Top 10 # Sự Khác Nhau Giữa Learn Và Study Xem Nhiều Nhất, Mới Nhất 2/2023 # Top Trend | Sansangdethanhcong.com

Sự Khác Nhau Giữa “Learn” Và “Study”

Sự khác nhau giữa “learn” và “study”

Trở lại với lỗi sai trong câu I learned Japanese last year, but I can’t speak it đã đề cập ở trên. Nếu như sử dụng động từ learn trong câu này, điều đó ám chỉ đến sự hoàn thành (completion), và có nghĩa là tiếng Nhật (Japanese) đã trở thành một phần kiến thức của bạn và bạn có thể sử dụng kiến thức đó. Chính vì vậy mà cách sử dụng động từ trong vế đầu ( I learned Japanese last year) mâu thuẫn với vế câu sau ( but I can’t speak it) về mặt ý nghĩa và cách sử dụng động từ learn.

Bạn có thể tìm hiểu, nghiên cứu điều gì đó mà không cần học nó. Câu I learned Japanese last year, but I can’t speak it có thể được sửa thành:

I studied Japanese for three years, but I can’t speak it. (Tôi đã học tiếng Nhật được 3 năm, nhưng tôi không thể nói được).

Hoặc bạn có thể sử dụng cặp động từ đó trong câu sau để dễ dàng phân biệt nghĩa hơn:

I studied very hard, but I didn’t learn much. (Tôi học hành rất chăm chỉ nhưng lại không tiếp thu được nhiều).

Studying là một hoạt động mà bạn thực hiện trong một khoảng thời gian nhất định, nhưng learning lại là sự thay đổi về nhận thức hơn là một hoạt động. Ví dụ:

· I learned Japanese for three years. (→Wrong)

Thay vào đó bạn có thể đặt câu là:

· I studied German for three years until I finally learned to speak it.

Learning được sử dụng để mô tả sự hoàn thành (completion), chính vì vậy, đối với những lĩnh vực nghiên cứu rộng lớn mà bất kỳ ai cũng không thể biết hết tất cả mọi điều về nó, tránh sử dụng động từ learn trong trường hợp này:

Có thể viết là:

I am studying science. (→Right)

I am learning about science. (→Right) – Chú ý: learn about có nghĩa tương tự như learn trong trường hợp chỉ biết một phần (part) chứ không phải toàn bộ (completion)

I learned philosophy. (→ Wrong)

Có thể viết là:

Thay vào đó động từ learn được sử dụng trong những lĩnh vực có giới hạn như:

I learned how to play piano. (Tôi học cách chơi đàn).

Những cặp đôi như study – learn được đề cập trong bài viết hôm nay góp phần làm cho tiếng Anh trở nên thú vị hơn và “đáng” để khám phá hơn.

Nguồn: ST & Tổng hợp từ Internet: Thiên Nga (Lopngoaingu.com)

Sự Khác Nhau Giữa Ai, Machine Learning Và Deep Learning

AI là tương lai. AI là khoa học viễn tưởng. AI và machine learning đã là một phần trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta. Tất cả những tuyên bố đó là đúng, nó chỉ phụ thuộc vào mục đích của AI mà bạn đang đề cập đến.

Ví dụ, khi chương trình AlphaGo của Google DeepMind đánh bại Master Lee Se-dol của Hàn Quốc trong trò chơi cờ vào đầu năm nay, các thuật ngữ AI, machine learning và deep learning đã được sử dụng trên phương tiện truyền thông để mô tả cách DeepMind giành chiến thắng. Và cả ba đều là một phần lý do khiến AlphaGo đánh bại Lee Se-Dol. Nhưng chúng không phải là những thứ giống nhau.

AI là một phần trong trí tưởng tượng của chúng ta và mô phỏng trong các phòng thí nghiệm nghiên cứu kể từ khi một số nhà khoa machine learning tập hợp tại Hội nghị Dartmouth năm 1956 và khai sinh ra lĩnh vực AI. Trong những thập kỷ kể từ đó, AI đã thay phiên được coi là chìa khóa cho tương lai tươi sáng nhất của nền văn minh của chúng ta.

