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深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)有哪些區(qū)別

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深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)最大的區(qū)別就是“性能”;機(jī)器學(xué)習(xí)主要是用來讓機(jī)器擁用智能,可是深度學(xué)習(xí)則是一種實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù),而深度學(xué)習(xí)也是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種。

本文操作環(huán)境:Windows7系統(tǒng)、DELL G3電腦

學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)的區(qū)別是什么?

深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)最大的區(qū)別就是性能。

機(jī)器學(xué)習(xí)主要是用來讓機(jī)器擁用智能,可是深度學(xué)習(xí)則是一種實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù),而深度學(xué)習(xí)也是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種。如果數(shù)據(jù)量比較少的時候,那深度學(xué)習(xí)的性能就比較的差,這是由于深度學(xué)習(xí)算法必須要有大量的數(shù)據(jù)才可以很好的理解其中的模式。

通常來說人工智能是比較有話題度的,可是現(xiàn)在被人們所熟知還是使用人工智能的領(lǐng)域,并且還給這些領(lǐng)域產(chǎn)生了很大的影響。因?yàn)槭褂萌斯ぶ悄艿闹攸c(diǎn)性,已經(jīng)開發(fā)出來的系統(tǒng)除了能夠模擬人的思維過程,還可以從處理數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)知識,而這種現(xiàn)象就是機(jī)器學(xué)習(xí)。

深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)有哪些區(qū)別

1.數(shù)據(jù)依賴,深度學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)的主要區(qū)別是在于性能。當(dāng)數(shù)據(jù)量很少的時候,深度學(xué)習(xí)的性能并不好,因?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)算法需要大量數(shù)據(jù)才能很好理解其中蘊(yùn)含的模式。

2.硬件支持,深度學(xué)習(xí)算法嚴(yán)重依賴高端機(jī),而傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法在低端機(jī)上就能運(yùn)行。深度學(xué)習(xí)需要 GPUs 進(jìn)行大量的矩陣乘法運(yùn)算。

3.特征工程,特征工程就是將領(lǐng)域知識輸入特征提取器,降低數(shù)據(jù)復(fù)雜度。從時間和專業(yè)性來講,這個過程開銷很高。

4.解決方案,通常,我們使用傳統(tǒng)的算法解決問題。這需要將問題化整為零,分別解決,得到結(jié)果后再將其進(jìn)行組合。

5.執(zhí)行時間,由于深度學(xué)習(xí)中含有非常多的參數(shù),較機(jī)器學(xué)習(xí)而言會耗費(fèi)更多的時間。機(jī)器學(xué)習(xí)在訓(xùn)練數(shù)據(jù)的時候費(fèi)時較少,同時只需幾秒到幾小時。

而主要的應(yīng)用場景則是:

計(jì)算機(jī)視覺:車牌識別,人臉識別。

信息檢索:搜索引擎,文本檢索,圖像檢索。

營銷:自動郵件營銷,目標(biāo)識別。

醫(yī)療診斷:癌癥檢測,異常檢測。

自然語言處理:語義分析,照片標(biāo)記,在線廣告投放。

如果從展望方面來看的話,那則主要是:

1. 機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)發(fā)展勢頭強(qiáng)勁,對想要生存下來的企業(yè)來說,在業(yè)務(wù)中使用機(jī)器學(xué)習(xí)變得越發(fā)重要。

2. 深度學(xué)習(xí)已被證明是現(xiàn)有技術(shù)中最先進(jìn)的技術(shù)之一,它給人們帶來了無限多的驚喜,未來相信也會如此。

3. 研究學(xué)者們?nèi)栽诓粩嗵剿鳈C(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)。過去,對于二者的研究僅局限于學(xué)術(shù)范圍,現(xiàn)在工業(yè)界也加大了對其的研究力度。

最好的證明就是圖像識別,它越來越成為 AI 領(lǐng)導(dǎo)的領(lǐng)域。系統(tǒng)可以被設(shè)計(jì)為操縱預(yù)先編寫的例程,該例程分析圖片中的形狀,顏色和對象,掃描數(shù)百萬個圖像以便教會自己如何正確地識別圖像。

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