深度学习和机器学习的区别

许多人不知道机器学习，它实际上是人工智能的一种形式——人工智能，是在 1950 年代开发的。 1959 年，Arthur Samuel 开发了最初的计算机学习程序，其中 IBM 计算机越玩越擅长下棋。 迈向现代几十年，人工智能现在是一项尖端创新，有可能创造令人兴奋和高利润的工作岗位。

对机器学习专家的需求增加了，因为软件工程师和数据科学家都没有机器学习领域所需的精确技能。 行业需要精通这两个领域的工程师，并且仍然可以做软件工程师和数据科学家都做不到的事情。 这个专业人士简直就是机器学习工程师。

• 深度学习定义
• 机器学习定义
• 机器学习与深度学习
• 趋势

什么是深度学习？

一些学派认为深度学习是机器学习的高级前沿，是复杂的复杂。 您很可能已经在不知情的情况下目睹了强化深度学习系统的成果！ 您很可能已经看过 Netflix，并且已经看过它推荐的电影。

事实上，一些音乐流媒体服务通过评估您之前听过的歌曲或您点击“喜欢”按钮或给予五星级评级的歌曲来选择歌曲。 由于深度学习，所有这些能力都是可能的。 谷歌的图像识别和语音识别算法也实现了深度学习。

同样，机器学习被视为人工智能（AI）的一个细分领域，深度学习通常被视为机器学习的一种形式——可能是一个子集。

什么是机器学习？

机器学习对计算机系统进行编程以从输入的数据中学习，而无需持续重新编程。 这意味着他们将继续提高他们在特定任务（例如玩游戏）上的表现，而不会受到人类的任何干扰。 如今，机器学习正被广泛应用于医疗保健、金融、科学、艺术等众多领域。

此外，有几种方法可以让机器学习。 从简单的方法（如基本决策树）到一些更复杂的方法，包括多层人工神经网络 (ANN)。 为互联网干杯，已经开发和存储了大量数据，这些数据可以很容易地提供给计算机系统，使它们能够正确“学习”。

今天使用的两种常见技术是使用 Python 进行机器学习和使用 R 进行机器学习。虽然我们的目的不是在这里讨论特定的编程语言，但了解 Python 或 R 非常有益，特别是如果您希望更深入地了解机器学习使用 Python 和使用 R 进行机器学习。

深度学习与机器学习

尽管“深度学习”和“机器学习”这两个术语通常可以互换使用，但是您有必要了解它们之间的区别，特别是如果您正在考虑从事人工智能领域的工作。 即使一些人工智能计算机系统无法自行学习，它们仍可能被认为是“智能的”。 下面，我们将深入讨论深度学习与机器学习的来龙去脉。

1. 人为干预

   在典型的机器学习系统中，人类有必要根据数据格式（如方向、形状、值等）识别和手动编码指定的特征。 而深度学习系统的目标是在不增加任何进一步的人工干预的情况下掌握这些特征。 以人脸识别程序为例； 该程序首先学习检测和识别人脸的线条和边缘，然后是人脸的其他突出特征，最后是人脸的一般表示。

   这个过程涉及大量数据，并且随着程序随着时间的推移自学，准确结果（即正确识别面部）的几率会增加。 这种训练是通过使用神经网络进行的，与人类大脑的运作方式没有太大区别，而无需人类重新编码程序。

2. 硬件

   由于处理的数据量大，以及应用算法中涉及的数学计算的复杂性，与常规机器学习系统相比，深度学习系统需要更强大的硬件。 图形处理单元 (GPU) 是一种用于深度学习的特殊硬件。 另一方面，机器学习程序不需要太多的计算能力就可以在低端机器上运行。

3. 时间

   毫不奇怪，由于深度学习系统需要大量数据集，并且考虑到其中涉及大量参数和高级数学公式，深度学习系统需要大量时间来训练。 另一方面，机器学习可能只需要几秒钟的时间，甚至可能需要几个小时。 然而，深度学习需要几个小时到几周的时间。

4. 方法

   机器学习算法通常以位解析数据，然后将这些位组装起来以开发解决方案或结果。 深度学习系统一口气考虑了整个场景或问题。 例如，如果您打算让程序识别图像中的某些对象（它们存在的性质及其位置或位置——例如停车场车辆上的车牌），机器学习将通过两个步骤实现这一点：首先，检测物体，然后识别物体。

