Sự khác nhau giữa deep learning và machine learning là gì? Các thuật ngữ như trí tuệ nhân tạo (AI), học máy (machine learning) và học sâu (deep learning) là gì mà đang dần trở nên phổ biến và trở thành những khái niệm mà các công dân của kỷ nguyên 4.0 buộc phải nắm được với sự bùng nổ của cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 trong những năm vừa qua?
Để biết cách phân biệt machine learning và deep learning là gì đầu tiên chúng ta phải hiểu khái niệm. Trí tuệ nhân tạo (AI) là tương lai. Trí tuệ nhân tạo không chỉ là khoa học viễn tưởng mà còn là một phần của cuộc sống hàng ngày của chúng ta. Nó phụ thuộc vào mục tiêu phát triển AI của bạn.
Có thể nói tính đến nay, AI đã gặt hái được khá nhiều bước tiến lớn. Hãy suy nghĩ về nó như là một loại machine learning với “mạng thần kinh – neural networks” sâu có thể xử lý dữ liệu theo cách tương tự như một bộ não con người có thể thực hiện. Điểm khác biệt chính ở đây là con người không sẽ phải dạy một chương trình deep learning biết một con mèo trông như thế nào, mà chỉ cần cung cấp cho nó đủ hình ảnh cần thiết về loài mèo, và nó sẽ tự mình hình dung, tự học. Các bước cần làm như sau:
Tóm lại: Deep learning là loại machine learning mà trong đó máy tự đào tạo chính nó. Deep learning đòi hỏi rất nhiều dữ liệu đầu vào và sức mạnh tính toán hơn là machine learning, nhưng nó đã bắt đầu được triển khai bởi các công ty công nghệ lớn như Facebook, Amazon. Trong đó, một trong những cái tên nổi tiếng nhất về machine learning là AlphaGo, một máy tính có thể chơi cờ vây với chính bản thân nó cho đến khi nó có thể dự đoán những đường đi nước bước chính xác nhất đủ để đánh bại nhiều nhà vô địch trên thế giới.
| Machine Learning | Deep Learning | |
| Phụ thuộc dữ liệu | Hiệu suất tuyệt vời trên một tập dữ liệu nhỏ / vừa | Hiệu suất tuyệt vời trên một tập dữ liệu lớn |
| Phụ thuộc phần cứng | Làm việc trên một máy cấp thấp. | Yêu cầu máy mạnh mẽ, tốt nhất là với GPU: DL thực hiện một lượng nhân ma trận đáng kể |
| Kỹ thuật tính năng | Cần hiểu các tính năng đại diện cho dữ liệu | Không cần hiểu tính năng tốt nhất đại diện cho dữ liệu |
| Thời gian thực hiện | Từ vài phút đến vài giờ | Lên đến hàng tuần. Mạng nơ-ron cần tính toán một khối lượng dữ liệu đáng kể |
| Giải thích | Một số thuật toán dễ diễn giải (logistic, cây quyết định), một số thuật toán gần như không thể (SVM, XGBoost) | Khó đến không thể |
Trong bảng dưới đây tóm tắt sự khác nhau giữa Machine Learning và Deep Learning
| Machine Learning | Deep Learning | |
| Tập dữ liệu đào tạo | Nhỏ bé | Lớn |
| Chọn tính năng | Vâng | Không |
| Số lượng thuật toán | Nhiều | Vài |
| Thời gian huấn luyện | Ngắn | Dài |
Với Machine Learning, bạn cần ít dữ liệu hơn để đào tạo thuật toán so với Deep Learning. Deep Learning đòi hỏi một bộ dữ liệu rộng lớn và đa dạng để xác định cấu trúc cơ bản. Bên cạnh đó, Machine Learning cung cấp một mô hình được đào tạo nhanh hơn. Hầu hết các kiến trúc Deep Learning tiên tiến có thể mất vài ngày đến một tuần để đào tạo. Ưu điểm của Deep Learning so với Machine Learning là nó có độ chính xác cao. Bạn không cần phải hiểu những tính năng nào là đại diện tốt nhất cho dữ liệu; mạng nơ-ron đã học cách chọn các tính năng quan trọng. Trong Machine Learning, bạn cần chọn cho mình những tính năng cần có trong mô hình.
Deep learning đã cho phép ứng dụng nhiều vấn đề thực tế của máy đồng thời mở rộng lĩnh vực tổng thể của trí tuệ nhân tạo. Deep learning phá vỡ các cách thức con người làm việc bằng cách làm cho tất cả các loại máy móc trợ giúp có thể thực hiện được, gần hoặc giống hệt con người. Ô tô không người lái, chăm sóc sức khỏe con người tốt hơn… Tất cả đều được hiện thực hóa trong thời đại ngày nay. AI là hiện tại và tương lai của thế giới. Với sự trợ giúp của deep Learning, AI có thể hiện thực hóa ước mơ khoa học giả tưởng mà chúng ta đã tưởng tượng từ rất lâu.
