深度學習與機器學習簡介

一、什么是機器學習？

通常，為了實現(xiàn)人工智能，我們使用機器學習。我們有幾種算法用于機器學習。例如：

Find-S算法

決策樹算法（Decision trees）

隨機森林算法（Random forests）

人工神經網絡

通常，有3種類型的學習算法：

1，監(jiān)督機器學習算法用于進行預測。此外，該算法搜索分配給數(shù)據點的值標簽內的模式。

2，無監(jiān)督機器學習算法：沒有標簽與數(shù)據點相關聯(lián)。這些ML算法將數(shù)據組織成一組簇。此外，它需要描述其結構，使復雜的數(shù)據看起來簡單，有條理，便于分析。

3，增強機器學習算法：我們使用這些算法來選擇動作。此外，我們可以看到它基于每個數(shù)據點。一段時間后，算法改變其策略以更好地學習。

二、什么是深度學習？

機器學習只關注解決現(xiàn)實問題。它還需要更加智能的一些想法。機器學習通過旨在模仿人類決策能力的神經網絡。ML工具和技術是關鍵的兩個深度學習的窄子集，我們需要用他們來解決需要思考的問題。任何深度神經網絡都將包含三種類型的圖層：

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領域。這是實現(xiàn)機器學習的一種方式。

深度學習與機器學習

我們使用機器算法來解析數(shù)據，從數(shù)據中學習，并根據所學知識做出明智的決策?；旧?，深度學習用于創(chuàng)建人工“神經網絡” ，可以自己學習和做出明智的決策。我們可以說深度學習是機器學習的一個子領域。

機器學習與深度學習的比較

數(shù)據依賴性

性能是兩種算法之間的主要關鍵區(qū)別。雖然，當數(shù)據很小時，深度學習算法表現(xiàn)不佳。這就是是深度學習算法需要大量數(shù)據才能完美理解的原因。

但是，在這種情況下，我們可以看到算法的使用以及他們手工制作的規(guī)則。上圖總結了這一事實。

硬件依賴

通常，深度學習依賴于高端機器，而傳統(tǒng)學習依賴于低端機器。因此，深度學習要求包括GPU。這是它工作中不可或缺的一部分。它們還進行大量的矩陣乘法運算。

特色工程

這是一個普遍的過程。在此，領域知識被用于創(chuàng)建特征提取器，以降低數(shù)據的復雜性，并使模式更加可見以學習算法的工作。雖然，處理起來非常困難。因此，這是需要非常多的專業(yè)知識和時間。

解決問題的方法

通常，我們使用傳統(tǒng)算法來解決問題。但是，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，請將它們全部組合起來。

例如：

讓我們假設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：

1.物體檢測

2.物體識別

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

執(zhí)行時間處理時間

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(shù)。機器學習只花需要更少的時間進行訓練。

解釋性

我們將可解釋性作為比較兩種學習技巧的因素。盡管如此，深度學習在用于工業(yè)之前仍然被認為是10次。

機器學習和深度學習在哪里應用？

計算機視覺： 我們將其用于車牌識別和面部識別等不同應用。

信息檢索： 我們將ML和DL用于搜索引擎，文本搜索和圖像搜索等應用程序。

營銷：我們在自動電子郵件營銷和目標識別中使用這種學習技術。

醫(yī)療診斷：它在醫(yī)學領域也有廣泛的應用。癌癥鑒定和異常檢測等應用。

自然語言處理：適用于情感分析，照片標簽，在線廣告等應用。

未來的趨勢

如今，機器學習和數(shù)據科學正處于趨勢中。在公司中，對它們的需求正在迅速增加。對于希望在其業(yè)務中集成機器學習而生存的公司而言，他們的需求尤其大。

深度學習被發(fā)現(xiàn)，并證明擁有最先進的表演技術。因此，深度學習讓我們感到驚訝，并將在不久的將來繼續(xù)這樣做。

最近，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，機器學習和深度學習的研究正在兩個行業(yè)和學術界中占據一席之地。

結論

我們研究了深度學習和機器學習，并研究了兩者之間的比較。我們還研究了圖像，以便更好地表達和理解。如果你有任何疑問，可以隨時在評論部分詢問。

原文標題《Machine Learning vs. Deep Learning》，

作者:Shailna Patidar

譯者：謝子喬

作者：騰訊云加社區(qū)

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來源：SegmentFault 思否

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