Trong vài năm qua, AI đã bùng nổ và đặc biệt là từ năm 2015. Phần lớn là do sự sẵn có rộng rãi của GPU giúp xử lý song song nhanh hơn, rẻ hơn và mạnh mẽ hơn. Nó cũng phải thực hiện đồng thời lưu trữ vô hạn thực tế và một luồng dữ liệu của mỗi dải (toàn bộ chuyển động Dữ liệu lớn) – hình ảnh, văn bản, giao dịch, dữ liệu ánh xạ, v.vv..

Quay trở lại mùa hè năm 56 của hội nghị, giấc mơ của những người tiên phong AI đó là chế tạo những cỗ máy phức tạp – được kích hoạt bởi các máy tính hiện đại – sở hữu những đặc điểm giống nhau của trí thông minh con người. Đây là khái niệm mà chúng tôi nghĩ về như là General AI, một cỗ máy tuyệt vời có tất cả các giác quan của chúng ta (thậm chí nhiều hơn), tất cả phân tích, và suy nghĩ giống như chúng ta. Bạn đã xem những cỗ máy này – C-3PO – và kẻ thù – phim Kẻ hủy diệt. Những cỗ máy AI nói chung vẫn tồn tại trong các bộ phim và tiểu thuyết khoa học viễn tưởng vì lý do chính đáng; chúng ta không thể kéo nó ra, ít nhất là chưa.

Những gì chúng ta có thể làm rơi vào khái niệm Narrow AI. Các công nghệ có khả năng thực hiện các nhiệm vụ cụ thể cũng như, hoặc tốt hơn, con người chúng ta có thể. Ví dụ về AI hẹp là những thứ như phân loại hình ảnh trên một dịch vụ như Pinterest và nhận dạng khuôn mặt trên Facebook.

Đó là những ví dụ về AI hẹp trong thực tế. Những công nghệ này thể hiện một số khía cạnh của trí tuệ con người. Nhưng bằng cách nào? Trí thông minh đó đến từ đâu? Điều đó đưa chúng ta đến vòng tròn tiếp theo, machine learning.

Machine learning ở mức cơ bản nhất là thực hành sử dụng các thuật toán để phân tích dữ liệu, học từ nó và sau đó đưa ra quyết định hoặc dự đoán về một cái gì đó trên thế giới. Vì vậy, thay vì các phần mềm mã hóa thủ công thường xuyên với một bộ hướng dẫn cụ thể để hoàn thành một nhiệm vụ cụ thể, máy được đào tạo bằng cách sử dụng một lượng lớn dữ liệu và thuật toán cho phép nó học cách thực hiện nhiệm vụ.

Machine learning xuất phát trực tiếp từ suy nghĩ của đám đông AI ban đầu, và các phương pháp tiếp cận thuật toán trong nhiều năm bao gồm học cây quyết định, lập trình logic quy nạp. phân cụm, reinforcement learning và mạng Bayes trong số những thứ khác. Như chúng ta đã biết, không ai đạt được mục tiêu cuối cùng của General AI, và thậm chí Narrow AI chủ yếu nằm ngoài tầm với các phương pháp machine learning ban đầu.

Hóa ra, một trong những lĩnh vực ứng dụng tốt nhất cho machine learning trong nhiều năm là thị giác máy tính , mặc dù nó vẫn đòi hỏi rất nhiều code tay để hoàn thành công việc. Mọi người sẽ đi vào và viết các trình phân loại được mã hóa bằng tay như các bộ lọc phát hiện cạnh để chương trình có thể xác định nơi một đối tượng bắt đầu và dừng lại; phát hiện hình dạng để xác định nếu nó có tám mặt; một bộ phân loại để nhận ra các chữ cái STOP. Từ tất cả các trình phân loại được mã hóa bằng tay, họ sẽ phát triển các thuật toán để hiểu ý nghĩa của hình ảnh và học tìm hiểu để xác định xem đó có phải là dấu hiệu dừng hay không.

Tốt, nhưng không tuyệt vời. Đặc biệt vào một ngày sương mù khi dấu hiệu không thể nhìn thấy hoàn hảo, hoặc một cái cây che khuất một phần của nó. Có một lý do phát hiện hình ảnh và hình ảnh máy tính gần với đối thủ của con người cho đến gần đây, nó quá dễ vỡ và quá dễ bị lỗi.

