Học máy và Học sâu
Trí tuệ nhân tạo là một trong những xu hướng phổ biến nhất trong thời gian gần đây. Học máy và học sâu tạo thành trí tuệ nhân tạo. Biểu đồ Venn được hiển thị bên dưới giải thích mối quan hệ của học máy và học sâu -
Học máy
Học máy là nghệ thuật khoa học giúp máy tính hoạt động theo các thuật toán được thiết kế và lập trình. Nhiều nhà nghiên cứu cho rằng học máy là cách tốt nhất để đạt được tiến bộ đối với AI ở cấp độ con người. Học máy bao gồm các loại mẫu sau
- Mô hình học tập có giám sát
- Mô hình học tập không giám sát
Học kĩ càng
Học sâu là một lĩnh vực con của học máy, trong đó các thuật toán liên quan được lấy cảm hứng từ cấu trúc và chức năng của não được gọi là mạng thần kinh nhân tạo.
Tất cả giá trị ngày nay của học sâu là thông qua học có giám sát hoặc học từ dữ liệu và thuật toán được gắn nhãn.
Mỗi thuật toán trong học sâu trải qua cùng một quá trình. Nó bao gồm một hệ thống phân cấp của phép biến đổi phi tuyến của đầu vào có thể được sử dụng để tạo ra một mô hình thống kê dưới dạng đầu ra.
Hãy xem xét các bước sau để xác định quy trình Học máy
- Xác định các tập dữ liệu có liên quan và chuẩn bị chúng để phân tích.
- Chọn loại thuật toán để sử dụng
- Xây dựng mô hình phân tích dựa trên thuật toán được sử dụng.
- Đào tạo mô hình trên các tập dữ liệu thử nghiệm, sửa đổi nó khi cần thiết.
- Chạy mô hình để tạo điểm kiểm tra.
Sự khác biệt giữa Học máy và Học sâu
Trong phần này, chúng ta sẽ tìm hiểu về sự khác biệt giữa Học máy và Học sâu.
Số lượng dữ liệu
Máy học hoạt động với lượng lớn dữ liệu. Nó cũng hữu ích cho một lượng nhỏ dữ liệu. Mặt khác, học sâu hoạt động hiệu quả nếu lượng dữ liệu tăng nhanh. Biểu đồ sau đây cho thấy hoạt động của học máy và học sâu với lượng dữ liệu:
Phụ thuộc phần cứng
Các thuật toán học sâu được thiết kế để phụ thuộc nhiều vào các máy cao cấp không giống như các thuật toán học máy truyền thống. Các thuật toán học sâu thực hiện một số phép toán nhân ma trận, đòi hỏi một lượng lớn phần cứng hỗ trợ.
Kỹ thuật tính năng
Kỹ thuật tính năng là quá trình đưa kiến thức miền vào các tính năng cụ thể để giảm độ phức tạp của dữ liệu và làm cho các mẫu có thể nhìn thấy được đối với các thuật toán học mà nó hoạt động.
Ví dụ - Các mẫu máy học truyền thống tập trung vào pixel và các thuộc tính khác cần thiết cho quy trình kỹ thuật tính năng. Các thuật toán học sâu tập trung vào các tính năng cấp cao từ dữ liệu. Nó làm giảm nhiệm vụ phát triển trình trích xuất tính năng mới của mọi vấn đề mới.
Cách tiếp cận giải quyết vấn đề
Các thuật toán học máy truyền thống tuân theo một quy trình chuẩn để giải quyết vấn đề. Nó chia vấn đề thành nhiều phần, giải quyết từng phần và kết hợp chúng để có được kết quả cần thiết. Học sâu tập trung vào việc giải quyết vấn đề từ đầu đến cuối thay vì chia chúng thành nhiều phần.
Thời gian thực hiện
Thời gian thực thi là khoảng thời gian cần thiết để đào tạo một thuật toán. Học sâu đòi hỏi nhiều thời gian để đào tạo vì nó bao gồm rất nhiều tham số, mất nhiều thời gian hơn bình thường. Thuật toán học máy tương đối yêu cầu ít thời gian thực thi hơn.
Khả năng diễn giải
Khả năng diễn giải là yếu tố chính để so sánh giữa các thuật toán học máy và học sâu. Lý do chính là học sâu vẫn được quan tâm trước khi sử dụng nó trong ngành công nghiệp.
Các ứng dụng của Học máy và Học sâu
Trong phần này, chúng ta sẽ tìm hiểu về các ứng dụng khác nhau của Học máy và Học sâu.
Thị giác máy tính được sử dụng để nhận dạng khuôn mặt và đánh dấu điểm danh thông qua dấu vân tay hoặc nhận dạng phương tiện thông qua biển số.
Thông tin Lấy từ các công cụ tìm kiếm như tìm kiếm văn bản cho tìm kiếm hình ảnh.
Tiếp thị qua email tự động với xác định mục tiêu cụ thể.
Chẩn đoán y tế về khối u ung thư hoặc xác định bất thường của bất kỳ bệnh mãn tính nào.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên cho các ứng dụng như gắn thẻ ảnh. Ví dụ tốt nhất để giải thích tình huống này được sử dụng trong Facebook.
Quảng cáo trực tuyến.
Xu hướng tương lai
Với xu hướng ngày càng tăng của việc sử dụng khoa học dữ liệu và học máy trong ngành, việc khắc sâu học máy vào doanh nghiệp của họ sẽ trở nên quan trọng đối với mỗi tổ chức.
Học sâu đang trở nên quan trọng hơn học máy. Học sâu đang được chứng minh là một trong những kỹ thuật tốt nhất trong hoạt động biểu diễn hiện đại.
Học máy và học sâu sẽ tỏ ra có lợi trong lĩnh vực nghiên cứu và học thuật.
Phần kết luận
Trong bài viết này, chúng tôi đã có một cái nhìn tổng quan về học máy và học sâu với các hình ảnh minh họa và sự khác biệt cũng tập trung vào các xu hướng trong tương lai. Nhiều ứng dụng AI sử dụng các thuật toán máy học chủ yếu để thúc đẩy khả năng tự phục vụ, tăng năng suất của tác nhân và quy trình làm việc đáng tin cậy hơn. Các thuật toán học máy và học sâu bao gồm một triển vọng thú vị cho nhiều doanh nghiệp và các nhà lãnh đạo ngành.