Khám phá sự khác biệt giữa AI, ML và DL.pdf

https://aicandy.vn/kham-pha-su-khac-biet-giua-ai-ml-va-dl/
Bản quyền thuộc về: https://aicandy.vn
Học tập toàn diện: Kết nối lý thuyết, thực hành và dữ liệu thực tế
https://aicandy.vn
1
Khám phá sự khác biệt giữa AI, ML và DL
Nội dung
 1. Giới thiệu
 2. Trí tuệ nhân tạo (AI)
o 2.2. Đặc điểm chính
o 2.3. Ứng dụng
 3. Machine Learning (ML)
o 3.1. Định nghĩa
o 3.3. Phương pháp học
o 3.4. Ứng dụng
 4. Deep Learning (DL)
o 4.1. Định nghĩa
o 4.3. Kiến trúc phổ biến
o 4.4. Ứng dụng
 5. Kết luận
1. Giới thiệu
Trong kỷ nguyên công nghệ số đang bùng nổ, ba thuật ngữ nổi bật—Trí
tuệ nhân tạo (AI), Máy học (Machine Learning – ML), và Học sâu (Deep
Learning – DL)—đã trở thành trung tâm của nhiều cuộc thảo luận và
nghiên cứu.

2
Dù chúng có sự liên kết chặt chẽ và bổ sung cho nhau, mỗi khái niệm đều
mang đến những đặc điểm và ứng dụng đặc thù riêng. Cùng nhau khám phá
sự khác biệt tinh tế giữa chúng để hiểu rõ hơn về vai trò và tiềm năng của
từng lĩnh vực.
2. Trí tuệ nhân tạo (AI)
2.1. Định nghĩa
Trí tuệ nhân tạo là một nhánh rộng lớn của khoa học máy tính, tập trung vào
việc tạo ra các hệ thống thông minh có khả năng thực hiện các nhiệm vụ
thường đòi hỏi trí thông minh của con người.
2.2. Đặc điểm chính
Trí tuệ nhân tạo (AI) là một lĩnh vực trong khoa học máy tính nhằm tạo ra
các hệ thống có khả năng thực hiện các nhiệm vụ mà bình thường cần có trí
tuệ con người. Các nhiệm vụ này bao gồm việc hiểu ngôn ngữ tự nhiên, nhận
dạng giọng nói, ra quyết định, và thậm chí là sáng tạo. AI có thể được chia
thành hai loại chính:

3
AI yếu (Narrow AI)
AI yếu, hay còn gọi là AI hẹp, là loại trí tuệ nhân tạo được thiết kế để thực
hiện một nhiệm vụ cụ thể hoặc một loạt các nhiệm vụ cụ thể. Nó không có
khả năng hoạt động ngoài phạm vi nhiệm vụ đã được lập trình sẵn. Ví dụ về
AI yếu bao gồm các hệ thống nhận diện khuôn mặt, trợ lý ảo như Siri hoặc
Alexa, và các công cụ gợi ý trên các nền tảng trực tuyến. Mặc dù rất mạnh
trong việc thực hiện các nhiệm vụ được xác định rõ ràng, AI yếu không thể
suy nghĩ, lý luận, hoặc đưa ra quyết định ngoài phạm vi những gì nó đã
được lập trình để làm.
AI mạnh (General AI)
AI mạnh, hay còn gọi là AI tổng quát, là loại trí tuệ nhân tạo có khả năng
hiểu, học hỏi, và thực hiện bất kỳ nhiệm vụ trí tuệ nào mà con người có thể
thực hiện. Nó có khả năng suy nghĩ, lập luận, và thích ứng với những tình
huống mới mà không cần sự can thiệp của con người hoặc lập trình trước.
AI mạnh không chỉ có khả năng thực hiện nhiều nhiệm vụ khác nhau mà
còn có thể chuyển giao kiến thức từ một lĩnh vực này sang lĩnh vực khác,
tương tự như con người. Tuy nhiên, AI mạnh vẫn đang trong giai đoạn
nghiên cứu và phát triển, và chưa có hệ thống nào đạt được mức độ thông
minh như vậy.
Trí tuệ nhân tạo là nền tảng cho các công nghệ tiên tiến như học máy
(Machine Learning) và học sâu (Deep Learning), giúp cải thiện hiệu suất và
khả năng tự động hóa của các hệ thống.
2.3. Ứng dụng
Trợ lý ảo và chatbot
AI được sử dụng trong các trợ lý ảo như Siri, Alexa, và Google Assistant để
xử lý ngôn ngữ tự nhiên, trả lời câu hỏi của người dùng, và thực hiện các tác
vụ đơn giản như đặt báo thức, gửi tin nhắn, hoặc điều khiển các thiết bị trong
nhà thông minh.

