5分钟内看懂机器学习和深度学习的区别

在本文中,我们将研究深度学习和机器学习之间的差异。我们将逐一了解它们,然后讨论他们在各个方面的不同之处。除了深度学习和机器学习的比较外,我们还将研究他们未来的趋势和走向。

深度学习与机器学习简介

一、什么是机器学习?

通常,为了实现人工智能,我们使用机器学习。我们有几种算法用于机器学习。例如:
Find-S算法
决策树算法(Decision trees)
随机森林算法(Random forests)
人工神经网络
通常,有3种类型的学习算法:
1,监督机器学习算法用于进行预测。此外,该算法搜索分配给数据点的值标签内的模式。
2,无监督机器学习算法:没有标签与数据点相关联。这些ML算法将数据组织成一组簇。此外,它需要描述其结构,使复杂的数据看起来简单,有条理,便于分析。
3,增强机器学习算法:我们使用这些算法来选择动作。此外,我们可以看到它基于每个数据点。一段时间后,算法改变其策略以更好地学习。

二、什么是深度学习?

机器学习只关注解决现实问题。它还需要更加智能的一些想法。机器学习通过旨在模仿人类决策能力的神经网络。ML工具和技术是关键的两个深度学习的窄子集,我们需要用他们来解决需要思考的问题。任何深度神经网络都将包含三种类型的图层:
输入层
隐藏层
输出层

我们可以说深度学习是机器学习领域的最新领域。这是实现机器学习的一种方式。

深度学习与机器学习

我们使用机器算法来解析数据,从数据中学习,并根据所学知识做出明智的决策。基本上,深度学习用于创建人工“神经网络” ,可以自己学习和做出明智的决策。我们可以说深度学习是机器学习的一个子领域。

机器学习与深度学习的比较

数据依赖性

性能是两种算法之间的主要关键区别。虽然,当数据很小时,深度学习算法表现不佳。这就是是深度学习算法需要大量数据才能完美理解的原因。

但是,在这种情况下,我们可以看到算法的使用以及他们手工制作的规则。上图总结了这一事实。

硬件依赖

通常,深度学习依赖于高端机器,而传统学习依赖于低端机器。因此,深度学习要求包括GPU。这是它工作中不可或缺的一部分。它们还进行大量的矩阵乘法运算。

特色工程

这是一个普遍的过程。在此,领域知识被用于创建特征提取器,以降低数据的复杂性,并使模式更加可见以学习算法的工作。虽然,处理起来非常困难。因此,这是需要非常多的专业知识和时间。

解决问题的方法

通常,我们使用传统算法来解决问题。但是,它需要将问题分解为不同的部分以单独解决它们。要获得结果,请将它们全部组合起来。

例如:
让我们假设你有一个多对象检测的任务。在此任务中,我们必须确定对象是什么以及它在图像中的位置。在机器学习方法中,我们必须将问题分为两个步骤:
1.物体检测
2.物体识别
首先,我们使用抓取算法浏览图像并找到所有可能的对象。然后,在所有已识别的对象中,你将使用像SVM和HOG这样的对象识别算法来识别相关对象。

执行时间处理时间

通常,与机器学习相比,深度学习需要更多时间进行训练。主要原因是深度学习算法中有太多参数。机器学习只花需要更少的时间进行训练。

解释性

我们将可解释性作为比较两种学习技巧的因素。尽管如此,深度学习在用于工业之前仍然被认为是10次。

机器学习和深度学习在哪里应用?

计算机视觉: 我们将其用于车牌识别和面部识别等不同应用。
信息检索: 我们将ML和DL用于搜索引擎,文本搜索和图像搜索等应用程序。
营销:我们在自动电子邮件营销和目标识别中使用这种学习技术。
医疗诊断:它在医学领域也有广泛的应用。癌症鉴定和异常检测等应用。
自然语言处理:适用于情感分析,照片标签,在线广告等应用。

未来的趋势

如今,机器学习和数据科学正处于趋势中。在公司中,对它们的需求正在迅速增加。对于希望在其业务中集成机器学习而生存的公司而言,他们的需求尤其大。

深度学习被发现,并证明拥有最先进的表演技术。因此,深度学习让我们感到惊讶,并将在不久的将来继续这样做。

最近,研究人员不断探索机器学习和深度学习。过去,研究人员仅限于学术界。但是,如今,机器学习和深度学习的研究正在两个行业和学术界中占据一席之地。

结论

我们研究了深度学习和机器学习,并研究了两者之间的比较。我们还研究了图像,以便更好地表达和理解。如果你有任何疑问,可以随时在评论部分询问。

原文标题《Machine Learning vs. Deep Learning》,
作者:Shailna Patidar
译者:谢子乔
转自:云加社区,转载此文目的在于传递更多信息,版权归原作者所有。

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