Tìm hiểu về AI, Machine Learning và Deep Learning
AI, Machine Learning và Deep Learning, những thuật ngữ này đã làm bối rối rất nhiều người. Nếu bạn cũng là một trong số họ thì trong bài viết này – Tìm hiểu về AI, Machine Learning và Deep Learning chắc chắn là dành cho bạn.
Trí tuệ nhân tạo là một lĩnh vực rộng lớn, trong đó bao gồm Machine Learning và Deep Learning. Trong sơ đồ dưới đây, bạn có thể thấy rằng ngay cả deep learning cũng là tập hợp con của Machine Learning. Vì vậy, đối với AI, machine learning và deep learning chúng chỉ là tập hợp con của nhau. Vì vây, hãy tiếp tục cùng iRender tìm hiểu xem chúng khác nhau như thế nào?
Bắt đầu với trí tuệ nhân tạo
Thuật ngữ trí tuệ nhân tạo lần đầu tiên được đặt vào năm 1956, nhưng tại sao AI ngày càng trở nên phổ biến hơn? Nó trở nên phổ biến vì tăng khối lượng dữ liệu, thuật toán tiên tiến và cải thiện sức mạnh tính toán và lưu trữ.
Dữ liệu chúng tôi có không đủ để dự đoán kết quả chính xác. Nhưng bây giờ có một sự gia tăng rất lớn về số lượng dữ liệu. Thống kê cho thấy đến năm 2020, khối lượng tích lũy của dữ liệu lớn sẽ tăng từ 4,4 zettabyte lên khoảng 44 zettabyte hoặc 44 nghìn tỷ GB dữ liệu.
Bây giờ thậm chí còn có các thuật toán tiên tiến hơn có khả năng lưu trữ và sức mạnh tính toán cao cấp có thể xử lý lượng dữ liệu lớn như vậy. Do đó, dự kiến 70% doanh nghiệp sẽ triển khai AI trong 12 tháng tới, tăng từ 40% trong năm 2016 và 51% vào năm 2017.
Trí tuệ nhân tạo (AI)
“Trí tuệ nhân tạo là một kỹ thuật cho phép các máy móc hoạt động như con người bằng cách tái tạo hành vi và bản chất của chúng.”
Trí tuệ nhân tạo giúp máy móc có thể học hỏi từ kinh nghiệm của họ. Các máy điều chỉnh phản ứng của họ dựa trên các đầu vào mới, do đó thực hiện các nhiệm vụ giống như con người bằng cách xử lý một lượng lớn dữ liệu và nhận dạng các mẫu trong đó.
Bạn có thể coi việc xây dựng một trí thông minh nhân tạo cũng giống như xây dựng một nhà thờ.
Nhà thờ đầu tiên phải mất nhiều thế hệ để hoàn thành, vì vậy hầu hết các công nhân làm việc trên đó không bao giờ thấy kết quả cuối cùng. Những người làm công đã tự hào về nghề thủ công của họ, xây dựng những viên gạch và những viên đá được đặt vào cấu trúc vĩ đại. Vì vậy, với tư cách là nhà nghiên cứu AI, chúng ta nên nghĩ mình là nhà sản xuất gạch khiêm tốn, có nhiệm vụ nghiên cứu cách xây dựng các thành phần (ví dụ: trình phân tích cú pháp, nhà lập kế hoạch, thuật toán học tập, v.v.) mà một ngày nào đó, ở đâu đó, sẽ tích hợp vào các hệ thống thông minh.
Một số ví dụ về Trí tuệ nhân tạo từ cuộc sống hàng ngày của chúng ta là Apple Lam Siri, máy tính chơi cờ, xe tự lái tesla và nhiều hơn nữa. Những ví dụ này dựa trên deep learning và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
Machine Learning
Machine Learning ra đời vào cuối thập niên 80 và đầu 90. Nhưng vấn đề với những người đã khiến Machine Learning ra đời là gì?
Statistics: Làm thế nào để đào tạo hiệu quả các mô hình phức tạp lớn?
Computer Science & Artificial Intelligence: Làm thế nào để đào tạo các phiên bản mạnh hơn của hệ thống AI?
Neuroscience: Làm thế nào để thiết kế các mô hình hoạt động của não?
“Machine Learning là một tập hợp con của trí tuệ nhân tạo. nó cho phép máy học và đưa ra dự đoán dựa trên kinh nghiệm (data) của nó.
Hiểu về Machine Learning thông qua ví dụ
Hãy nói rằng bạn muốn tạo ra một hệ thống có thể dự đoán cân nặng dự kiến của một người dựa trên chiều cao của họ. Điều đầu tiên bạn làm là thu thập dữ liệu. Dưới đây là cách dữ liệu của bạn trông như thế nào:
Hồi quy tuyến tính – AI, Machine Learning và Deep Learning – Điểm EdurekaEach trên biểu đồ biểu thị một điểm dữ liệu. Để bắt đầu, chúng ta có thể vẽ một đường đơn giản để dự đoán cân nặng dựa trên chiều cao. Ví dụ:
Trong đó W là trọng lượng tính bằng kg và H là chiều cao tính bằng cm
Dòng này có thể giúp chúng ta đưa ra dự đoán. Mục tiêu chính của chúng tôi là giảm sự khác biệt giữa giá trị ước tính và giá trị thực tế. Vì vậy, để đạt được nó, chúng tôi cố gắng vẽ một đường thẳng phù hợp với tất cả các điểm khác nhau này và giảm thiểu lỗi và làm cho chúng nhỏ nhất có thể. Giảm lỗi hoặc chênh lệch giữa giá trị thực và giá trị ước tính làm tăng hiệu suất.
Hơn nữa, càng nhiều điểm dữ liệu chúng tôi thu thập, mô hình của chúng tôi sẽ trở nên tốt hơn. Chúng tôi cũng có thể cải thiện mô hình của mình bằng cách thêm nhiều biến số hơn (ví dụ: Giới tính) và tạo các dòng dự đoán khác nhau cho chúng. Do đó, trong tương lai, nếu dữ liệu mới (ví dụ chiều cao của một người) được đưa vào mô hình, nó sẽ dễ dàng dự đoán dữ liệu cho bạn và sẽ cho biết trọng lượng dự đoán của anh ấy.
Deep learning
“Deep learning là một loại machine learning đạt được sức mạnh và tính linh hoạt cao bằng cách học cách đại diện cho thế giới như là hệ thống phân cấp của các khái niệm hoặc trừu tượng hóa”
Bạn có thể coi các mô hình deep learning như một động cơ tên lửa và nhiên liệu của nó là lượng dữ liệu khổng lồ mà chúng tôi cung cấp cho các thuật toán này.
Khái niệm deep learning không phải là mới. Nhưng gần đây sự lợi ích của nó đã tăng lên, và deep learning đang được chú ý nhiều hơn. Lĩnh vực này là một loại machine learning đặc biệt được lấy cảm hứng từ chức năng của các tế bào não của chúng ta gọi là mạng lưới thần kinh nhân tạo. Nó chỉ đơn giản là nhận các kết nối dữ liệu giữa tất cả các tế bào thần kinh nhân tạo và điều chỉnh chúng theo mẫu dữ liệu. Cần nhiều nơ-ron hơn nếu kích thước của dữ liệu lớn. Nó tự động có tính năng học tập ở nhiều cấp độ trừu tượng, do đó cho phép một hệ thống học ánh xạ các hàm phức tạp mà không phụ thuộc vào bất kỳ thuật toán cụ thể nào.
Nguồn từ tác giả: Atul
