5分钟内看懂机器学习和深度学习的区别
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本文由liuxuewen 發(fā)表于云+社區(qū)專欄
在本文中,我們將研究深度學習和機器學習之間的差異。我們將逐一了解它們,然后討論他們在各個方面的不同之處。除了深度學習和機器學習的比較外,我們還將研究他們未來的趨勢和走向。
深度學習 VS 機器學習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(jīng)網(wǎng)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(jù)點的值標簽內(nèi)的模式。
2,無監(jiān)督機器學習算法:沒有標簽與數(shù)據(jù)點相關(guān)聯(lián)。這些ML算法將數(shù)據(jù)組織成一組簇。此外,它需要描述其結(jié)構(gòu),使復雜的數(shù)據(jù)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(jù)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(guān)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(jīng)網(wǎng)絡。ML工具和技術(shù)是關(guān)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(jīng)網(wǎng)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(lǐng)域的最新領(lǐng)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(jù),從數(shù)據(jù)中學習,并根據(jù)所學知識做出明智的決策。基本上,深度學習用于創(chuàng)建人工“神經(jīng)網(wǎng)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(lǐng)域。
機器學習與深度學習的比較
數(shù)據(jù)依賴性
性能是兩種算法之間的主要關(guān)鍵區(qū)別。雖然,當數(shù)據(jù)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(jù)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(jié)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(lǐng)域知識被用于創(chuàng)建特征提取器,以降低數(shù)據(jù)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(jié)果,請將它們?nèi)拷M合起來。
例如:
讓我們假設(shè)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(guān)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(shù)。
醫(yī)療診斷:它在醫(yī)學領(lǐng)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(jù)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(shù)。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(shù)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(shù)界中占據(jù)一席之地。
結(jié)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
不代表云加社區(qū)觀點,更多詳情請查看原文鏈接
問答
深度學習在騰訊云上有哪些應用?
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總結(jié)
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