Sự khác biệt giữa Neural Network và Deep Learning

Trong thế giới công nghệ hiện nay, trí tuệ nhân tạo đã trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống hàng ngày. Mặc dù một số người sử dụng Neural Network và Deep Learning thay thế cho nhau, nhưng những tiến bộ, tính năng và ứng dụng của chúng thực tế lại khác nhau.

Vậy Neural Network và mô hình Deep Learning là gì? Chúng khác nhau như thế nào?

Neural Network là gì?

Neural Network hay còn gọi là Mạng nơ-ron nhân tạo được mô phỏng theo bộ não con người. Nó phân tích dữ liệu phức tạp, hoàn thành các phép toán, tìm kiếm các mẫu và sử dụng thông tin thu thập được để đưa ra dự đoán và phân loại. Và cũng giống như bộ não, mạng nơ-ron AI có một đơn vị chức năng cơ bản được gọi là nơ-ron. Những nơ-ron này, còn được gọi là các node, truyền thông tin trong mạng.

Một Neural Network cơ bản có các node được kết nối với nhau trong các layer đầu vào, ẩn và đầu ra. layer đầu vào xử lý và phân tích thông tin trước khi gửi nó đến layer tiếp theo.

Layer ẩn nhận dữ liệu từ layer đầu vào hoặc các layer ẩn khác. Sau đó, layer ẩn tiếp tục xử lý và phân tích dữ liệu bằng cách áp dụng một tập hợp các phép toán để chuyển đổi và trích xuất những tính năng có liên quan từ dữ liệu đầu vào.

Đây là layer đầu ra cung cấp thông tin cuối cùng bằng cách sử dụng các tính năng được trích xuất. layer này có thể có một hoặc nhiều node, tùy thuộc vào kiểu thu thập dữ liệu. Đối với phân loại nhị phân, đầu ra sẽ có một node hiển thị kết quả 1 hoặc 0.

Có nhiều loại mạng nơ-ron nhân tại AI khác nhau.

1. FeedForward Neural Network

FeedForward Neural Network, chủ yếu được sử dụng để nhận dạng khuôn mặt, truyền thông tin theo một hướng. Điều này có nghĩa là mọi node trong một layer được liên kết với mọi node trong layer tiếp theo, với thông tin truyền đi một chiều cho đến khi nó đến được node đầu ra. Đây là một trong những loại mạng nơ-ron nhân tạo đơn giản nhất.

2. Recurrent Neural Network

Dạng Neural Network này hỗ trợ việc học lý thuyết. Recurrent Neural Network được sử dụng cho dữ liệu tuần tự, như ngôn ngữ tự nhiên và âm thanh. Chúng cũng được sử dụng cho các ứng dụng chuyển văn bản thành giọng nói cho Android và iPhone. Và không giống như các Feedforward Neural Network xử lý thông tin theo một hướng, Recurrent Neural Network sử dụng dữ liệu từ nơ-ron xử lý và gửi lại vào mạng.

Tùy chọn trả lại này rất quan trọng khi hệ thống đưa ra các dự đoán sai. Recurrent Neural Network có thể cố gắng tìm ra lý do dẫn đến kết quả không chính xác và điều chỉnh cho phù hợp.

3. Convolutional Neural Network

Các Neural Network truyền thống đã được thiết kế để xử lý những đầu vào có kích thước cố định, nhưng các Convolutional Neural Network (CNN) có thể xử lý dữ liệu có kích thước khác nhau. CNN lý tưởng để phân loại dữ liệu trực quan như hình ảnh và video có độ phân giải và tỷ lệ khung hình khác nhau. Chúng cũng rất hữu ích cho các ứng dụng nhận dạng hình ảnh.

4. Deconvolutional Neural Network

Neural Network này còn được gọi là Transposed Convolutional Neural Network và ngược lại với Convolutional Neural Network.