4
Hệ thống gợi ý
Các hệ thống gợi ý dựa trên AI có thể phân tích dữ liệu người dùng để đưa
ra các đề xuất cá nhân hóa, chẳng hạn như gợi ý phim trên Netflix hoặc sản
phẩm trên Amazon. Những hệ thống này thường dựa trên các quy tắc và
logic đơn giản thay vì các thuật toán học máy phức tạp.
Tự động hóa quy trình
AI được sử dụng để tự động hóa các quy trình lặp đi lặp lại trong các doanh
nghiệp. Chẳng hạn, AI có thể xử lý các giao dịch tài chính, kiểm tra và xử lý
các tài liệu, hoặc quản lý lịch trình tự động mà không cần sử dụng các kỹ
thuật học máy phức tạp.
Hệ thống điều khiển thông minh
Trong các hệ thống điều khiển như nhà thông minh hoặc quản lý năng
lượng, AI giúp tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên bằng cách điều chỉnh
nhiệt độ, ánh sáng, và các thiết bị điện tử dựa trên các quy tắc và lịch trình
định trước.
Phát hiện và ngăn chặn gian lận
AI có thể được lập trình để phát hiện các mẫu bất thường trong các giao dịch
tài chính hoặc hoạt động trực tuyến, từ đó ngăn chặn các hành vi gian lận.
Hệ thống này sử dụng các quy tắc logic và phân tích các sự kiện trong thời
gian thực.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên cơ bản
AI có thể thực hiện các nhiệm vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên đơn giản, như
phân tích văn bản, dịch ngôn ngữ, hoặc trích xuất thông tin từ văn bản mà
không cần sử dụng đến các thuật toán học sâu phức tạp.
3. Machine Learning (ML)

5
3.1. Định nghĩa
Machine Learning là một phân nhánh của AI, tập trung vào việc phát triển
các thuật toán và mô hình thống kê cho phép máy tính học từ dữ liệu mà
không cần được lập trình cụ thể.
Khả năng học từ dữ liệu
ML sử dụng dữ liệu làm nguồn tài nguyên chính để “học” và phát triển các
mô hình dự đoán hoặc nhận diện. Thay vì dựa trên các quy tắc cố định, máy
tính có thể học từ các mẫu trong dữ liệu để đưa ra quyết định hoặc dự đoán.
Tự động cải thiện theo thời gian
ML có khả năng tự cải thiện hiệu suất của mình thông qua việc tiếp tục học
hỏi từ dữ liệu mới. Càng có nhiều dữ liệu và thời gian học, mô hình ML càng
trở nên chính xác và hiệu quả hơn.

6
Đa dạng các thuật toán
ML bao gồm một loạt các thuật toán khác nhau, từ các thuật toán đơn giản
như hồi quy tuyến tính (linear regression) và cây quyết định (decision trees)
đến các thuật toán phức tạp hơn như mạng nơron nhân tạo (neural
networks) và máy vector hỗ trợ (support vector machines). Mỗi thuật toán
có ưu điểm riêng và được áp dụng tùy thuộc vào loại bài toán cần giải quyết.
Khả năng tổng quát hóa
ML tìm cách xây dựng các mô hình có thể tổng quát hóa, tức là không chỉ
hoạt động tốt trên dữ liệu đã học mà còn có thể áp dụng chính xác trên dữ
liệu mới chưa từng thấy. Điều này rất quan trọng để đảm bảo rằng mô hình
không chỉ ghi nhớ dữ liệu quá mức mà còn có khả năng suy đoán.
Sự phụ thuộc vào dữ liệu
Hiệu quả của các mô hình ML phụ thuộc rất lớn vào chất lượng và số lượng
dữ liệu. Nếu dữ liệu đầu vào không đủ hoặc bị nhiễu, mô hình ML có thể
đưa ra kết quả không chính xác hoặc không ổn định.
3.3. Phương pháp học

