机器学习与深度学习——主要区别

如今，人工智能 (AI)、机器学习 (ML) 和深度学习等术语已成为炒作。然而，人们经常互换使用这些术语。尽管这些术语彼此高度相关，但它们也具有独特的特征和特定的用例。

人工智能涉及解决问题并模仿人类认知能力做出决策的自动化机器。 机器学习和深度学习是人工智能的子领域。 机器学习是一种可以在最少的人工干预下做出预测的人工智能。 而深度学习是机器学习的子集，它使用神经网络通过模仿人类思维的神经和认知过程来做出决策。

上图说明了层次结构。 我们将继续解释机器学习和深度学习之间的区别。 它还将帮助您根据其应用和关注领域选择合适的方法。 让我们详细讨论一下这个问题。

简而言之，机器学习

机器学习允许专家通过分析大量数据集来“训练”机器。 机器分析的数据越多，通过对未见过的事件或场景做出决策和预测，可以产生更准确的结果。

机器学习模型需要结构化数据来做出准确的预测和决策。 如果数据没有被标记和组织，机器学习模型就无法准确理解它，它就会成为深度学习的领域。

组织中海量数据的可用性使机器学习成为决策不可或缺的组成部分。 推荐引擎是机器学习模型的完美示例。 Netflix 等 OTT 服务会了解您的内容偏好，并根据您的搜索习惯和观看历史记录推荐类似的内容。

要明白 机器学习模型是如何训练的，我们首先看一下 ML 的类型。

机器学习有四种类型的方法。

• 监督学习——需要标记数据才能给出准确的结果。 它通常需要学习更多数据并定期调整才能改善结果。
• 半监督——它是监督学习和无监督学习之间的中间层，展示了两个领域的功能。它可以给出部分标记数据的结果，并且不需要持续调整来给出准确的结果。
• 无监督学习——它无需人工干预即可发现数据集中的模式和见解，并给出准确的结果。 聚类是无监督学习最常见的应用。
• 强化学习——强化学习模型需要随着新信息的不断反馈或强化才能给出准确的结果。 它还使用“奖励功能”，通过奖励期望的结果和惩罚错误的结果来实现自我学习。

简而言之，深度学习

机器学习模型需要人工干预来提高准确性。 相反，深度学习模型在每次结果后都会在没有人工监督的情况下自我改进。 但它通常需要更详细和更冗长的数据。

深度学习方法论受人类思维的启发，设计了基于神经网络的复杂学习模型。 这些模型具有多层算法，称为神经元。 它们在没有人为干预的情况下不断改进，就像认知思维随着实践、重温和时间的推移而不断改进和发展一样。

深度学习模型主要用于分类和特征提取。 例如，深度模型以面部识别中的数据集为基础。 该模型创建多维矩阵来将每个面部特征记忆为像素。 当你要求它识别一张它没有见过的人的照片时，它可以通过匹配有限的面部特征轻松识别它。

• 卷积神经网络 (CNN) – 卷积是为图像的不同对象分配权重的过程。 根据这些分配的权重，CNN 模型可以识别它。 结果基于这些权重与作为训练集馈送的对象的权重的接近程度。
• 循环神经网络 (RNN) – 与 CNN 不同，RNN 模型会重新访问之前的结果和数据点，以做出更准确的决策和预测。它是人类认知功能的实际复制品。
• 生成对抗网络 (GAN) – GAN 中的两个分类器（生成器和鉴别器）访问相同的数据。 生成器通过合并来自鉴别器的反馈来产生假数据。 鉴别器试图对给定数据是真实的还是虚假的进行分类。

显着差异

以下是一些显着差异。

机器学习与深度学习——哪一种最好？

机器学习与深度学习之间的选择实际上是基于它们的用例。 两者都被用来制造具有接近人类智能的机器。 两种模型的准确性取决于您是否使用相关的 KPI 和数据属性。

机器学习和深度学习将成为跨行业的常规业务组成部分。 毫无疑问，人工智能将在不久的将来使航空、战争、汽车等行业活动完全自动化。

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