1. Hãy dành vài giây Đăng nhập hoặc Đăng ký tài khoản để truy cập và sử dụng TBit hiệu quả nhất.
    Ẩn thông báo
  2. Bạn hãy like trang Facebook của TBit để nhận được tin tức công nghệ nhanh nhất từ chúng tôi.
    Ẩn thông báo

Phân biệt AI, Machine Learning và Deep Learning

Thảo luận trong 'Thông tin công nghệ' bắt đầu bởi Phạm Đạt, 8/8/18.

0/5, 0 phiếu

    1. Phạm Đạt TBit-Mod

      Xin chào các bạn. Hôm nay, chúng ta sẽ đến với những khái niệm và không ít bạn nhầm lẫn với nhau đó là: AI, Machine LearningDeep Learning. Vậy làm sao để phân biệt được chúng và sự khác nhau là như thế nào ?

      [​IMG]

      * Phân biệt 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. Nhưng đừng quá lo lắng vì mình sẽ giúp các bạn như đã hứa.

      AI ( trí tuệ nhân tạo ) là gì?

      [​IMG]

      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.
      + Narrow AI 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?

      [​IMG]

      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 "huấn luyện" nó trong 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 tập !

      Deep Learning là gì?

      [​IMG]

      Deep Learning là một trong nhiều cách tiếp cận của Machine Learning. Một số cách như clustering, reinforcement learning, and Bayesian networks, vv

      Deep learning mô phỏng lại bộ não người với nhiều lớp neurons ( nơron thần kinh )

      * Kết luận
      Như mình đã nói ở trên, mục tiêu của bài này là giúp chúng ta phân biệt được AI, 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.
       
      Đang tải...

Chia sẻ trang này

Đang tải...