Chúng ta đa quá quen với thuật ngữ AI trong thời đại ngày nay và trong lĩnh vực AI có 2 khái niệm mà hầu như mọi người đều lầm tưởng là giống nhau đó là Machine learning và Deep learning , trên các phương tiện truyền thông đại chúng chúng ta sẽ thấy chúng xuất hiện rất nhiều và chúng không giống nhau.
Chúng là hai lĩnh vực khác nhau trong bài viết ngày hôm nay chúng ta sẽ đi tìm hiểu kĩ về Deep Learning tìm hiểu xem chúng thực sự là gì , và mục đích của chúng.
Mục Lục
Giới thiệu chung về sự phát triển của máy tính
Máy tính được các nhà khoa học sáng tạo và phát triển ở giữa thể kỉ 20 để có thể giải quyết và tối ưu nhiều vấn đề khác nhau thay vì sử dụng sức lao động của con người về cả đầu óc vẫn tay chân và không ai nghĩ một chiếc máy tính có thể thực hiện được cả suy nghĩ và hành động một cách nhất quán và có định hướng
Khoa học máy tính là một lĩnh vực sinh ra để có thể giải quyết các vấn đề sáng tạo và truyền thống của con người và từ đó trí tuệ nhân tạo ra đời đi cùng với đó là các lĩnh vực nhỏ đi theo.
Machine Learning
Trong lĩnh vực khoa học máy tính ở giai đoạn ban đầu các nhà khoa học tạo ra rất nhiều các phương pháp để làm việc với máy tính nhưng họ nhận ra nó không phù hợp để có thể giải quyết được mọi vấn đề cụ thể như các vấn đề phức tạp.
Lấy ví dụ như một thuật toán được sinh ra không thể xử lý nhận dạng được các hình ảnh hoặc video và quan trọng nhất là các thuật toán thô sơ cứng không thể biểu diễn được cảm xúc và Machine Learning được sinh ra để giải quyết vấn đề này.
Học máy được ra đời để phát triển cho các thuật toán thô sơ giờ đây có thể tự biến đổi sao cho phù hợp mà không cần sự tác động của con người, đây là một phương pháp học tập dựa trên cách học tập của con người đó là lặp lại hệ thống học từ đơn giản cho tới phức tạp.
Ban đầu người ta sẽ chung cấp cho nó một lượng thông tin rất lớn và các thuật toán sẽ xem xét thông tin và cuối cùng đưa ra kết luận dựa trên các ý tưởng, nếu thuật toán cung cấp các dấu hiệu của một hoạt động bất thường nào đó thì hệ thống sau khi học và nhận thức được sẽ tự cho nó vào một trường hợp và tính toán.
Nhưng có một vấn đề là các thuật toán không thể phân tích thông tin chính xác hơn và điều này cần dựa trên các mạng lưới thần kinh và để giải quyết được vấn đề này thì chúng ta cần có Deep Learning.
Giới thiệu về mạng lưới thần kinh nhân tạo
Mạng thần kinh nhân tạo chính là các mô hình toán học có thể bắt chước cấu trúc của bộ nào con người, được tạo ra để máy tính có thể phân tích hình ảnh, giọng nói, cảm xúc,… của con người, các mạng thần kinh đơn giản có khả năng nhận dạng được cái đối tượng đơn giản có thể phân biệt cái này với cái khác.
Ngoài ra còn có thể đếm số lượng đối tượng được hiển thị trong một hình ảnh lớn, sự ra đời của mạng thần kinh nhận tạo đã giải quyết được nhiều vấn đề phức tạp trước đây mà máy tính không thể xử lý.
Deep Learning
Deep Learning ra đời để có thể học sâu các kết nối thần kinh nhân tạo là một giai đoạn thay thế trong quá trình phát triển của khoa học máy tính, trong đó các mạng thần kinh nhân tạo được bao gồm rất nhiều các yếu tố khác giao tiếp với nhau trong ranh giới và kể các trong trường hợp phức tạp hơn máy tính có thể xử lý và giải quyết các nhiệm vụ tác vụ một cách tối ưu nhất.
Deep Learning và Machine Learning giải quyết được vấn đề gì ?
Cả hai lĩnh vực này sinh ra đều để giải quyết các vấn đề khác nhau nhưng nói chung nó đều giải quyết tốt và tối ưu các công việc nó có thể làm nối bật nhất là trong lĩnh vực kinh doạnh Machine Learning sinh ra nhằm mục đích có thể:
- Tự động hóa kinh doanh : Các máy học nhận dạng người dùng và tiến hành phân tích và sắp xếp dữ liệu của khách hàng và từ đó cung cấp ra các dịch vụ trải nghiệm cá nhân hóa thông tin của khách hàng đó.
- Phân tích kiến thức được cấu trúc và áp dụng các thuật toán để tự động hóa các quy trình.
Lời kết:
Lĩnh vực khoa học máy tính sẽ không thể giải quyết tất cả các vấn đề một cách tối ưu và hiệu quả nếu thiếu DL và ML , rất nhiều chức năng của máy tính hiện đại ngày nay không thể sử dụng được ví dụ như các chức năng như nhận diện giọng nói nhận diện hình ảnh và các quy trình kiểm tra trên máy tính sẽ không thực hiện được nếu thiếu hai lĩnh vực trên.
Các nhiệm vụ tác vụ càng phức tạp càng nhiều lượng thông tin thì máy móc cũng phải thực hiện các tác vụ thao tác phức tạp khác nhau. Chính vì vậy việc Deep learning ra đời đã giải quyết được rất nhiều vấn đề trong lĩnh vực vẫn còn nhiều tiềm năng phát triển này.
Xem thêm:
Các cách công nghệ có thể giải quyết được vấn đề cho doanh nghiệp