機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)有什么區(qū)別?讓我們從本文中尋找答案。

目標(biāo)

本文中，我們將深度學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)作比較。我們將逐一了解他們。我們還會(huì)討論他們?cè)诟鱾€(gè)方面的不同點(diǎn)。除了深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)的比較，我們還將研究它們未來的趨勢(shì)。 

 

對(duì)比介紹深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)

1. 什么是機(jī)器學(xué)習(xí)?

通常，為了實(shí)現(xiàn)人工智能，我們會(huì)使用機(jī)器學(xué)習(xí)。我們有幾種用于機(jī)器學(xué)習(xí)的算法。例如：

• Find-S
• 決策樹(Decision trees)
• 隨機(jī)森林(Random forests)
• 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Networks)

通常，有3類學(xué)習(xí)算法：

• 監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行預(yù)測(cè)。此外，該算法在分配給數(shù)據(jù)點(diǎn)的值標(biāo)簽中搜索模式。
• 無監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)算法：沒有標(biāo)簽與數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)。并且，這些 ML 算法將數(shù)據(jù)組成簇。此外，他需要描述其結(jié)構(gòu)，并使復(fù)雜的數(shù)據(jù)看起來簡單且能有條理的分析。
• 增強(qiáng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法：我們使用這些算法選擇動(dòng)作。并且，我們能看到它基于每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)。一段時(shí)間后，算法改變策略來更好地學(xué)習(xí)。

2.什么是深度學(xué)習(xí)?

機(jī)器學(xué)習(xí)只關(guān)注解決現(xiàn)實(shí)問題。它還需要人工智能的一些想法。機(jī)器學(xué)習(xí)通過旨在模仿人類決策能力的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。ML工具和技術(shù)是兩個(gè)主要的僅關(guān)注深度學(xué)習(xí)的窄子集。我們需要應(yīng)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的最新術(shù)語。這是實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的一種方式。

3. 深度學(xué)習(xí)vs機(jī)器學(xué)習(xí)

我們用機(jī)器算法來解析數(shù)據(jù)，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，并從中做出理智的判定。根本上講，深度學(xué)習(xí)用于創(chuàng)建可自我學(xué)習(xí)和可理智判定的人工“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”。我們可以說深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的子領(lǐng)域。

4. 機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)對(duì)比

a.數(shù)據(jù)依賴

性能是區(qū)別二者的最主要之處。當(dāng)數(shù)據(jù)量小時(shí)，深度學(xué)習(xí)算法表現(xiàn)不佳。這就是DL算法需要大量的數(shù)據(jù)才能完美理解的唯一原因。

我們可以看到，人工創(chuàng)立的該場(chǎng)景之下算法占據(jù)上風(fēng)。上圖總結(jié)了該情況。

b. 硬件依賴

通常，深度學(xué)習(xí)依賴于高端設(shè)備，而傳統(tǒng)學(xué)習(xí)依賴于低端設(shè)備。因此，深度學(xué)習(xí)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(jìn)行大量的矩陣乘法運(yùn)算。

c. 功能工程化

這是一個(gè)通用的過程。在此，領(lǐng)域知識(shí)被用于創(chuàng)建特征提取器，以降低數(shù)據(jù)的復(fù)雜性，并使模式對(duì)學(xué)習(xí)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(shí)并需要專業(yè)知識(shí)的。

d. 解決問題的方法

通常，我們使用傳統(tǒng)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(dú)解決它們。要獲得結(jié)果，請(qǐng)將它們?nèi)亢喜⑵饋怼?/p>

例如：

讓我們假定你有一個(gè)多對(duì)象檢測(cè)的任務(wù)。在此任務(wù)中，我們必須確定對(duì)象是什么以及它在圖像中的位置。在機(jī)器學(xué)習(xí)方法中，我們必須將問題分為兩個(gè)步驟：

• 對(duì)象檢測(cè)
• 對(duì)象識(shí)別

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

e.執(zhí)行時(shí)間

通常，與機(jī)器學(xué)習(xí)相比，深度學(xué)習(xí)需要更多時(shí)間進(jìn)行訓(xùn)練。主要原因是深度學(xué)習(xí)算法中有太多參數(shù)。機(jī)器學(xué)習(xí)需要進(jìn)行訓(xùn)練的時(shí)間較少，從幾秒鐘到幾個(gè)小時(shí)范圍內(nèi)。

f.可解釋性

我們將可解釋性作為比較兩種學(xué)習(xí)技術(shù)的因素。盡管如此，深度學(xué)習(xí)在工業(yè)應(yīng)用之前仍然被考慮再三。

機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)主要被應(yīng)用在何處?

a. 計(jì)算機(jī)視覺：我們將其用于像車牌識(shí)別和面部識(shí)別等應(yīng)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(yīng)用。

c. 市場(chǎng)營銷：我們?cè)谧詣?dòng)電子郵件營銷及客戶群識(shí)別上使用這些學(xué)習(xí)技術(shù)。

d. 醫(yī)療診斷：它在醫(yī)療領(lǐng)域也有廣泛的應(yīng)用，像癌癥識(shí)別及異常檢測(cè)等應(yīng)用。

• 自然語言處理
• 針對(duì)類似情感分析、照片標(biāo)簽生成、在線廣告等應(yīng)用

此處可了解更多關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)類應(yīng)用。

未來趨勢(shì)

• 如今，機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)已經(jīng)成為一種趨勢(shì)。在企業(yè)中，對(duì)這兩種產(chǎn)品的需求都在迅速增長。對(duì)于那些想要在自己的業(yè)務(wù)中融入機(jī)器學(xué)習(xí)的公司，兩者被迫切地需求著。
• 深度學(xué)習(xí)被發(fā)現(xiàn)和證明有最好的技術(shù)表現(xiàn)力。并且，深度學(xué)習(xí)正在不斷給我們帶來驚喜并將在不久的將來繼續(xù)這樣做。
• 近年來，研究人員不斷探索機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)。過去，研究人員僅限于學(xué)術(shù)界。但是，如今，在工業(yè)和學(xué)術(shù)界中ML和DL都有自己的一席之地。

結(jié)論

我們已經(jīng)研究討論了深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)，并對(duì)兩者進(jìn)行了比較。為了更好地表達(dá)和理解，我們還研究了影像。如果你有任何問題，請(qǐng)?jiān)谠u(píng)論區(qū)提出。