机器学习 vs. 深度学习 – 关键差异

人工智能（AI）、机器学习（ML）和深度学习等术语现在非常流行。然而，人们经常将这些术语混用。虽然这些术语都与彼此密切相关，但它们也具有独特的特征和特定的应用场景。

人工智能涉及自动化机器，以模仿人类认知能力解决问题和做出决定。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类干预下进行预测的人工智能。深度学习是机器学习的一个子集，它使用神经网络来模仿人类大脑的神经和认知过程做出决定。

上面的图表说明了它们之间的层次关系。我们将继续解释机器学习和深度学习之间的差异。这将帮助您根据应用和关注领域选择合适的方法。让我们详细讨论一下。

机器学习概述

机器学习允许专家通过让机器分析大量数据来“训练”机器。机器分析的数据越多，它可以产生的结果就越准确，通过做出决定和预测来处理未见过的事件或场景。

机器学习模型需要结构化数据来做出准确的预测和决定。如果数据没有标记和组织，机器学习模型就无法准确地理解它，这就成为深度学习的领域。

组织中大量数据的可用性使得机器学习成为决策的重要组成部分。推荐引擎是机器学习模型的完美例子。像Netflix这样的OTT服务可以学习您的内容偏好，并根据您的搜索习惯和观看历史推荐类似的内容。

要了解如何训练机器学习模型，让我们首先看一下机器学习的类型。

机器学习中有四种方法。

• 监督学习 – 它需要标记数据来产生准确的结果。它通常需要学习更多数据，并需要定期调整来改善结果。
• 半监督学习 – 它是监督学习和无监督学习之间的中间层，它表现出两种领域的功能。它可以在部分标记数据上产生结果，并不需要持续调整来产生准确的结果。
• 无监督学习 – 它在数据集中发现模式和见解，而无需人类干预，并产生准确的结果。聚类是无监督学习最常见的应用。
• 强化学习 – 强化学习模型需要不断的反馈或强化，当新的信息出现时来产生准确的结果。它还使用一个“奖励函数”，使其能够通过奖励期望结果和惩罚错误结果来进行自我学习。

深度学习概述

机器学习模型需要人类干预来提高准确性。相反，深度学习模型在每次结果后都会自我提高，而无需人类监督。但是，它通常需要更详细和更长的数据量。

深度学习方法根据神经网络设计出复杂的学习模型，这些神经网络的灵感来自人类大脑。这些模型具有多层算法，称为神经元。它们会不断改进，而无需人类干预，就像认知能力在实践、复习和时间中不断改进和演变一样。

深度学习模型主要用于分类和特征提取。例如，在人脸识别中，深度模型会处理一个数据集来创建多维矩阵，以记住每个面部特征作为像素。当您要求它识别一个它以前没有见过的人脸图片时，它可以通过匹配有限的面部特征轻松识别出来。

• 卷积神经网络（CNN）- 卷积是指为图像中的不同对象分配权重。基于这些分配的权重，CNN模型会识别它。结果是基于这些权重与对象的权重（作为训练集提供）之间的接近程度。
• 循环神经网络（RNN）- 与CNN不同，RNN模型会重温以前的结果和数据点，以做出更准确的决定和预测。这是人类认知功能的真正复制品。
• 生成对抗网络（GAN）- GAN中的两个分类器，生成器和判别器，访问相同的数据。生成器通过将判别器的反馈纳入其中，生成假数据。判别器尝试判断给定的数据是真实的还是假的。

显著差异

以下是显著差异。

机器学习 vs. 深度学习 – 哪一个更好？

机器学习和深度学习之间的选择真正基于它们的用例。两者都用于创建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了相关的KPI和数据属性。

机器学习和深度学习将成为各个行业的常规业务组成部分。毫无疑问，人工智能将完全自动化诸如航空、战争和汽车等行业的活动，在不久的将来。

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