Xu Hướng 2/2023 # Cách Phân Biệt “Learn” Và “Study” # Top 10 View | Channuoithuy.edu.vn

Xu Hướng 2/2023 # Cách Phân Biệt “Learn” Và “Study” # Top 10 View

Bạn đang xem bài viết Cách Phân Biệt “Learn” Và “Study” được cập nhật mới nhất trên website Channuoithuy.edu.vn. Hy vọng những thông tin mà chúng tôi đã chia sẻ là hữu ích với bạn. Nếu nội dung hay, ý nghĩa bạn hãy chia sẻ với bạn bè của mình và luôn theo dõi, ủng hộ chúng tôi để cập nhật những thông tin mới nhất.

“Learn” – /lə:n/: học tập, nghiên cứu.

Dành trong việc thu nhận kiến thức, hoặc các kĩ năng bằng cách học tập.’

“Learn” là học một cách tự nhiên, thấm dần vào nhận thức.

Ví dụ:   She learned how to do her job very quickly.

( Cô ấy học cách làm việc rất nhanh)

Có nghĩa là hiểu ra một điều gì đó mà trước đây bạn không biết.

Ví dụ: I soon learned that the best way is to keep quiet

(Tôi chợt hiểu ra rằng cách tốt nhất là yên lặng.)

He learned about computers by reading a book.

( Anh ấy học về máy tính bằng cách đọc sách)

The children learned several facts about cows in class this week.

( Lũ trẻ học rất nhiều điều hay ho về bò cái trong lớp tuần này)

Một số cụm từ với “Learn”:

“Learn of”: biết được gì, nghe nói

“Learn by heart”: học thuộc lòng

“Learn from your mistakes”: biết sửa lỗi mình=learn the hard way…

    “Study” – /’stʌdi/: học, cố gắng, tìm cách…

    “Study” không hoàn toàn là học. “Study” là khi bạn đọc báo, đọc sách về thứ gì đó bạn không biết nhiều về nó.

    Chỉ hoạt động học tập hay thu thập kiến thức, kỹ năng có thể học tập từ sách vở hay học tập bằng cách khám phá thế giới xung quanh, thiên nhiều về việc bạn nỗ lực nhớ, học thuộc một loại kiến thức gì đó.

    Ví dụ:   Students who spend some time each day studying will do well on tests.

    ( Học sinh dành thời gian mỗi ngày để học thì sẽ đạt kết quả tốt trong bài kiểm tra)

    She spent an hour every night studying her new vocabulary words.

    ( Cô ấy dành 1 giờ mỗi tối học từ mới)

    They study how to read and write at school.

    ( Chúng học cách đọc và viết ở trường)

    “Learn” bao gồm “ “studying, practicing, being taught or experience”

    Phân Biệt Cách Dùng Learn Và Study

    Cùng là động từ và có nghĩa học trong tiếng Việt, learn và study là cặp từ khiến nhiều người học tiếng Anh phải bối rối.

    Điểm chung của cặp từ “learn” và “study” là dạng từ (động từ) và cũng được dịch sang tiếng Việt là “học”. Tuy nhiên, bản chất của hai động từ này là khác nhau.

    Study

    Study: read, memorise facts, attend school (classes, subjects, degrees)

    “Study” được giải thích là hành động thiên nhiều về việc bạn nỗ lực nhớ, học thuộc một loại kiến thức gì đó. Chính vì vậy, “study” dùng phổ biến khi bạn ở trường “at school”.

    Ví dụ: study Maths, study Medical degree…  

    Learn

    Learn: gain knowledge, skills by studying, practicing, being taught or experience something

    “Learn” được giải thích bằng việc học một cách tự nhiên, thấm dần vào nhận thức mà không phải nỗ lực. Ví dụ: A child learns to speak from their parents.

    “Learn” còn là việc học hỏi cho thấy bạn hiểu, thấm nhuần và rút ra được kiến thức, kỹ năng cho bản thân. Ví dụ: learn to ride a bike, learn to play the piano, learn to make money.