Trong một Convolutional Neural Network, hình ảnh đầu vào được xử lý thông qua các layer tích chập để trích xuất những tính năng quan trọng. Đầu ra này sau đó được xử lý thông qua một loạt các layer được kết nối, những layer này thực hiện phân loại - gán tên hoặc nhãn cho hình ảnh đầu vào dựa trên những tính năng của nó. Điều này rất hữu ích cho việc nhận dạng đối tượng và phân đoạn hình ảnh.

Tuy nhiên, trong một Deconvolutional Neural Network, feature map trước đây là đầu ra sẽ trở thành đầu vào. Feature map này là một mảng giá trị ba chiều và không được gộp để tạo thành hình ảnh gốc với độ phân giải không gian tăng lên.

5. Modular Neural Network

Neural Network này kết hợp các mô-đun được kết nối với nhau, mỗi mô-đun thực hiện một nhiệm vụ phụ cụ thể. Mỗi mô-đun trong mạng mô-đun bao gồm một mạng nơ-ron được thiết kế sẵn để giải quyết một nhiệm vụ phụ như nhận dạng giọng nói hoặc dịch ngôn ngữ.

Modular Neural Network có thể thích ứng và hữu ích để xử lý đầu vào với nhiều dữ liệu rất khác nhau.

Deep Learning là gì?

Deep Learning, một thể loại nhỏ của Machine Learning, liên quan đến việc đào tạo các mạng nơ-ron nhân tạo để tự động học hỏi và phát triển một cách độc lập mà không cần được lập trình để làm như vậy.

Deep Learning có phải là trí tuệ nhân tạo không? Câu trả lời là có. Nó là động lực thúc đẩy nhiều ứng dụng AI và dịch vụ tự động hóa, giúp người dùng thực hiện các tác vụ mà ít cần sự can thiệp của con người. ChatGPT là một trong những ứng dụng AI có một số ứng dụng thực tế.

Có nhiều layer ẩn giữa layer đầu vào và đầu ra của Deep Learning. Điều này cho phép mạng thực hiện các hoạt động cực kỳ phức tạp và liên tục học hỏi khi dữ liệu đi qua các layer.

Deep Learning đã được áp dụng để nhận dạng hình ảnh, giọng nói, tổng hợp video và khám phá. Ngoài ra, nó còn được áp dụng cho những sáng tạo phức tạp, chẳng hạn như ô tô tự lái, sử dụng thuật toán Deep Learning để xác định các chướng ngại vật và điều hướng xung quanh chúng một cách hoàn hảo.

Bạn phải cung cấp một lượng lớn dữ liệu được gắn nhãn vào mạng để huấn luyện mô hình Deep Learning. Trọng số và độ lệch của các nơ-ron trong mạng được điều chỉnh cho đến khi nó có thể dự đoán chính xác đầu ra cho dữ liệu đầu vào mới.

Deep Learning được sử dụng để làm gì?

Deep Learning cung cấp sức mạnh cho các ứng dụng và dịch vụ tự động hóa những tác vụ, nâng cao hiệu quả và độ chính xác. Bạn có thể thấy ảnh hưởng của nó trong các công nghệ hàng ngày, bao gồm trợ lý ảo, công cụ phát hiện gian lận, thiết bị điều khiển bằng giọng nói và xe tự hành. Ứng dụng của nó đang trở nên nổi bật trong nhiều doanh nghiệp và tổ chức, từ chăm sóc sức khỏe và bảo hiểm đến tài chính và công nghệ. Hãy xem xét một số cách Deep Learning hoạt động trong các ngành khác nhau:

• Tiếp thị: Các doanh nghiệp sử dụng Deep Learning để tạo và triển khai những chiến dịch quảng cáo được cá nhân hóa. Bằng cách phân tích dữ liệu, các nhà tiếp thị có thể tìm hiểu loại quảng cáo mà khách hàng có nhiều khả năng phản hồi và tập trung vào những chiến lược thành công nhất.
• Dịch vụ tài chính: Deep Learning có thể giúp giảm thiểu rủi ro gian lận bằng cách phát hiện hoạt động đáng ngờ và đưa ra dự đoán về giá trị cổ phiếu trong tương lai để hỗ trợ các quyết định giao dịch.
• Chăm sóc sức khỏe: Deep Learning hỗ trợ ngành chăm sóc sức khỏe theo nhiều cách. Phát hiện hình ảnh giúp bác sĩ xác định ung thư và các bệnh khác ở giai đoạn sớm và cung cấp hướng dẫn về kế hoạch điều trị dựa trên hồ sơ sức khỏe điện tử.
• Công cụ tìm kiếm: Khi bạn tìm kiếm trên Internet hoặc các nền tảng stream, những công cụ tìm kiếm có thể đưa ra các đề xuất và dự đoán về những gì bạn muốn xem tiếp theo hoặc các sản phẩm bạn có thể quan tâm mua dựa trên hoạt động trực tuyến của bạn.
• Bảo hiểm: Các công ty bảo hiểm sử dụng Deep Learning để ước tính chi phí bồi thường, cho phép họ phân tích những lựa chọn gói bảo hiểm khác nhau và phát hiện các yêu cầu bồi thường bảo hiểm gian lận bằng cách xác định những mô hình bất thường.

Sự khác biệt giữa Neural Network và Deep Learning

Neural Network và mô hình Deep Learning là tập hợp con của Machine Learning. Tuy nhiên, chúng khác nhau theo nhiều phương diện.

Layer

Mạng nơ-ron nhân tạo thường được tạo thành từ layer đầu vào, layer ẩn và layer đầu ra. Trong khi đó, các mô hình Deep Learning bao gồm một số layer của mạng nơ-ron nhân tạo.

Phạm vi

Mặc dù các mô hình Deep Learning kết hợp mạng nơ-ron nhân tạo, nhưng chúng vẫn là những khái niệm riêng biệt. Các ứng dụng của mạng nơ-ron nhân tạo bao gồm nhận dạng mẫu, khuôn mặt, dịch máy và trình tự.

Trong khi đó, bạn có thể sử dụng các mạng Deep Learning để quản lý quan hệ khách hàng, xử lý lời nói và ngôn ngữ, khôi phục hình ảnh, v.v...

Trích xuất các tính năng

Mạng nơ-ron nhân tạo yêu cầu sự can thiệp của con người, vì các kỹ sư phải xác định thứ bậc của các tính năng theo cách thủ công. Tuy nhiên, các mô hình Deep Learning có thể tự động xác định thứ bậc của các tính năng bằng cách sử dụng bộ dữ liệu được gắn nhãn và dữ liệu thô phi cấu trúc.

Hiệu suất

Mạng nơ-ron nhân tạo mất ít thời gian hơn để đào tạo, nhưng có độ chính xác thấp hơn khi so sánh với Deep Learning (Deep Learning phức tạp hơn). Ngoài ra, các Neural Network cũng được biết là diễn giải các nhiệm vụ kém mặc dù hoàn thành rất nhanh.

Tài nguyên tính toán

Deep Learning là một mạng lưới nơ-ron phức tạp có thể phân loại và giải thích dữ liệu thô với ít sự can thiệp của con người, nhưng đòi hỏi nhiều tài nguyên tính toán hơn. Mạng nơ-ron nhân tạo là một tập hợp con đơn giản hơn của Machine Learning, có thể được đào tạo bằng cách sử dụng các bộ dữ liệu nhỏ với ít tài nguyên tính toán hơn, nhưng khả năng xử lý dữ liệu phức tạp của chúng bị hạn chế.

Mặc dù được sử dụng thay thế cho nhau, nhưng Neural Network và Deep Learning vẫn là những khái niệm khác nhau. Chúng có các phương pháp đào tạo và mức độ chính xác khác nhau. Tuy nhiên, các mô hình Deep Learning tiên tiến hơn và tạo ra kết quả với độ chính xác cao hơn, vì chúng có thể học tập độc lập mà ít có sự can thiệp của con người.