7
Học có giám sát
Dữ liệu huấn luyện được gắn nhãn, nghĩa là mỗi dữ liệu đầu vào đi kèm với
một đầu ra mong muốn (nhãn). Mục tiêu là học một hàm ánh xạ từ đầu vào
đến đầu ra, sao cho mô hình có thể dự đoán chính xác nhãn cho dữ liệu mới,
chưa từng thấy.
Học không giám sát
Dữ liệu huấn luyện không có nhãn, và mục tiêu là tìm ra cấu trúc ẩn trong
dữ liệu. Phương pháp này được sử dụng để khám phá dữ liệu, tìm ra mẫu,
hoặc giảm thiểu kích thước dữ liệu.
Học bán giám sát
Học bán giám sát tận dụng một lượng nhỏ dữ liệu có nhãn cùng với một
lượng lớn dữ liệu không nhãn. Mục tiêu là sử dụng thông tin từ dữ liệu
không nhãn để cải thiện hiệu suất của mô hình, đặc biệt là khi việc gắn nhãn
dữ liệu tốn kém hoặc khó khăn.

8
Học tăng cường
Trong học tăng cường, một tác nhân (agent) học cách thực hiện các hành
động trong một môi trường nhằm tối đa hóa phần thưởng tích lũy theo thời
gian. Tác nhân không được cung cấp dữ liệu gắn nhãn như trong học có
giám sát, mà phải tự học từ các trải nghiệm và phản hồi nhận được từ môi
trường.
3.4. Ứng dụng
Email Filtering (Lọc email)
Học máy được sử dụng trong các hệ thống email để phân loại thư thành các
danh mục như “Thư rác” (Spam) hoặc “Thư hợp lệ” (Non-Spam). Thuật toán
ML sẽ học từ các email trước đây mà người dùng đã đánh dấu là thư rác
hoặc không phải thư rác để cải thiện độ chính xác trong việc phân loại email
mới.
Recommendation Systems (Hệ thống gợi ý)
Các hệ thống gợi ý như trong Netflix, Amazon, hoặc Spotify sử dụng ML để
phân tích hành vi của người dùng và gợi ý các sản phẩm, phim, hoặc bài hát
dựa trên sở thích và lịch sử hoạt động của họ. Thuật toán học máy học từ dữ
liệu người dùng để đưa ra các đề xuất cá nhân hóa.
Customer Segmentation (Phân khúc khách hàng)
Trong tiếp thị và bán hàng, ML được sử dụng để phân chia khách hàng thành
các nhóm dựa trên hành vi mua sắm, độ tuổi, sở thích, hoặc giá trị kinh tế.
Phân khúc khách hàng giúp doanh nghiệp tối ưu hóa chiến lược tiếp thị và
cung cấp các sản phẩm hoặc dịch vụ phù hợp cho từng nhóm.
Predictive Maintenance (Bảo trì dự đoán)
ML được sử dụng trong các ngành công nghiệp để dự đoán khi nào máy
móc hoặc thiết bị có thể hỏng hóc dựa trên dữ liệu lịch sử hoạt động. Điều
này giúp giảm thiểu thời gian chết và chi phí bảo trì bằng cách thực hiện bảo
trì đúng lúc, trước khi sự cố xảy ra.

