機器學習和深度學習有什么區別?讓我們從本文中尋找答案。

目標

本文中，我們將深度學習與機器學習作比較。我們將逐一了解他們。我們還會討論他們在各個方面的不同點。除了深度學習和機器學習的比較，我們還將研究它們未來的趨勢。 

 

對比介紹深度學習和機器學習

1. 什么是機器學習?

通常，為了實現人工智能，我們會使用機器學習。我們有幾種用于機器學習的算法。例如：

• Find-S
• 決策樹(Decision trees)
• 隨機森林(Random forests)
• 人工神經網絡(Artificial Neural Networks)

通常，有3類學習算法：

• 監督機器學習算法進行預測。此外，該算法在分配給數據點的值標簽中搜索模式。
• 無監督機器學習算法：沒有標簽與數據關聯。并且，這些 ML 算法將數據組成簇。此外，他需要描述其結構，并使復雜的數據看起來簡單且能有條理的分析。
• 增強機器學習算法：我們使用這些算法選擇動作。并且，我們能看到它基于每個數據點。一段時間后，算法改變策略來更好地學習。

2.什么是深度學習?

機器學習只關注解決現實問題。它還需要人工智能的一些想法。機器學習通過旨在模仿人類決策能力的神經網絡。ML工具和技術是兩個主要的僅關注深度學習的窄子集。我們需要應用它來解決任何需要思考的問題 —— 人類的或人為的。任何深度神經網絡都將包含以下三層：

• 輸入層
• 隱藏層
• 輸出層

我們可以說深度學習是機器學習領域的最新術語。這是實現機器學習的一種方式。

3. 深度學習vs機器學習

我們用機器算法來解析數據，學習數據，并從中做出理智的判定。根本上講，深度學習用于創建可自我學習和可理智判定的人工“神經網絡”。我們可以說深度學習是機器學習的子領域。

4. 機器學習與深度學習對比

a.數據依賴

性能是區別二者的最主要之處。當數據量小時，深度學習算法表現不佳。這就是DL算法需要大量的數據才能完美理解的唯一原因。

我們可以看到，人工創立的該場景之下算法占據上風。上圖總結了該情況。

b. 硬件依賴

通常，深度學習依賴于高端設備，而傳統學習依賴于低端設備。因此，深度學習要求包含 GPU。這是它工作中不可或缺的一部分。它們還需要進行大量的矩陣乘法運算。

c. 功能工程化

這是一個通用的過程。在此，領域知識被用于創建特征提取器，以降低數據的復雜性，并使模式對學習算法的工作原理上更可見，雖然處理起來非常困難。 因此，這是耗時并需要專業知識的。

d. 解決問題的方法

通常，我們使用傳統算法來解決問題。但它需要將問題分解為不同的部分以單獨解決它們。要獲得結果，請將它們全部合并起來。

例如：

讓我們假定你有一個多對象檢測的任務。在此任務中，我們必須確定對象是什么以及它在圖像中的位置。在機器學習方法中，我們必須將問題分為兩個步驟：

• 對象檢測
• 對象識別

首先，我們使用抓取算法遍歷圖像并找到所有可能的對象。然后，在所有已識別的對象中，你將使用諸如 SVM 和 HOG 這樣的對象識別算法來識別相關對象。

e.執行時間

通常，與機器學習相比，深度學習需要更多時間進行訓練。主要原因是深度學習算法中有太多參數。機器學習需要進行訓練的時間較少，從幾秒鐘到幾個小時范圍內。

f.可解釋性

我們將可解釋性作為比較兩種學習技術的因素。盡管如此，深度學習在工業應用之前仍然被考慮再三。

機器學習和深度學習主要被應用在何處?

a. 計算機視覺：我們將其用于像車牌識別和面部識別等應用。

b. 信息檢索：我們將 ML 和 DL 用于像囊括文本檢索及圖像檢索的搜索引擎等應用。

c. 市場營銷：我們在自動電子郵件營銷及客戶群識別上使用這些學習技術。

d. 醫療診斷：它在醫療領域也有廣泛的應用，像癌癥識別及異常檢測等應用。

• 自然語言處理
• 針對類似情感分析、照片標簽生成、在線廣告等應用

此處可了解更多關于機器學習類應用。

未來趨勢

• 如今，機器學習和數據科學已經成為一種趨勢。在企業中，對這兩種產品的需求都在迅速增長。對于那些想要在自己的業務中融入機器學習的公司，兩者被迫切地需求著。
• 深度學習被發現和證明有最好的技術表現力。并且，深度學習正在不斷給我們帶來驚喜并將在不久的將來繼續這樣做。
• 近年來，研究人員不斷探索機器學習和深度學習。過去，研究人員僅限于學術界。但是，如今，在工業和學術界中ML和DL都有自己的一席之地。

結論

我們已經研究討論了深度學習和機器學習，并對兩者進行了比較。為了更好地表達和理解，我們還研究了影像。如果你有任何問題，請在評論區提出。