   

   另一方面，深度学习程序将要求您输入图像，并且在辅助下，程序将在单个结果中提交识别的对象及其在图像中的位置。

5. 应用

   基于上述所有差异，您很可能已经猜到深度学习和机器学习系统用于不同的应用程序。 它们在哪里使用？ 简单的机器学习应用程序包括电子邮件垃圾邮件检测器、预测程序（可用于预测股票市场的成本或另一场飓风将在何时何地袭击），以及为医院患者创建基于证据的治疗方案的程序。

   另一方面，深度学习的应用包括面部识别、音乐流媒体服务和 Netflix。 此外，自动驾驶汽车是深度学习的另一个广为人知的应用。 这些程序利用多层神经网络来执行任务，例如知道何时减速或加速、识别交通信号灯以及确定要避开的物体。

6. 监督

   教机器——无论是深度学习还是机器学习——如何学习都涉及大量数据。 在这方面，有两种形式的训练：有监督的和无监督的。

   在这两种类型中，监督训练的应用更为广泛。 在这里，人类向机器提供标有准确答案的样本数据。 然后由机器学习如何识别模式并实施新数据输入的程序。

   另一方面，无监督学习并不常用。 然而，它让机器有机会找到新问题的新答案——甚至我们人类目前都不知道的答案。 无监督训练需要来自人类的零额外输入。 因此，深度学习属于这一类。

   因此，我们还可以检查深度学习与机器学习的主题，与他们训练（或从中学习）的数据类型相关。

7. 算法层

   通用机器学习的工作方式不同于深度学习的特定方式。 每个机器学习系统都使用一种算法来解析数据、从数据中学习并决定结果。 通常，他们通过按顺序对数据实施每个过程来利用线性推理。

   同时，深度学习使用人工神经网络 (ANN) 来实现结果。 ANN是一种努力模仿人脑的计算机系统。 数据不是线性的、顺序的过程，而是通过几层阶段过滤数据，以自行确定模式，无需人工协助。 因此，对特定数据和人类可能无法预见的结果进行了更深入的分析。

   从本质上讲，机器学习与深度学习的区别在于每个人如何分析输入。 深度学习利用多层算法来寻找模式并模仿人类认知。 然而，机器学习更线性，并将输入与样本数据进行比较。

8. 概念

   机器学习利用更简单的概念，例如预测模型。 另一方面，深度学习利用人工神经网络编程来模仿人类的推理和学习方式。 如果你回想起高中生物； 人脑的主要计算特征和主要细胞成分是中子。 每个中性连接都可以比作一台小型计算机。 大脑中神经元的连接负责处理各种类型的输入：感觉、视觉、听觉等。

   在深度学习计算机程序以及机器学习中，它们接受输入。 然而，这些信息通常以海量数据集的形式出现，因为深度学习系统需要大量数据来理解它并提交准确的结果。 此后，人工神经网络提出了一系列与数据相关的二进制是/否问题。 这涉及非常先进的数学计算，以及根据我们得到的答案对数据进行分类。

趋势

深度学习和机器学习在未来拥有几乎无限的可能性！ 特别是，机器人的使用得到保证，不仅在制造业，而且在许多其他方面，这将大大改善我们的日常生活。 医疗保健行业也可能会经历一场变革，因为深度学习系统将帮助医务人员快速预测或检测癌症，从而挽救许多生命。

在财务方面，深度学习和机器学习必将帮助业务流程节省资金、进行明智的投资和有效地分配资源。 更重要的是，这三个领域只是深度学习和机器学习未来趋势的起点。 到现在为止，有几个方面会被加强，还只是开发者想象中的一个火花。

最后的想法

总之，我们希望本文为您提供了有关深度学习与机器学习的所有必要信息。 此外，您现在可以深入了解深度学习和机器学习的未来趋势。 毫无疑问，这确实是一个非常有趣（当然，也是有利可图的！）的时间来从事机器学习工程。 事实上，PayScale 报告称，目前机器学习工程师的薪水在 100,000 美元到 166,000 美元之间。

您现在看到，现在是开始学习在该领域工作或提高您的技能的最佳时机。 要成为这项卓越和创新技术的一部分，您所要做的就是广泛阅读并参与该过程。

其他有用的资源：

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