AI so với Machine Learning và Deep Learning: Sự khác biệt chính là gì?

Có rất nhiều sự nhầm lẫn xung quanh các điều khoản trí tuệ nhân tạo (AI), máy học (ML) và học kĩ càng (ĐL). Trong bài viết này, chúng tôi sẽ cung cấp một giới thiệu ngắn gọn về từng trường này để giúp làm rõ mọi sự nhầm lẫn.

Trí tuệ nhân tạo là một lĩnh vực rộng lớn bao gồm mọi thứ, từ các thuật toán đơn giản có thể sắp xếp dữ liệu đến các hệ thống phức tạp có thể tự học và đổi mới. Máy học là một tập hợp con của AI xử lý các thuật toán học từ dữ liệu. Học sâu là một loại học máy sử dụng mạng nơ-ron để học từ dữ liệu.

Trí tuệ nhân tạo là quá trình tạo ra những cỗ máy thông minh. Nó liên quan đến việc tạo ra các thuật toán hoặc bộ quy tắc, có thể tự học và đưa ra quyết định. AI có thể được sử dụng để tạo ra các hệ thống có thể giải quyết vấn đề, nhận dạng các mẫu và đưa ra dự đoán.

Máy học là một loại AI xử lý các thuật toán học từ dữ liệu. Các thuật toán học máy có thể tự động cải thiện khi cung cấp nhiều dữ liệu hơn. Ví dụ, một thuật toán học máy có thể được sử dụng để tự động xác định các đối tượng trong ảnh.

Học sâu là một loại học máy sử dụng mạng nơ-ron để học từ dữ liệu. Các thuật toán học sâu có thể tự động cải thiện dữ liệu đã cho. Ví dụ, một thuật toán học sâu có thể được sử dụng để tự động xác định các đối tượng trong ảnh.

AI so với Machine Learning và Deep Learning

Tín dụng hình ảnh: Edureka.com

Học nhân tạo là gì?

Học nhân tạo (AL) là một quá trình máy tính lập trình để học từ dữ liệu, mà không được lập trình rõ ràng. AL liên quan đến lĩnh vực máy học, liên quan đến việc thiết kế và phát triển các thuật toán cho phép máy tính học.

AL đã được sử dụng trong nhiều ứng dụng, bao gồm nhận dạng khuôn mặt, lọc thư rác và chẩn đoán y tế. Trong những năm gần đây, ngày càng có nhiều sự quan tâm đến việc sử dụng AL để phát triển các phương tiện tự hành.

Các thuật toán AL thường được chia thành hai loại: học có giám sát và học không giám sát. Các thuật toán học có giám sát được sử dụng khi dữ liệu được gắn nhãn, nghĩa là có một đầu ra chính xác đã biết cho mỗi đầu vào. Các thuật toán học không giám sát được sử dụng khi dữ liệu không được gắn nhãn, nghĩa là không có đầu ra chính xác nào được biết cho mỗi đầu vào.

AL là một lĩnh vực tương đối mới và vẫn còn nhiều nghiên cứu cần được thực hiện để nâng cao hơn nữa độ chính xác và hiệu quả của các thuật toán AL. Tuy nhiên, các ứng dụng tiềm năng của AL là rất lớn, và dự kiến ​​rằng công nghệ này sẽ tiếp tục phát triển phổ biến trong những năm tới.

Học máy là gì?

Học máy là một nhánh của trí tuệ nhân tạo đề cập đến việc thiết kế và phát triển các thuật toán có thể học hỏi từ dữ liệu và cải thiện hiệu suất của chúng theo thời gian. Các thuật toán học máy đã được sử dụng trong nhiều ứng dụng khác nhau, chẳng hạn như nhận dạng khuôn mặt, nhận dạng giọng nói và hệ thống đề xuất.

Học máy là một lĩnh vực tương đối mới và nó không ngừng phát triển. Có nhiều loại thuật toán học máy khác nhau và mỗi loại đều có ưu và nhược điểm riêng.

