Khi mới bắt đầu học về trí tuệ nhân tạo, nhiều người thường nhầm lẫn giữa các khái niệm AI, Machine Learning (ML) và Deep Learning (DL). Dưới đây là cách hiểu đơn giản và dễ nhớ nhất:
Ví dụ:
Ví dụ:
Ví dụ:
1. AI – Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence)
- Là khái niệm lớn nhất, bao gồm mọi công nghệ giúp máy móc có thể “giả lập trí thông minh của con người”.
- Mục tiêu: tạo ra hệ thống có thể suy nghĩ, học hỏi và đưa ra quyết định.
Ví dụ:- Robot chơi cờ vua
- Trợ lý ảo Siri / Google Assistant
- Hệ thống phát hiện gian lận ngân hàng
2. Machine Learning – Học máy
- Là một nhánh nhỏ của AI, nơi máy tự học từ dữ liệu để cải thiện hành vi mà không cần lập trình chi tiết từng bước.
- Máy học bằng cách phân tích dữ liệu, tìm mẫu (pattern), sau đó dự đoán hoặc phân loại.
Ví dụ:- Dự đoán giá nhà
- Nhận diện email spam
- Gợi ý sản phẩm trong thương mại điện tử
3. Deep Learning – Học sâu
- Là một nhánh của Machine Learning, sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo nhiều tầng (deep neural networks) để mô phỏng cách não bộ con người xử lý thông tin.
- Cực kỳ mạnh mẽ trong việc xử lý hình ảnh, giọng nói, ngôn ngữ.
Ví dụ:- Nhận diện khuôn mặt trên Facebook
- Dịch tự động bằng Google Translate
- Tạo hình ảnh bằng AI (như DALL·E, Midjourney)
So sánh dễ hiểu
| Khái niệm | Là gì? | Phạm vi | Dữ liệu nhiều có tốt không? |
|---|---|---|---|
| AI | Máy có khả năng thông minh | Rộng nhất | Có thể có hoặc không |
| Machine Learning | Máy học từ dữ liệu | Trong AI | Cần dữ liệu tốt để học |
| Deep Learning | ML dùng mạng nơ-ron sâu | Trong ML | Rất cần dữ liệu lớn |
Cách nhớ đơn giản:
Bài viết liên quan
