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机器学习与深度学习的区别

woniu 百科 2020-08-24 00:07:58 17803 0 机器学习深度学习机器

近年来,随着科技的快速发展,人工智能不断进入我们的视野中。作为人工智能的核心技术,机器学习深度学习也变得越来越火。一时间,它们几乎成为了每个人都在谈论的话题。那么,机器学习和深度学习到底是什么,它们之间究竟有什么不同呢?

机器学习与深度学习的区别

什么是机器学习?

机器学习(Machine Learning,ML)是人工智能的子领域,也是人工智能的核心。它囊括了几乎所有对世界影响最大的方法(包括深度学习)。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动学习的算法。

BOB体育足彩举个例子,假设要构建一个识别猫的程序。传统上如果我们想让计算机进行识别,需要输入一串指令,例如猫长着毛茸茸的毛、顶着一对三角形的的耳朵等,然后计算机根据这些指令执行下去。但是如果我们对程序展示一只老虎的照片,程序应该如何反应呢?更何况通过传统方式要制定全部所需的规则,而且在此过程中必然会涉及到一些困难的概念,比如对毛茸茸的定义。因此,更好的方式是让机器自学。

BOB体育足彩我们可以为计算机提供大量的猫的照片,系统将以自己特有的方式查看这些照片。随着实验的反复进行,系统会不断学习更新,最终能够准确地判断出哪些是猫,哪些不是猫。

什么是深度学习?

深度学习(DeepLearning,DL)属于机器学习的子类。它的灵感来源于人类大脑的工作方式,是利用深度神经网络来解决特征表达的一种学习过程。深度神经网络本身并非是一个全新的概念,可理解为包含多个隐含层的神经网络结构。为了提高深层神经网络的训练效果,人们对神经元的连接方法以及激活函数等方面做出了调整。其目的在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,模仿人脑的机制来解释数据,如文本、图像、声音。

机器学习与深度学习的区别

BOB体育足彩机器学习与深度学习的比较

1、应用场景

机器学习在指纹识别、特征物体检测等领域的应用基本达到了商业化的要求。

深度学习主要应用于文字识别、人脸技术、语义分析、智能监控等领域。目前在智能硬件、教育、医疗等行业也在快速布局。

2、所需数据量

机器学习能够适应各种数据量,特别是数据量较小的场景。如果数据量迅速增加,那么深度学习的效果将更加突出,这是因为深度学习算法BOB体育足彩需要大量数据才能完美理解。

3、执行时间

执行时间是指训练算法所需要的时间量。一般来说,深度学习算法需要大量时间进行训练。这是因为该算法包含有很多参数,因此训练它们需要比平时更长的时间。相对而言,机器学习算法的执行时间更少。

4、解决问题的方法

机器学习算法遵循标准程序以解决问题。它将问题拆分成数个部分,对其进行分别解决,而后再将结果结合起来以获得所需的答案。深度学习则以集中方式解决问题,而不必进行问题拆分。

BOB体育足彩在本文中,我们对机器学习与深度学习的区别作出了简要概述。目前,这两种算法已被广泛应用于商业领域,相信在未来,机器学习与深度学习能够为更多行业带来令人激动的光明前景。

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