Thời gian, và các thuật toán học tập đúng đã tạo ra sự khác biệt.

Một cách tiếp cận thuật toán khác từ đám đông machine learning ban đầu, mạng lưới thần kinh nhân tạo, đã đến và chủ yếu đi qua nhiều thập kỷ. Mạng lưới thần kinh được lấy cảm hứng từ sự hiểu biết của chúng ta về sinh học của bộ não con người – tất cả những mối liên kết giữa các tế bào thần kinh. Nhưng, không giống như một bộ não sinh học nơi bất kỳ tế bào thần kinh nào có thể kết nối với bất kỳ tế bào thần kinh nào khác trong một khoảng cách vật lý nhất định, các mạng thần kinh nhân tạo này có các lớp, kết nối và hướng truyền dữ liệu riêng biệt.

Ví dụ, bạn có thể chụp ảnh, cắt nó thành một bó gạch được nhập vào lớp đầu tiên của mạng lưới thần kinh. Trong lớp tế bào thần kinh riêng lẻ ở lớp đầu tiên, sau đó chuyển dữ liệu sang lớp thứ hai. Lớp tế bào thần kinh thứ hai thực hiện nhiệm vụ của mình, và cứ thế, cho đến khi lớp cuối cùng và đầu ra cuối cùng được tạo ra.

Mỗi nơ-ron gán một trọng số cho đầu vào của nó – nó đúng hay không chính xác so với nhiệm vụ đang được thực hiện. Đầu ra cuối cùng sau đó được xác định bởi tổng số trọng số đó. Vì vậy, hãy nghĩ về ví dụ dấu hiệu dừng của chúng tôi. Các thuộc tính của hình ảnh biển báo bị cắt xén và các tế bào thần kinh được kiểm tra bởi các tế bào thần kinh – hình dạng bát giác, màu đỏ của động cơ lửa, chữ cái đặc biệt, kích thước biển báo giao thông và chuyển động của nó hoặc thiếu. Nhiệm vụ của mạng lưới thần kinh là kết luận liệu đây có phải là dấu hiệu dừng hay không. Nó xuất hiện với một vectơ xác suất của người Hồi giáo, thực sự là một phỏng đoán có tính giáo dục cao, dựa trên trọng số. Trong ví dụ của chúng tôi, hệ thống có thể tin tưởng 86% hình ảnh là dấu hiệu dừng, 7% tự tin là dấu hiệu giới hạn tốc độ và 5% đó là con diều bị mắc kẹt trong cây, v.v. – và kiến ​​trúc mạng sau đó nói với mạng thần kinh dù đúng hay không.

Ngay cả ví dụ này đang đi trước chính nó, bởi vì cho đến gần đây, các mạng lưới thần kinh đã bị cộng đồng nghiên cứu AI xa lánh. Chúng đã xuất hiện từ những ngày đầu tiên của AI, và đã sản xuất rất ít theo cách thức của trí thông minh. Vấn đề là ngay cả các mạng thần kinh cơ bản nhất cũng rất chuyên sâu về mặt tính toán, nó không phải là một cách tiếp cận thực tế. Tuy nhiên, một nhóm nghiên cứu nhỏ do Geoffrey Hinton đứng đầu tại Đại học Toronto đã duy trì, cuối cùng đã làm song song các thuật toán cho siêu máy tính chạy và chứng minh khái niệm này, nhưng phải đến khi GPU được triển khai trong nỗ lực thì lời hứa mới được thực hiện .

Bước đột phá của Ng là lấy các mạng thần kinh này, và về cơ bản làm cho chúng trở nên khổng lồ, tăng các lớp và tế bào thần kinh, sau đó chạy một lượng lớn dữ liệu thông qua hệ thống để huấn luyện nó. Trong trường hợp của Ng, đó là hình ảnh từ 10 triệu video YouTube. Ng đưa sâu vào các bài deep learning, trong đó mô tả tất cả các lớp trong các mạng lưới thần kinh này.

