Học máy và học sâu đã trở thành một phần không thể thiếu trong mọi nghề nghiệp. Trong những năm qua, máy tính đã cố gắng đưa ra những dự đoán chính xác với càng ít sự can thiệp của con người càng tốt.
Học máy và học sâu là hai nỗ lực như vậy trong trí tuệ nhân tạo nhằm cải thiện hiệu quả và tính dễ hiểu của máy tính.
Chìa khóa chính
- Học máy là một tập hợp con của trí tuệ nhân tạo cho phép máy tính học hỏi và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu mà không cần lập trình rõ ràng.
- Học sâu là một nhánh chuyên biệt của học máy sử dụng mạng thần kinh nhân tạo để xử lý lượng lớn dữ liệu và đưa ra các quyết định phức tạp.
- Học sâu vượt trội trong các nhiệm vụ liên quan đến dữ liệu phi cấu trúc, như nhận dạng hình ảnh và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, trong khi học máy linh hoạt hơn đối với nhiều loại vấn đề khác nhau.
Học máy vs Học sâu
Học máy là một tập hợp con của AI tập trung vào việc phát triển các thuật toán và mô hình thống kê cho phép máy tính tự động cải thiện hiệu suất của chúng đối với một tác vụ cụ thể. Học kĩ càng là một lĩnh vực học máy sử dụng mạng thần kinh nhân tạo để học từ dữ liệu. Mạng thần kinh nhân tạo bao gồm các nút được kết nối với nhau được tổ chức thành các lớp.
Học máy tập trung vào việc ứng dụng dữ liệu và thuật toán để sao chép cách con người thu thập thông tin.
Một số lĩnh vực sử dụng học máy là y học, lọc email, nhận dạng giọng nói và thị giác máy tính. Ngoài ra, học máy là một phiên bản phát triển của trí tuệ nhân tạo.
Đầu ra của máy học mang tính số, chẳng hạn như phân loại điểm số.
Học sâu dựa trên mạng lưới thần kinh nhân tạo với học đại diện. Quá trình hiểu sâu liên quan đến việc sử dụng nhiều lớp trong mạng.
Học sâu còn được gọi là học cấu trúc sâu. Các lớp này có thể không đồng nhất trong học sâu để đảm bảo tính hiệu quả và dễ hiểu.
Có rất nhiều kiến trúc deep learning. Học sâu bao gồm hàng triệu điểm dữ liệu.
Học sâu có xu hướng giải quyết các vấn đề phức tạp bằng cách sử dụng dữ liệu và thuật toán.
Bảng so sánh
| Các thông số so sánh | Machine Learning | Học kĩ càng |
|---|---|---|
| Điểm dữ liệu | Học máy bao gồm hàng nghìn điểm dữ liệu. | Học sâu có hàng nghìn điểm dữ liệu. |
| Chức năng | Mục tiêu chính của học máy là duy trì tính cạnh tranh và học hỏi những điều mới. | Các chức năng học sâu để giải quyết các vấn đề phức tạp. |
| Kết quả đầu ra | Đầu ra của học sâu bao gồm các giá trị số cũng như các phần tử dạng tự do. | Học máy ít phức tạp hơn và do đó, dễ hiểu hơn học sâu. |
| phức tạp | Học máy ít phức tạp và dễ hiểu hơn học sâu. | Học sâu là một quá trình phức tạp. |
| Thiết lập thời gian | Học máy cần ít thời gian thiết lập hơn. | Học sâu đòi hỏi nhiều thời gian thiết lập hơn. |
Học máy là gì?
Học máy là một tập hợp con của trí tuệ nhân tạo và khoa học máy tính.
Mục tiêu chính của học máy là tập trung vào việc áp dụng dữ liệu và thuật toán để sao chép cách con người thu thập thông tin.
Các thuật toán học máy xây dựng mô hình dữ liệu huấn luyện dựa trên dữ liệu mẫu.
Có một số ứng dụng thực tế của học máy. Một số lĩnh vực sử dụng học máy là y học, lọc email, nhận dạng giọng nói và thị giác máy tính.
Học máy được sử dụng hiệu quả trong các lĩnh vực này vì rất khó để phát triển các thuật toán thông thường. Học máy được gọi là phân tích dự đoán trong lĩnh vực kinh doanh.
Do đó, học máy là một quá trình sử dụng dữ liệu và thuật toán để mang lại kết quả đáng tin cậy. Sự nhấn mạnh của học máy là sự phát triển của các chương trình máy tính tự phân tích dữ liệu và người dùng.
Ngoài ra, học máy là một phiên bản phát triển của trí tuệ nhân tạo. Đầu ra của máy học mang tính số, chẳng hạn như phân loại điểm số.
Một số ứng dụng học máy nổi bật là trong nông nghiệp, thiên văn học, ngân hàng, khoa học công dân, thị giác máy tính, truy xuất thông tin, bảo hiểm, nhận dạng chữ viết tay, tiếp thị, chẩn đoán y tế và công cụ tìm kiếm.
Học máy có những hạn chế nhất định, chẳng hạn như không có khả năng mang lại kết quả như mong đợi. Ngoài ra, học máy có thể chịu các sai lệch dữ liệu khác nhau.
