深度學習和機器學習的區別
已發表: 2020-12-17許多人不知道機器學習，它實際上是人工智能的一種形式——人工智能，是在 1950 年代開發的。 1959 年，Arthur Samuel 開發了最初的計算機學習程序，其中 IBM 計算機越玩越擅長下棋。 邁向現代幾十年，人工智能現在是一項尖端創新，有可能創造令人興奮和高利潤的工作崗位。
對機器學習專家的需求增加了，因為軟件工程師和數據科學家都沒有機器學習領域所需的精確技能。 行業需要精通這兩個領域的工程師，並且仍然可以做軟件工程師和數據科學家都做不到的事情。 這個專業人士簡直就是機器學習工程師。
- 深度學習定義
- 機器學習定義
- 機器學習與深度學習
- 趨勢
什麼是深度學習？
一些學派認為深度學習是機器學習的高級前沿，是複雜的複雜。 您很可能已經在不知情的情況下目睹了強化深度學習系統的成果！ 您很可能已經看過 Netflix，並且已經看過它推薦的電影。
事實上，一些音樂流媒體服務通過評估您之前聽過的歌曲或您點擊“喜歡”按鈕或給予五星級評級的歌曲來選擇歌曲。 由於深度學習，所有這些能力都是可能的。 谷歌的圖像識別和語音識別算法也實現了深度學習。
同樣，機器學習被視為人工智能（AI）的一個細分領域，深度學習通常被視為機器學習的一種形式——可能是一個子集。
什麼是機器學習？
機器學習對計算機系統進行編程以從輸入的數據中學習，而無需持續重新編程。 這意味著他們將繼續提高他們在特定任務（例如玩遊戲）上的表現，而不會受到人類的任何干擾。 如今，機器學習正被廣泛應用於醫療保健、金融、科學、藝術等眾多領域。
此外，有幾種方法可以讓機器學習。 從簡單的方法（如基本決策樹）到一些更複雜的方法，包括多層人工神經網絡 (ANN)。 為互聯網乾杯，已經開發和存儲了大量數據，這些數據可以很容易地提供給計算機系統，使它們能夠正確“學習”。
今天使用的兩種常見技術是使用 Python 進行機器學習和使用 R 進行機器學習。雖然我們的目的不是在這裡討論特定的編程語言，但了解 Python 或 R 非常有益，特別是如果您希望更深入地了解機器學習使用 Python 和使用 R 進行機器學習。
深度學習與機器學習
儘管“深度學習”和“機器學習”這兩個術語通常可以互換使用，但是您有必要了解它們之間的區別，特別是如果您正在考慮從事人工智能領域的工作。 即使一些人工智能計算機系統無法自行學習，它們仍可能被認為是“智能的”。 下面，我們將深入討論深度學習與機器學習的來龍去脈。
人為乾預
在典型的機器學習系統中，人類有必要根據數據格式（例如方向、形狀、值等）識別和手動編碼指定的特徵。 而深度學習系統的目標是在不增加任何進一步的人工干預的情況下掌握這些特徵。 以人臉識別程序為例； 該程序首先學習檢測和識別人臉的線條和邊緣，然後是人臉的其他突出特徵，最後是人臉的一般表示。
這個過程涉及大量數據，並且隨著程序隨著時間的推移自學，準確結果（即正確識別面部）的機率會增加。 這種訓練是通過使用神經網絡進行的，與人類大腦的運作方式沒有太大區別，而無需人類重新編碼程序。
硬件
由於處理的數據量大，以及應用算法中涉及的數學計算的複雜性，與常規機器學習系統相比，深度學習系統需要更強大的硬件。 圖形處理單元 (GPU) 是一種用於深度學習的特殊硬件。 另一方面，機器學習程序不需要太多的計算能力就可以在低端機器上運行。
時間
毫不奇怪，由於深度學習系統需要大量數據集，並且考慮到其中涉及大量參數和高級數學公式，深度學習系統需要大量時間來訓練。 另一方面，機器學習可能只需要幾秒鐘的時間，甚至可能需要幾個小時。 然而，深度學習需要幾個小時到幾週的時間。
方法
機器學習算法通常以位解析數據，然後將這些位組裝起來以開發解決方案或結果。 深度學習系統一口氣考慮了整個場景或問題。 例如，如果您打算讓程序識別圖像中的某些對象（它們存在的性質及其位置或位置——例如停車場車輛上的車牌），機器學習將通過兩個步驟實現這一點：首先，檢測物體，然後識別物體。