Ngày nay, nhận dạng hình ảnh bằng máy móc được đào tạo thông qua deep learning trong một số tình huống tốt hơn so với con người và từ mèo đến nhận dạng các chỉ số ung thư trong máu và khối u trong quét MRI. AlphaGo của Google đã học trò chơi và được đào tạo cho trận đấu Go của mình – nó đã điều chỉnh mạng lưới thần kinh của mình – bằng cách chơi với chính nó nhiều lần.

Nhờ Deep Learning, AI có tương lai tươi sáng hơn

Deep learning đã cho phép nhiều ứng dụng thực tế của machine learning và bằng cách mở rộng toàn bộ lĩnh vực AI. Deep learning phá vỡ các nhiệm vụ theo cách làm cho tất cả các loại hỗ trợ máy dường như có thể, thậm chí có khả năng. AI là hiện tại và tương lai. Với sự giúp đỡ của Deep learning, AI thậm chí có thể có được trạng thái khoa học viễn tưởng mà chúng ta đã tưởng tượng từ lâu.

Bài 5: Sự Khác Nhau Giữa Machine Learning Vs Deep Learning

Ngày nay, AI được sử dụng trong hầu hết các ngành công nghiệp, đưa ra một lợi thế công nghệ cho tất cả các công ty tích hợp AI ở quy mô lớn. Theo McKinsey, AI có khả năng tạo ra 600 tỷ đô la giá trị trong bán lẻ, mang lại hơn 50% giá trị gia tăng trong ngân hàng so với các kỹ thuật phân tích khác. Trong vận tải và hậu cần, doanh thu tiềm năng tăng thêm 89%. Trước tiên hãy nhắc lại các khái niệm cơ bản của AI (Artificial Intelligence), Máy Học (Machine Learning), và Deep Learning:

AI (Artificial Intelligence) là gì?

Một cỗ máy có khả năng thực hiện các chức năng nhận thức như nhận thức, học tập, lý luận và giải quyết các vấn đề được coi là có trí thông minh nhân tạo.

AI có ba cấp độ khác nhau:

Narrow AI: Trí tuệ nhân tạo được cho là hẹp khi máy có thể thực hiện một nhiệm vụ cụ thể tốt hơn so với con người. Nghiên cứu hiện tại về AI hiện đang ở cấp độ này.

General AI: Trí tuệ nhân tạo đạt đến trạng thái chung khi nó có thể thực hiện bất kỳ nhiệm vụ sử dụng trí tuệ nào có cùng độ chính xác như con người.

Strong AI: AI rất mạnh khi nó có thể đánh bại con người trong nhiều nhiệm vụ cụ thể.

Máy Học (Machine Learning) là gì?

Machine Learning là một hệ thống có thể học từ ví dụ thông qua tự cải thiện và không được lập trình viên mã hóa rõ ràng. Bước đột phá đi kèm với ý tưởng rằng một cỗ máy có thể học hỏi từ dữ liệu (ví dụ) để tạo ra kết quả chính xác.

Machine learning bắt nguồn từ các định nghĩa về AI ban đầu, và các phương pháp tiếp cận thuật toán qua nhiều năm bao gồm:logic programming, clustering, reinforcement learning, and Bayesian networks. Như chúng ta đã biết, không ai đạt được mục tiêu cuối cùng của General AI, và thậm chí cả Narrow AI hầu hết là ngoài tầm với những phương pháp tiếp cận Machine learning sơ khai.

Một trong những lĩnh vực ứng dụng tốt nhất cho Machine learning trong nhiều năm qua là computer vision, mặc dù nó vẫn đòi hỏi rất nhiều kỹ năng code thủ công để có thể hoàn thành công việc. Mọi người vẫn sẽ viết các lớp phân loại bằng tay như các bộ lọc để chương trình có thể xác định nơi mà một đối tượng bắt đầu và kết thúc. Phát hiện hình dạng để xác định nếu nó có tám mặt. Một phân loại để nhận dạng các chữ cái “S-T-O-P”. Từ tất cả những ứng dụng phân loại, họ sẽ phát triển các thuật toán để làm cho hình ảnh và “học” khả năng nhận diện dấu hiệu liệu nó có phải là kí hiệu stop hay không? .

