Nhầm lẫn AI, Machine Learning và Deep Learning
Cụm từ trí tuệ nhân tạo [ AI = Artificial Intelligence ] có lẽ đã khá quen thuộc với nhiều bạn. Đôi khi có thể bạn nghe những cụm từ khác như máy học, học máy, học sâu [ Machine Learning, Deep Learning ]. Mình cũng từng không hiểu 3 cái này khác gì, thế nên trong bài hôm nay, chúng ta cùng tìm hiểu xem chúng khác nhau như thế nào ở mức định nghĩa cơ bản nhất nhé.
Mục tiêu của bài này là giúp bạn hiểu được cái hình bên dưới thôi.
Trí tuệ nhân tạo là khả năng mà máy có thể làm những thứ mà não bộ người làm được. Giờ bạn cứ nghĩ não mình làm được gì, nếu máy làm được việc đó thì đó gọi là trí tuệ nhân tạo. Ví dụ nhận diện được đồ vật, hình ảnh, âm thanh, giao tiếp, điều khiển được cơ bắp, giải toán, suy luận, vv
AI được chia làm 2 loại rộng, hẹp là: general AI và narrow AI
General AI gồm những đặc tính não bộ như mình vừa nói ở trên.
Còn Narrow AI tức là máy chỉ có một khả năng duy nhất của não bộ người như nhận dạng được hình ảnh.
Machine Learning [ máy học ] là gì?
Thực ra khái niệm AI đã có từ năm 1956. Bạn có thể viết ứng dụng có AI mà không sử dụng máy học, nhưng bạn phải viết cả triệu, tỷ dòng code để xây dựng các trường hợp có thể xảy ra.
Máy học tức là cách để có được AI, máy tự học được mà không phải trực tiếp hard-code
[ Hay nói cách khác AI là mục tiêu còn phương tiện/cách thức để có được AI là machine learning.]
Máy sẽ được học bằng cách train nó một lượng data khổng lồ với một thuật toán, thuật toán có khả năng điều chỉnh và xây dựng nên model. [ Model đơn giản là bạn cho input thì nó sẽ cho bạn output. Ví dụ hàm y = 2x+3 bạn cho x = 1 thì bạn được y = 5 ]
Ví dụ về ứng dụng nhận diện tuổi. Bạn có một lượng lớn hình khoảng vài triệu hình chân dung người và có tag tuổi.
Khi máy "học" đống dữ liệu đó, bạn sẽ được model nhận diện tuổi. Với model này, bạn chỉ cần input là hình chân dung, bạn sẽ được số tuổi.
Cách tạo model, thuật toán như thế nào là cả quá trình học, mình sẽ viết thêm nếu học tiếp.
Deep Learning là gì?
Deep Learning là một trong nhiều cách tiếp cận của Machine Learning. Một số cách nhưclustering, reinforcement learning, and Bayesian networks, vv
Deep learning mô phỏng lại bộ não người với nhiều lớpneurons [ nơron thần kinh ]
Xem thêm:
//niviki.com/andrew-ng-lam-lai-khoa-deep-learning-moi-ban-da-hoc-chua/
Kết luận
Như mình đã nói ở trên, mục tiêu của bài này là giúp chúng ta phân biệt đượcAI, Machine Learning và Deep Learning để có thể cà phê cà pháo chém gió bạn bè. Chứ để thực sự hiểu chi tiết cần phải bỏ thời gian nhiều để nghiên cứu thêm. Mình có mua vài khoá học vềAI, Machine Learning và Deep Learning trên Udemylâu rồi mà cũng mới xem sơ sơ.Đây là lĩnh vực cần có sự kiên trì mới theo được.
Tham khảo:
//developer.nvidia.com/deep-learning
The Difference Between Artificial Intelligence, Machine Learning, and Deep Learning