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 发表于 云+社区专栏

在本文中，咱们将研究深度学习和机器学习之间的差别。咱们将逐一了解它们，而后讨论他们在各个方面的不一样之处。除了深度学习和机器学习的比较外，咱们还将研究他们将来的趋势和走向。

深度学习 VS 机器学习

深度学习与机器学习简介

1、什么是机器学习？

一般，为了实现人工智能，咱们使用机器学习。咱们有几种算法用于机器学习。例如：

Find-S算法

决策树算法（Decision trees）

随机森林算法（Random forests）

人工神经网络

一般，有3种类型的学习算法：

1，监督机器学习算法用于进行预测。此外，该算法搜索分配给数据点的值标签内的模式。

2，无监督机器学习算法：没有标签与数据点相关联。这些ML算法将数据组织成一组簇。此外，它须要描述其结构，使复杂的数据看起来简单，有条理，便于分析。

3，加强机器学习算法：咱们使用这些算法来选择动做。此外，咱们能够看到它基于每一个数据点。一段时间后，算法改变其策略以更好地学习。

2、什么是深度学习？

机器学习只关注解决现实问题。它还须要更加智能的一些想法。机器学习经过旨在模仿人类决策能力的神经网络。ML工具和技术是关键的两个深度学习的窄子集，咱们须要用他们来解决须要思考的问题。任何深度神经网络都将包含三种类型的图层：

输入层

隐藏层

输出层

咱们能够说深度学习是机器学习领域的最新领域。这是实现机器学习的一种方式。

深度学习与机器学习

咱们使用机器算法来解析数据，从数据中学习，并根据所学知识作出明智的决策。基本上，深度学习用于建立人工“神经网络” ，能够本身学习和作出明智的决策。咱们能够说深度学习是机器学习的一个子领域。

机器学习与深度学习的比较

数据依赖性

性能是两种算法之间的主要关键区别。虽然，当数据很小时，深度学习算法表现不佳。这就是是深度学习算法须要大量数据才能完美理解的缘由。

可是，在这种状况下，咱们能够看到算法的使用以及他们手工制做的规则。上图总结了这一事实。

硬件依赖

一般，深度学习依赖于高端机器，而传统学习依赖于低端机器。所以，深度学习要求包括GPU。这是它工做中不可或缺的一部分。它们还进行大量的矩阵乘法运算。

特点工程

这是一个广泛的过程。在此，领域知识被用于建立特征提取器，以下降数据的复杂性，并使模式更加可见以学习算法的工做。虽然，处理起来很是困难。所以，这是须要很是多的专业知识和时间。

解决问题的方法

一般，咱们使用传统算法来解决问题。可是，它须要将问题分解为不一样的部分以单独解决它们。要得到结果，请将它们所有组合起来。

例如：

让咱们假设你有一个多对象检测的任务。在此任务中，咱们必须肯定对象是什么以及它在图像中的位置。在机器学习方法中，咱们必须将问题分为两个步骤：

1.物体检测

2.物体识别

首先，咱们使用抓取算法浏览图像并找到全部可能的对象。而后，在全部已识别的对象中，你将使用像SVM和HOG这样的对象识别算法来识别相关对象。

执行时间处理时间

一般，与机器学习相比，深度学习须要更多时间进行训练。主要缘由是深度学习算法中有太多参数。机器学习只花须要更少的时间进行训练。

解释性

咱们将可解释性做为比较两种学习技巧的因素。尽管如此，深度学习在用于工业以前仍然被认为是10次。

机器学习和深度学习在哪里应用？

计算机视觉： 咱们将其用于车牌识别和面部识别等不一样应用。

信息检索： 咱们将ML和DL用于搜索引擎，文本搜索和图像搜索等应用程序。

营销：咱们在自动电子邮件营销和目标识别中使用这种学习技术。

医疗诊断：它在医学领域也有普遍的应用。癌症鉴定和异常检测等应用。

天然语言处理：适用于情感分析，照片标签，在线广告等应用。

将来的趋势

现在，机器学习和数据科学正处于趋势中。在公司中，对它们的需求正在迅速增长。对于但愿在其业务中集成机器学习而生存的公司而言，他们的需求尤为大。

深度学习被发现，并证实拥有最早进的表演技术。所以，深度学习让咱们感到惊讶，并将在不久的未来继续这样作。

最近，研究人员不断探索机器学习和深度学习。过去，研究人员仅限于学术界。可是，现在，机器学习和深度学习的研究正在两个行业和学术界中占据一席之地。

结论

咱们研究了深度学习和机器学习，并研究了二者之间的比较。咱们还研究了图像，以便更好地表达和理解。若是你有任何疑问，能够随时在评论部分询问。

原文标题《Machine Learning vs. Deep Learning》，

做者:Shailna Patidar

译者：谢子乔

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