5 Phút Hiểu AI, Machine Learning, Deep Learning và Data Science

09/08/2023

Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence) đã trở thành một lực lượng cách mạng hóa nhiều ngành công nghiệp và khía cạnh khác nhau trong cuộc sống hàng ngày. Trong lĩnh vực AI, một số thành phần chính đóng vai trò quan trọng trong việc hình thành khả năng và tiềm năng của nó.

Học máy (Machine Learning), Học sâu (Deep Learning) và Khoa học dữ liệu (Data Science) là các lĩnh vực được kết nối với nhau, bổ sung cho nhau để thúc đẩy những tiến bộ của AI. Bài viết này khám phá mối quan hệ giữa AI, ML, DL và DS cho thấy sự phối hợp của chúng góp phần như thế nào vào sự phát triển công nghệ và các giải pháp tiên tiến.

Ví dụ cụ thể để nhận biết AI, ML, DL và DS

Trí tuệ nhân tạo (AI)

Amazon Echo là loa thông minh sử dụng Alexa - công nghệ trợ lý ảo AI do Amazon phát triển. Amazon Alexa có khả năng tương tác bằng giọng nói, phát nhạc, đặt báo thức, phát sách nói và cung cấp thông tin theo thời gian thực như tin tức, thời tiết, thể thao và báo cáo giao thông.

Như bạn có thể thấy trong hình minh họa bên dưới, người đó muốn biết nhiệt độ hiện tại ở Chicago. Giọng nói của người đó trước tiên được chuyển đổi thành định dạng mà máy có thể đọc được. Dữ liệu được định dạng sau đó được đưa vào hệ thống Amazon Alexa để xử lý và phân tích. Cuối cùng, Alexa trả về đầu ra giọng nói mong muốn thông qua Amazon Echo.

Học máy (ML)

Học có giám sát (Supervised Learning)

Dưới đây là một ví dụ về phương pháp học có giám sát. Thuật toán được đào tạo bằng cách sử dụng dữ liệu được dán nhãn của chó và mèo. Mô hình đã được đào tạo sẽ dự đoán hình ảnh mới là của một con mèo hay một con chó.

Một số ví dụ về học có giám sát bao gồm hồi quy tuyến tính (linear regression), hồi quy logistic (logistic regression), máy vectơ hỗ trợ (support vector machines), Naive Bayes và cây quyết định (decision tree).

Học không có giám sát (Unsupervised Learning)

Dưới đây là một ví dụ về phương pháp học không giám sát huấn luyện một mô hình bằng cách sử dụng dữ liệu chưa được gắn nhãn. Trong trường hợp này, dữ liệu bao gồm các phương tiện khác nhau. Mục đích của mô hình là phân loại từng loại phương tiện.

Một số ví dụ về học tập không giám sát bao gồm k-means clustering, hierarchical clustering và phát hiện bất thường (anomaly detection).

Học tăng cường (Reinforcement Learning)

Dưới đây là một ví dụ cho thấy cách máy được đào tạo để xác định hình dạng.

Ví dụ về các thuật toán học tăng cường bao gồm Mạng nơ ron, Q-learning và Deep Q-learning.

Học sâu (DL)

Đây là một ví dụ về mạng lưới nơ-ron sử dụng tập hợp lớn dữ liệu chưa được gắn nhãn của võng mạc mắt. Mô hình mạng được đào tạo dựa trên dữ liệu này để tìm hiểu xem một người có mắc bệnh võng mạc tiểu đường hay không.

Khoa học dữ liệu (DS)

Ví dụ: Ứng dụng Clue phổ biến sử dụng khoa học dữ liệu để dự báo chu kỳ kinh nguyệt và sức khỏe sinh sản của người dùng bằng cách theo dõi ngày bắt đầu chu kỳ, tâm trạng, loại phân, tình trạng tóc và nhiều số liệu khác. Đằng sau đó, các nhà khoa học dữ liệu khai thác lượng dữ liệu đa dạng này bằng các công cụ như Python và Jupyter's Notebook. Sau đó, người dùng sẽ được thông báo bằng thuật toán khi họ đang trong thời kỳ rụng trứng, gần kỳ kinh, hoặc ở nguy cơ cao cho các vấn đề như thai ngoài tử cung.

Phân biệt AI, Machine Learning, Deep Learning, Data Science

Trí tuệ nhân tạo (AI) đóng vai trò là khái niệm bao quát với mục tiêu tạo ra các hệ thống thông minh. Trong lĩnh vực AI, học máy (ML) là một công cụ mạnh mẽ cho phép máy móc học hỏi từ dữ liệu và đưa ra quyết định. Học sâu (DL), với tư cách là một tập hợp con của ML, tận dụng mạng lưới Nơ-ron để đạt được mức độ hiểu biết sâu hơn và đặc biệt hiệu quả trong các tác vụ phức tạp như nhận dạng hình ảnh và giọng nói.

Theo Vasant Dhar, giáo sư tại Trường Kinh doanh Stern, đưa ra định nghĩa sau: “Khoa học dữ liệu (DS) là nghiên cứu về việc khai thác kiến thức một cách khái quát từ dữ liệu”.

Khoa học dữ liệu (DS) đóng vai trò là cầu nối kết nối AI, ML và DL với nhau. Nếu không có dữ liệu chất lượng, các mô hình học máy và thuật toán học sâu sẽ không hiệu quả. Khoa học dữ liệu đóng một vai trò quan trọng trong việc chọn lọc, xử lý và chuẩn bị dữ liệu để các thuật toán học tập phát huy sức mạnh của chúng.