Chắc hẳn bạn đã phân biệt được sự khác nhau giữa deep learning và machine learning, machine learning deep learning là gì. Nếu bạn hứng thú với công nghệ này và muốn nắm bắt nó sớm nhất có thể, đừng chần chừ mà hãy tham khảo ngay khóa học 40h chinh phục Machine Learning/Deep Learning của trường Đại học Bách Khoa bạn nhé.
Cảm nhận học viên
Chủ tịch Meeyland Group – Học viên khóa học chuyển đổi số doanh nghiệp, khóa học phân tích dữ liệu
Chuyển đổi số là xu thế và xu hướng của bất cứ doanh nghiệp nào hiện nay. Là doanh nghiệp về công nghệ, tuy nhiên về phần số hóa quy trình bên mình còn yếu, mình tham gia để hiểu cách làm Data Warehouse trong doanh nghiệp
Sinh viên ngành Logistics – Học viên khóa phân tích dữ liệu với R, khóa chuyển đổi số doanh nghiệp, khóa Data Engineer
Em hiện tại đang là sinh viên ngành logictics, tuy nhiên câu chuyện số hóa được ứng dụng ở bất cứ đâu không chỉ ở tại trường, Em đăng ký học để học thêm kỹ năng cho công việc sau này của mình.
Chairman Sunflower Tekondo – Học viên khóa chuyển đổi số doanh nghiệp, khóa Data Engineer, khóa power BI & SQL
Hiện tại trung tâm đào tạo của mình đang có hợp tác với khoảng hơn 1000 đơn vị trên cả nước, việc quản lý học viên vô cùng khó khăn. Là một người ngoại đạo về lĩnh vực công nghệ, nên mình chưa biết làm thế nào để bắt đầu làm chuyển đổi số cho doanh nghiệp của mình, thấy quảng cáo về khóa học chuyển đổi số doanh nghiệp tại Cole mình đã tham gia, khóa học đã giúp mình có phương pháp để làm các chương trình số hóa cho doanh nghiệp theo từng lộ trình và từng bước để ứng dụng được.
Nhân viên Phòng Tài chính Ngân hàng – Học viên khóa Phân tích dữ liệu từ cơ bản – nâng cao (Excel & Power Query, SQL & Power BI, R&Python)
Hiện tại mình hơn 40 tuổi, làm trong phòng tài chính của 1 Ngân hàng, nhưng mình muốn cải thiện khả năng để theo kịp các bạn trẻ với những xu hướng chuyển đổi số diễn ra mạnh mẽ mình không muốn lỡ cơ hội trong thời kỳ dịch chuyển số hóa như hiện nay
Giám đốc tập đoàn tài chính Fiin – Học viên khóa chuyển đổi số doanh nghiệp, phân tích nghiệp vụ kinh doanh
Mình gặp khó khăn trong việc tiếp cận về việc áp dụng các công nghệ và phương pháp làm chuyển đổi số, khóa học đã giúp chúng tôi vẽ được bộ quy trình nghiệp vụ trong việc số hóa doanh nghiệp của mình.
Giám đốc công ty TNHH HMGROUP – Học viên khóa chuyển đổi số doanh nghiệp, Phân tích nghiệp vụ kinh doanh
Câu chuyện chuyển đổi số đã lan chuyển khắp nơi, điều này cũng gặp phải chính trong doanh nghiệp mà mình đang làm. Có rất nhiều vấn đề nào là cách số hóa tài liệu, số hóa quy trình, số hóa các phân hệ bán hàng, làm sao để dữ liệu có thể tập trung tại một nơi giúp làm báo cáo nhanh chóng, ngoài ra còn vấn đề bảo mật và an toàn thông tin nữa. Qua khóa học chuyển đổi số và phân tích nghiệp vụ (Business Analysis) tại Cole.vn đã giúp mình nắm được phương pháp và cách làm.
Cán bộ cao cấp tập đoàn VNPT: Tham gia học khóa chuyển đổi số, khóa Phân tích nghiệp vụ kinh doanh, khoá Power BI & SQL
Loay hoay trong chính câu chuyện 1 tổ chức nhà nước, đơn vị đang thực hiện hàng chục các dự án số hóa khác nhau tuy nhiên phòng làm việc của mình lại chưa biết bắt đầu từ đâu, qua các khóa học ứng dụng chuyển đổi số tại Cole, giúp mình hiểu ra các bước và phương pháp để làm việc còn lại là tác động con người trong tổ chức cần thay đổi.
CIO Bamboo Capital Group (Sở hữu 40 công ty thành viên) – Học viên khóa chuyển đổi số doanh nghiệp, khóa data engineer, khóa phân tích dữ liệu.
Tham gia khóa học tại Cole.vn tôi được các chuyên gia và các thầy chuyển giao hết các kiến thức và không “giấu bài”, có rất nhiều tài liệu và kiến thức tôi đã được chia sẻ giúp tôi có thể ứng dụng để triển khai các chương trình số hóa cho tập đoàn 1 cách nhanh chóng.