Thuật toán học có giám sát là loại thuật toán học máy được sử dụng phổ biến nhất. Các thuật toán này học từ dữ liệu đào tạo được gắn nhãn. Các nhãn có thể là bất cứ thứ gì, chẳng hạn như email có phải là thư rác hay không, hoặc hình ảnh có mèo hay không.

Các thuật toán học không giám sát học từ dữ liệu không được gắn nhãn. Các thuật toán này cố gắng tìm các mẫu trong dữ liệu. Ví dụ, chúng có thể được sử dụng để phân cụm các điểm dữ liệu thành các nhóm. Các thuật toán học tăng cường học bằng cách thử và sai, giống như con người. Chúng thường được sử dụng trong các trò chơi, chẳng hạn như cờ vua hoặc cờ vây, để học cách chơi trò chơi tốt hơn.

Máy học là một công cụ mạnh mẽ có thể được sử dụng để giải quyết nhiều vấn đề. Tuy nhiên, điều quan trọng cần nhớ là các thuật toán học máy chỉ tốt khi dữ liệu mà chúng được đưa ra. Nếu dữ liệu có chất lượng kém, các thuật toán sẽ không thể học hỏi từ nó và sẽ không thể tạo ra kết quả tốt.

Học sâu là gì?

Học sâu đã được sử dụng để đạt được kết quả hiện đại trong nhiều lĩnh vực, bao gồm thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và chế tạo người máy. Có nhiều loại thuật toán học sâu khác nhau, bao gồm mạng nơ-ron tích tụ, mạng nơ-ron tuần hoàn và mã tự động.

Học sâu là một lĩnh vực tương đối mới và không ngừng phát triển. Các kiến ​​trúc và kỹ thuật mới luôn được phát triển.

Bất chấp những thách thức này, học sâu là một lĩnh vực thú vị với nhiều tiềm năng. Nó đã đạt được một số kết quả đáng kinh ngạc và sẽ tiếp tục như vậy trong tương lai.

Sự khác biệt giữa AI và Học máy và Học sâu-

1. Trí tuệ nhân tạo, học máy và học sâu là tất cả các thuật ngữ được sử dụng để mô tả các phương pháp dạy máy tính đưa ra quyết định hoặc thực hiện nhiệm vụ khác nhau.

2. AI là danh mục rộng nhất và bao gồm bất kỳ phương pháp dạy máy tính nào để đưa ra quyết định hoặc thực hiện nhiệm vụ.

3. Học máy là một tập hợp con của AI tập trung vào việc sử dụng các thuật toán toán học để học từ dữ liệu, mà không được lập trình rõ ràng để làm như vậy.

4. Học sâu là một tập con của học máy tập trung vào việc sử dụng mạng nơ-ron để học từ dữ liệu.

5. AI, học máy và học sâu đều có chung mục tiêu là dạy máy tính đưa ra quyết định hoặc thực hiện nhiệm vụ, nhưng chúng khác nhau về cách tiếp cận.

6. AI là danh mục rộng nhất và bao gồm bất kỳ phương pháp dạy máy tính nào để đưa ra quyết định hoặc thực hiện nhiệm vụ.

7. Học máy là một tập hợp con của AI tập trung vào việc sử dụng các thuật toán toán học để học từ dữ liệu, mà không được lập trình rõ ràng để làm như vậy.

8. Học sâu là một tập con của học máy tập trung vào việc sử dụng mạng nơ-ron để học từ dữ liệu.

9. AI, học máy và học sâu đều có chung mục tiêu là dạy máy tính đưa ra quyết định hoặc thực hiện nhiệm vụ, nhưng chúng khác nhau về cách tiếp cận.

10. AI là phạm trù rộng nhất và bao gồm bất kỳ phương pháp dạy máy tính nào để đưa ra quyết định hoặc thực hiện nhiệm vụ. Máy học là một tập hợp con của AI tập trung vào việc sử dụng các thuật toán toán học để học từ dữ liệu, mà không được lập trình rõ ràng để làm như vậy. Học sâu là một tập hợp con của học máy tập trung vào việc sử dụng mạng nơ-ron để học từ dữ liệu.

