Machine Learning là gì? Khác biệt với Deep Learning

22/10/2024

Nếu tìm hiểu sâu về công nghệ trí tuệ nhân tạo - AI, chắc hẳn bạn đọc đã từng biết đến thuật ngữ “Machine Learning”. Vậy Machine Learning là gì và có cách thức hoạt động như thế nào? Nó có điểm gì khác biệt so với Deep Learning? Hãy cùng Viettel IDC tham khảo bài viết sau đây để có câu trả lời chính xác.

Machine Learning (ML - Máy học)

Machine Learning là gì?

Machine Learning (ML - Máy học) là thuật ngữ dùng để chỉ một nhánh của trí tuệ nhân tạo. Machine Learning tập trung vào việc nghiên cứu, phân tích dữ liệu hay thuật toán có sẵn, dựa vào đó để thực hiện các tác vụ mà không cần phải lập trình cụ thể.

Theo đó, hệ thống máy tính sử dụng thuật toán Machine Learning để xử lý một khối lượng lớn thông tin, đồng thời xác định các khuôn mẫu từ những thông tin này. Quá trình này giúp hệ thống đưa ra phân tích, kết quả, dự đoán chính xác từ nguồn dữ liệu đầu vào.

Machine Learning đóng một vai trò quan trọng trong hoạt động của doanh nghiệp. Bằng cách ứng dụng thuật toán ML, quy trình thu thập, phân tích và đánh giá dữ liệu được thực hiện tự động hóa, nhờ vậy doanh nghiệp có thể tối ưu thời gian vận hành, quản lý hệ thống mà vẫn đảm bảo được hiệu suất hoạt động.

Xem thêm:

- Khám phá top 3 công nghệ trí tuệ nhân tạo đang thay đổi cuộc sống

- Generative AI: Cách mạng mới của trí tuệ nhân tạo

- AI camera là gì? Ứng dụng công nghệ AI trong camera giám sát

Phân loại Machine Learning

Machine Learning được chia thành 5 loại:

- Supervised Machine Learning (Máy học có giám sát): Dùng các dữ liệu đã được gắn nhãn để huấn luyện các thuật toán của Máy học.

- Unsupervised Machine Learning (Máy học không giám sát): Dùng thuật toán ML để phân tích, đánh giá và phân loại những dữ liệu không được gắn nhãn.

- Semi-supervised Learning (Máy học bán giám sát): Sử dụng những dữ liệu nhỏ hơn đã được gắn nhãn để phân loại, trích xuất đặc trưng của các dữ liệu lớn hơn và không được gắn nhãn. Đây được xem là sự kết hợp giữa Supervised Machine Learning và Unsupervised Machine Learning.

- Deep Learning (Máy học sâu): Sử dụng những thuật toán được mô phỏng theo hệ thần kinh của con người để phân tích dữ liệu đầu vào.

- Reinforcement Learning (Máy học tăng cường): Mô phỏng quá trình học thử và sai (trial and error) của con người để huấn luyện thuật toán và cho ra kết quả tối ưu nhất.

Cách thức hoạt động của Machine Learning

Quy trình hoạt động của Machine Learning trải qua 5 bước:

Bước 1: Thu thập dữ liệu đầu vào để huấn luyện thuật toán.

Bước 2: Tiến hành chuẩn hóa dữ liệu, gắn nhãn và mã hoá, rút gọn dữ liệu, trích xuất các đặc trưng của dữ liệu,...

Bước 3: Huấn luyện mô hình dựa trên những dữ liệu đã thu thập được.

Bước 4: Đánh giá lại hiệu quả hoạt động của mô hình.

Bước 5: Cải thiện những điểm còn thiếu sót của mô hình bằng cách tiếp tục huấn luyện mô hình cho đến khi độ chính xác đạt trên 80%.

Một số thuật toán mà Machine Learning thường sử dụng

Machine Learning thường sử dụng các thuật toán sau đây:

- Hồi quy tuyến tính: Phân tích dữ liệu, đưa ra dự đoán dựa trên mối quan hệ tuyến tính giữa các giá trị khác nhau.

- Mạng thần kinh: Mô phỏng theo cách thức hoạt động của não bộ

- Phân cụm: Xác định khuôn mẫu dữ liệu để nhóm các dữ liệu lại với nhau.

- Decision trees: Được sử dụng cho dự đoán hồi quy và phân loại dữ liệu thành từng mục.

- Hồi quy logistics: Thường được dùng để phân loại thư rác, hay kiểm tra chất lượng trên dây chuyền sản xuất.

- Random forests: Đưa ra dự đoán bằng cách kết hợp các kết quả từ Decision Trees.

Khác biệt giữa Machine Learning và Deep Learning

Deep Learning (DL) là một phần của Machine Learning, sử dụng các mạng thần kinh nhân tạo (Neural networks) được mô phỏng theo cấu trúc, chức năng của não bộ con người để phân tích dữ liệu. Deep Learning sẽ thực hiện các tác vụ nhiều lần cho đến khi đưa ra được kết quả tối ưu nhất. Dưới đây là một số điểm khác biệt giữa DL và ML:

Tiêu chí so sánh	Machine Learning	Deep Learning
Khái niệm	Là phương pháp cho phép máy móc tự động học hỏi, cải thiện kinh nghiệm, hiệu suất hoạt động mà không cần phải lập trình từ trước.	Là phương pháp nghiên cứu sử dụng mạng lưới nơ ron nhân tạo (giống với não bộ) để bắt chước hoạt động con người.
Mục đích sử dụng	Cho phép máy móc học tập thông qua dữ liệu để chúng có thể giải quyết vấn đề giúp con người.	Bắt chước cách hoạt động của não bộ con người để xử lý dữ liệu và đưa ra kết quả chính xác nhất.
Quan hệ	ML là một nhánh của AI.	DL là một nhánh của ML.
Phân loại	Bao gồm: - Supervised Machine Learning. - Unsupervised Machine Learning. - Semi-supervised Learning. - Deep Learning. - Reinforcement Learning.	Bao gồm: - Feedforward Neural Networks (FNN - Mạng nơ ron truyền thẳng). - Convolutional Neural Networks (CNN - Mạng nơ ron tích chập). - Recurrent Neural Networks (RNN - Mạng nơ ron hồi quy).
Sự can thiệp của con người	Đòi hỏi nhiều sự can thiệp của con người.	Đòi hỏi ít hơn Machine Learning.
Ứng dụng	Thư điện tử email, cảnh báo giao thông, sản xuất IoT,...	Ô tô tự lái, xác thực sinh trắc học, chatbots, tạo phụ đề,...

Khác biệt giữa Machine Learning và Deep Learning

Các trường hợp sử dụng Machine Learning

Ứng dụng Máy học vào hoạt động sản xuất, kinh doanh có thể giúp doanh nghiệp vận hành hệ thống một cách tự động, cũng như nâng cao chất lượng và hiệu suất làm việc. Trong đó, phổ biến nhất có thể kể đến các lĩnh vực như:

- Tài chính - ngân hàng: Sử dụng Machine Learning giúp các chuyên gia, nhà đầu tư có thể phân tích rủi ro, xác định cơ hội đầu tư tiềm năng thông qua việc phân tích diễn biến thị trường chứng khoán, hiệu chỉnh danh mục tài chính,... Bên cạnh đó, các ngân hàng hay công ty tài chính cũng có thể sử dụng Máy học để xác định những đối tượng khách hàng vay nợ có rủi ro cao và giảm thiểu nguy cơ lừa đảo.

- Y tế: Machine Learning đóng vai trò hỗ trợ trong việc phân tích dữ liệu về sức khỏe, nhờ đó giúp đội ngũ y bác sĩ kịp thời chẩn đoán và điều trị bệnh trong thời gian thực.

- Thị giác máy tính (Computer vision): Kết hợp Machine Learning và Computer vision giúp quá trình nhận diện, phân tích và xử lý dữ liệu hình ảnh diễn ra một cách nhanh chóng và chính xác.

- Truyền thông - giải trí: Các công ty, tổ chức hoạt động trong lĩnh vực này thường sử dụng ML để tìm hiểu đối tượng khách hàng mục tiêu, đồng thời lưu trữ và phân phối những nội dung mang tính cá nhân hóa, đáp ứng nhu cầu của từng khách hàng.

- Bán lẻ: Ứng dụng Machine Learning trong lĩnh vực Bán lẻ có thể giúp doanh nghiệp cải thiện chất lượng dịch vụ chăm sóc khách hàng, thuận tiện cho quá trình quản lý hàng tồn kho, cũng như gia tăng doanh thu và tiết kiệm nguồn chi phí đầu tư cơ sở hạ tầng.

Để tăng tốc tác vụ Machine Learning và nâng cao hiệu suất hoạt động của hệ thống, quý doanh nghiệp có thể tham khảo và lựa chọn dịch vụ Viettel Cloud GPU (vCGPU) của Viettel IDC. vCGPU cung cấp máy chủ ảo tích hợp một hoặc nhiều card GPU, hỗ trợ doanh nghiệp trong việc triển khai hệ thống ứng dụng AI trên lab và production, phần mềm chuyển mã video, đồ họa kiến trúc 3D,...

Hạ tầng công nghệ thông tin của Viettel Cloud GPU được triển khai, vận hành tại các trung tâm dữ liệu đạt chuẩn Rated 3 - ANSI/TIA942-B, đáp ứng các tiêu chuẩn quốc tế ISO 9001:2015, ISO 20001:2018,... Vì vậy, khách hàng hoàn toàn có thể an tâm về chất lượng khi trải nghiệm dịch vụ trên.

Ngoài ra, vCGPU còn có khả năng kết nối với các dịch vụ tính toán, sao lưu và lưu trữ của Viettel IDC, đáp ứng nhu cầu đa dạng của khách hàng và bảo mật dữ liệu trước những nguy cơ rủi ro về an ninh mạng. Khi sử dụng vCGPU, doanh nghiệp có thể khởi tạo, nâng cấp tài nguyên nhanh chóng và linh hoạt tùy theo nhu cầu sử dụng, giúp tiết kiệm thời gian so với quy trình triển khai hạ tầng vật lý.

Mong rằng những chia sẻ trên đã giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về cách thức hoạt động, thuật toán và ứng dụng của Machine Learning. Để được tư vấn đầy đủ về dịch vụ Viettel Cloud GPU hỗ trợ tăng tốc tác vụ Máy học, quý khách hàng vui lòng liên hệ Viettel IDC qua:

- Hotline: 1800 8088 (miễn phí cước gọi)

- Fanpage: https://www.facebook.com/viettelidc

- Website: https://viettelidc.com.vn