Khác nhau giữa trí tuệ nhân tạo (AI), Machine Learning và Deep Learning |Tri thức nhân loại



#trithucnhanloai #trituenhantao #AI
Trong khoa học máy tính, trí tuệ nhân tạo hay AI (tiếng Anh: Artificial Intelligence), đôi khi được gọi là trí thông minh nhân tạo, là trí thông minh được thể hiện bằng máy móc, trái ngược với trí thông minh tự nhiên được con người thể hiện. Thông thường, thuật ngữ “trí tuệ nhân tạo” thường được sử dụng để mô tả các máy móc (hoặc máy tính) bắt chước các chức năng “nhận thức” mà con người liên kết với tâm trí con người, như “học tập” và “giải quyết vấn đề”.

Học máy (tiếng Anh: machine learning) là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo liên quan đến việc nghiên cứu và xây dựng các kĩ thuật cho phép các hệ thống “học” tự động từ dữ liệu để giải quyết những vấn đề cụ thể. Ví dụ như các máy có thể “học” cách phân loại thư điện tử xem có phải thư rác (spam) hay không và tự động xếp thư vào thư mục tương ứng. Học máy rất gần với suy diễn thống kê (statistical inference) tuy có khác nhau về thuật ngữ.

Học máy (máy học) có liên quan lớn đến thống kê, vì cả hai lĩnh vực đều nghiên cứu việc phân tích dữ liệu, nhưng khác với thống kê, học máy tập trung vào sự phức tạp của các giải thuật trong việc thực thi tính toán. Nhiều bài toán suy luận được xếp vào loại bài toán NP-khó, vì thế một phần của học máy là nghiên cứu sự phát triển các giải thuật suy luận xấp xỉ mà có thể xử lý được.

Học máy có hiện nay được áp dụng rộng rãi bao gồm máy truy tìm dữ liệu, chẩn đoán y khoa, phát hiện thẻ tín dụng giả, phân tích thị trường chứng khoán, phân loại các chuỗi DNA, nhận dạng tiếng nói và chữ viết, dịch tự động, chơi trò chơi và cử động rô-bốt (robot locomotion).

Học sâu (tiếng Anh: deep learning) là một chi của ngành máy học dựa trên một tập hợp các thuật toán để cố gắng mô hình dữ liệu trừu tượng hóa ở mức cao bằng cách sử dụng nhiều lớp xử lý với cấu trúc phức tạp, hoặc bằng cách khác bao gồm nhiều biến đổi phi tuyến.

Học sâu là một phần của một họ các phương pháp học máy rộng hơn dựa trên đại diện học của dữ liệu. Một quan sát (ví dụ như, một hình ảnh) có thể được biểu diễn bằng nhiều cách như một vector của các giá trị cường độ cho mỗi điểm ảnh, hoặc một cách trừu tượng hơn như là một tập hợp các cạnh, các khu vực hình dạng cụ thể, vv. Một vài đại diện làm khiến việc học các nhiệm vụ dễ dàng hơn (ví dụ, nhận dạng khuôn mặt hoặc biểu hiện cảm xúc trên khuôn mặt) từ các ví dụ. Một trong những hứa hẹn của học sâu là thay thế các tính năng thủ công bằng các thuật toán hiệu quả đối với học không có giám sát hoặc nửa giám sát và tính năng phân cấp.

Các nghiên cứu trong lĩnh vực này cố gắng thực hiện các đại diện tốt hơn và tạo ra các mô hình để tìm hiểu các đại diện này từ dữ liệu không dán nhãn quy mô lớn. Một số đại diện được lấy cảm hứng bởi những tiến bộ trong khoa học thần kinh và được dựa trên các giải thích của mô hình xử lý và truyền thông thông tin trong một hệ thống thần kinh, chẳng hạn như mã hóa thần kinh để cố gắng để xác định các mối quan hệ giữa các kích thích khác nhau và các phản ứng liên quan đến thần kinh trong não.

Nhiều kiến trúc học sâu khác nhau như mạng neuron sâu, mã mạng neuron tích chập sâu, mạng niềm tin sâu và mạng neuron tái phát đã được áp dụng cho các lĩnh vực như thị giác máy tính, tự động nhận dạng giọng nói, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhận dạng âm thanh ngôn ngữ và tin sinh học, chúng đã được chứng minh là tạo ra các kết quả rất tốt đối với nhiều nhiệm vụ khác nhau.

Ngoài ra, học sâu đã trở thành một từ ngữ thời thượng, hay một thương hiệu của mạng neuron.

************************************
Giới thiệu sách hay nên đọc:
“LIFE 3.0 – LOÀI NGƯỜI TRONG KỶ NGUYÊN TRÍ TUỆ NHÂN TẠO“ bàn về Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI) và những ảnh hưởng của nó tới đời sống con người. Dưới đây là Link của cuốn sách.

************************************
Tặng cho Tri Thức Nhân Loại ly cà phê để ủng hộ kênh làm nhiều phim khác tốt hơn:
unghotoi:
PayPal:

************************************
Xem thêm các video khác của Tri Thức Nhân Loại bằng đường dẫn dưới đây:

Vui lòng nhấn nút Đăng Ký phía trên để có thể nhận được thông báo về các video mới nhất.

