Học sâu so với Học máy: Đâu là sự khác biệt?

Trong những năm gần đây, lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) đã có sự phát triển nhanh chóng, được thúc đẩy bởi một số yếu tố bao gồm việc tạo ra bộ xử lý ASIC, tăng sự quan tâm và đầu tư từ các công ty lớn cũng như sự sẵn có của dữ liệu lớn. Và với OpenAI và TensorFlow có sẵn cho công chúng, nhiều công ty và cá nhân nhỏ hơn đã quyết định tham gia và đào tạo AI của riêng họ thông qua các thuật toán học máy và học sâu khác nhau.

Nếu bạn tò mò về học máy và học sâu là gì, sự khác biệt của chúng cũng như những thách thức và hạn chế khi sử dụng chúng, thì bạn đang ở đúng nơi!

Học máy là gì?

Học máy là một lĩnh vực trong trí tuệ nhân tạo huấn luyện máy tính đưa ra dự đoán và quyết định một cách thông minh mà không cần lập trình rõ ràng. Tùy thuộc vào thuật toán đào tạo, máy học có thể đào tạo một mô hình thông qua các quy tắc nếu-thì đơn giản, phương trình toán học phức tạp và/hoặc kiến ​​trúc mạng thần kinh.

Nhiều thuật toán học máy sử dụng dữ liệu có cấu trúc để huấn luyện các mô hình. Dữ liệu có cấu trúc là dữ liệu được tổ chức theo một định dạng hoặc cấu trúc cụ thể, chẳng hạn như bảng tính và bảng. Đào tạo một mô hình với dữ liệu có cấu trúc cho phép thời gian đào tạo nhanh hơn và yêu cầu ít tài nguyên hơn, đồng thời cung cấp cho các nhà phát triển sự hiểu biết rõ ràng về cách giải quyết vấn đề của mô hình.

Các mô hình học máy thường được sử dụng trong các ngành khác nhau như chăm sóc sức khỏe, thương mại điện tử, tài chính và sản xuất.

Học sâu là gì?

Học sâu là một lĩnh vực phụ của học máy tập trung vào các mô hình đào tạo bằng cách bắt chước cách con người học. Vì không thể lập bảng các mẩu thông tin định tính hơn, nên học sâu đã được phát triển để xử lý tất cả dữ liệu phi cấu trúc cần được phân tích. Ví dụ về dữ liệu phi cấu trúc sẽ là hình ảnh, bài đăng trên mạng xã hội, video và bản ghi âm.

Do máy tính gặp khó khăn trong việc xác định chính xác các mẫu và mối quan hệ từ dữ liệu phi cấu trúc nên các mô hình được đào tạo thông qua thuật toán học sâu sẽ mất nhiều thời gian hơn để đào tạo, cần lượng dữ liệu khổng lồ và bộ xử lý đào tạo AI chuyên dụng.

Việc sử dụng mạng nơ ron nhân tạo cũng khiến việc học sâu trở nên khó hiểu vì đầu vào đi qua một thuật toán phức tạp, phi tuyến tính và nhiều chiều, nơi khó xác định được cách mạng nơ ron đến đầu ra hoặc câu trả lời của nó. Các mô hình học sâu đã trở nên khó hiểu đến mức nhiều người bắt đầu gọi chúng là hộp đen.

Các mô hình học sâu được sử dụng cho các tác vụ phức tạp thường yêu cầu con người thực hiện, chẳng hạn như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, lái xe tự động và nhận dạng hình ảnh.

Sự khác biệt giữa Học máy và Học sâu

Học máy và học sâu là hai lĩnh vực quan trọng trong trí tuệ nhân tạo. Mặc dù cả hai phương pháp đã được sử dụng để đào tạo nhiều mô hình hữu ích, nhưng chúng vẫn có những điểm khác biệt. Ở đây có một ít:

Độ phức tạp của thuật toán

Một trong những khác biệt chính giữa học máy và học sâu là sự phức tạp của các thuật toán của chúng. Các thuật toán học máy thường sử dụng các thuật toán tuyến tính và đơn giản hơn. Ngược lại, các thuật toán học sâu sử dụng mạng thần kinh nhân tạo cho phép mức độ phức tạp cao hơn.

Lượng dữ liệu cần thiết

Học sâu sử dụng mạng thần kinh nhân tạo để tạo mối tương quan và mối quan hệ với dữ liệu đã cho. Vì mỗi phần dữ liệu sẽ có các đặc điểm khác nhau nên các thuật toán học sâu thường yêu cầu lượng dữ liệu lớn để xác định chính xác các mẫu trong tập dữ liệu.

