Khi nào nên dùng Deep Learning và khi nào chỉ cần dùng các mô hình ML đơn giản?

“Khi nào nên dùng Deep Learning, khi nào chỉ cần Machine Learning truyền thống cho đỡ tốn công?”

Câu trả lời ngắn: Deep Learning chỉ nên dùng khi bạn thật sự cần nó (dữ liệu phức tạp, nhiều, yêu cầu cao). Với phần lớn bài toán business, ML truyền thống như XGBoost, LightGBM, Random Forest, Logistic Regression vẫn hiệu quả, dễ triển khai, dễ giải thích.

Trong bài viết này, bạn – đặc biệt là Newbie & Non-Tech – sẽ học:

Sự khác biệt về “đất diễn” giữa ML và DL
Checklist chọn mô hình phù hợp
Cách AIO – chương trình AI & Data Science 1 năm của AI VIET NAM – huấn luyện học viên để không bị “lạm dụng DL”

Trước khi chọn model: hãy trả lời “bài toán của mình là gì?” và “dữ liệu của mình là gì?”

Rất nhiều bạn hỏi:

“Bài này dùng CNN hay XGBoost tốt hơn?”
“Dùng Deep Learning chắc mạnh hơn ML truyền thống đúng không?”

Sự thật: đừng chọn model trước khi hiểu bài toán.

Bài toán của bạn thuộc loại nào?

Dự đoán/ước lượng: giá, doanh thu, nhu cầu, rủi ro…
Phân loại: churn, spam, sentiment review…
Nhận diện từ dữ liệu cảm giác: ảnh, video, âm thanh, giọng nói
Xử lý văn bản: phân loại text, tóm tắt, dịch, hỏi–đáp

Dữ liệu của bạn dạng gì?

Tabular (bảng): CSV/Excel, cột–dòng rõ ràng → sân nhà của ML truyền thống
Unstructured (không cấu trúc): ảnh, video, audio, text → sân chơi của Deep Learning
Time-series: dữ liệu theo thời gian

→ 80% quyết định ML hay DL đi từ 2 câu hỏi này.

Khi nào nên dùng các mô hình Machine Learning đơn giản?

Ở đây ML truyền thống gồm:

Linear/Logistic Regression
Tree, Random Forest
Gradient Boosting, XGBoost, LightGBM

Dữ liệu bảng = ML truyền thống lên ngôi

Nếu dữ liệu là:

Các cột số, category, flag
Mỗi dòng là một bản ghi khách hàng/giao dịch
Giống như dữ liệu kinh doanh hằng ngày

→ Luôn thử ML truyền thống trước.

Ví dụ:

Dự đoán churn
Dự đoán rủi ro tín dụng
Scoring lead marketing
Dự đoán doanh thu/chi phí

ML truyền thống trong các bài này thường:

Train nhanh hơn
Không cần GPU
Ít overfit hơn DL khi dữ liệu không lớn
Giải thích được (feature importance)

Khi cần mô hình “dễ nói chuyện” với business

Nếu sếp hỏi:

“Tại sao model chấm khách này rủi ro cao?”
“Feature nào ảnh hưởng nhiều nhất?”

→ Logistic, Random Forest, XGBoost dễ giải thích hơn rất nhiều so với DL.

Khi bạn đang thử nghiệm, còn chưa chắc ROI

Ở giai đoạn POC:

Chưa cần DL
Dùng ML truyền thống để tạo baseline
Nếu baseline tốt → production luôn
Baseline chưa đạt → mới cân nhắc dùng DL

Khi nào nên cân nhắc dùng Deep Learning?

Khi dữ liệu là ảnh, video, audio, văn bản

Deep Learning đặc biệt mạnh trong:

Computer Vision: classification, detection, tracking, segmentation
NLP: sentiment, phân loại text, chatbot, Q&A, translation, summarization
Audio: speech recognition, sound classification

Các dữ liệu này:

Rất khó tạo feature thủ công
Có pattern phức tạp → DL làm tốt hơn nhiều

Khi dữ liệu lớn & bài toán phức tạp

Deep Learning cần nhiều dữ liệu để phát huy sức mạnh.

Nên dùng DL khi:

Dataset lớn (hàng trăm nghìn → hàng triệu dòng)
Nhiều mối quan hệ phi tuyến
Feature tương tác phức tạp

Ví dụ:

Recommendation quy mô lớn
Phân tích sequence dài (log người dùng, IoT)
Dự báo time-series khó (multi-step, multi-variate)

Khi bạn đã “vắt kiệt” ML truyền thống

Quy trình hợp lý:

Logistic/XGBoost
Feature engineering tốt
Tuning kỹ
Nếu vẫn cần thêm performance → dùng Deep Learning

Checklist nhanh: chọn ML hay Deep Learning?

Nếu phần lớn câu trả lời là “Có” → bắt đầu bằng ML truyền thống

Dữ liệu tabular?
Mẫu < vài trăm nghìn?
Business cần giải thích?
Không có GPU?
Chỉ mới làm POC?

→ Hãy dùng Logistic, Random Forest, XGBoost.

Nếu phần lớn câu trả lời là “Có” → cân nhắc Deep Learning

Dữ liệu ảnh/video/audio/text?
Chuỗi thời gian dài và nhiều biến?
Dataset rất lớn?
Có GPU?
Đã thử ML truyền thống mà chưa đủ tốt?

→ Hãy cân nhắc CNN, RNN, Transformer, MLP tabular.

Trong AIO 1 năm, học viên được luyện quyết định ML vs DL thế nào?

AIO2026 – chương trình AI & Data Science 1 năm của AI VIET NAM – huấn luyện học viên theo 2 chặng:

Giai đoạn 1 – ML truyền thống

Project:

Airbnb price prediction
Churn prediction
Time-series cơ bản
Pollution forecasting

Học viên học:

EDA
Feature engineering
So sánh Logistic vs Tree vs XGBoost
Giải thích mô hình cho business

Giai đoạn 2 – Deep Learning

Project:

CNN: classification, OCR, tracking (football tracking)
NLP: sentiment, phân loại text, Q&A
GenAI/LLM: RAG, chatbot tư vấn
Vision-Language: image caption, multimodal

Ở mỗi bài, mentor giúp trả lời:

Vì sao dùng DL mà không dùng ML truyền thống?
Pipeline ML sẽ trông như thế nào nếu không dùng DL?

→ Sau vài chặng, học viên hình thành trực giác chọn model.

Newbie & Non-Tech nên học theo thứ tự nào?

Một lộ trình 1 năm thực tế:

3–4 tháng đầu

Python
Toán cho AI
SQL, Pandas, EDA

3–4 tháng tiếp theo

ML truyền thống
XGBoost, LightGBM
2–3 project tabular

4–6 tháng cuối

Deep Learning
CNN, RNN, Transformer
GenAI, LLM
Project CV, NLP, Time-Series, Multimodal

Đây cũng chính là lộ trình của AIO.

FAQ – ML vs Deep Learning

Deep Learning có luôn tốt hơn không?

Không.
Với tabular data, XGBoost/LightGBM rất khó bị đánh bại.

Em mới học, có nên nhảy thẳng vào DL cho “ngầu” không?

Không.
Chưa có nền tảng → học DL dễ ngộp.

Không có GPU thì học DL được không?

Được.
Dùng Colab hoặc cloud.
AIO thiết kế bài tập để chạy được trên Colab.

Portfolio nên có ML hay DL?

Nên có cả 2:

1–2 project ML tabular
1–2 project DL (CV/NLP/GenAI)

Quan trọng nhất: giải thích được vì sao chọn ML hay DL.