机器学习与深度学习的主要区别

人工智能(AI)等术语，机器学习(ML)，还有深度学习这几天都在炒作。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，但它们也有独特的功能和特定的使用情形。

人工智能与模仿人类认知能力解决问题并做出决策的自动化机器打交道。机器学习和深度学习是AI的子领域。机器学习是一种人工智能，可以在最少的人工干预下进行预测。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大脑的神经和认知过程来做出决定。

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差异。它还将帮助您根据其应用和关注领域选择合适的方法。我们来详细讨论一下这个。

简而言之，机器学习

机器学习允许专家通过让机器分析海量数据集来“训练”机器。机器分析的数据越多，它对未知事件或场景做出决策和预测的结果就越准确。

机器学习模型需要结构化的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，它就成为了深度学习的一个领域。

组织中巨大数据量的可用性使机器学习成为决策制定的一个不可或缺的组成部分。推荐引擎是机器学习模型的完美例子。像网飞这样的OTT服务会了解你的内容偏好，并根据你的搜索习惯和观看历史推荐相似的内容。

去理解机器学习模型是如何训练的，让我们先来看看ML的类型。

机器学习有四种方法。

监督学习——它需要有标签的数据来给出准确的结果。这往往需要学习更多的数据和定期调整，以改善结果。

半监督——它是介于监督和无监督学习展示两个领域的功能。它可以在部分标记的数据上给出结果，并且不需要持续的调整来给出准确的结果。

无监督学习——它在没有人工干预的情况下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–强化学习模式需要不断的反馈或强化，因为新信息会产生准确的结果。它还使用一种“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，深度学习模型在没有人类监督的情况下，在每个结果之后都会自我完善。但它通常需要更详细、更长的数据量。

深度学习方法基于受人类思维启发的神经网络设计了一种复杂的学习模型。这些模型有多层算法，称为神经元。它们在没有人类干预的情况下继续改进，就像认知思维随着实践、再访和时间而不断改进和进化。

深度学习模型主要用于分类和特征提取。例如，深度模型依赖于面部识别中的数据集。该模型创建多维矩阵，将每个面部特征存储为像素。当你让它识别一张它没有接触过的人的照片时，它通过匹配有限的面部特征很容易就能识别出来。

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。基于这些分配的权重，CNN模型识别它。结果基于这些权重与作为训练集输入的对象权重的接近程度。

递归神经网络(RNN)–与CNN不同，RNN模型重新审视了之前的结果和数据点，以做出更准确的决策和预测。这是人类认知功能的真实复制品。

生成对抗网络(GANs)——GANs中的两个分类器，生成器和鉴别器，访问相同的数据。生成器通过结合来自鉴别器的反馈来产生假数据。鉴别器试图对给定的数据进行真假分类。

显著的差异

以下是一些显著的差异。

机器学习与深度学习——哪一个最好?

机器学习与深度学习之间的选择真正基于它们的用例。两者都被用来制造具有接近人类智能的机器。这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跨行业的常规业务组件。毫无疑问，在不久的将来，人工智能将使航空、战争和汽车等行业活动完全自动化。