9
Fraud Detection (Phát hiện gian lận)
Học máy được áp dụng trong lĩnh vực tài chính để phát hiện các hành vi
gian lận. Các thuật toán ML có thể phân tích hàng triệu giao dịch trong thời
gian thực để phát hiện các mẫu bất thường hoặc các hoạt động đáng ngờ, từ
đó ngăn chặn gian lận trước khi nó gây ra thiệt hại.
Credit Scoring (Đánh giá tín dụng)
Các tổ chức tài chính sử dụng ML để đánh giá mức độ tín nhiệm của khách
hàng. ML phân tích lịch sử tài chính, hành vi chi tiêu, và các yếu tố khác để
dự đoán khả năng thanh toán của khách hàng, từ đó quyết định việc cấp tín
dụng hoặc lãi suất cho vay.
Price Optimization (Tối ưu hóa giá cả)
ML được sử dụng để tối ưu hóa giá cả cho các sản phẩm hoặc dịch vụ dựa
trên nhu cầu thị trường, hành vi của khách hàng, và giá cả của đối thủ cạnh
tranh. Điều này giúp doanh nghiệp tối ưu hóa doanh thu và lợi nhuận.
Image Recognition in Healthcare (Nhận diện hình ảnh trong y tế)
Học máy được áp dụng trong các hệ thống nhận diện hình ảnh y khoa để
phân tích các hình ảnh như X-quang, MRI, và siêu âm. Các mô hình ML có
thể giúp bác sĩ phát hiện các dấu hiệu bệnh lý như khối u hoặc gãy xương
dựa trên hình ảnh.
Sentiment Analysis (Phân tích cảm xúc)
ML được sử dụng trong phân tích cảm xúc từ văn bản, ví dụ như đánh giá
sản phẩm, bình luận trên mạng xã hội, hoặc phản hồi khách hàng. Thuật toán
học máy phân tích ngôn ngữ tự nhiên để xác định cảm xúc tích cực, tiêu cực,
hoặc trung tính trong các văn bản.

10
Supply Chain Optimization (Tối ưu hóa chuỗi cung ứng)
ML giúp tối ưu hóa chuỗi cung ứng bằng cách dự đoán nhu cầu sản phẩm,
quản lý hàng tồn kho, và tối ưu hóa lộ trình vận chuyển. Điều này giúp
doanh nghiệp giảm thiểu chi phí và tăng cường hiệu quả hoạt động.
4. Deep Learning (DL)
4.1. Định nghĩa
Deep Learning là một phân nhánh của Machine Learning, lấy cảm hứng từ
cấu trúc và chức năng của não bộ con người, sử dụng các mạng neural nhiều
lớp để học và trích xuất đặc trưng từ dữ liệu.
Mạng nơron sâu (Deep Neural Networks)
Học sâu sử dụng các mạng nơron nhân tạo có nhiều lớp ẩn (hidden layers)
giữa đầu vào và đầu ra. Cấu trúc này cho phép mô hình học các đặc điểm
phức tạp từ dữ liệu.

11
Mỗi lớp trong mạng học cách trích xuất các đặc điểm khác nhau từ dữ liệu
đầu vào, với các lớp sâu hơn trích xuất các đặc điểm trừu tượng và phức tạp
hơn.
Xử lý dữ liệu phi cấu trúc
Học sâu rất hiệu quả trong việc xử lý dữ liệu phi cấu trúc như hình ảnh, âm
thanh, video, và văn bản. Nhờ vào khả năng tự động trích xuất đặc trưng từ
dữ liệu, DL có thể xử lý các loại dữ liệu này mà không cần đến các bước tiền
xử lý phức tạp.
Yêu cầu dữ liệu lớn và tài nguyên tính toán cao
Học sâu cần một lượng lớn dữ liệu để huấn luyện mô hình. Điều này là do
các mạng nơron sâu có hàng triệu hoặc hàng tỷ tham số cần được tối ưu hóa.
Các mô hình DL đòi hỏi tài nguyên tính toán mạnh mẽ, thường sử dụng GPU
(Graphics Processing Units) hoặc TPU (Tensor Processing Units) để xử lý
khối lượng tính toán lớn trong quá trình huấn luyện.
Tự động trích xuất đặc trưng (Feature Learning)
Một trong những ưu điểm lớn của học sâu là khả năng tự động học các đặc
trưng từ dữ liệu mà không cần sự can thiệp của con người. Điều này khác
biệt với các phương pháp học máy truyền thống, nơi mà việc chọn lựa và
trích xuất đặc trưng thường yêu cầu sự hiểu biết chuyên môn.
4.3. Kiến trúc phổ biến
Mạng neural tích chập (CNN)
Sử dụng các lớp tích chập (convolutional layers) để trích xuất các đặc trưng
từ dữ liệu hình ảnh hoặc tín hiệu. Các lớp này áp dụng các bộ lọc (filters) để
nhận diện các đặc trưng như cạnh, góc, và các mẫu.
Mạng neural hồi quy (RNN)
Sử dụng các kết nối hồi quy để xử lý dữ liệu chuỗi và dữ liệu tuần tự, giúp
duy trì thông tin từ các bước trước đó trong chuỗi.