Mặt khác, học máy sẽ yêu cầu lượng dữ liệu nhỏ hơn đáng kể để đưa ra quyết định khá chính xác. Vì thuật toán máy học thường đơn giản hơn và yêu cầu ít tham số hơn nên các mô hình được đào tạo thông qua thuật toán máy học có thể thực hiện được với tập dữ liệu nhỏ hơn.

khả năng diễn giải

Học máy yêu cầu dữ liệu có cấu trúc cũng như sự can thiệp chặt chẽ của nhà phát triển để tạo ra các mô hình hiệu quả. Điều này làm cho việc học máy trở nên dễ hiểu hơn vì các nhà phát triển thường là một phần của quy trình khi đào tạo AI. Mức độ minh bạch cộng với tập dữ liệu nhỏ hơn và ít tham số hơn giúp dễ hiểu cách thức hoạt động của mô hình và đưa ra quyết định.

Học sâu sử dụng mạng thần kinh nhân tạo để học từ dữ liệu phi cấu trúc như hình ảnh, video và âm thanh. Việc sử dụng các mạng lưới thần kinh phức tạp khiến các nhà phát triển mù mờ khi hiểu làm thế nào mà mô hình có thể đưa ra quyết định của mình. Đây là lý do tại sao các thuật toán học sâu thường được coi là mô hình “hộp đen”.

Tài nguyên cần thiết

Như đã thảo luận trước đó, thuật toán học máy và học sâu yêu cầu lượng dữ liệu và độ phức tạp khác nhau. Vì các thuật toán học máy đơn giản hơn và yêu cầu tập dữ liệu nhỏ hơn đáng kể, nên một mô hình học máy có thể được đào tạo trên máy tính cá nhân.

Ngược lại, các thuật toán học sâu sẽ yêu cầu tập dữ liệu lớn hơn đáng kể và thuật toán phức tạp hơn để đào tạo một mô hình. Mặc dù việc đào tạo các mô hình học sâu có thể được thực hiện trên phần cứng cấp độ người tiêu dùng, các bộ xử lý chuyên dụng như TPU thường được sử dụng để tiết kiệm một lượng thời gian đáng kể.

Các loại vấn đề

Các thuật toán học máy và học sâu phù hợp hơn để giải quyết các loại vấn đề khác nhau. Học máy phù hợp nhất cho các vấn đề đơn giản và tuyến tính hơn, chẳng hạn như:

• phân loại: Phân loại thứ gì đó dựa trên tính năng và thuộc tính.
• hồi quy: Dự đoán kết quả tiếp theo dựa trên các mẫu trước đó được tìm thấy trên các tính năng đầu vào.
• Giảm kích thước: Giảm số lượng tính năng trong khi vẫn duy trì ý tưởng cốt lõi hoặc thiết yếu của một thứ gì đó.
• phân cụm: Nhóm những thứ tương tự lại với nhau dựa trên các tính năng mà không cần biết về các lớp hoặc danh mục hiện có.

Các thuật toán học sâu được sử dụng tốt hơn cho các vấn đề phức tạp mà bạn tin tưởng con người sẽ giải quyết. Những vấn đề như vậy sẽ bao gồm:

• Nhận dạng hình ảnh và giọng nói: Nhận dạng và phân loại đối tượng, khuôn mặt, động vật, v.v. trong hình ảnh và video.
• hệ thống tự trị: Tự động điều khiển/lái ô tô, rô-bốt và máy bay không người lái mà không cần hoặc có sự can thiệp hạn chế của con người.
• bot trò chơi AI: Làm cho AI chơi, học hỏi và cải thiện các chiến lược để giành chiến thắng trong các trò chơi cạnh tranh như cờ vua, cờ vây và Dota 2.
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên: Hiểu ngôn ngữ của con người trong cả văn bản và lời nói.

Mặc dù bạn có thể giải quyết các vấn đề tuyến tính và đơn giản bằng thuật toán học sâu, nhưng chúng phù hợp nhất với thuật toán học máy vì chúng yêu cầu ít tài nguyên hơn để chạy, có tập dữ liệu nhỏ hơn và yêu cầu thời gian đào tạo tối thiểu.

Có các trường con học máy khác

Bây giờ bạn đã hiểu sự khác biệt giữa học máy và học sâu. Nếu bạn quan tâm đến việc đào tạo mô hình của riêng mình, hãy nhớ rằng deep learning chỉ là một miền trong machine learning, nhưng có thể có các miền con machine learning khác phù hợp hơn với vấn đề mà bạn đang cố gắng giải quyết. Nếu vậy, thì việc học các miền phụ máy học khác sẽ tăng hiệu quả giải quyết vấn đề của bạn.