Machine Learning
Máy học – Machine Learning có vẻ không cần giới thiệu vì đã quá phổ biến rồi, nhưng với Deep Learning, thuật toán học máy đã được nâng lên tầm cao mới. Deep learning là cuộc cách mạng của máy học, với mức độ phức tạp tăng lên gấp bội, để mô phỏng quá trình suy nghĩ như trong bộ não của con người, hơn hẳn các mô hình máy học đơn giản.
Vậy, ta cũng có thể nói Deep Learning là thế hệ cao hơn Machine learning, trong khi vẫn là sự kết hợp giữa AI và Machine Learning. Giống như các công nghệ khác mà con người chưa từng được nghe tới, Deep Learning có tác động tới nhiều vào đời sống của chúng ta.
Chúng ta khi dùng dịch vụ Netflix, cảm thấy rất hài lòng vì nó biết những bộ phim mình muốn xem; gian hàng Amazon lúc nào cũng hiển thị những sản phẩm chúng ta cần. Thần kỳ quá phải không? Thực sự tất cả những sản phẩm, bộ phim khuyến nghị trên Netflix/Amazon đều sử dụng hệ thống deep learning, có thể hoạt động dựa trên lượng data cực kỳ lớn, giúp cải thiện đời sống hàng ngày của con người.
Machine learning thì quá đỗi phổ biến rồi, nhưng deep learning mới thật thật sự có những tiềm năng giải quyết những vấn đề của thế giới, ứng dụng của nó còn hơn cả việc dành cho những mục đích giải trí như trên
Khi AI kết hợp cùng Deep Learning
Cho dùng công nghệ có hay ho đến đâu nhưng nếu nó không giải quyết được các vấn đề trong đời sống thì sớm muộn gì nó cũng biến mất. Deep learning, AI hay Machine learning cũng vậy thôi. Nhờ sự cạnh tranh trong kinh doanh, các công nghệ trên đã được các công ty tận dụng, ta có thể xem qua một số công dụng của các công nghệ sau:
Hiểu rõ bản chất của vấn đề khi tận dụng nguồn data khổng lồ
Nếu ta nói Data quý như vàng, như tiền, thì cũng không có gì khó hiểu. Người nào nắm giữ lượng data đủ nhiều, đủ chất lượng, chắc chắn sẽ thành người chiến thắng. Deep Learning sẽ “ngấu nghiến” các data đầu vào theo nhiều cách, và kết hợp cùng hệ thống AI để cho ra các nhận định, mà từ đó có thể giúp công ty tăng thêm lợi nhuận hoặc cải thiện quá trình phát hiện ung thư
Hiểu rõ lợi thế kinh doanh của Machine Learning và Deep Learning
Thử tưởng tượng nếu bạn là ngân hàng, làm sao bạn có thể biết chắc được khách hàng của mình khi nào sẽ vay tiền? và nếu vay thì có chắc họ sẽ có đủ khả năng trả nợ. Cứ cho là ngân hàng có có điểm số credit score, có thể đánh giá được mức độ tin tưởng đối với khách hàng, nhưng liệu ngân hàng có thể cải thiện hệ thống đánh giá thêm nữa không? Nếu như ngân hàng có hệ thống deep learning kết hợp cùng AI, tự động thẩm định hồ sơ người đi vay và phát hiện sau cùng họ có thể là dân lừa đảo? Lúc đó ngân hàng có thể tiết kiệm được rất nhiều tiền.
Có thể có trường hợp ngược lại xảy ra. Một hệ thống điểm credit không thể nào cho ngân hàng thấy được bức tranh toàn cảnh, nhưng với hệ thống tự động, liên tục phân tích data sẽ giúp người đánh giá hiểu được đầy đủ hơn và có thể ngân hàng có thể cho khách hàng vay, vì xét ở khía cạnh nào đó khách sẽ vẫn đủ khả năng. Thậm chí, hệ thống có thể sẽ phát hiện, ngoài khoản vay, ngân hàng có thể có thể offer các sản phẩm dịch vụ khác nữa.
Trong ngành nông nghiệp, Deep Learning có thể tận dụng data để phát hiện các dịch bệnh, giúp nông dân thu hoạch trước khi dịch lan rộng và thậm chí tăng diện tích trồng trọt them nữa.
Trong ngành sản xuất, Deep learning đã được dùng trong các máy khiêng vác vật nặng, sử dụng giọng nói để điều khiển. Việc ứng dụng giọng nói hiệu quả hơn nhiều khi tương tác với hệ thống quản lý kho, nên những ứng dụng hệ thống deep learning như thế này có thể giảm chi phí và tăng độ chính xác lên rất nhiều.
Nguồn: https://www.ntccloud.vn/ai-vs-machine-learning-vs-deep-learning-p3728.html
