Машинное обучение против глубокого обучения: разница и сравнение

Машинное обучение и глубокое обучение стали неотъемлемой частью любой карьеры. На протяжении многих лет компьютеры пытались делать точные прогнозы с минимальным вмешательством человека.

Машинное обучение и глубокое обучение — две такие попытки в области искусственного интеллекта, направленные на повышение эффективности и понятности компьютера. 

Основные выводы

  1. Машинное обучение — это разновидность искусственного интеллекта, которая позволяет компьютерам учиться и принимать решения на основе данных без явного программирования.
  2. Глубокое обучение — это специализированная ветвь машинного обучения, в которой искусственные нейронные сети используются для обработки больших объемов данных и принятия сложных решений.
  3. Глубокое обучение отлично справляется с задачами, связанными с неструктурированными данными, такими как распознавание изображений и обработка естественного языка, тогда как машинное обучение более универсально для различных типов задач.

Машинное обучение против глубокого обучения 

Машинное обучение — это подмножество ИИ, которое фокусируется на разработке алгоритмов и статистических моделей, которые позволяют компьютерам автоматически улучшать свою производительность при выполнении конкретной задачи. Глубокое обучение это подобласть машинного обучения, которая использует искусственные нейронные сети для обучения на основе данных. Искусственные нейронные сети состоят из взаимосвязанных узлов, организованных в слои.

Машинное обучение против глубокого обучения

Машинное обучение фокусируется на применении данных и алгоритмов для копирования того, как люди получают информацию.

Некоторые области, в которых используется машинное обучение, — это медицина, фильтрация электронной почты, распознавание речи и компьютерное зрение. Кроме того, машинное обучение — это усовершенствованная версия искусственного интеллекта.

Результаты машинного обучения имеют числовой характер, например классификация баллов. 

Глубокое обучение основано на искусственных нейронных сетях с репрезентативным обучением. Процесс глубокого понимания включает в себя использование нескольких слоев в сети.

Глубокое обучение также известно как глубокое структурированное обучение. Эти слои могут быть разнородными в глубоком обучении, чтобы обеспечить эффективность и понятность.

Существует большое разнообразие архитектур глубокого обучения. Глубокое обучение включает в себя миллионы точек данных.

Глубокое обучение имеет тенденцию решать сложные проблемы, используя данные и алгоритмы. 

Сравнительная таблица

Параметры сравненияМашинное обучение Глубокое обучение 
Точки данныхМашинное обучение включает в себя тысячи точек данных.Глубокое обучение имеет тысячи точек данных. 
Функция Основная цель машинного обучения — оставаться конкурентоспособными и учиться новому.Функции глубокого обучения для решения сложных задач. 
ВыходыРезультаты глубокого обучения включают числовые значения, а также элементы произвольной формы.Машинное обучение менее сложное и, следовательно, его легче понять, чем глубокое обучение. 
Многогранность Машинное обучение менее сложное и более простое для понимания, чем глубокое обучение. Глубокое обучение — сложный процесс. 
Время установкиМашинное обучение требует меньше времени на настройку. Глубокое обучение требует больше времени на настройку. 

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение — это часть искусственного интеллекта и информатики.

Читайте также:  MP3 против AAC: разница и сравнение

Основная цель машинного обучения — сосредоточиться на применении данных и алгоритмов для копирования того, как люди получают информацию.

Алгоритмы машинного обучения строят модель обучающих данных на основе выборочных данных. 

Есть несколько практических применений машинного обучения. Некоторые области, в которых используется машинное обучение, — это медицина, фильтрация электронной почты, распознавание речи и компьютерное зрение.

Машинное обучение эффективно используется в этих областях, поскольку иначе разработать обычные алгоритмы сложно. Машинное обучение известно как прогнозная аналитика в сфере бизнеса.

Следовательно, машинное обучение — это процесс, в котором используются данные и алгоритмы для получения надежных результатов. Машинное обучение делает упор на разработку компьютерных программ, которые анализируют данные и самих пользователей.

Кроме того, машинное обучение — это развитая версия искусственного интеллекта. Результаты машинного обучения имеют числовой характер, например классификация баллов. 

Некоторые известные приложения машинного обучения используются в сельском хозяйстве, астрономии, банковском деле, гражданской науке, компьютерном зрении, поиске информации, страховании, распознавании рукописного ввода, маркетинге, медицинской диагностике и поисковых системах.

