Elasticsearch：深度學習與機器學習：了解差異

作者：來自 Elastic?Elastic Platform Team

近年來，兩項突破性技術一直站在創新的最前沿 —— 機器學習 (machine learning - ML) 和深度學習 (deep learning - DL)。人工智能 (AI) 的這些子集遠不止是流行語。它們是推動醫療保健、金融等各行業進步的關鍵力量。機器學習具有從數據中學習并做出明智決策的能力，它改變了計算機執行任務的方式，使曾經被認為需要人類智能才能完成的流程自動化。深度學習是機器學習的一個更復雜的子集，它從人類大腦中汲取靈感，利用神經網絡以前所未有的規模消化和學習大量數據。

這些技術的重要性怎么強調都不為過。它們正在重塑我們的創新方式，使我們能夠解決復雜問題并以驚人的準確性預測結果。它們還使為客戶創建更個性化、更高效的服務變得更加容易。但盡管它們影響廣泛，機器學習和深度學習之間的區別和聯系往往仍然籠罩在神秘之中。

在本文中，我們將揭開這些強大工具的神秘面紗，闡明它們的功能、應用以及它們如何相互補充。通過了解機器學習和深度學習之間的差異和協同作用，讀者將深入了解這些技術如何塑造未來，以及它們為何是下一波數字化轉型不可或缺的一部分。

本指南分為以下幾個部分：

機器學習：增強你的數據
深度學習：神經網絡革命
深度學習和機器學習之間的主要區別
數據處理的藝術
機器學習與深度學習的可解釋性
Elastic 在機器學習和深度學習中的作用

在本文結束時，你將了解這兩種技術所取得的成就，并清楚地了解兩者之間的區別。

機器學習：增強數據能力

在浩瀚的數據世界中，機器學習已成為創新的燈塔。這是因為它能夠將原始數據轉化為可操作的見解和智能決策。機器學習是人工智能的一個分支，它使計算機能夠從數據中學習并根據數據做出決策 —— 所有這些都無需為每個任務進行明確編程。這個動態領域利用算法來解析數據、從數據中學習，然后應用所學知識做出明智的決策。

機器學習的范圍非常廣泛，幾乎涉及所有可以想象到的領域。從醫療保健（它可以預測患者結果并協助診斷）到金融（它可以推動算法交易和風險評估）。在技術領域，機器學習增強了網絡安全措施并為推薦引擎提供支持，這些引擎可在流媒體服務和電子商務網站等平臺上個性化用戶體驗。

機器學習大致分為兩種主要類型：

監督學習（supervised learning）涉及在標記數據集上訓練模型，這意味著每個訓練示例都與一個輸出標簽配對。該方法廣泛用于預測建模，例如將電子郵件分類為垃圾郵件或非垃圾郵件。
無監督學習（unsupervised learning）處理沒有標簽的數據。系統從數據本身學習模式和結構，這在異常檢測或發現數據中的隱藏模式方面很有用。

通過理解和利用機器學習，企業和個人都可以發掘新的機會，簡化運營，并創建更加個性化、高效的服務。機器學習不僅僅是賦予數據權力；它還賦予全面決策權力，使其成為現代技術進步的基石。

深度學習：神經網絡革命

深度學習并非一種截然不同的技術，而是機器學習的一個變革性子集。深度學習模型的靈感來自人腦的結構和功能，特別是其神經網絡。這些模型由多層算法組成，每層算法都旨在以不同的方式解釋數據 —— 反映神經元在大腦中處理信息的方式。

深度學習與傳統機器學習的不同之處在于，它能夠處理和學習大量非結構化數據。雖然機器學習算法通常需要結構化數據和人工干預才能學習，但深度學習算法可以更深入地學習，直接從數據中學習，識別模式，并在極少（甚至沒有）人工指導的情況下做出決策。這種從原始數據中提取和學習特征的能力使深度學習在圖像和語音識別等任務中特別有用，因為這些任務的數據復雜性和數量遠遠超出了傳統機器學習算法的能力。

深度學習對神經網絡的依賴也意味著它能夠隨著數據優雅地擴展。深度學習模型接觸的數據越多，它學習得越多，準確性就越高，在特定任務中的表現往往超過人類水平。這種處理大數據的可擴展性和效率使深度學習成為我們今天看到的許多人工智能技術的驅動力。從自動駕駛汽車到實時語言翻譯服務，深度學習在創建真正智能系統的探索中取得了重大飛躍。

通過利用神經網絡的力量，深度學習不僅徹底改變了人工智能領域，而且還重新定義了機器的能力，開創了一個充滿創新和可能性的新時代。

深度學習和機器學習之間的主要區別

隨著你對人工智能的深入研究，了解深度學習和機器學習之間的細微差別至關重要。雖然這兩種技術都推動了各個領域的重大進步，但它們的核心算法、應用和整體影響各不相同。

核心算法和結構

機器學習算法通常涉及一個更直接的過程，即系統通過一系列統計方法從數據中學習。這些方法的范圍從線性回歸到復雜的集成方法，如隨機森林（random forests）。結構通常更簡單，需要調整的參數更少。
另一方面，深度學習利用具有多層（因此是 “深度”）的模擬神經網絡。這些網絡旨在模仿人腦的結構和功能，使系統能夠以分層方式從數據中學習。