Học sâu là gì?
Học sâu đề cập đến một nhánh của học máy. Một tên gọi khác của học sâu là học sâu có cấu trúc.
Có rất nhiều kiến trúc deep learning. Một số trong số này là mạng lưới thần kinh sâu, sâu gia cố học tập, mạng lưới niềm tin sâu sắc và mạng lưới thần kinh tích chập.
Một số ứng dụng thực tế của học sâu là trong thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, tin sinh học, kiểm tra vật liệu, nhận dạng giọng nói và thiết kế thuốc.
Quá trình học sâu liên quan đến việc sử dụng nhiều lớp trong mạng. Các lớp này có thể không đồng nhất trong sự hiểu biết sâu sắc để đảm bảo tính hiệu quả và dễ hiểu.
Học sâu bao gồm hàng triệu điểm dữ liệu. Đầu ra của sự hiểu biết sâu sắc bao gồm các giá trị số cũng như các phần tử dạng tự do.
Học sâu có xu hướng giải quyết các vấn đề phức tạp bằng cách sử dụng dữ liệu và thuật toán. Sự hiểu biết sâu sắc có thể được xây dựng bằng cách sử dụng phương pháp từng lớp tham lam.
Các phương pháp học sâu có một ứng dụng thực tế quan trọng trong học tập không giám sát nhiệm vụ.
Trường hợp thuyết phục nhất về học sâu là nhận dạng giọng nói ở quy mô đáng kể. Các lĩnh vực khác của hoạt động học sâu là xử lý nghệ thuật thị giác, nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và quản lý quan hệ khách hàng.
Tuy nhiên, một số kỹ thuật học sâu có thể hiển thị hành vi có vấn đề.
Sự khác biệt chính giữa Học máy và Học sâu
- Trong khi học máy bao gồm hàng nghìn điểm dữ liệu, thì sự hiểu biết sâu sắc bao gồm hàng triệu điểm.
- Mục tiêu chính của học máy là duy trì tính cạnh tranh và học hỏi những điều mới. Ngược lại, deep learning có chức năng giải quyết các vấn đề phức tạp.
- Học máy cần ít thời gian thiết lập hơn. Mặt khác, học sâu đòi hỏi nhiều thời gian thiết lập hơn.
- Học máy ít phức tạp và dễ hiểu hơn học sâu.
- Đầu ra của học máy mang tính số, chẳng hạn như phân loại điểm số. Ngược lại, đầu ra của deep learning bao gồm các giá trị số cũng như các phần tử dạng tự do.
- https://en.wikipedia.org/wiki/Deep_learning#Applications
- https://en.wikipedia.org/wiki/Machine_learning#Applications
Cập nhật lần cuối: ngày 05 tháng 2023 năm XNUMX
Tôi đã nỗ lực rất nhiều để viết bài đăng trên blog này nhằm cung cấp giá trị cho bạn. Nó sẽ rất hữu ích cho tôi, nếu bạn cân nhắc chia sẻ nó trên mạng xã hội hoặc với bạn bè/gia đình của bạn. CHIA SẺ LÀ ♥️
Sandeep Bhandari có bằng Cử nhân Kỹ thuật Máy tính của Đại học Thapar (2006). Ông có 20 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực công nghệ. Anh rất quan tâm đến các lĩnh vực kỹ thuật khác nhau, bao gồm hệ thống cơ sở dữ liệu, mạng máy tính và lập trình. Bạn có thể đọc thêm về anh ấy trên trang sinh học.
Giọng điệu của bài viết quá giáo điều, như thể coi machine learning và deep learning như liều thuốc chữa bách bệnh cho mọi vấn đề. Một cách tiếp cận cân bằng hơn, thừa nhận những thách thức và phê bình, sẽ làm phong phú thêm nội dung.
Tác giả đã thực hiện một công việc đáng khen ngợi khi trình bày các chi tiết phức tạp về học máy và học sâu. Sự nhấn mạnh vào các ứng dụng thực tế và những hạn chế của những kỹ thuật này đặc biệt kích thích tư duy.
Bài viết đưa ra lời giải thích rõ ràng về machine learning và deep learning. Tuy nhiên, tôi sẽ đánh giá cao những ví dụ cụ thể hơn về ứng dụng thực tế trong các lĩnh vực khác nhau.
Bài viết này rất hấp dẫn và khá nhiều thông tin. Tác giả đã cung cấp một cái nhìn tổng quan toàn diện về các khái niệm học máy và học sâu, chỉ ra những điểm khác biệt chính giữa hai khái niệm này. Tôi thực sự rất thích đọc nó.
Tôi hoàn toàn đồng ý với bạn. Bảng so sánh đặc biệt hữu ích trong việc tìm hiểu sự khác biệt giữa học máy và học sâu.
Ai biết máy móc có thể học? Chà, tương lai dường như bị chi phối bởi các mạng lưới thần kinh nhân tạo và các điểm dữ liệu. Skynet, chúng tôi đến đây!
Tôi thấy bài viết quá đơn giản và thiếu sự phân tích sâu sắc. Nó hầu như không làm trầy xước bề mặt của những chủ đề phức tạp này. Một sự thất vọng.