Chuyên gia cao cấp phụ trách chuyển đổi số Tập đoàn SUNGROUP – Học viên khóa chuyển đổi số doanh nghiệp, khóa học Data Engineer, khóa phân tích nghiệp vụ doanh nghiệp.
Khi thực hiện các dự án chuyển đổi số cho tập đoàn, do nhiều nguyên nhân nóng vội mà hiện tại vẫn chưa thực hiện thành công như áp dụng nhiều phần mềm, nhưng phần mềm mua về không đáp ứng được nghiệp vụ gây ra nhiều thất thoát lãng phí. Qua khóa học tại Cole mình mới biết nguyên nhân là thiếu phần làm URD (yêu cầu người dùng). Xin cảm ơn Cole, các khóa học này thực sự đã giúp mình có phương pháp để làm chuyển đổi số doanh nghiệp.
Câu chuyện doanh nghiệp
Bộ phận đào tạo và phát triển con người của ngân hàng mong muốn tìm hiểu thêm công nghệ Blockchain ứng dụng trong ngân hàng, nhằm nắm bắt xu hướng phát triển của công nghệ trong thị trường tài chính. Chúng tôi đã lựa chọn Cole để là đối tác đào tạo khóa BlockChain này, dựa trên thông tin website chúng tôi tin tưởng vào năng lực với các dự án đào tạo chuyển đổi số mà Cole đã từng tổ chức như phân tích dữ liệu, Machine Learning, Phân tích nghiệp vụ doanh nghiệp, cũng như các khóa khóa học về Blockchain đã triển khai.
Hiện tại các công nghệ xử lý dữ liệu đã thay đổi nhanh chóng, Ban giám đốc công ty xác định bồi dưỡng đào tạo cho nhân viên về kỹ năng xử lý dữ liệu bằng các công nghệ phân tích mời nổi để việc xử lý dữ liệu được nhanh hơn. Chúng tôi nhận thấy các khóa học của Cole đáp ứng các yêu cầu mà BGĐ muốn đào tạo cho nhân viên của công ty nên chúng tôi đã lựa chọn các khóa học tại đây.
MB Ageas (MB Ageas Life) là công ty bảo hiểm liên doanh giữa ngân hàng MB, tập đoàn Ageas và công ty bảo hiểm Muaung Thai của Thái Lan. Các lãnh đạo và nhà quản lý tập đoàn đã tham gia khóa học chuyển đổi số doanh nghiệp của Cole nhằm nâng cấp kỹ năng, kiến thức và các phương pháp làm chuyển đổi số cho doanh nghiệp của mình.
Saigonbank là Ngân hàng đầu tiên được thành lập trong hệ thống Ngân hàng cổ phần tại Việt Nam hiện nay. Lãnh đạo của Saigonbank xác định rõ nhiệm vụ để làm chuyển đổi số là trọng tâm trong chiến lược phát triển, ngân hàng đã cử các cán bộ là lãnh đạo tham gia bồi dưỡng kiến thức chuyển đổi số với khóa học tại Cole nhằm nâng cấp kiến thức và cách ứng dụng và các phương pháp làm theo từng lộ trình mà các chuyên gia của Cole chia sẻ.
Tham gia khóa học phân tích dữ liệu doanh nghiệp
Công ty TNHH MTV Nhiên liệu hàng không Việt Nam (Skypec) là nhà cung ứng nhiên liệu hàng đầu cho các Hãng Hàng không tại các sân bay dân dụng Việt Nam. Với hơn 1300 cán bộ nhân viên trong doanh nghiệp, việc nâng cấp kỹ năng phân tích dữ liệu cho và các kỹ năng công nghệ mới là ưu tiên mà ban lãnh đạo dự định để đào tạo cho nhân viên trong thời kỳ xu hướng chuyển đổi số mạnh mẽ hiện nay, sau khi tham khảo các khóa học khác trên thị trường, phòng đào tạo & phát triển của công ty Skypec đã lựa chọn Cole để làm đơn vị đào tạo và bồi dưỡng với các kỹ năng cho CBNV, vì các khóa học ứng dụng chuyển đổi số tại Cole khá phù hợp và ứng dụng thực tiễn hiện nay.
Tham gia khóa học phân tích dữ liệu doanh nghiệp
WWF là Quỹ Quốc tế Bảo vệ Thiên nhiên, là một trong những tổ chức phi chính phủ lớn nhất thế giới về bảo vệ thiên nhiên. Các chuyên viên về là người phải đi thu thập và điều tra các số liệu liên quan đến hoạt động môi trường, ô nhiễm để thống kê báo cáo gửi ban lãnh đạo, nhưng vấn đề của các chuyên viên bị hiện tại là kỹ năng phân tích và tổng hợp số liệu chưa tốt, chưa biết cách xử lý và báo cáo dữ liệu sao cho đúng. Nhận thấy khóa học tại Cole.vn có nhiều các công nghệ xử lý dữ liệu mới nên công ty đã tổ chức cho các chuyên viên nghiên cứu tham gia.