    Điều khiến nhiều bạn nhầm lẫn giữa hai từ này là bởi “study” là một trong các cách để “learn”. Bạn cố gắng học thuộc, đọc, ghi nhớ một điều gì để hiểu về nó, và từ đó có thể sử dụng trong những trường hợp khác nhau. Ngay từ định nghĩa “learn”, bạn có thể thấy các cách để “learn” là “studying, practicing, being taught or experience”. Ví dụ:

    – I study English grammar to learn it. (Tôi học thuộc ngữ pháp tiếng Anh để hiểu, dùng được nó).

    – I studied until 3am but I did not learn anything. (Tôi ngồi học đến tận 3 giờ sáng nhưng chẳng thu nhận được gì).  

    You have to study something in order to learn how to do it. (Bạn phải tìm hiểu về một việc rồi mới hiểu và làm việc đó).

    Bạn cũng có thể “learn” thông qua “practice”. Ví dụ: “I learnt to play the piano by practicing every day.” bạn luyện tập và biến việc có thể chơi đàn thành một phần khả năng (skill) của bản thân.

    Phân Biệt Study Và Learn: Cách Dùng Chi Tiết

    Điểm chung của cặp từ STUDY và LEARN là dạng từ (động từ) và cũng được dịch sang tiếng Việt là “học”. Tuy nhiên, bản chất của hai động từ này là khác nhau.

    LEARN được dùng cho việc học lấy kiến thức và kỹ năng thông qua: học nghiên cứu, luyện tập, được dạy dỗ hoặc trải nghiệm.

    Ví dụ:

    Children mainly learn to listen and speak from their parents. (Trẻ con chủ yếu học nghe và nói từ bố mẹ của chúng.)

    Teddy had the opportunity to learn English in London. (Teddy đã có cơ hội học tiếng Anh ở London.)

    Learn to ride a bike (Học đi xe đạp)

    Learn to play the piano (Học chơi piano)

    Learn to make money (Học kiếm tiền)

    ∠ ĐỌC THÊM Lộ trình học giao tiếp tiếng Anh từ A đến Z cùng Elight

    LEARN còn được dùng để chỉ việc học thuộc một cái gì đó

    Ví dụ:

    I learn the poem by heart. (Tôi học thuộc lòng bài thơ.)

    They have to learn the script before getting on air. (Họ phải học kịch bản trước khi lên sóng.)

    LEARN còn là chỉ việc việc học hỏi cho thấy bạn hiểu, thấm nhuần và rút ra được kiến thức, kỹ năng cho bản thân.

    Ví dụ:

    Some people never learn from their mistake, do they? (Một vài người không bao giờ học được gì từ sai lầm của họ cả, đúng không?)

    He learns from his failures that there is no such a free lunch in this world. (Anh ấy đã học từ những thất bại của anh ấy rằng không có bữa trưa nào là miễn phí trên thế giới này cả.)

    Tham khảo sách Tiếng Anh Cơ Bản của Elight, cuốn sách in màu đầu tiên ở Việt Nam, cung cấp trọng bộ 4 kỹ năng NGHE – NÓI – ĐỌC – VIẾT và 3 mảng kiến thức nền tảng gồm TỪ VỰNG – PHÁT ÂM – NGỮ PHÁP.

    Định nghĩa: to spend time learning about a subject by reading, going to college (theo đinh nghĩa từ Oxford Learners Dictionary)

    STUDY là từ chỉ hoạt động dành thời gian học tập một môn học thông qua việc đọc hay đi tới trường lớp.

    They study how to read and write at school. (Chúng học đọc và viết ở trường.)

    Don’t disturb Kirin, she’s studying for her exams. (Đừng làm phiền Kirin, cô ấy đang học ôn thi.)

    3 – Phân biệt

    I studied until 2 in the morning but I did not learn anything. (Tôi học đến tận 2 giờ sáng nhưng chẳng vào đầu được gì).

    You have to study something in order to learn how to do it (Ý chúng là: bạn phải tìm hiểu, nghiên cứu về một việc để học cách làm sao để làm được, hoàn thành được nó.)

