Những thuật ngữ trong lĩnh vực khoa học máy tính thường được sử dụng thay thế cho nhau, nhưng chúng có những đặc điểm nào khác biệt với nhau? Việc tích hợp công nghệ vào cuộc sống hàng ngày của chúng ta đang tăng trưởng nhanh chóng. Để đáp ứng mong đợi ngày càng biến đổi của người tiêu dùng, các công ty cũng phụ thuộc nhiều hơn vào các thuật toán machine learning - học máy, để tối ưu hóa quy trình vận hành.

Mặc dù trí tuệ nhân tạo (AI), học máy (machine learning), học sâu (deep learning) và mạng nơ-ron (neural network) là những công nghệ liên quan tới nhau, việc sử dụng những thuật ngữ này để thay thế cho nhau vẫn thường gây ra sự nhầm lẫn dù có sự khác biệt giữa chúng. Bài viết này sẽ làm sáng tỏ sự mơ hồ xung quanh những khái niệm này.

AI, machine learning, deep learning và neural networks liên quan tới nhau ra sao?

Việc nhìn nhận AI, machine learning, deep learning và neural network như là một chuỗi phân cấp của các hệ thống AI có thể mang đến cho bạn một góc nhìn trực quan. AI đóng vai trò là hệ thống bao quát, với machine learning tồn tại như một nhánh con bên trong AI. Còn deep learning, tương ứng là một lĩnh vực con bên trong machine learning, và cấu trúc cơ bản của các thuật toán deep learning được hình thành bởi neural network. Yếu tố phân biệt giữa một neural network độc lập và một thuật toán deep learning nằm ở số lớp node, hoặc độ sâu (depth), như kiến trúc deep learning sẽ đòi hỏi nhiều hơn ba lớp node.

Sự khác biệt giữa deep learning và machine learning nằm ở phương pháp học của chúng. Học “sâu” trong machine learning có thể tối ưu những bộ dữ liệu được dán nhãn cho mô hình học có giám sát (supervised learning), nhưng không nhất thiết phải có. Nó có thể xử lý dữ liệu thô, phi cấu trúc, như văn bản hoặc hình ảnh, tự động xác định các đặc điểm phân biệt giữa các danh mục dữ liệu khác nhau. Điều này giảm thiểu sự can thiệp của con người và hỗ trợ việc sử dụng những bộ dữ liệu lớn.

Ngược lại, machine learning cổ điển hoặc "không sâu" phụ thuộc nhiều hơn vào sự hướng dẫn của con người. Theo các chuyên gia định nghĩa, các đặc điểm quan trọng để hiểu sự thay đổi trong dữ liệu đầu vào thường đòi hỏi dữ liệu có cấu trúc hơn để học hiệu quả.

Neural network, hoặc neural network nhân tạo (ANN), bao gồm các lớp (layer) node, từ lớp đầu vào, một hoặc nhiều lớp ẩn, và một lớp đầu ra. Mỗi neuron nhân tạo trong những lớp này kết nối với nhau, với trọng số và ngưỡng được quy định sẵn. Việc kích hoạt network xảy ra nếu lớp đầu ra vượt qua ngưỡng, truyền dữ liệu đến lớp tiếp theo. Thuật ngữ "học sâu" trong deep learning chỉ đơn giản là tham chiếu đến số lớp trong một neural network. Một neural network có hơn ba lớp, bao gồm cả lớp đầu vào và đầu ra, sẽ được coi là một thuật toán deep learning. Ngược lại, một neural network chỉ có ba lớp sẽ được coi là một neural network cơ bản.

Học sâu và mạng nơ-ron đã đưa các lĩnh vực như thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và nhận dạng giọng nói lên một tầm cao mới, đẩy mạnh tiến triển trong những lĩnh vực này.

Các loại neural network và đặc điểm của chúng

1. Mạng nơron tích chập (CNN)

• Bao gồm 5 lớp (layer): đầu vào, tích chập (convolution), tổng hợp (pooling), kết nối đầy đủ (fully connected) và đầu ra.
• Mỗi lớp phục vụ một chức năng cụ thể, như tóm tắt, kết nối hoặc kích hoạt.
• Được dùng phổ biến trong việc phân loại ảnh và nhận dạng đối tượng.
• Áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, bao gồm xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và dự báo.

2. Mạng nơron hồi quy (RNN)

• Sử dụng đầu vào theo dạng chuỗi, thường để xử lý dữ liệu có đánh dấu thời gian hoặc một chuỗi các từ được nói ra.
• Các thông tin đầu vào không đứng độc lập; kết quả đầu ra cho mỗi phần tử phụ thuộc vào phép tính toán trên các phần tử trước đó.
• Thường được sử dụng trong dự báo, phân tích chuỗi thời gian, phân tích tâm trạng và nhiều ứng dụng văn bản khác.

3. Mạng nơron truyền thẳng (Feedforward)

• Mỗi perceptron trong một lớp sẽ có kết nối với mọi perceptron trong lớp tiếp theo.
• Thông tin chỉ chuyển đi theo hướng chuyển tiếp; không có vòng lặp phản hồi.

4. Mạng nơron mã hóa tự động

• Tạo ra các encoder từ những bộ đầu vào được cung cấp.
• Hoạt động theo cách không được giám sát, làm giảm nhạy cảm cho các thông tin không liên quan và tăng độ nhạy cảm cho các tính năng liên quan.
• Các lớp bổ sung tạo ra những bộ mã hóa phức tạp hơn, và chúng có thể được sử dụng bởi các bộ phân loại tuyến tính hoặc phi tuyến tính.