Công nghệ	Trí tuệ nhân tạo (AI)	Học máy (ML)	Học sâu (DL)
Khái niệm	AI là viết tắt của Trí tuệ nhân tạo và về cơ bản là nghiên cứu/quy trình cho phép máy móc bắt chước hành vi của con người thông qua thuật toán cụ thể.	ML là viết tắt của Machine Learning và là nghiên cứu sử dụng các phương pháp thống kê cho phép máy móc cải thiện thông qua kinh nghiệm.	DL là viết tắt của Deep Learning và là nghiên cứu sử dụng Mạng Nơ-ron (tương tự như tế bào thần kinh có trong não người) để bắt chước chức năng giống như não người.
Chức năng	AI đề cập đến lĩnh vực khoa học máy tính rộng lớn, tập trung vào việc tạo ra những cỗ máy thông minh có thể thực hiện các nhiệm vụ thường đòi hỏi trí thông minh của con người, chẳng hạn như lý luận, nhận thức và ra quyết định.	ML là một tập hợp con của AI tập trung vào phát triển các thuật toán có thể học từ dữ liệu và cải thiện hiệu suất của chúng theo thời gian mà không cần lập trình rõ ràng.	DL là một tập hợp con của ML tập trung vào phát triển mạng lưới nơron sâu có thể tự động tìm hiểu và trích xuất các tính năng từ dữ liệu. Các thuật toán DL được lấy cảm hứng từ cấu trúc và chức năng của bộ não con người và chúng đặc biệt phù hợp với các nhiệm vụ như nhận dạng hình ảnh và giọng nó.
Quan hệ	AI là họ rộng hơn bao gồm các thành phần ML và DL.	ML là tập hợp con của AI.	DL là tập con của ML.
Mục đích	Mục đích về cơ bản là tăng cơ hội thành công chứ không phải độ chính xác.	Mục đích là tăng độ chính xác mà không quan tâm nhiều đến tỷ lệ thành công.	Nó đạt thứ hạng cao nhất về độ chính xác khi được huấn luyện với lượng dữ liệu lớn.
Khía cạnh liên quan	Trees và nhiều phép toán phức tạp có liên quan đến AI.	Nếu bạn có ý tưởng rõ ràng về logic (toán học) liên quan đến phần phía sau và bạn có thể hình dung các chức năng phức tạp như K-Mean, Support Vector Machines, v.v., thì nó sẽ xác định khía cạnh ML.	Nếu bạn hiểu rõ về phép toán liên quan đến nó nhưng không có ý tưởng về các tính năng, do đó bạn chia các chức năng phức tạp thành các tính năng tuyến tính/kích thước thấp hơn bằng cách thêm nhiều lớp hơn, thì nó sẽ xác định khía cạnh DL.
Phân loại	Có thể chia làm 03 loại AI là: Trí tuệ nhân tạo hẹp (ANI), Trí tuệ nhân tạo tổng hợp (AGI) Trí tuệ siêu nhân tạo (ASI)	Ba loại ML: Học có giám sát (Supervised Learning) Học không giám sát (Unsupervised Learning) Học tăng cường (Reinforcement Learning). - Trong Học có giám sát, thuật toán được huấn luyện trên dữ liệu được dán nhãn, trong đó đã biết đầu ra mong muốn. Trong học Không giám sát, thuật toán được huấn luyện trên dữ liệu không được gắn nhãn, trong đó không xác định được đầu ra mong muốn.	DL có thể được coi là mạng nơ ron với số lượng lớn các lớp tham số nằm trong một trong bốn kiến trúc mạng cơ bản: Unsupervised Pre-trained Networks (Huấn luyện không giám sát) Convolutional Neural Networks (Mạng neural tích chập) Recurrent Neural Networks (Mạng thần kinh hồi quy) Recursive Neural Networks (Mạng thần kinh đệ quy)
Tính hiệu quả	Tính hiệu quả của AI về cơ bản là hiệu quả do ML và DL cung cấp tương ứng.	Ít hiệu quả hơn DL vì nó không thể hoạt động với kích thước hoặc lượng dữ liệu cao hơn.	Mạnh mẽ hơn so với ML vì nó có thể dễ dàng hoạt động với các tập dữ liệu lớn hơn.

Thế giới trí tuệ nhân tạo AI, học máy ML, học sâu DL và khoa học dữ liệu DS là một lĩnh vực hấp dẫn và không ngừng phát triển, tiếp tục vượt qua ranh giới về sự khéo léo của con người. Hiểu được sự tương tác giữa các lĩnh vực này là điều cần thiết cho bất kỳ ai mong muốn trở thành một phần của bối cảnh công nghệ đầy biến đổi ngày nay.

Khi bắt tay vào cuộc phiêu lưu AI của mình, hãy nhớ rằng sự tò mò, kiên trì và khả năng khám phá thực hành sẽ là ánh sáng dẫn đường. Tận dụng sức mạnh của AI, khám phá những bí mật của ML, đi sâu vào DL và để khoa học dữ liệu trở thành đồng minh đáng tin cậy của bạn. Khả năng là vô tận và tương lai là do chúng ta định hình.

CMC Cloud - Giải pháp Điện toán đám mây Toàn diện & Linh hoạt nhất. Cho phép tùy biến sử dụng và quản trị 25+ dịch vụ