另一方面，深度學習程序將要求您輸入圖像，並且在輔助下，程序將在單個結果中提交識別的對象及其在圖像中的位置。
應用
基於上述所有差異，您很可能已經猜到深度學習和機器學習系統用於不同的應用程序。 它們在哪裡使用？ 簡單的機器學習應用程序包括電子郵件垃圾郵件檢測器、預測程序（可用於預測股票市場的成本或另一場颶風將在何時何地襲擊），以及為醫院患者創建基於證據的治療方案的程序。
另一方面，深度學習的應用包括面部識別、音樂流媒體服務和 Netflix。 此外，自動駕駛汽車是深度學習的另一個廣為人知的應用。 這些程序利用多層神經網絡來執行任務，例如知道何時減速或加速、識別交通信號燈以及確定要避開的物體。
監督
教機器——無論是深度學習還是機器學習——如何學習都涉及大量數據。 在這方面，有兩種形式的訓練：有監督的和無監督的。
在這兩種類型中，監督訓練的應用更為廣泛。 在這裡，人類向機器提供標有準確答案的樣本數據。 然後由機器學習如何識別模式並實施新數據輸入的程序。
另一方面，無監督學習並不常用。 然而，它讓機器有機會找到新問題的新答案——甚至我們人類目前都不知道的答案。 無監督訓練需要來自人類的零額外輸入。 因此，深度學習屬於這一類。
因此，我們還可以檢查深度學習與機器學習的主題，與他們訓練（或從中學習）的數據類型相關。
算法層
通用機器學習的工作方式不同於深度學習的特定方式。 每個機器學習系統都使用一種算法來解析數據、從數據中學習並決定結果。 通常，他們通過按順序對數據實施每個過程來利用線性推理。
同時，深度學習使用人工神經網絡 (ANN) 來實現結果。 ANN是一種努力模仿人腦的計算機系統。 數據不是線性的、順序的過程，而是通過幾層階段過濾數據，以自行確定模式，無需人工協助。 因此，對特定數據和人類可能無法預見的結果進行了更深入的分析。
從本質上講，機器學習與深度學習的區別在於每個人如何分析輸入。 深度學習利用多層算法來尋找模式並模仿人類認知。 然而，機器學習更線性，並將輸入與樣本數據進行比較。
概念
機器學習利用更簡單的概念，例如預測模型。 另一方面，深度學習利用人工神經網絡編程來模仿人類的推理和學習方式。 如果你回想起高中生物； 人腦的主要計算特徵和主要細胞成分是中子。 每個中性連接都可以比作一台小型計算機。 大腦中神經元的連接負責處理各種類型的輸入：感覺、視覺、聽覺等。
在深度學習計算機程序以及機器學習中，它們接受輸入。 然而，這些信息通常以海量數據集的形式出現，因為深度學習系統需要大量數據來理解它並提交準確的結果。 此後，人工神經網絡提出了一系列與數據相關的二進制是/否問題。 這涉及非常先進的數學計算，以及根據我們得到的答案對數據進行分類。
趨勢
深度學習和機器學習在未來擁有幾乎無限的可能性！ 特別是，機器人的使用得到保證，不僅在製造業，而且在許多其他方面，這將大大改善我們的日常生活。 醫療保健行業也可能會經歷一場變革，因為深度學習系統將幫助醫務人員快速預測或檢測癌症，從而挽救許多生命。
在財務方面，深度學習和機器學習必將幫助業務流程節省資金、進行明智的投資和有效地分配資源。 更重要的是，這三個領域只是深度學習和機器學習未來趨勢的起點。 到現在為止，有幾個方面會被加強，還只是開發者想像中的一個火花。
最後的想法
總之，我們希望本文為您提供了有關深度學習與機器學習的所有必要信息。 此外，您現在可以深入了解深度學習和機器學習的未來趨勢。 毫無疑問，這確實是一個非常有趣（當然，也是有利可圖的！）的時間來從事機器學習工程。 事實上，PayScale 報告稱，目前機器學習工程師的薪水在 100,000 美元到 166,000 美元之間。
您現在看到，現在是開始學習在該領域工作或提高您的技能的最佳時機。 要成為這項卓越和創新技術的一部分，您所要做的就是廣泛閱讀並參與該過程。
其他有用的資源：
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