    4 – Bài tập phân biệt STUDY và LEARN

    Chọn đáp án đúng

    Jenny has to stay home to (study / learn) for the exam this Friday.

    I soon (studied/learned) that the best way is to make a new friend is smiling.

    Have you ever thought of (studying / learning) to become a teacher?

    When you (study / learn) for an exam, don’t do it all in one night.

    So, what was (studied / learned) from this mistake?

    I can (study / learn) a lot from reading magazines and books.

    I spend all my weekend on (studying / learning) how to dance.

    Phân Biệt Machine Learning Và Deep Learning, Ai

    Cách đơn giản nhất để hình dung về mối quan hệ của 3 khái niệm trên là dùng sơ đồ Venn. AI – ý tưởng đầu tiên – lớn nhất, sau đó là machine learning, và cuối cùng là deep learning – yếu tố thúc đẩy sự bùng nổ của AI ngày nay .

    Cùng điểm qua chặng đường các nhà khoa học máy tính đã phát triển AI từ mờ nhạt để trở thành một sự bùng nổ với các ứng dụng được sử dụng bởi hàng trăm triệu người mỗi ngày giúp mọi người biết cách phân biệt machine learning và deep learning.

    Trí tuệ nhân tạo – trí tuệ con người được mô phỏng bởi máy móc

    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 tương đương, hoặc tốt hơn con người có thể làm để biết cách phân biệt machine learning và deep learning. Ví dụ về Narrow AI 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 Narrow AI trong thực tế. Những công nghệ này thể hiện một số khía cạnh của trí thông minh con người. Nhưng bằng cách nào? Trí tuệ đó ​​đến từ đâu? Điều đó đưa chúng ta tới vòng tròn tiếp theo, Machine learning.

    Machine learning – Cách tiếp cận để chinh phục trí tuệ nhân tạo

    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 phân biệt machine learning và deep learning.

    Deep learning – Kỹ thuật để hiện thực hóa Machine learning phân biệt machine learning và deep learning

    Một phương pháp tiếp cận thuật toán khác từ cộng đồng machine-learning, Artificial Neural Networks, được nhắc đến nhiều thập kỷ qua. Neural Networks được lấy cảm hứng từ sự hiểu biết về sinh học của bộ não loài người – sự liên kết giữa các nơ-ron. Tuy nhiên, không giống như một bộ não sinh học nơi mà bất kỳ nơ-ron nào cũng có thể liên kết với các nơ-ron khác trong một khoảng cách vật lý nhất định, các mạng thần kinh nhân tạo này có các lớp rời rạc, các kết nối, và các hướng truyền dữ liệu.

    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.

    Nhờ Deep learning, AI có một tương lai tươi sáng

    Deep Learning đã cho phép ứng dụng nhiếu vấn đề thực tế của máy học và bằng cách mở rộng lĩnh vực tổng thể của AI. Deep learning phá vỡ các cách thức con người làm việc bằng cách làm cho tất cả các loại máy móc trợ giúp có thể thực hiện được, gần hoặc giống hệt con người.

    Ô tô không người lài, chăm sóc sức khoẻ tốt hơn, thậm chí cả đề xuất về bộ phim tốt hơn, tất cả đều hiện thực trong thời đại ngày nay. AI là hiện tại và tương lai. Với sự trợ giúp của Deep Learning, AI có thể hiện thức hóa ước mơ khoa học giả tưởng mà chúng ta đã tưởng tượng từ rất lâu. Bạn có một C-3PO, tôi sẽ lấy nó. Bạn có thể giữ Terminator của bạn.

    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.

    Cập nhật thông tin chi tiết về Cách Phân Biệt “Learn” Và “Study” trên website Channuoithuy.edu.vn. Hy vọng nội dung bài viết sẽ đáp ứng được nhu cầu của bạn, chúng tôi sẽ thường xuyên cập nhật mới nội dung để bạn nhận được thông tin nhanh chóng và chính xác nhất. Chúc bạn một ngày tốt lành!