Deep Learning là gì? Khác gì so với Machine Learning?

Công nghệ ngày nay phát triển vượt bậc với nhiều thuật ngữ liên quan đến trí tuệ nhân tạo (AI), trong đó Deep Learning và Machine Learning là hai cụm từ được nhắc đến rất nhiều. Nhưng bạn đã thực sự hiểu rõ Deep Learning là gì? Nó khác gì so với Machine Learning? Hãy cùng tìm hiểu một cách dễ hiểu và súc tích nhất nhé!

Deep Learning là gì?

Deep Learning (Học sâu) là một nhánh con của Machine Learning, hoạt động dựa trên các mạng nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural Networks) được thiết kế để mô phỏng cách hoạt động của não bộ con người. Điều này giúp máy tính xử lý thông tin, nhận diện mẫu, và đưa ra dự đoán một cách tự động, không cần sự can thiệp của con người trong việc xác định các đặc điểm (features).

Ví dụ dễ hiểu:

Hãy tưởng tượng bạn đang dạy một đứa trẻ nhận diện mèo.

• Deep Learning sẽ cho trẻ xem hàng nghìn bức ảnh mèo, tự nó học từ dữ liệu này mà không cần bạn giải thích chi tiết mèo có tai, đuôi hay bộ lông.

Cốt lõi của Deep Learning là sử dụng nhiều lớp xử lý dữ liệu (gọi là layers) để học từ thông tin cơ bản đến phức tạp hơn, từ việc nhận diện đường nét, hình dạng đến hiểu ngữ cảnh.

Machine Learning là gì?

Machine Learning (Học máy) là một lĩnh vực lớn hơn, bao gồm nhiều kỹ thuật giúp máy tính học từ dữ liệu mà không cần lập trình cụ thể. Tuy nhiên, trong Machine Learning, con người vẫn phải tham gia vào việc chọn ra các đặc điểm quan trọng (features) để máy học tốt hơn.

Ví dụ dễ hiểu:

Với cùng bài toán nhận diện mèo, Machine Learning yêu cầu bạn phải chỉ ra trước rằng mèo thường có tai hình tam giác, lông mềm, đuôi dài… rồi mới đưa dữ liệu vào để máy tính học.

Sự khác biệt giữa Deep Learning và Machine Learning

Mặc dù Deep Learning là một phần của Machine Learning, nhưng hai công nghệ này có những điểm khác biệt rõ rệt:

Ứng dụng thực tế

Machine Learning:

• Phát hiện gian lận trong giao dịch ngân hàng.
• Dự đoán doanh số bán hàng.
• Hệ thống gợi ý sản phẩm (ví dụ: Shopee, Lazada).

Deep Learning:

• Nhận diện khuôn mặt (Face ID trên iPhone).
• Trợ lý ảo (Google Assistant, Siri).
• Xe tự lái (Tesla).

Vì sao Deep Learning ngày càng phổ biến?

Deep Learning đang dần chiếm ưu thế nhờ khả năng giải quyết những bài toán phức tạp mà các phương pháp truyền thống không xử lý được. Lý do chính:

1. Dữ liệu lớn (Big Data): Ngày nay, chúng ta có lượng dữ liệu khổng lồ từ internet, mạng xã hội, cảm biến, giúp Deep Learning phát huy tối đa hiệu quả.
2. Sức mạnh tính toán: Sự phát triển của GPU và TPU đã đẩy nhanh quá trình huấn luyện mạng nơ-ron.
3. Tự động hóa: Deep Learning giảm sự phụ thuộc vào con người trong việc chọn và xử lý dữ liệu.

Kết luận

Deep Learning và Machine Learning đều là những công nghệ quan trọng trong lĩnh vực AI, nhưng Deep Learning mang lại nhiều tiềm năng hơn nhờ khả năng tự động hóa và xử lý dữ liệu lớn. Tuy nhiên, việc lựa chọn giữa hai công nghệ này phụ thuộc vào nhu cầu và tài nguyên của từng bài toán cụ thể.

Hy vọng qua bài viết này, bạn đã có cái nhìn tổng quan và dễ hiểu về Deep Learning và sự khác biệt của nó so với Machine Learning!