机器学习与深度学习：差异与比较

机器学习和深度学习已成为每个职业不可或缺的一部分。 多年来，计算机一直试图在尽可能少的人工干预下做出准确的预测。

机器学习和深度学习就是人工智能领域的两种此类尝试，旨在提高计算机的效率和可理解性。 

关键精华

1. 机器学习是人工智能的一个子集，它使计算机无需显式编程即可从数据中学习并做出基于数据的决策。
2. 深度学习是机器学习的一个专门分支，它利用人工神经网络来处理大量数据并做出复杂的决策。
3. 深度学习擅长涉及非结构化数据的任务，如图像识别和自然语言处理，而机器学习则更适用于各种问题类型。

机器学习与深度学习 

机器学习是人工智能的一个子集，专注于开发算法和统计模型，使计算机能够自动提高其在特定任务上的性能。 深入学习 是机器学习的一个子领域，它使用人工神经网络从数据中学习。 人工神经网络由组织成层的互连节点组成。

机器学习侧重于应用数据和算法来复制人类获取信息的方式。

使用机器学习的一些领域包括医学、电子邮件过滤、语音识别和计算机视觉。 此外，机器学习是人工智能的进化版。

机器学习输出是数字的，例如分数分类。 

深度学习基于具有表示学习的人工神经网络。 深入理解的过程涉及网络中多个层的使用。

深度学习也称为深度结构化学习。 这些层在深度学习中可以是异构的，以确保效率和可理解性。

有各种各样的深度学习架构。 深度学习包含数百万个数据点。

深度学习倾向于通过使用数据和算法来解决复杂的问题。 

对比表

比较参数	机器学习	深度学习
数据点	机器学习包含数千个数据点。	深度学习有数十万个数据点。
功能	机器学习的主要目标是保持竞争力和学习新事物。	深度学习功能可以解决复杂问题。
输出	深度学习的输出包括数值和自由形式的元素。	机器学习不那么复杂，因此比深度学习更容易理解。
复杂	机器学习比深度学习更简单，更容易理解。	深度学习是一个复杂的过程。
设置时间	机器学习需要更少的设置时间。	深度学习需要更多的设置时间。

什么是机器学习？

机器学习是人工智能和计算机科学的一个子集。

机器学习的主要目标是专注于应用数据和算法来复制人类获取信息的方式。

机器学习算法基于样本数据构建训练数据模型。 

机器学习有几种实际应用。 使用机器学习的一些领域包括医学、电子邮件过滤、语音识别和计算机视觉。

机器学习被有效地用于这些领域，因为否则开发传统算法具有挑战性。 机器学习在商业领域被称为预测分析。

因此，机器学习是一个利用数据和算法产生可靠结果的过程。 机器学习强调开发分析数据和用户本身的计算机程序。

此外，机器学习是人工智能的进化版本。 机器学习输出是数字的，例如分数分类。 

一些突出的机器学习应用领域包括农业、天文学、银行业、公民科学、计算机视觉、信息检索、保险、手写识别、市场营销、医疗诊断和搜索引擎。

机器学习有一定的局限性，例如无法提供预期的结果。 此外，机器学习可能会受到不同数据偏差的影响。 

什么是深度学习？

深度学习是机器学习的一个分支。 深度学习的另一个名字是结构化深度学习。

有各种各样的深度学习架构。 其中一些是深度神经网络，深度 加强 学习、深度信念网络和卷积神经网络。

深度学习的一些实际应用包括计算机视觉、自然语言处理、生物信息学、材料检测、语音识别和药物设计。

深度学习的过程涉及在网络中使用多层。 这些层在深度理解上可以是异构的，以确保效率和可理解性。 

深度学习包含数百万个数据点。 深度理解的输出包括数值和自由形式的元素。

深度学习倾向于通过使用数据和算法来解决复杂的问题。 可以使用逐层贪心的方法构造深度理解。

深度学习方法在以下方面具有重要的实际应用 无监督学习 任务。 

深度学习最有说服力的案例是相当规模的语音识别。 深度学习操作的其他领域是视觉艺术处理、图像识别、自然语言处理和客户关系管理。

然而，一些深度学习技术可能会表现出有问题的行为。 

机器学习和深度学习之间的主要区别 

1. 机器学习由数千个数据点组成，而深度理解则由数百万个数据点组成。 
2. 机器学习的主要目标是保持竞争力和学习新事物。 相比之下，深度学习的功能是解决复杂的问题。 
3. 机器学习需要更少的设置时间。 另一方面，深度学习需要更多的设置时间。 
4. 机器学习比深度学习更简单，更容易理解。 
5. 机器学习的输出是数字的，例如分数的分类。 相比之下，深度学习的输出包括数值和自由形式的元素。

参考资料

1. https://en.wikipedia.org/wiki/Deep_learning#Applications 
2. https://en.wikipedia.org/wiki/Machine_learning#Applications 

最后更新时间：05 年 2023 月 XNUMX 日