Phân biệt học máy và học sâu

Học sâu thực chất là một tập hợp con và là một kỹ thuật tiên tiến hơn của Học máy.

Học máy (Machine Learning)

Học máy là một nhánh của Trí tuệ nhân tạo (AI) cho phép hệ thống học hỏi từ dữ liệu, xác định các mẫu và đưa ra quyết định hoặc dự đoán mà không cần được lập trình tường minh cho từng tác vụ.

• Định nghĩa: Sử dụng các thuật toán và mô hình thống kê để máy tính học từ dữ liệu.
• Trích xuất đặc trưng (Feature Engineering): Cần sự can thiệp của con người để xác định và trích xuất các đặc trưng (features) quan trọng từ dữ liệu thô để thuật toán học. Ví dụ: khi phân loại hình ảnh xe cộ, con người phải chỉ ra các đặc trưng như màu sắc, hình dạng bánh xe, cửa sổ, v.v.
• Dữ liệu: Hoạt động tốt với tập dữ liệu nhỏ hơn và thường là dữ liệu có cấu trúc (structured data).
• Yêu cầu tính toán: Thường ít phức tạp hơn, có thể chạy trên CPU thông thường.
• Mô hình: Sử dụng nhiều loại thuật toán khác nhau như Hồi quy tuyến tính, Cây quyết định (Decision Trees), Máy vectơ hỗ trợ (Support Vector Machines - SVM), và Mạng nơ-ron nông (Shallow Neural Networks).

Học sâu (Deep Learning)

Học sâu là một kỹ thuật của Học máy sử dụng Mạng nơ-ron nhân tạo sâu (Deep Neural Networks - mạng có nhiều lớp ẩn) để mô phỏng cách bộ não con người xử lý thông tin.

• Định nghĩa: Sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo nhiều lớp để học.
• Tự động học đặc trưng: Tự động học các đặc trưng phức tạp và phân cấp (hierarchical features) trực tiếp từ dữ liệu thô (raw data) mà không cần sự can thiệp thủ công của con người. Ví dụ: trong phân loại hình ảnh, các lớp đầu tiên học các cạnh và hình dạng đơn giản, các lớp sau học các đối tượng phức tạp hơn.
• Dữ liệu: Yêu cầu tập dữ liệu rất lớn (Big Data) để huấn luyện hiệu quả và đặc biệt phù hợp với dữ liệu phi cấu trúc (unstructured data) như hình ảnh, âm thanh, văn bản.
• Yêu cầu tính toán: Cực kỳ phức tạp, yêu cầu phần cứng mạnh mẽ, đặc biệt là GPU (Bộ xử lý đồ họa) để xử lý song song các phép tính.
• Mô hình: Chủ yếu là các loại Mạng nơ-ron sâu như Mạng nơ-ron tích chập (CNN), Mạng nơ-ron hồi quy (RNN), Mạng nơ-ron biến áp (Transformer),...

 Bảng so sánh tóm tắt

Đặc điểm	Học máy (Machine Learning - ML)	Học sâu (Deep Learning - DL)
Quan hệ	Một nhánh của Trí tuệ nhân tạo (AI)	Một tập hợp con của Học máy (ML)
Cấu trúc mô hình	Mạng nơ-ron nông (hoặc các thuật toán khác)	Mạng nơ-ron với nhiều lớp ẩn (sâu)
Trích xuất đặc trưng	Thủ công, do con người thực hiện (Feature Engineering)	Tự động, mô hình tự học từ dữ liệu thô
Dữ liệu yêu cầu	Tốt với dữ liệu nhỏ/vừa, có cấu trúc	Yêu cầu dữ liệu lớn (Big Data), phù hợp với dữ liệu phi cấu trúc (hình ảnh, âm thanh)
Phần cứng	Thường là CPU	Yêu cầu GPU/TPU để huấn luyện nhanh
Thời gian huấn luyện	Thường nhanh hơn	Thường lâu hơn do cấu trúc phức tạp và lượng dữ liệu lớn
Tính giải thích	Thường dễ giải thích hơn (tính minh bạch cao)	Thường là "hộp đen" (khó giải thích)
Hiệu suất	Tăng trưởng hiệu suất đạt mức bão hòa sớm hơn khi dữ liệu tăng	Hiệu suất tiếp tục tăng đáng kể khi lượng dữ liệu lớn hơn