Câu hỏi: Điểm gì phân biệt giữa học máy và học sâu trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo?

Đáp án: Học máy (Machine Learning) là một lĩnh vực con của trí tuệ nhân tạo tập trung vào việc phát triển các thuật toán cho phép máy tính học từ dữ liệu mà không cần được lập trình cụ thể cho từng nhiệm vụ. Học sâu (Deep Learning) là một phân nhánh của học máy, sử dụng các mạng nơ-ron sâu (deep neural networks) để mô phỏng cách con người học và xử lý thông tin, thường hiệu quả hơn trong việc nhận diện hình ảnh và ngôn ngữ tự nhiên.
Input: Câu hỏi: Điểm gì phân biệt giữa học máy và học sâu trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo?

Đáp án: Học máy (Machine Learning) là một lĩnh vực con của trí tuệ nhân tạo tập trung vào việc phát triển các thuật toán cho phép máy tính học từ dữ liệu mà không cần được lập trình cụ thể cho từng nhiệm vụ. Học sâu (Deep Learning) là một phân nhánh của học máy, sử dụng các mạng nơ-ron sâu (deep neural networks) để mô phỏng cách con người học và xử lý thông tin, thường hiệu quả hơn trong việc nhận diện hình ảnh và ngôn ngữ tự nhiên.

Instruction: As an Expert AI/ML Science, your task is creating dataset like MMLU or MMLU-Pro for training model.Given the question, write an answer and response in Vietnamese only
Câu hỏi: Điểm gì phân biệt giữa học máy và học sâu trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo?

Đáp án: Học máy (Machine Learning) là một lĩnh vực con của trí tuệ nhân tạo, tập trung vào việc phát triển các thuật toán và mô hình giúp máy tính có khả năng học hỏi từ dữ liệu mà không cần lập trình cụ thể cho từng nhiệm vụ. Trong khi đó, học sâu (Deep Learning) là một nhánh của học máy, sử dụng các mạng nơ-ron nhiều lớp (deep neural networks) để mô phỏng quá trình học hỏi và xử lý thông tin tương tự như con người. Học sâu thường tỏ ra ưu việt hơn trong các tác vụ phức tạp như nhận diện hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, và các bài toán lớn với dữ liệu phong phú, nhờ vào khả năng tự động khám phá các đặc trưng tầng bậc của dữ liệu. 

Tóm lại, sự khác biệt chính giữa học máy và học sâu nằm ở cấu trúc của mô hình và cách thức xử lý dữ liệu; học sâu sử dụng các mạng nơ-ron sâu để học từ dữ liệu một cách hiệu quả hơn.