11. AI, học máy và học sâu đều có chung mục tiêu là dạy máy tính đưa ra quyết định hoặc thực hiện nhiệm vụ, nhưng chúng khác nhau về cách tiếp cận.

12. AI là danh mục rộng nhất và bao gồm bất kỳ phương pháp dạy máy tính nào để đưa ra quyết định hoặc thực hiện nhiệm vụ.

13. Học máy là một tập hợp con của AI tập trung vào việc sử dụng các thuật toán toán học để học từ dữ liệu, mà không được lập trình rõ ràng để làm như vậy.

14. Học sâu là một tập con của học máy tập trung vào việc sử dụng mạng nơ-ron để học từ dữ liệu.

15. AI, học máy và học sâu đều có chung mục tiêu là dạy máy tính đưa ra quyết định hoặc thực hiện nhiệm vụ, nhưng chúng khác nhau về cách tiếp cận.

Kết luận- AI vs Machine Learning vs Deep Learning

AI, Máy học và Học sâu là tất cả các thuật ngữ thường được sử dụng thay thế cho nhau. Tuy nhiên, chúng thực sự khá khác biệt với nhau. ai là cái chung nhất trong ba cái và dùng để chỉ bất kỳ hệ thống máy tính nào có thể tự học. Học máy là một tập hợp con của AI liên quan đến việc dạy máy tính học bằng ví dụ. Học sâu là một loại học máy sử dụng mạng thần kinh nhân tạo để mô phỏng hoạt động của não người.

Nếu bạn quan tâm đến việc mở rộng cơ hội nghề nghiệp của mình trong lĩnh vực hấp dẫn này, hãy xem Khóa học học sâu Edureka. Khóa học này giáo dục sinh viên về các kỹ năng, kỹ thuật và thiết bị cần thiết để nâng cao nghề nghiệp của họ.

Bạn có không chắc chắn về cách tiếp tục khi bạn đã nắm được các nguyên tắc cơ bản của Học máy không? Coi như Chứng nhận Máy học của Edureka, điều này sẽ giúp bạn thành công trong nghề hấp dẫn này. Tìm hiểu về các nguyên tắc của học máy, các thủ tục và phương pháp liên quan đến học không giám sát và có giám sát, các thành phần toán học và kinh nghiệm của học máy cũng như mô hình thực hành để xây dựng các thuật toán. Bạn sẽ được trang bị cho vị trí kỹ sư Máy học sau khi hoàn thành khóa học này.

Ngoài ra, bạn có thể đăng ký vào một chương trình thạc sĩ về học máy. Chương trình học sẽ đào tạo bạn chuyên sâu và thực tế về các ứng dụng máy học trong môi trường thực tế. Ngoài ra, bạn sẽ nghiên cứu các nguyên tắc cơ bản của học máy, bao gồm phân tích thống kê, Python và khoa học dữ liệu.

Cũng đọc: 

Jitendra Vaswani
Tác giả này được xác minh trên BloggersIdeas.com

Jitendra Vaswani là nhà tiếp thị kỹ thuật số hàng đầu được công nhận vì chuyên môn sâu rộng trong lĩnh vực này. Ông đã phát biểu tại các sự kiện quốc tế và thành lập Digiexe.com, một cơ quan tiếp thị kỹ thuật số và Bytegain.com, một công cụ dành cho SEO copywriting và SEO địa phương. Với hơn mười năm kinh nghiệm, Vaswani đã tạo ra những tác động đáng kể trong lĩnh vực tiếp thị kỹ thuật số. Ông cũng là tác giả cuốn sách 'Inside A Hustler's Brain: In Pursuit of Financial Freedom', cuốn sách đã bán được hơn 20,000 bản trên toàn thế giới và được quốc tế ca ngợi. Công việc của ông tiếp tục truyền cảm hứng cho nhiều người trong thế giới tiếp thị kỹ thuật số.

Tiết lộ chi nhánh: Hoàn toàn minh bạch - một số liên kết trên trang web của chúng tôi là liên kết liên kết, nếu bạn sử dụng chúng để mua hàng, chúng tôi sẽ kiếm được hoa hồng miễn phí cho bạn (không tính thêm phí gì!).

Để lại một bình luận