12
Mạng Transformer
Sử dụng cơ chế tự chú ý để học mối quan hệ giữa các phần của dữ liệu đầu
vào, giúp xử lý dữ liệu tuần tự mà không cần mạng hồi quy.
Mạng đối kháng sinh (Generative Adversarial Networks – GANs)
Gồm hai mạng nơron, một mạng sinh (generator) và một mạng phân biệt
(discriminator), hoạt động đối kháng với nhau. Mạng sinh cố gắng tạo ra dữ
liệu giả, trong khi mạng phân biệt cố gắng phân biệt giữa dữ liệu thật và dữ
liệu giả.
4.4. Ứng dụng
Nhận diện hình ảnh (Image Recognition)
Phân loại hình ảnh trong các nền tảng mạng xã hội, nhận diện khuôn mặt,
hệ thống giám sát an ninh.
Nhận diện đối tượng trong video (Object Detection in Video)
Giám sát an ninh, phân tích hành vi, và hệ thống điều khiển giao thông.

13
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing – NLP)
Dịch máy, tạo văn bản tự động, phân tích cảm xúc, và chatbot.
Sinh văn bản (Text Generation)
Viết bài báo, tạo nội dung cho mạng xã hội, và tạo câu trả lời cho các câu hỏi.
Tạo hình ảnh (Image Generation)
Tạo hình ảnh cho các thiết kế, sáng tạo nghệ thuật, và tạo các mẫu hình ảnh
cho các ứng dụng giải trí.
Nhận diện giọng nói (Speech Recognition)
Hệ thống nhận diện giọng nói, trợ lý ảo, và phụ đề tự động.
Nhận diện chữ viết tay (Handwriting Recognition)
Số hóa tài liệu, nhận diện chữ viết tay trong các form, và hỗ trợ thu thập dữ
liệu.
5. Kết luận
Mặc dù AI, Machine Learning và Deep Learning có những điểm khác biệt,
chúng đều đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển các hệ thống thông
minh. AI cung cấp khung tổng thể, ML mang lại khả năng học từ dữ liệu, và
DL đẩy giới hạn của việc học sâu và tự động hóa. Khi kết hợp, ba lĩnh vực
này tạo nên nền tảng cho các ứng dụng công nghệ tiên tiến, thay đổi cách
chúng ta tương tác với thế giới xung quanh.

14
Hiểu rõ sự khác biệt giữa AI, ML và DL không chỉ quan trọng đối với các
nhà phát triển và nhà nghiên cứu, mà còn cần thiết cho bất kỳ ai muốn nắm
bắt và tận dụng tiềm năng của công nghệ trong thời đại số. Khi các công
nghệ này tiếp tục phát triển, chúng ta có thể mong đợi những đột phá mới
và ứng dụng sáng tạo sẽ định hình tương lai của nhiều ngành công nghiệp
và lĩnh vực của cuộc sống.
Bài trước
Danh mục
Bài sau
Chúc bạn thành công trong hành trình khám phá và ứng dụng trí tuệ nhân tạo
vào học tập và công việc. Đừng quên truy cập thường xuyên để cập nhật thêm
kiến thức mới tại AIcandy

Khám phá sự khác biệt giữa AI, ML và DL.pdf

More Related Content

Similar to Khám phá sự khác biệt giữa AI, ML và DL.pdf (20)

More from aicandy (20)

Recently uploaded (20)

Khám phá sự khác biệt giữa AI, ML và DL.pdf