Phân biệt deep learning và machine learning

Deep learning hoạt động như một phần con bên trong phạm vi rộng lớn của machine learning. Sự khác biệt chủ yếu giữa machine learning và deep learning nằm ở quá trình học và lượng dữ liệu mà mỗi thuật toán sử dụng.

Deep learning giúp tối ưu hóa nhiều phần của giai đoạn trích xuất đặc trưng, giảm thiểu sự cần thiết của sự tham gia thủ công từ con người. Việc tự động hóa này cũng giúp quản lý các bộ dữ liệu lớn, giúp deep learning đạt được danh hiệu "machine learning có khả năng mở rộng." Khả năng này hứa hẹn sẽ trở nên hữu ích khi chúng ta tập trung vào khám phá dữ liệu phi cấu trúc, đặc biệt là khi có tới khoảng 80% dữ liệu của các doanh nghiệp hiện nay được ước định là phi cấu trúc.

Khả năng phân biệt các khuôn mẫu trong dữ liệu hỗ trợ mô hình deep learning có thể phân loại đầu vào một cách hiệu quả. Để đạt được độ chính xác tăng cao trong mô hình deep learning, cần sử dụng một bộ dữ liệu lớn hơn, trái ngược với machine learning thường đạt thành công dựa trên lượng dữ liệu ít hơn nhờ vào cấu trúc dữ liệu cơ bản của nó. Do đó, doanh nghiệp thường tận dụng deep learning cho các nhiệm vụ phức tạp như trợ lý ảo hoặc phát hiện gian lận.

Đâu là sự khác biệt giữa deep learning và neural network?

Đầu tiên, cần phải làm nổi bật rõ ràng rằng thuật ngữ "sâu" trong deep learning đề cập đến số lớp (layer) trong một neural network. Một neural network được coi là thuật toán deep learning khi nó bao gồm hơn ba lớp, bao gồm cả đầu vào (input) và đầu ra (output). Cấu hình này được thể hiện một cách trực quan trong biểu đồ dưới đây:

Trong khi hầu hết các neural network “sâu” đều tuân theo cấu trúc truyền thẳng, đi theo một chiều từ đầu vào đến đầu ra, cần lưu ý rằng vẫn có thể thực hiện quá trình truyền ngược với mô hình đào tạo. Điều này xảy ra khi có sự di chuyển theo hướng ngược lại, từ đầu ra đến đầu vào. Truyền ngược tạo điều kiện thuận lợi cho việc tính toán và phân bổ các lỗi liên quan đến từng neuron, cho phép tinh chỉnh thuật toán một cách thích hợp.

Phân biệt machine learning và neural network

Trong lĩnh vực machine learning, có hai loại thuật toán chiếm ưu thế: mô hình học có giám sát (supervised learning) và mô hình học không giám sát (unsupervised learning). Còn với mạng nơron, bao gồm 4 loại đặc trưng: truyền thẳng, tích chập, hồi quy và mã hóa tự động.

Machine learning liên quan đến việc xử lý dữ liệu, dẫn đến sự phát triển và tích luỹ chuyên môn của mô hình theo thời gian. Ngược lại, cấu trúc của một mạng nơron lại rất phức tạp.

Machine learning hoạt động như một bộ công cụ và quy trình được đào tạo, đánh giá dữ liệu và sau đó được áp dụng để tạo ra những khuôn mẫu ấn tượng. Còn neural network sẽ lấy cảm hứng từ quy trình hoạt động trong não người để góp phần vào việc hoạt động của nó.

Khả năng tổ chức của mạng nơron giúp các thuật toán có thể tự động ra quyết định đúng đắn, trong khi mô hình machine learning sẽ hoạt động dựa trên kiến thức học từ dữ liệu được cung cấp.

Các mô hình machine learning thể hiện tính linh hoạt, cho phép chúng học từ các mẫu dữ liệu và tương tác mới, qua đó phát triển. Do đó, những mô hình này có thể nhận biết xu hướng trong dữ liệu. Trong bối cảnh này, lớp phản ứng của mạng nơron sẽ là dữ liệu và thậm chí một mô hình mạng nơron cơ bản cũng được kết hợp từ nhiều lớp.

Lời kết

Trong bài viết này, chúng tôi đã làm rõ các định nghĩa xoay quanh lĩnh vực AI và các lĩnh vực con của nó. Quan trọng là chúng tôi đã làm nổi bật sự khác biệt giữa machine learning so với deep learning và mạng nơron.

Theo như đánh giá từ ban đầu của chúng tôi, người đọc không nên đánh giá những khái niệm này như những một cách độc lập mà thay vào đó có thể coi chúng như một búp bê Matryoshka Nga, với AI là búp bê lớn nhất bên ngoài và machine learning, neural network và deep learning là những búp bê nhỏ hơn nằm bên trong.

Một điểm chính khác mà chúng tôi muốn nhấn mạnh là tầm quan trọng của việc tránh nhầm lẫn giữa mạng nơron so với deep learning, và machine learning so với deep learning. Hãy nhớ rằng deep learning là hệ thống mạng nơron với hơn ba lớp, và các thuật toán deep learning đúng nghĩa sẽ là một phần con của các thuật toán machine learning.

AI và những lĩnh vực con đa dạng của nó đang là xu hướng bền vững, và chúng ta càng thích nghi sớm với những thay đổi này, thì càng có thể tận dụng đầy đủ tiềm năng của chúng và áp dụng chúng vào các lĩnh vực của công nghệ thông tin, giải pháp quản lý dịch vụ và phân tích dự đoán.