sản xuất cần hệ thống MES?
Hệ thống thực thi sản xuất MES ra đời như một “cầu nối” quan trọng [...]
Th12
Product Manager là gì? Phân biệt Product Manager và Project Manager
Trong quá trình phát triển sản phẩm, nhiều doanh nghiệp thường gặp khó khăn trong [...]
Th12
EOQ là gì? Công thức tính số lượng đặt hàng kinh tế (EOQ), tìm hiểu
EOQ ra đời như một mô hình quản lý kinh tế quan trọng, giúp doanh [...]
Th12
Quản lý sản xuất là gì? Công việc cụ thể và các kỹ năng cần có
Quản lý sản xuất đóng vai trò quan trọng trong hoạt động vận hành của [...]
Th12
Hệ thống điều độ sản xuất APS là gì? Ứng dụng hệ thống APS trong sản xuất.
Trong bối cảnh doanh nghiệp sản xuất ngày càng chịu áp lực về tiến độ [...]
Th12