Deep Learning khác gì so với Machine Learning truyền thống ở góc nhìn người mới?
Tác giả: AI VIET NAM (deep learning là gì)
Keywords: deep learning là gì
Deep Learning khác gì so với Machine Learning truyền thống ở góc nhìn người mới?
Phân biệt ML truyền thống và Deep Learning theo cách dễ hiểu cho Newbie & Non-Tech
🔑 Keywords (SEO)
deep learning là gì, machine learning truyền thống là gì, so sánh ml và dl, học ai nên bắt đầu từ đâu, deep learning cho người mới, lộ trình aio, ai vietnam
“Deep Learning khác gì so với Machine Learning truyền thống? Em mới học thì nên bắt đầu từ cái nào?”
Câu trả lời ngắn: Deep Learning là một “nhánh con” trong Machine Learning, dùng mạng nơ-ron nhiều tầng để xử lý dữ liệu phức tạp (ảnh, âm thanh, văn bản…).
Còn Machine Learning truyền thống là nhóm mô hình như Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest, XGBoost… phù hợp với dữ liệu bảng (tabular).
Bài viết này giúp bạn – đặc biệt Newbie & Non-Tech:
Hiểu ML & Deep Learning theo cách không nặng công thức
Nắm 5 khác biệt quan trọng giữa ML & DL
Biết nên học ML hay DL trước trong lộ trình 1 năm như AIO
Machine Learning truyền thống là gì? (Dễ hiểu)
ML truyền thống hoạt động như thế nào?
Thay vì bạn viết rule để dự đoán, ML sẽ:
Nhận dữ liệu đầu vào (feature): tuổi, giới tính, số lần giao dịch…
Nhận nhãn (label): churn/không churn, spam/không spam
Học một hàm ánh xạ input → output để dự đoán cho dữ liệu mới
Các thuật toán điển hình:
Linear / Logistic Regression
Decision Tree, Random Forest
Gradient Boosting, XGBoost, LightGBM
SVM, Naive Bayes…
ML truyền thống phù hợp với loại dữ liệu nào?
ML truyền thống mạnh nhất với dữ liệu bảng (tabular):
Dữ liệu khách hàng
Dữ liệu bán hàng
Dữ liệu giao dịch
Dữ liệu thời gian đơn giản
Bạn sẽ:
Làm làm sạch dữ liệu
Tự thiết kế feature (feature engineering)
Train model và đánh giá kết quả
Deep Learning là gì? Vì sao gọi là “học sâu”?
Deep Learning = mạng nơ-ron nhiều tầng
Deep Learning sử dụng Artificial Neural Network với:
Rất nhiều tầng (deep)
Rất nhiều tham số (từ hàng trăm nghìn → hàng tỷ)
Cấu trúc gồm:
Input layer
Hidden layers (nhiều tầng)
Output layer
Deep Learning tự học “feature” như thế nào?
Khác biệt lớn nhất:
ML truyền thống: bạn tự nghĩ feature
Deep Learning: mô hình tự học representation từ dữ liệu thô
Ví dụ với ảnh:
Layer 1: cạnh, góc
Layer 2: bộ phận (mắt, tai…)
Layer 3+: vật thể hoàn chỉnh
=> Đây là lý do DL rất mạnh với:
Ảnh / video
Âm thanh
Văn bản (NLP)
Chuỗi cảm biến, IoT
5 khác biệt quan trọng giữa Machine Learning & Deep Learning
Khác biệt 1: Loại dữ liệu
ML truyền thống:
✓ Dữ liệu bảng (tabular)
✓ Finance, marketing, risk, operation
✗ Không mạnh với ảnh/audio/text
Deep Learning:
✓ Ảnh, video, âm thanh
✓ Văn bản dài
✓ Chuỗi phức tạp, sensor
✗ Không tối ưu cho tabular nhỏ
Khác biệt 2: Feature engineering
ML truyền thống:
Bạn phải tự tạo feature (ratio, encoding...)
