针对餐饮公司推广做网站方法,做关键词排名卖网站,WordPress可以配置163邮箱吗,做百度推广和企业网站那个有效果吗机器学习和深度学习有什么区别#xff1f;让我们从本文中寻找答案。目标本文中#xff0c;我们将深度学习与机器学习作比较。我们将逐一了解他们。我们还会讨论他们在各个方面的不同点。除了深度学习和机器学习的比较#xff0c;我们还将研究它们未来的趋势。对比介绍深度学… 机器学习和深度学习有什么区别让我们从本文中寻找答案。目标本文中我们将深度学习与机器学习作比较。我们将逐一了解他们。我们还会讨论他们在各个方面的不同点。除了深度学习和机器学习的比较我们还将研究它们未来的趋势。对比介绍深度学习和机器学习a. 什么是机器学习通常为了实现人工智能我们会使用机器学习。我们有几种用于机器学习的算法。例如Find-S决策树Decision trees随机森林Random forests人工神经网络Artificial Neural Networks通常有3类学习算法监督机器学习算法进行预测。此外该算法在分配给数据点的值标签中搜索模式。无监督机器学习算法没有标签与数据关联。并且这些 ML 算法将数据组成簇。此外他需要描述其结构并使复杂的数据看起来简单且能有条理的分析。增强机器学习算法我们使用这些算法选择动作。并且我们能看到它基于每个数据点。一段时间后算法改变策略来更好地学习。b.什么是深度学习?机器学习只关注解决现实问题。它还需要人工智能的一些想法。机器学习通过旨在模仿人类决策能力的神经网络。ML工具和技术是两个主要的仅关注深度学习的窄子集。我们需要应用它来解决任何需要思考的问题 —— 人类的或人为的。任何深度神经网络都将包含以下三层输入层隐藏层输出层我们可以说深度学习是机器学习领域的最新术语。这是实现机器学习的一种方式。3. 深度学习vs机器学习我们用机器算法来解析数据学习数据并从中做出理智的判定。根本上讲深度学习用于创建可自我学习和可理智判定的人工“神经网络”。我们可以说深度学习是机器学习的子领域。4. 机器学习与深度学习对比a.数据依赖性能是区别二者的最主要之处。当数据量小时深度学习算法表现不佳。这就是DL算法需要大量的数据才能完美理解的唯一原因。我们可以看到人工创立的该场景之下算法占据上风。上图总结了该情况。b. 硬件依赖通常深度学习依赖于高端设备而传统学习依赖于低端设备。因此深度学习要求包含 GPU。这是它工作中不可或缺的一部分。它们还需要进行大量的矩阵乘法运算。c. 功能工程化这是一个通用的过程。在此领域知识被用于创建特征提取器以降低数据的复杂性并使模式对学习算法的工作原理上更可见虽然处理起来非常困难。 因此这是耗时并需要专业知识的。d. 解决问题的方法通常我们使用传统算法来解决问题。但它需要将问题分解为不同的部分以单独解决它们。要获得结果请将它们全部合并起来。例如让我们假定你有一个多对象检测的任务。在此任务中我们必须确定对象是什么以及它在图像中的位置。在机器学习方法中我们必须将问题分为两个步骤对象检测对象识别首先我们使用抓取算法遍历图像并找到所有可能的对象。然后在所有已识别的对象中你将使用诸如 SVM 和 HOG 这样的对象识别算法来识别相关对象。e.执行时间通常与机器学习相比深度学习需要更多时间进行训练。主要原因是深度学习算法中有太多参数。机器学习需要进行训练的时间较少从几秒钟到几个小时范围内。f.可解释性我们将可解释性作为比较两种学习技术的因素。尽管如此深度学习在工业应用之前仍然被考虑再三。机器学习和深度学习主要被应用在何处a. 计算机视觉我们将其用于像车牌识别和面部识别等应用。b. 信息检索我们将 ML 和 DL 用于像囊括文本检索及图像检索的搜索引擎等应用。c. 市场营销我们在自动电子邮件营销及客户群识别上使用这些学习技术。d. 医疗诊断它在医疗领域也有广泛的应用像癌症识别及异常检测等应用。自然语言处理针对类似情感分析、照片标签生成、在线广告等应用此处可了解更多关于机器学习类应用。未来趋势如今机器学习和数据科学已经成为一种趋势。在企业中对这两种产品的需求都在迅速增长。对于那些想要在自己的业务中融入机器学习的公司两者被迫切地需求着。深度学习被发现和证明有最好的技术表现力。并且深度学习正在不断给我们带来惊喜并将在不久的将来继续这样做。近年来研究人员不断探索机器学习和深度学习。过去研究人员仅限于学术界。但是如今在工业和学术界中ML和DL都有自己的一席之地。结论我们已经研究讨论了深度学习和机器学习并对两者进行了比较。为了更好地表达和理解我们还研究了影像。如果你有任何问题请在评论区提出。转自网站开源中国网站链接https://www.oschina.net/文章链接https://www.oschina.net/translate/deep-learning-vs-machine-learning-2018?langchs版权归原作者所有转载仅供学习使用不用于任何商业用途如有侵权请留言联系删除感谢合作。数据与算法之美用数据解决不可能长按扫码关注
