Nếu bạn nghĩ vậy, và bạn không phải duy nhất, thì đây là cách nghỉ hoàn toàn không chính xác.
Nhiều người nghĩ các Trí tuệ nhân tạo đơn giản là làm các công việc dựa vào điều kiện, như NẾU đèn đỏ THÌ rẽ phải, hay phức tạp hơn “NẾU đèn đỏ, NẾU không có biển cấm, NẾU không có công an THÌ rẽ phải”. Thuật toán như vậy tổng có vẻ thông mình, nó có thể là một phần của trí tuệ nhận tạo cổ điển nhưng không phải là toàn bộ.
Các thuật toán học máy (marchine learning), học sâu (deep learning) phức tạp hơn nhiều và sử dụng các phương pháp tính toán đa dạng để đạt được mục tiêu học hỏi từ dữ liệu và đưa ra dự đoán.
1. Học máy (Machine Learning):
– Các thuật toán học máy thường sử dụng các phương pháp thống kê và tối ưu hóa. Ví dụ, thuật toán hồi quy tuyến tính sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu để tìm đường thẳng phù hợp nhất với dữ liệu.
= Các thuật toán khác như cây quyết định, rừng ngẫu nhiên, máy vectơ hỗ trợ (SVM) sử dụng các phương pháp phân loại và hồi quy phức tạp hơn. Chúng thường dựa trên các khái niệm như khoảng cách, lề phân cách, và độ tinh khiết của nút.
– Các thuật toán học máy không giám sát như phân cụm K-means sử dụng các phương pháp phân cụm để nhóm các điểm dữ liệu tương tự nhau.
2. Học sâu (Deep Learning):
– Học sâu là một nhánh của học máy sử dụng các mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) để mô hình hóa các mối quan hệ phức tạp trong dữ liệu.
– Các mạng nơ-ron nhân tạo gồm nhiều lớp nơ-ron kết nối với nhau thông qua các trọng số. Quá trình học tập của mạng nơ-ron là quá trình điều chỉnh các trọng số này để tối ưu hóa khả năng dự đoán của mô hình.
– Các thuật toán học sâu như lan truyền ngược (backpropagation) và hạ gradient ngẫu nhiên (stochastic gradient descent) được sử dụng để huấn luyện các mạng nơ-ron.
– Các mạng nơ-ron phức tạp hơn như mạng nơ-ron tích chập (CNN) và mạng nơ-ron hồi quy (RNN) được sử dụng để giải quyết các bài toán thị giác máy tính và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
3. Tóm lại:
– Các thuật toán học máy và học sâu sử dụng các phương pháp tính toán đa dạng và phức tạp hơn nhiều so với các câu lệnh if…else… đơn giản. Chúng kết hợp các khái niệm từ thống kê, tối ưu hóa, đại số tuyến tính, và giải tích để xây dựng các mô hình có khả năng học hỏi từ dữ liệu và đưa ra dự đoán chính xác.
Ví dụ:
Một mạng nơ-ron đơn giản có thể được biểu diễn bằng một hàm toán học phức tạp liên quan đến các phép tính ma trận, hàm kích hoạt phi tuyến tính (như sigmoid hoặc ReLU), và các tham số trọng số. Quá trình huấn luyện mạng nơ-ron liên quan đến việc tìm các giá trị tối ưu cho các tham số này bằng cách sử dụng các thuật toán tối ưu hóa như lan truyền ngược và hạ gradient ngẫu nhiên.
Hy vọng điều này làm rõ hơn về bản chất của các thuật toán học máy và học sâu