Cần hiểu business
Deep Learning:
Mô hình tự học feature
Con người tập trung vào kiến trúc + dữ liệu + augmentation
Khác biệt 3: Dữ liệu & tài nguyên tính toán
ML truyền thống:
Chạy tốt trên laptop
Không cần GPU
Deep Learning:
Cần nhiều dữ liệu hơn
Cần GPU để train nhanh
Khác biệt 4: Khả năng giải thích
ML truyền thống:
Logistic Regression: nhìn trực tiếp trọng số
Tree-based: dễ giải thích theo rule
→ Phù hợp business
Deep Learning:
Khó giải thích (black box)
Có SHAP, LIME, CAM nhưng phức tạp hơn
Khác biệt 5: Độ phức tạp triển khai
ML truyền thống:
Model nhẹ, dễ deploy
Dễ đưa vào sản phẩm
Deep Learning:
Model lớn, tốn tài nguyên
Phải quan tâm latency, memory, batch size, GPU/CPU phục vụ
Khi nào dùng ML truyền thống và khi nào dùng Deep Learning?
Nên dùng ML truyền thống nếu:
Dữ liệu là bảng (tabular)
Số dòng từ nhỏ → trung bình → lớn
Bài toán:
Churn prediction
Fraud detection
Credit scoring
Price prediction
Customer segmentation
Trong rất nhiều bài toán business:
➡️ XGBoost / LightGBM vẫn outperform Deep Learning.
Nên dùng Deep Learning nếu:
Dữ liệu là:
Ảnh / video
Giọng nói
Văn bản
Log phức tạp
Sensor (IoT)
Bạn có:
Dataset đủ lớn
GPU
Yêu cầu mô hình phức tạp
Ví dụ:
Nhận diện đối tượng (CV)
OCR
Dịch máy, tóm tắt (NLP)
GenAI / LLM
Vision-Language
Trong lộ trình 1 năm AIO: ML và Deep Learning được dạy như thế nào?
AIO (AI VIET NAM) chia thành các tầng rõ ràng:
Giai đoạn 1: Pre-AIO
Python cho người mới
Toán cho AI (Linear Algebra, Calculus, Probability–Stats)
CS nền tảng
Giai đoạn 2: ML truyền thống
Regression, Classification
Tree-based models
Feature engineering
Metric đánh giá
Dự án:
Airbnb price prediction
Churn prediction
Time-Series cơ bản
Giai đoạn 3: Deep Learning
MLP, CNN, RNN/LSTM
Computer Vision
NLP cơ bản
Dự án:
Phân loại ảnh
OCR
Tracking
Recommender neural network
Giai đoạn 4: GenAI – LLM – kiến trúc nâng cao
Transformer
RAG
Vision-Language
GNN, Mamba
Ứng dụng LLM trong thực tế
Newbie & Non-Tech nên học Machine Learning hay Deep Learning trước?
➜ Nên bắt đầu từ Machine Learning truyền thống
Vì:
Dễ hiểu khái niệm
Dễ giải thích
Phù hợp dữ liệu thực tế trong doanh nghiệp
Không cần GPU
Xây nền vững trước khi sang DL
➜ Khi đã vững ML → chuyển lên Deep Learning
Lúc này bạn đã:
Quen Python, Pandas, SQL
Hiểu pipeline dữ liệu
Hiểu loss, metric, overfitting
→ Học CNN, RNN, Transformer sẽ “mượt” hơn rất nhiều.
FAQ – Câu hỏi thường gặp
Deep Learning có thay thế ML truyền thống không?
Không.
Nhiều bài toán tabular → ML truyền thống vẫn mạnh hơn.
Không giỏi Toán có học Deep Learning được không?
Được, nếu bạn nắm:
Ma trận/vector
Derivative cơ bản
Xác suất–thống kê phổ thông
AIO dạy Toán theo hướng “đủ dùng”.
Học xong ML đã đi làm được chưa?
Tùy vị trí:
Data Analyst / BI → ML + Data là đủ
Data Scientist / Machine Learning Engineer → cần thêm Deep Learning