Машинное обучение имеет определенные ограничения, например невозможность получения ожидаемых результатов. Кроме того, машинное обучение может быть подвержено различным смещениям данных. 

обучение с помощью машины

Что такое глубокое обучение?

Глубокое обучение относится к области машинного обучения. Другое название глубокого обучения — структурированное глубокое обучение.

Существует большое разнообразие архитектур глубокого обучения. Некоторые из них представляют собой глубокие нейронные сети, глубокие армирование обучение, сети глубокого убеждения и сверточные нейронные сети.

Некоторые практические приложения глубокого обучения относятся к компьютерному зрению, обработке естественного языка, биоинформатике, проверке материалов, распознаванию речи и разработке лекарств.

Процесс глубокого обучения включает использование нескольких слоев в сети. Эти слои могут быть разнородными по глубине понимания, чтобы обеспечить эффективность и понятность. 

Читайте также:  Приложения против виджетов: разница и сравнение

Глубокое обучение включает в себя миллионы точек данных. Результаты глубокого понимания включают числовые значения, а также элементы произвольной формы.

Глубокое обучение имеет тенденцию решать сложные проблемы, используя данные и алгоритмы. Глубокое понимание может быть достигнуто с помощью жадного послойного метода.

Методы глубокого обучения имеют жизненно важное практическое применение в неконтролируемое обучение Задачи. 

Наиболее убедительным примером глубокого обучения является распознавание речи в значительных масштабах. Другими областями глубокого обучения являются обработка изображений, распознавание изображений, обработка естественного языка и управление взаимоотношениями с клиентами.

Однако некоторые методы глубокого обучения могут демонстрировать проблемное поведение. 

глубокое обучение

Основные различия между машинным обучением и глубоким обучением 

  1. В то время как машинное обучение состоит из тысяч точек данных, глубокое понимание состоит из миллионов. 
  2. Основная цель машинного обучения — оставаться конкурентоспособными и учиться новому. Напротив, глубокое обучение предназначено для решения сложных задач. 
  3. Машинное обучение требует меньше времени на настройку. С другой стороны, глубокое обучение требует больше времени на настройку. 
  4. Машинное обучение менее сложное и более простое для понимания, чем глубокое обучение. 
  5. Результаты машинного обучения являются числовыми, например классификация оценок. Напротив, результаты глубокого обучения включают числовые значения, а также элементы произвольной формы.
Разница между машинным обучением и глубоким обучением
Рекомендации
  1. https://en.wikipedia.org/wiki/Deep_learning#Applications 
  2. https://en.wikipedia.org/wiki/Machine_learning#Applications 

Последнее обновление: 05 июля 2023 г.

точка 1
Один запрос?

Я приложил столько усилий, чтобы написать этот пост в блоге, чтобы предоставить вам ценность. Это будет очень полезно для меня, если вы подумаете о том, чтобы поделиться им в социальных сетях или со своими друзьями/родными. ДЕЛИТЬСЯ ♥️

7 мыслей о «Машинное обучение против глубокого обучения: разница и сравнение»

  1. Тон статьи слишком догматичен, как будто представляет машинное обучение и глубокое обучение как панацею от всех проблем. Более сбалансированный подход, признающий проблемы и критику, обогатил бы содержание.

    Ответить
  2. Автор проделал похвальную работу, представив сложные детали машинного и глубокого обучения. Акцент на практическом применении и ограничениях этих методов особенно заставляет задуматься.

    Ответить
  3. В статье дается наглядное объяснение машинного обучения и глубокого обучения. Однако я был бы признателен за более конкретные примеры реального применения в различных областях.

    Ответить
  4. Эта статья увлекательна и достаточно информативна. Автор представил всесторонний обзор концепций машинного обучения и глубокого обучения, обозначив ключевые различия между ними. Мне очень понравилось читать это.

    Ответить
    • Полностью с вами согласен. Сравнительная таблица оказалась особенно полезной для понимания различий между машинным обучением и глубоким обучением.

      Ответить
  5. Кто знал, что машины могут учиться? Что ж, в будущем, похоже, доминируют искусственные нейронные сети и точки данных. Скайнет, мы идем!

    Ответить
  6. Я нашел статью слишком упрощенной и лишенной глубокого анализа. Это едва касается поверхности этих сложных тем. Разочарование.

    Ответить

Оставьте комментарий

Хотите сохранить эту статью на потом? Нажмите на сердечко в правом нижнем углу, чтобы сохранить в свой собственный блок статей!