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    机器(qì)学习与深度学习的区别?

    2020/05/27天极网3607

    机(jī)器学习深度(dù)学习的区别?

    近年来,随着科技的快速发展,人工智能(néng)不断进入我(wǒ)们的视野中。作(zuò)为人工智能的核心(xīn)技术,机(jī)器学习和深度学习也(yě)变得越来(lái)越火。一时间,它们几乎成为了每个人都在(zài)谈论的话题(tí)。那(nà)么,机器学习和深度学习到底是(shì)什么,它们之间究(jiū)竟有(yǒu)什(shí)么不(bú)同呢?

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    什么是(shì)机器学习(xí)?

    机器学习(xí)(Machine Learning,ML)是人工智能(néng)的子领域,也(yě)是人工智能(néng)的核心。它囊括了几乎所有对世(shì)界影响最大的方法(包(bāo)括(kuò)深度学习(xí))。机器学(xué)习理论主要是设计和分析一些(xiē)让计算机可以自动学习的算法(fǎ)。

    举个例子(zǐ),假设要构建(jiàn)一个(gè)识别(bié)猫的程序。传统上如果我(wǒ)们想让(ràng)计算机(jī)进行识(shí)别,需要输入一串指令,例如猫长着毛茸(róng)茸的毛(máo)、顶着一对三角形的的耳朵等,然后(hòu)计算机根据这些(xiē)指令执行下去(qù)。但是如果我们对程序展(zhǎn)示一只老虎的照片,程序应(yīng)该如何反应呢?更何况通(tōng)过传统方式要(yào)制定全部所需的规(guī)则,而且在此过程中必然会涉及到(dào)一(yī)些困(kùn)难的概念(niàn),比(bǐ)如对(duì)毛茸茸的定义。因此,更好的方(fāng)式是让机器自(zì)学。

    我们可以为(wéi)计算机(jī)提供大量(liàng)的猫的照片,系统将以自己特有的(de)方式查(chá)看这些照(zhào)片。随着实(shí)验的反(fǎn)复进(jìn)行,系统会(huì)不断学习更新,最(zuì)终(zhōng)能(néng)够(gòu)准确(què)地判断出哪些是猫,哪些不是猫。

    什(shí)么是深(shēn)度学(xué)习?

    深度学习(DeepLearning,DL)属于机器学(xué)习(xí)的子(zǐ)类(lèi)。它的灵(líng)感来源于(yú)人类大脑(nǎo)的(de)工作方式,是利用深度神经网络来解决特征(zhēng)表达的一种学习过程(chéng)。深度(dù)神经网(wǎng)络本身并非是(shì)一个全新的概念,可(kě)理(lǐ)解为(wéi)包含多(duō)个(gè)隐含层的神经网络结(jié)构。为了提高深(shēn)层神经网络的训练效果,人(rén)们对神(shén)经元的连接方法(fǎ)以及激活函数等方面做出了调整。其(qí)目的在于建立、模拟人脑进行分析学习的(de)神经网络(luò),模仿(fǎng)人脑的机(jī)制来解(jiě)释数据(jù),如文本、图像、声音。

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    机(jī)器学(xué)习(xí)与深度学(xué)习的比较

    1、应用场景(jǐng)

    机器学习在指纹识别、特征(zhēng)物体检测等领域的应用基本达到了商业化的要求。

    深度学(xué)习(xí)主要(yào)应用于文字识别(bié)、人脸技术、语义分析(xī)、智能监控等领域。目(mù)前在智能硬件、教育、医疗等行业也在快(kuài)速布局。

    2、所(suǒ)需数据(jù)量

    机器学(xué)习能(néng)够适应各种数据量,特别是(shì)数据(jù)量较(jiào)小的场(chǎng)景。如果数(shù)据量迅速增加(jiā),那么深度学习的效(xiào)果将更加(jiā)突出(chū),这(zhè)是因(yīn)为深度学习算法需要大量数据才能完(wán)美(měi)理解。

    3、执(zhí)行时间(jiān)

    执行时间是指(zhǐ)训练(liàn)算法所需要的时间量。一(yī)般来说,深度学习算法需(xū)要(yào)大量时间进行训(xùn)练(liàn)。这是因(yīn)为该(gāi)算法包含有很多参(cān)数,因此训练(liàn)它(tā)们(men)需要(yào)比平时更长的时间。相对而言,机器学习(xí)算(suàn)法的(de)执行时间(jiān)更少。

    4、解决问(wèn)题的(de)方法

    机器学习算法(fǎ)遵循(xún)标准程序(xù)以解决(jué)问(wèn)题。它将问题拆(chāi)分成数个(gè)部分(fèn),对其进行分别解决,而后再(zài)将结(jié)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(tí),而不必进行问题拆分。

    在本文(wén)中,我们对(duì)机器学习与深度学习的区(qū)别(bié)作(zuò)出了(le)简要概述。目前,这两种算法(fǎ)已被广(guǎng)泛应用于商业领(lǐng)域,相信在未来,机器学习与深度学习能(néng)够为更多(duō)行(háng)业带来令人激(jī)动(dòng)的光明前景。

    关键词(cí): AI挖掘技术(shù)




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