Tốt, nhưng không hoàn toàn hoàn hảo. Đặc biệt vào một ngày sương mù khi tầm nhìn không thấy rõ, hoặc cây che khuất một phần. Đó là lý do khiến computer vision và image detection không gây được thiện cảm, vì nó quá nhạy cảm và dễ phát sinh lỗi.

Thời gian, và ứng dụng đúng thuật toán đã tạo ra sự khác biệt.

Deep Learning Là Gì?

Deep learning là một phần mềm máy tính bắt chước mạng lưới các nơ-ron trong não con người. Nó là một tập hợp con của Machine Learning và được gọi là Deep Learning vì nó sử dụng các deep neural networks. Có thể nói Deep Learning là kỹ thuật để hiện thực hóa Machine learning.

Chẳng hạn, bạn có thể lấy một hình ảnh, cắt nó thành một nhóm được đặt vào lớp đầu tiên của mạng thần kinh nhân tạo. Trong lớp đầu tiên các nơ-ron cá nhân truyền dữ liệu đến lớp thứ hai. Lớp thứ hai của nơ-ron làm nhiệm vụ của nó, và như vậy, cho đến khi lớp cuối cùng và cho ra sản phẩm cuối cùng.

Thậm chí ví dụ này cũng là một sự tiến bộ, bởi vì mạng lưới thần kinh đã có thể làm được tất cả nhưng bị xa lánh bởi cộng đồng nghiên cứu về AI. Nó đã có mặt từ những ngày đầu tiên của AI, và tạo ra rất ít sản phẩm “trí tuệ”. Vấn đề là ngay cả những mạng nơ-ron cơ bản nhất cũng có tính toán rất cao, nó không phải là cách tiếp cận thực tiễn. Tuy nhiên, một nhóm nghiên cứu nhỏ do Geoffrey Hinton thuộc trường đại học Toronto đứng đầu, cuối cùng đã parallelizing các thuật toán cho siêu máy tính để chạy và chứng minh khái niệm, nhưng nó không chính xác cho đến khi GPU được triển khai .

Nếu chúng ta quay trở lại ví dụ “ký hiệu dừng”, rất có thể là khi mạng đang được điều chỉnh hoặc được “đào tạo” thì sẽ có câu trả lời sai – rất nhiều. Những gì nó cần là luyện tập. Nó cần phải nhìn thấy hàng trăm ngàn, thậm chí hàng triệu hình ảnh, cho đến khi trọng lượng của đầu vào nơ-ron được điều chỉnh chính xác đến mức nó có được câu trả lời ngay trong thực tế mọi lúc – sương mù hoặc không có sương mù, nắng hoặc mưa. Vào thời điểm đó mạng thần kinh đã tự dạy cho nó một dấu hiệu dừng như thế nào; Hoặc khuôn mặt của mẹ bạn trong trường hợp của Facebook. Hay một con mèo, đó là điều mà Andrew Ng đã làm trong năm 2012 tại Google.

Sự đột phá của Ng là đưa các mạng thần kinh này, và làm cho chúng trở nên to lớn, tăng số layer và các nơ-ron, sau đó chạy một khối lượng lớn dữ liệu thông qua hệ thống để huấn luyện nó. Trong trường hợp của Ng, đó là hình ảnh từ 10 triệu video trên YouTube. Ng đặt “deep” vào deep learning, mô tả tất cả các lớp trong các mạng nơron này.

Ngày nay, khả năng nhận dạng hình ảnh của máy móc được luyện tập thông qua deep learning trong một số tình huống tốt hơn so với con người. AlphaGo của Google đã được huấn luyện chơi cờ vay – nó điều chỉnh mạng lưới thần kinh của mình bằng cách tự mình chống lại chính mình.

Sự khác biệt giữa Machine Learning và Deep Learning

Khi nào nên sử dụng Machine Learning hoặc Deep Learning?

