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

Trong những năm gần đây, Machine Learning đã trở nên 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 ảnh hưởng đến cuộc sống của chúng ta trong ngày mai. Dù rằng 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 thân thuộc với trí óc nhân tạo (Artificial Intelligence) và Khoa học dữ liệu thì đâu đó vẫn có sự nhầm lẫn về việc chúng có tương tác với nhau như thế nào.

Các kỹ sư dữ liệu đã có kinh nghiệm thì sẽ quen thuộc hơn với các định nghĩa 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 vận dụng Machine Learning vào kinh doanh, điều quan trọng là phải xác định lĩnh vực nào cần được giao hội. Chúng ta sẽ cùng tìm hiểu với một diễn tả ngắn gọn tương ứng với từng chủ đề.

Machine Learning

Machine Learning là một nhánh của trí óc 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 tại là dạy máy tính cách học sẽ hiệu quả hơn thay vì lập trình nó để thực hiện từng nhiệm vụ được đề xuất. Đó là một phần của những mục tiêu lớn.

Có vô kể ứng dụng dành cho Machine Learning và có thể dễ dàng tìm thấy một đôi thí dụ đang ngày càng phổ biến. Trước 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 đề xuất từ từng người dùng cá nhân. Một khi hệ thống học nhiều hơn về những lề thói của người dùng, nó có thể xử lý tốt hơn các yêu cầu dù rằng thông tin thu nạp được không đích thực rõ ràng.

Một vận 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 rưa rứa được sử dụng để tìm và yêu cầu những người mà bạn có thể biết hoặc những công việc bạn có thể là người tìm việc tốt.

>>> Xem thêm: mua máy chủ dell r7525

Deep Learning

Các thuật toán Deep Learning là một nhánh của lĩnh vực Machine Learning rộng lớn hơn, sử dụng mạng tâm thần (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 tập huấn 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 tâm thần tích chập (convolutional neural network). Điều ít được bàn 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 phạm vi. Khi dữ liệu đầu vào đi qua các lớp này, nó sẽ trừu tượng hơn, kết thúc ở lớp đầu ra. Ở thời đoạn này, một dự đoán được đưa ra dựa trên dữ liệu đầu vào ban sơ.

Deep Learning hiện đang được sử dụng trong nhiều nhiệm vụ phức tạp. Một tỉ dụ lừng danh là Google Translate, có khả năng dịch văn bản giữa hơn 100 tiếng nói. Trong ngày mai, Deep Learning sẽ được áp dụng trong các công nghệ về săn 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 đôi lĩnh vực. Bao gồm Học máy (Machine Learning), khai thác dữ liệu, phân tách dữ liệu và thống kê. Hơn nữa, nó còn bao gồm các nhiệm vụ thúc đẩy đến làm việc với Big Data, chẳng hạn như quá trình trích xuất (extract), chuyển đổi (transform) và chuyển vận (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 hành phân tích dự đoán bằng cách sử dụng những công cụ như các thuật toán Machine Learning và Deep Learning.

Sự giao xoa giữa Machine Learning và Data Science

Với việc Machine Learning hoàn toàn nằm trong lĩnh vực của Khoa học dữ liệu, rất đáng để phê duyệt 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 dụng cụ nằm ngoài phạm vi của Machine Learning. Trong khi nhận hình dáng mẫu và các thuật toán khai thác dữ liệu khác là những nhiệm vụ phổ thông 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 phương tiện để thu thập, làm sạch, chuyển đổi và lưu trữ dữ liệu. Bất kể quy trình hoặc dụng cụ nào được sử dụng, các bước này phải được thực hành trước khi phân tách. 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 thời 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 khuôn khổ của Khoa học dữ liệu.

>>> Xem thêm: Giá Dell T150