So sánh AI, machine learning và deep learning!
Nếu bạn quan tâm đến lĩnh vực công nghệ, chắc hẳn bạn đã không còn xa lạ gì với những thuật ngữ như AI, machine learning và deep learning. Nhưng liệu bạn có biết được những điểm tương đồng và khác biệt giữa chúng?
Trong bài viết này, chúng ta sẽ đi sâu vào tìm hiểu về những khái niệm này và so sánh chúng với nhau để hiểu rõ hơn về vai trò và ứng dụng của từng loại công nghệ này.
AI (Artificial Intelligence – Trí tuệ nhân tạo)
AI là thuật ngữ được sử dụng để chỉ những hệ thống máy tính có khả năng thực hiện các tác vụ mà thường đòi hỏi sự thông minh và sáng tạo của con người. Nó có khả năng tự động học và cải thiện từ kinh nghiệm, từ đó có thể đưa ra các quyết định và lời khuyên tốt hơn theo logic và dữ liệu đã được lập trình sẵn.
Tuy nhiên, AI chưa thật sự đạt đến mức “trí tuệ” như con người. Nó chỉ có thể thao tác dựa trên những quy tắc và thuật toán đã được lập trình sẵn, không có khả năng sáng tạo hay tự suy nghĩ như con người.
Ví dụ về ứng dụng AI trong đời sống hàng ngày có thể là các trợ lý ảo như Siri, Alexa hay Google Assistant, các công cụ dịch thuật tự động, hệ thống phát hiện gian lận tín dụng,…
Machine Learning (Học máy)
Machine learning là một tầng của AI, nó cho phép các hệ thống máy tính tự động học và cải thiện từ dữ liệu mà không cần phải được lập trình cụ thể trước. Các thuật toán của machine learning sẽ dựa trên những mẫu và dữ liệu đã có để tự động tìm ra các mẫu và tính toán những đặc điểm cần thiết để đưa ra kết quả tốt nhất.
Machine learning có thể được chia thành 3 loại chính: supervised learning (học có giám sát), unsupervised learning (học không giám sát) và reinforcement learning (học củng cố).
Supervised learning là khi hệ thống được cung cấp dữ liệu huấn luyện có nhãn (label) đã được phân loại trước đó, từ đó hệ thống có thể học và tự động phân loại những dữ liệu mới mà nó chưa được học.
Unsupervised learning là khi hệ thống được cung cấp dữ liệu mà không có nhãn, từ đó hệ thống sẽ tự phân loại và học từ dữ liệu này để cải thiện hiệu suất.
Reinforcement learning là khi hệ thống được học thông qua việc thử và sai, từ đó cải thiện kết quả của nó thông qua việc đưa ra các hành động có hiệu quả nhất dựa trên những phần thưởng và hình phạt.
Ví dụ về ứng dụng của machine learning có thể là hệ thống đề xuất phim trên Netflix, hệ thống đề xuất sản phẩm trên Amazon, hệ thống nhận diện hình ảnh trên Facebook,…
Deep Learning (Học sâu)
Deep learning cũng là một tầng của AI, nó được coi là đỉnh cao của machine learning khi cho phép học và tự cập nhật thông qua các lớp nhiều tầng. Deep learning sử dụng mạng neuron nhân tạo để mô phỏng cấu trúc và hoạt động của não bộ con người. Vấn đề được giải quyết bởi deep learning thường có độ phức tạp cao và yêu cầu sự hiểu biết sâu sắc từ phía hệ thống.
Deep learning có thể giải quyết những vấn đề cần giải quyết mà không cần có các bước giải quyết được xác định sẵn như trong machine learning. Nó có thể tự động tìm ra cách giải quyết tối ưu nhất từ những dữ liệu được cung cấp.
Ví dụ về ứng dụng của deep learning là hệ thống nhận diện giọng nói trên các ứng dụng chatbot, hệ thống tự động lái xe,…
Kết luận
Tổng kết lại, AI là thuật ngữ toàn diện để chỉ những hệ thống máy tính có khả năng học và cải thiện từ dữ liệu đã được cung cấp trước. Trong khi đó, machine learning và deep learning là những tầng cụ thể trong AI, cho phép hệ thống máy tính học và cải thiện thông qua các thuật toán và lớp nhiều tầng.
Qua bài viết trên, hy vọng bạn đã có thêm những kiến thức cơ bản về AI, machine learning và deep learning và hiểu rõ hơn về những điểm tương đồng và khác biệt giữa chúng. Chúng có vai trò quan trọng và ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực và sẽ tiếp tục phát triển trong tương lai. Hydro AI là một trong những công ty tiên phong trong việc áp dụng và phát triển những nền tảng công nghệ mới này, đồng hành cùng sự phát triển của xã hội thông minh và bền vững.
