(English below)
Dưới đây là bảng so sánh giữa AI, ML và DL:
| AI (Artificial Intelligence) | ML (Machine Learning) | DL (Deep Learning) | |
| Định nghĩa | Lĩnh vực nghiên cứu và phát triển các hệ thống thông minh. | Phần con của AI, tập trung vào xây dựng các mô hình học máy từ dữ liệu. | Phân nhánh của ML, sử dụng mạng nơ-ron sâu để học và trích xuất thông tin từ dữ liệu phức tạp. |
| Phạm vi ứng dụng | Rộng và bao gồm nhiều lĩnh vực như tự động hóa, nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, và hơn thế nữa. | Rộng và bao gồm các ứng dụng từ nhận dạng giọng nói, dự đoán thị trường đến quảng cáo tùy chỉnh. | Chủ yếu trong việc giải quyết các vấn đề phức tạp như nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, và điều khiển các hệ thống tự động. |
| Phương pháp | Sử dụng nhiều phương pháp gồm luật IF-THEN, học máy, học sâu, và nhiều kỹ thuật khác. | Dựa vào học từ dữ liệu và phân loại, gom cụm, dự đoán. | Sử dụng các mạng nơ-ron sâu với nhiều tầng ẩn để học các đặc trưng phức tạp từ dữ liệu. |
| Học tập | Học từ kinh nghiệm và điều chỉnh hành vi dựa trên môi trường. | Học từ dữ liệu và cải thiện hiệu suất dựa trên kinh nghiệm. | Học từ dữ liệu thông qua mạng nơ-ron và cải thiện thông qua thuật toán lan truyền ngược. |
| Mức độ phức tạp | Có thể có các hệ thống đơn giản đến phức tạp tùy thuộc vào ứng dụng. | Phức tạp nhưng thường đơn giản hơn so với DL. | Phức tạp và yêu cầu nhiều dữ liệu huấn luyện để đạt được hiệu quả cao. |
| Ví dụ ứng dụng | Hệ thống trí thông minh tổng quát, trò chơi AI, hệ thống tự động lái xe. | Các ứng dụng nhận dạng ký tự, dự đoán thị trường chứng khoán. | Nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, tự động lái xe. |
Here is the comparison table between AI (Artificial Intelligence), ML (Machine Learning), and DL (Deep Learning):
| AI (Artificial Intelligence) | ML (Machine Learning) | DL (Deep Learning) | |
| Definition | The field of research and development of intelligent systems. | A subset of AI that focuses on building machine models from data. | A branch of ML that uses deep neural networks to learn from complex data. |
| Application | Broad and includes various fields like automation, image recognition, NLP, and more. | Extensive, from speech recognition to market prediction and personalized advertising. | Primarily used in solving complex problems like image recognition, NLP, and autonomous systems. |
| Methods | Utilizes various approaches, including IF-THEN rules, ML, DL, and more. | Relies on data learning and tasks like classification, clustering, and prediction. | Uses deep neural networks with multiple hidden layers to learn complex features from data. |
| Learning | Learns from experience and adapts behavior based on the environment. | Learns from data and improves performance based on experience. | Learns from data through neural networks and improves through backpropagation algorithms. |
| Complexity | Can range from simple to highly complex systems depending on applications. | Complex but generally simpler than DL. | Complex and requires extensive training data to achieve high efficiency. |
| Examples | General intelligent systems, AI games, autonomous driving systems. | Character recognition, stock market prediction. | Image recognition, natural language processing, autonomous driving. |