深度学习和机器学习的对比

Posted 2021-04-19 老鹰信息

在这篇文章中，咱们将研讨深度学习和机器学习的对比。咱们也将别离学习它们。咱们还将谈论他们在不同问题上的不合。在进行深度学习和机器学习比较的一起，咱们也会研讨它们的未来趋势。
　　深度学习和机器学习

　

　介绍 Deep Learning vs. Machine Learning
　　a.机器学习是什么?
　　一般来说，为了完成人工智能，咱们运用机器学习。咱们有几种用于机器学习的算法。例如:
　　find - s
　　决议计划树
　　随机森林
　　人工神经网络
　　一般来说，有三种学习算法:
　　有监督的机器学习算法进行猜测。此外，该算法在分配给数据点的值标签中查找形式。
　　无监督机器学习算法:没有标签与数据点相关。此外，这些ML算法将数据组织成一组集群。此外，它还需求描绘其结构，使杂乱的数据看起来简略、有组织以便进行剖析。
　　强化机器学习算法:咱们运用这些算法来挑选动作。相同，咱们能够看到它是依据每个数据点的。通过一段时刻后，算法改变了战略以更好地学习。
　　b. 深度学习是什么?
　　机器学习只重视于处理实际国际中的问题。它还学习了一些人工智能的思维。机器学习是通过模仿人类决议计划才能的神经网络进行的。ML东西和技能是两个更重视深度学习的狭隘子集。咱们需求用它来处理任何需求思考的问题——人的或人工的。任何深层神经网络都由三种类型的层组成:
　　输入层
　　躲藏层
　　输出层
　　咱们能够说，深度学习是机器学习范畴的最新术语。这是一种完成机器学习的办法。
　　深度学习VS机器学习
　　咱们运用机器算法来解析数据，从数据中学习，并依据所学常识做出明智的决议。基本上，深度学习被用于创立一个人工“神经网络”，它能够自己学习并做出智能决议计划。咱们能够说，深度学习是机器学习的一个子范畴。
　　深度学习和机器学习比较
　　数据依靠联系
　　功能是两种算法的首要区别。虽然，当数据很小的时分，深度学习算法的体现并不好。这是DL算法需求许多数据才干彻底了解它的唯一原因。
　　深度学习和机器学习
　　可是，在这个场景中，咱们能够看到算法的运用及其手工规矩的盛行。上述图画归纳了这一现实。
　　硬件依靠性
　　一般来说，深度学习依靠于高端机器，而传统学习依靠于低端机器。因而，深度学习要求包含gpu。这是它作业的一部分。他们也做许多的矩阵乘法运算。
　　Feature Engineering
　　这是一个通用的进程。在此进程中，域常识被投入到特征提取器的创立中，以下降数据的杂乱性，并使形式愈加可见以学习算法的作业。虽然，这是很难处理的。因而，这需求花费时刻和专业常识。
　　深度学习和机器学习
　　处理问题的办法
　　一般，咱们运用传统的算法来处理问题。然而，它需求将一个问题分解成不同的部分来独自处理它们。为了得到一个成果，把它们结合起来。
　　例如:
　　让咱们假定您有一个多方针检测使命。在这个使命中，咱们有必要断定方针是什么以及它在图画中的方位。在机器学习办法中，咱们有必要将问题分成两个过程:
　　方针检测
　　方针辨认
　　首要，咱们运用grabcut算法阅读图画，找到一切可能的方针。然后，在一切被辨认的方针中，您将运用一个方针辨认算法，比如带有HOG的SVM来辨认相关的方针。
　　深度学习和机器学习
　　执行时刻
　　与机器学习比较，深度学习一般需求更多的时刻来练习。首要原因是在深度学习算法中有许多参数。而机器学习的练习时刻要短得多，从几秒钟到几个小时不等。

　

　可解释性
　　咱们有解释才能作为比较两种学习办法的一个要素。
　　机器学习和深度学习被运用在哪里?
　　计算机视觉:
　　咱们将其用于不同的运用，如车牌辨认和面部辨认。
　　信息检索:
　　咱们将ML和DL用于查找引擎等运用程序，包含文本查找和图画查找。
　　市场营销:
　　咱们在主动邮件营销和方针辨认中运用这种学习技巧。
　　医学确诊:
　　在医学范畴也有很广泛的运用。如癌症辨认和异常检测。
　　自然语言处理
　　适用于情感剖析、照片标签、在线广告等运用
　　未来趋势
　　现在，机器学习和数据科学是一种趋势。在企业中，对这两种产品的需求都在迅速增长。他们特别需求的是那些想要在自己的事务中融入机器学习的公司。
　　深度学习被发现，并证明有最好的技能与功能。因而，深度学习是令人惊奇的，并将在不久的将来持续抢先。
　　近年来，研讨人员不断探究机器学习和深度学习。曩昔，研讨人员仅限于学术界。可是，现在，ML和DL的研讨在工业和学术界都有一席之地。
　　结论
　　咱们研讨了深度学习和机器学习，并对两者进行了比较。假如你有任何问题，请在谈论部分留言。