******************************
Phim “Sự khác nhau giữa trí tuệ nhân tạo, máy học và học sâu” hoặc “Sự khác nhau giữa Artificial Intelligence (AI), Machine Learning (ML) và Deep Learning (DL) – Bản quyền thuộc kênh: Tri Thức Nhân Loại

Like our Facebook page::

Follow us on Twitter:

Follow us on Blogger

Follow us on Tumblr

Thiết kế hình ảnh: Cỏ Picture

Nguồn: https://donghotuonglinh.vn

Khác nhau giữa trí tuệ nhân tạo (AI), Machine Learning và Deep Learning |Tri thức nhân loại

24 bình luận trong “Khác nhau giữa trí tuệ nhân tạo (AI), Machine Learning và Deep Learning |Tri thức nhân loại

  1. Tặng cho Tri Thức Nhân Loại ly cà phê để ủng hộ kênh làm nhiều phim khác tốt hơn:
    Ủng hộ thông qua ví điện tử MoMo tới số điện thoại: 093 878 4520
    PayPal: https://www.paypal.com/paypalme2/TriThucNhanLoai
    unghotoi: https://unghotoi.com/trithucnhanloai

  2. Hay, phần mô tả có bài viết sẵn tiết kiệm thời gian, nhìn vào sẽ mất lượt xem nhưng thực sự là tác dụng như nhau, thậm chí còn tốt hơn, như tạo thiện cảm.

  3. Ở đây có ac nào học AI không nhỉ? Em muốn hỏi là con gái thì theo học AI hay khoa học dữ liệu thì cái nào hợp hơn ạ??

  4. TÔI NÈ ! nhờ blockdown nên tôi học: bigdata, AI,
    Machine Learning và Deep Learning. nội công lên thấy rỏ. Còn ông thầy giáo nhà bên thì MXH, nhạc, phim, nhậu. Tôi cám ơn tôi, cám ơn cuộc đời này.

  5. Dữ liệu cũng quan trọng nhưng lý do chính AI lúc trước chưa phát triển là vì máy tính lúc đó còn quá yếu, còn bây giờ 1 cái laptop cũng đã có thể train được AI rồi

  6. Theo mình thì con người còn chưa thể hiểu nổi cách bộ nảo hoạt động 1 cách chính xác nhất thì vẫn chưa thể đem nó bỏ vào máy móc được.

  7. Trí tụe của con người ở phương tây ở nơi tự do siêu thông minh. Mỹ chiếm đa sô.. Mỹ hiện tại có rất nhiều phát minh mà thế giới đang sài.. Ly do đó làm cho mỹ là siêu Cương quốc kinh tế lẫn quân sự k có gì là sai.. Thực tế là vậy. Mỹ kiểm soát hanh Tinh này về mọi thứ.. Chip dt. Thứ hai tất cả mạng xã hội Điêu từ Mỹ.. Thứ ba..đại dương. Mỹ cũng đứng Đầu về tàu quân sự..trên bầu trời thì có f35 hiện tại. Dt thì có apple cũng đứng đầu.. Vũ trụ thì có cơ quan nasa cũng dẫn đầu.. Nói chung nhưng gì con người ở hanh tinh này sai.. Cũng từ mỹ mà ra. Tại sao mỹ dc như vậy. Cái tên hộp chủng quốc hoa kỳ. Đã nói lên tất cả tại Sao mỹ nhiều nhân tài.. Ai có tài mỹ sẻ nhận hết. Còn cs vn nó lại sợ người tài Như vậy. Bên cần tài. Bên thì cần não ngu.. Thì sao mà phát triển đc. Những thằng ngu đó sao nó làm dc những gì tốt cho dân đây.. K một siêu tri tuệ nào sống dc ở đây. Rất nhiều siêu trí tụe về giúp cs chứ bộ. Mà cao lắm 4 năm. Cũng bỏ chạy về mỹ. Tư tưởng đảng nó trái với những người như vậy. Thi sao ngta giúp dc. Cho nên VN sẻ k bao giờ có người tài. K cho ngta tự do phát triển thì sao dữ đc ngta. Cứ bảo vệ cái đảng đó mà mất hết những tài năng việt..

  8. Nó sẻ là con dao hai lưỡi với 7 ty dân. Mặt tốt nó rất tốt cho con người.. Mặt xấu nó sẻ giết chết cái xa hội loài người này luôn đó..

  9. 1. TRÍ TUỆ NHÂN TẠO.
    2. MÁY HỌC.
    3. HỌC SÂU*.

    4. TRÍ TUỆ NHÂN TẠO LÀ MỘT BỘ PHẬN CỦA KHOA HỌC MÁY TÍNH.
    5. MÁY HỌC : A-I CÓ THỂ TỰ HỌC ĐỂ CẢI THIỆN HIỆU QUẢ CÔNG VIỆC >> DỰ ĐOÁN.
    6. HỌC SÂU : SỬ DỤNG HỆ THẦN KINH NHÂN TẠO ĐỂ PHÂN TÍCH BẰNG CÁC THUẬT TOÁN MÔ PHỎNG HỆ THẦN KINH CON NGƯỜI.

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai.

Chuyển lên trên