Với Machine Learning, bạn cần ít dữ liệu hơn để đào tạo thuật toán so với Deep Learning. Deep Learning đòi hỏi một bộ dữ liệu rộng lớn và đa dạng để xác định cấu trúc cơ bản. Bên cạnh đó, Machine Learning cung cấp một mô hình được đào tạo nhanh hơn. Hầu hết các kiến ​​trúc Deep Learning tiên tiến có thể mất vài ngày đến một tuần để đào tạo. Ưu điểm của Deep Learning so với Machine Learning là nó có độ chính xác cao. Bạn không cần phải hiểu những tính năng nào là đại diện tốt nhất cho dữ liệu; mạng nơ-ron đã học cách chọn các tính năng quan trọng. Trong Machine Learning, bạn cần chọn cho mình những tính năng cần có trong mô hình.

Tóm lược

Trí tuệ nhân tạo truyền đạt khả năng nhận thức cho một cỗ máy. Các hệ thống AI ban đầu sử dụng kết hợp các mẫu (pattern matching) và expert system.

Ý tưởng đằng sau Machine Learning là máy có thể học mà không cần sự can thiệp của con người. Máy cần tìm cách học cách giải quyết một nhiệm vụ sau khi được cung cấp dữ liệu.

Deep Learning là bước đột phá trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Khi có đủ dữ liệu để đào tạo, Deep Learning đạt được kết quả ấn tượng, đặc biệt là nhận dạng hình ảnh và dịch văn bản. Lý do chính là việc trích xuất tính năng được thực hiện tự động trong các lớp khác nhau của mạng.

Difference Between Learn And Study

Learn vs Study

Learn and Study are two verbs with similar meanings but there is some difference between them when it comes to usages. The two verbs, learn and study, are often confused as words that convey the same meaning. We tend to use these words, learn and study, as synonyms because we do not pay attention to the difference between them. That is why this article has made showing what the difference between learn and study as its objective. We will explore the two words separately with their definitions and examples that are given to clear the meaning of each word. As a result, at the end, you will be able to understand the difference between learn and study.

What does Learn mean?

The word learn, according to the Oxford English dictionary, means ‘gain or acquire knowledge of or skill in (something) by study, experience, or being taught.’ The word learn is also used to indicate the meaning of ‘mastering’ a subject as in the expression ‘learn to play the guitar’. As you can see mastering of something can be done only by acquiring knowledge about something.

The verb learn has its other forms as ‘learned’ and ‘learnt’. In British English, learnt is the past and past participle form of learn while in American English, learned is the past and past participle form of learn. The word learn indicates gaining knowledge of something or it refers to the skill acquired by experience. In other words, the word learn suggests ‘the development of a particular ability’.

It is interesting to note that the verb learn is often followed by the words ‘that’ and ‘how’ as in the sentences given below.

I have learned that she was away. You can learn how to play the guitar.

In the first sentence, you can see that the verb learn is followed by the word ‘that’ whereas, in the second sentence, the verb learn is followed by the word ‘how’. Also, you can understand that the word learn is used to mean become aware of in the first sentence. So, the sentence means, I got to know that she was away.

What does Study mean?

The word study, according to the Oxford English dictionary, means ‘devote time and attention to gaining knowledge of (an academic subject), especially by means of books.’

The word study is generally not used in expressions like ‘study to play the guitar.’ That is because study is used in the sense of spending time to gain knowledge of an academic subject, and mainly through books.

The verb study is also used in the sense of ‘preparing’ for the examinations as in the sentence ‘he studied well to get first rank’. The word study is often used as a noun in the sense of ‘the devotion of time and attention to acquire information or knowledge mainly from books’. It refers to the pursuit of knowledge as in the sentence ‘he continued his studies’. The word study is used in combination with other words such as ‘room’ to form the word ‘study-room’.

Anything worthy of observation can be an object of study as in the sentence ‘the topic is fit for study’.

What is the difference between Learn and Study?

* The word ‘learn’ has a broad meaning. It means acquiring some knowledge through studying, education, or by experience. In that sense, study is a way of learning.

* The word ‘learn’ also suggests the development of a particular ability or mastering something, it can be a subject or any other skill, and it can be through any means.

* However, study is mainly used in the sense spending time to gain knowledge of an academic subject, and mainly through reading.

* In British English, learnt is the past and past participle form of learn while in American English, learned is the past and past participle form of learn. In both English forms, study has the past and past participle as studied.

* Study is used as both a verb and a noun. Learn is only used as a verb.

These are the main differences between learn and study.

Images Courtesy: