Sự khác nhau giữa Deep Learning, Machine Learning và Data Science

Deep Learning, Machine Learning và Data Science là gì? Chúng khác nhau như thế nào?

Trong những năm gần đây, Machine Learning đã trở thành một phần trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta. Cùng với Deep Learning và Khoa học dữ liệu (Data Science), bộ ba này sẽ tác động đến cuộc sống của chúng ta trong tương lai. Mặc dù các công nghệ này có tầm quan trọng rất lớn nhưng phần lớn mọi người vẫn chưa hiểu rõ về chúng. Ngay cả đối với những người đã quen thuộc với Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence) và Khoa học dữ liệu thì đâu đó vẫn có sự nhầm lẫn về việc chúng có liên quan với nhau như thế nào.

Các kỹ sư dữ liệu đã có kinh nghiệm thì sẽ quen thuộc hơn với các khái niệm trong Machine Learning và Data Science, cũng như các kỹ thuật chuyên biệt trong hệ thống Deep Learning. Chúng là những công cụ quan trọng của họ, nhưng ngay cả trong nhóm này thì một số người vẫn chưa hiểu rõ về sự khác biệt giữa Machine Learning và Deep Learning. Đối với một số người đang mong muốn áp dụng Machine Learning vào kinh doanh, điều quan trọng là phải xác định lĩnh vực nào cần được tập trung. Chúng ta sẽ cùng tìm hiểu với một mô tả ngắn gọn tương ứng với từng chủ đề.

Machine Learning

Machine Learning là một nhánh của Trí tuệ nhân tạo (AI) được phát triển dựa trên việc tạo ra các thuật toán có thể xử lý dữ liệu và tự học từ đó. Toàn bộ cách tiếp cận đều dựa trên thực tế là dạy máy tính cách học sẽ hiệu quả hơn thay vì lập trình nó để thực hiện từng nhiệm vụ được yêu cầu. Đó là một phần của những mục tiêu lớn.

Giải pháp hạ tầng Deep Learning, Trí tuệ Nhân tạo - AI

Có vô số ứng dụng dành cho Machine Learning và có thể dễ dàng tìm thấy một vài ví dụ đang ngày càng phổ biến. Đầu tiên là sự nổi lên của Trợ lý ảo (Virtual Assistant) như Alexa hoặc Siri. Các hệ thống này sử dụng các thuật toán học tập để tinh chỉnh hoặc cá nhân hóa kết quả của các yêu cầu từ từng người dùng cá nhân. Một khi hệ thống học nhiều hơn về những thói quen của người dùng, nó có thể xử lý tốt hơn các yêu cầu mặc dù thông tin tiếp nhận được không thực sự rõ ràng.

Một ứng dụng phổ biến khác là nhận dạng khuôn mặt, nơi một bức ảnh tĩnh có thể được sử dụng làm dữ liệu đầu vào cho một hệ thống để xác định những người được miêu tả trong đó. Các dịch vụ truyền thông xã hội như Facebook có khả năng phân tích hình ảnh và gắn thẻ trong một bức ảnh. Ví dụ: các thuật toán tương tự được sử dụng để tìm và đề xuất những người mà bạn có thể biết hoặc những công việc bạn có thể là ứng cử viên tốt.

Deep Learning

Các thuật toán Deep Learning là một nhánh của lĩnh vực Machine Learning rộng lớn hơn, sử dụng mạng thần kinh (neural network) để giải quyết vấn đề. Neural network là một khuôn khổ kết hợp các thuật toán Machine Learning khác nhau để giải quyết một số loại nhiệm vụ nhất định. Một hệ thống Deep Learning về cơ bản là một mạng thần kinh rất lớn được đào tạo bằng việc sử dụng một lượng dữ liệu vô cùng lớn.

Có nhiều loại kiến trúc Deep Learning khác nhau và không có gì lạ khi nghe nói về việc sử dụng mạng thần kinh hồi quy (recurrent neural network) hoặc mạng thần kinh tích chập (convolutional neural network). Điều ít được thảo luận hơn là những hoạt động bên trong. Từ “deep” đề cập đến số lượng các lớp, hoặc các điểm của việc chuyển đổi, được chứa đựng trong khuôn khổ. Khi dữ liệu đầu vào đi qua các lớp này, nó sẽ trừu tượng hơn, kết thúc ở lớp đầu ra. Ở giai đoạn này, một dự đoán được đưa ra dựa trên dữ liệu đầu vào ban đầu.

Deep Learning hiện đang được sử dụng trong nhiều nhiệm vụ phức tạp. Một ví dụ nổi tiếng là Google Translate, có khả năng dịch văn bản giữa hơn 100 ngôn ngữ. Trong tương lai, Deep Learning sẽ được áp dụng trong các công nghệ về chăm sóc sức khỏe, xe tự hành và tài chính.

Data Science

Data Science không phải là một kỹ thuật hoặc cách tiếp cận đơn lẻ. Đúng hơn, nó là một thuật ngữ tổng hợp đề cập đến một vài lĩnh vực. Bao gồm Học máy (Machine Learning), khai thác dữ liệu, phân tích dữ liệu và thống kê. Hơn nữa, nó còn bao gồm các nhiệm vụ liên quan đến làm việc với Big Data, chẳng hạn như quá trình trích xuất (extract), chuyển đổi (transform) và tải (load) dữ liệu vào kho lưu trữ.

Mục tiêu chính trong khoa học dữ liệu là làm cho dữ liệu có ý nghĩa. Đạt được sự hiểu biết này là một quá trình gồm nhiều bước. Tùy thuộc vào những chi tiết của một dự án cụ thể, điều này có thể bao gồm việc thu thập và xử lý một lượng lớn dữ liệu. Mặt khác, nếu việc tải dữ liệu đã được hoàn tất thì dữ liệu sẽ nằm trong vùng khoa học dữ liệu để thực hiện phân tích dự đoán bằng cách sử dụng những công cụ như các thuật toán Machine Learning và Deep Learning.

Sự giao thoa giữa Machine Learning và Data Science

Với việc Machine Learning hoàn toàn nằm trong lĩnh vực của Khoa học dữ liệu, rất đáng để xem xét vai trò của nó trong một bức tranh lớn hơn. Bởi vì Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực dành cho đa ngành, nó dựa trên nhiều công cụ nằm ngoài phạm vi của Machine Learning. Trong khi nhận dạng hình mẫu và các thuật toán khai thác dữ liệu khác là những nhiệm vụ phổ biến được đảm nhận bởi một nhà khoa học dữ liệu, họ cũng tham gia vào các công việc khác bao gồm việc sử dụng trực quan hóa và thống kê ứng dụng.

Nhà khoa học dữ liệu sẽ sử dụng các công cụ để thu thập, làm sạch, chuyển đổi và lưu trữ dữ liệu. Bất kể quy trình hoặc công cụ nào được sử dụng, các bước này phải được thực hiện trước khi phân tích. Khi dữ liệu đã được xử lý trước hoàn toàn và sẵn sàng để phân tích, các thuật toán Machine Learning có thể được sử dụng để xây dựng các mô hình dự đoán cho các nhiệm vụ phân loại hoặc hồi quy.

Khi giai đoạn Machine Learning hoàn tất, công việc của nhà khoa học dữ liệu tiếp tục. Các mô hình dự đoán sẽ được so sánh, phân tích và báo cáo kết quả. Hơn nữa, bản thân các mô hình có thể là một phần của giai đoạn tiếp theo trong quá trình khám phá hoặc phân tích. Tất cả những điều này vẫn nằm trong phạm vi của Khoa học dữ liệu.

Nơi giao thoa giữa Deep Learning và Machine Learning?

Như đã nói trước đó, Deep Learning là một tập hợp con của Machine Learning. Trên thực tế, các thuật ngữ đôi khi được sử dụng thay thế cho nhau và điều này là do chúng hoạt động tương tự nhau. Sự khác biệt là nằm ở khả năng của chúng, điều này ảnh hưởng đến đóng góp chung của chúng cho các mô hình.

Một thuật toán Machine Learning truyền thống yêu cầu đầu vào từ người dùng để giúp hướng dẫn quy trình. Ví dụ, Heuristics có thể được lập trình để ấn định điểm số liên quan đến mức độ tốt của một giải pháp tiềm năng như thế nào. Nếu mô hình hoạt động không đầy đủ thì người dùng thường phải điều chỉnh các thông số liên quan và thử lại. Trong một hệ thống Deep Learning, việc điều chỉnh này là không bắt buộc. Các thuật toán có thể tự ghi nhận những kết quả và thực hiện các điều chỉnh cho phù hợp.

Dự án AlphaGo của Google liên quan đến một hệ thống Deep Learning được giao nhiệm vụ học trò chơi cờ vây. Nó đã thu hút được sự chú ý của cộng đồng quốc tế sau khi thi đấu thành công với các kỳ thủ có thứ hạng cao trên thế giới. Trước sự ngạc nhiên của nhiều người, AlphaGo đã sử dụng những nước đi mới và sáng tạo để thay đổi cách chơi của trò chơi. Hệ thống này được một số người ghi nhận là mang lại nhiều yếu tố mới cho trò chơi và truyền cảm hứng cho người chơi ở mọi cấp độ để thay đổi phong cách chơi cá nhân của họ.

Kết luận

Deep Learning, Machine Learning và Data Science là những chủ đề phổ biến, nhưng nhiều người vẫn chưa rõ về sự khác biệt giữa chúng. Trong khi mạng thần kinh Deep Learning và các thuật toán Machine Learning thuộc thuật ngữ chung là Trí tuệ nhân tạo thì lĩnh vực Data Science lại vừa lớn hơn và không hoàn toàn nằm trong phạm vi đó.

Tóm lại, Data Science đại diện cho toàn bộ quá trình tìm kiếm ý nghĩa trong dữ liệu. Còn các thuật toán Machine Learning thường được sử dụng để hỗ trợ cho việc tìm kiếm này vì chúng có khả năng học từ dữ liệu. Deep Learning là một lĩnh vực phụ của Machine Learning nhưng khả năng đã được cải thiện. Nhiều chuyên gia đồng ý rằng Deep Learning có tiềm năng mạnh mẽ trở thành xương sống của Trí tuệ nhân tạo thực sự.

____
Bài viết liên quan