人工智慧入門要先搞清楚：機器學習與深度學習的區別！
在本文中，我們將研究深度學習和機器學習之間的比較。 我們還將逐一了解它們。 我們還將討論他們在各個方面的分歧。 除了深度學習和機器學習比較，我們還將研究他們未來的趨勢。
1.什麼是機器學習？
通常，為了實現人工智慧，我們使用機器學習。 我們有幾種演算法用於機器學習。 例如：
Find-S
Decision trees
Random forests
人工神經網路
通常，有3種類型的學習演算法：
監督機器學習演算法進行預測。 此外，該演算法搜索分配給數據點的值標籤內的模式。
無監督機器學習演算法：沒有標籤與數據點相關聯。 此外，這些ML演算法將數據組織成一組簇。 此外，它需要描述其結構，使複雜的數據看起來簡單，有條理，便於分析。
增強機器學習演算法：我們使用這些演算法來選擇動作。 此外，我們可以看到它基於每個數據點。 一段時間後，演算法改變其策略以更好地學習。
2.什麼是深度學習？
機器學習只關註解決現實問題。 它還需要人工智慧的一些想法。 機器學習通過旨在模仿人類決策能力的神經網路。 ML工具和技術是兩個關鍵的窄子集，只關注深度學習。 我們需要應用它來解決任何需要思考的問題 - 人為或人為的。 任何深度神經網路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術語。 這是實現機器學習的一種方式。
3.深度學習與機器學習
我們使用機器演算法來解析數據，從數據中學習，並根據所學知識做出明智的決策。 基本上，深度學慣用於創建人工「神經網路」，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。
4.機器學習與深度學習的比較
1） 數據依賴性
性能是兩種演算法之間的主要關鍵區別。雖然，當數據很小時，深度學習演算法表現不佳。 這是DL演算法需要大量數據才能完美理解的唯一原因。
深度學習和機器學習
但是，在這種情況下，我們可以看到演算法的使用以及他們手工製作的規則。 上圖總結了這一事實。
2）硬體依賴
通常，深度學習依賴於高端機器，而傳統學習依賴於低端機器。 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。
3）Feature Engineering
這是一個普遍的過程。 在此，領域知識被用於創建特徵提取器，以降低數據的複雜性，並使模式更加可見以學習演算法的工作。 雖然，處理起來非常困難。 因此，這是耗時和專業知識。
4）解決問題的方法
通常，我們使用傳統演算法來解決問題。 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：
讓我們假設您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麼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：
物體檢測
物體識別
首先，我們使用抓取演算法瀏覽圖像並找到所有可能的對象。 然後，在所有已識別的對象中，您將使用像SVM和HOG這樣的對象識別演算法來識別相關對象。
5）執行時間處理時間
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演算法中有太多參數。 機器學習需要更少的時間進行訓練，而不是幾秒鐘到幾個小時。
6）解釋性
我們將可解釋性作為比較兩種學習技巧的因素。 儘管如此，深度學習在用於工業之前仍然被認為是10次。
5.ML和深度學習在哪裡應用？
1)計算機視覺：我們將其用於車牌識別和面部識別等不同應用。
2)信息檢索：我們將ML和DL用於搜索引擎，文本搜索和圖像搜索等應用程序。
3) 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。
4)醫療診斷：它在醫學領域也有廣泛的應用。 癌症鑒定和異常檢測等應用。
自然語言處理
適用於情感分析，照片標籤，在線廣告等應用。
6.未來的趨勢
如今，機器學習和數據科學正處於趨勢中。 在公司中，對它們的需求正在迅速增加。 對於希望在其業務中集成機器學習而生存的公司而言，他們的需求尤其大。
深度學習被發現，並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，並將在不久的將來繼續這樣做。
最近，研究人員不斷探索機器學習和深度學習。 過去，研究人員僅限於學術界。 但是，如今，ML和DL的研究正在兩個行業和學術界中佔據一席之地。
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