應用領域

機器學習在輸入數據和輸出之間的關系已知且可以通過規則定義的場景中大放異彩。這就是它被廣泛應用于垃圾郵件檢測、推薦系統和客戶細分等領域的原因。
深度學習在需要動態分析和解釋非結構化數據的領域表現出色。這包括圖像和語音識別、自然語言處理和自動駕駛汽車。它能夠處理和學習大量數據，因此非常適合人類程序員無法明確定義的復雜任務。

復雜性、可擴展性、性能和部署

復雜性：深度學習模型本質上更復雜，需要更深入的理解才能進行調整和優化。機器學習模型通常更簡單，只要對算法有更基本的了解，就可以有效地部署。
可擴展性：深度學習模型可以更好地擴展數據和計算能力。機器學習模型的性能可能會在超過某個數據量或復雜度點后達到穩定狀態。
性能：在數據充足的情況下，深度學習在涉及非結構化數據的任務中通常優于機器學習，這要歸功于它能夠自動學習特征層次結構。對于更簡單的任務，機器學習可以更高效、更輕松地實現。
部署時間和資源：機器學習模型的訓練和部署速度更快，資源占用更少，因此適合計算資源有限的項目。由于深度學習模型的復雜性和所需數據量，它們通常需要更多時間和更高的預算來進行訓練和部署。

了解這些關鍵差異將有助于你為特定任務選擇正確的方法。雖然機器學習為更簡單、定義更明確的問題提供了效率和易用性，但深度學習提供了無與倫比的能力來處理復雜的非結構化數據，但代價是更高的計算需求和復雜性。

數據處理的藝術

正如我們已經討論過的，機器學習和深度學習徹底改變了數據分析。然而，它們處理數據的方法截然不同。機器學習主要擅長處理結構化數據，依賴于細致的預處理和特征工程。這個過程，即數據科學家為算法選擇相關特征，對于機器學習的成功至關重要，但可能非常耗費人力，尤其是在數據復雜性增加的情況下。

深度學習在圖像和文本等非結構化數據方面表現出色。它的神經網絡會自動提取特征，直接從原始數據中學習，而無需手動選擇特征。這種能力使深度學習能夠更有效地處理復雜的數據集，使其成為涉及大量非結構化數據的應用程序的理想選擇。

雖然機器學習往往需要大量的人力來準備數據 —— 這對于大型復雜數據集來說具有挑戰性 —— 但深度學習無需大量預處理就能從大量非結構化數據中學習的能力代表了一個主要優勢。但這也需要更多的計算能力。

機器學習與深度學習的可解釋性

如果你希望在應用程序中同時使用機器學習和深度學習，那么模型的可解釋性和透明度至關重要。這兩種強大的技術提供了先進的數據分析和決策能力，但在人類如何理解其過程和結果方面存在很大差異。

機器學習模型，特別是那些基于更簡單算法的模型，通常更透明，更易于解釋。這種透明度使人們更容易理解決策的制定方式，從而使機器學習模型更易于訪問，其輸出在各種應用程序中更值得信賴。人工智能社區已經開發了一系列工具和技術來幫助解釋更復雜的機器學習模型。其中包括特征重要性分數，它可以幫助你識別模型決策過程中最有影響力的變量。

然而，深度學習模型在可解釋性方面提出了更大的挑戰。這些模型通常被稱為 “black boxes - 黑匣子”，它們通過復雜的交互和轉換來處理信息，而這些交互和轉換是人類無法破譯的。好消息是，在揭開深度學習的神秘面紗方面已經取得了重大進展。分層相關性傳播 (layer-wise relevance propagation - LRP) 和顯著性圖等技術已經開發出來，用于可視化模型決策最重要的輸入數據。這至少可以讓你一窺深度學習模型原本模糊的過程。

持續追求透明度

模型復雜性和可解釋性之間的權衡是人工智能開發的核心主題。更簡單的模型更容易理解，但與深度學習模型相比，它們在復雜任務中的表現往往不佳。人工智能社區一直在研究如何在不顯著損害性能的情況下提高深度學習的可解釋性。這包括開發將機器學習的可解釋性與深度學習的強大功能相結合的混合模型。

這是社區關注的重點，因為可解釋性對于建立對人工智能系統的信任至關重要。這在醫療保健、金融和法律應用等敏感行業尤其重要。它對于確保合乎道德的人工智能實踐也至關重要，因為理解模型決策有助于識別和解決偏見。在許多行業中，解釋模型如何做出決策不僅有益，而且也是監管要求。這只會變得越來越普遍，使人工智能模型的可解釋性成為其實際應用和部署的關鍵因素。

Elastic 在機器學習和深度學習中的作用

在 Elastic，我們很自豪能夠成為 AI 革命的倡導者。我們提供機器學習和深度學習領域的尖端解決方案，使組織能夠將其數據轉化為可操作的見解和智能決策。我們的工具和功能套件旨在滿足你項目不斷變化的需求，因此你可以充分利用各個領域的數據潛力。

Elastic 的機器學習：我們的機器學習功能旨在簡化和增強數據分析，自動檢測大量數據集中的趨勢、模式和異常值。這種自動化不僅節省了寶貴的時間，而且還顯著提高了見解的準確性，使企業能夠迅速適應市場變化和新興趨勢。我們還通過模型管理工具全力支持更實際的方法。

Elastic 中的深度學習：通過集成深度學習框架，Elastic 能夠以無與倫比的效率處理和分析非結構化數據（例如圖像、文本和日志）。我們的基礎設施旨在支持深度學習的密集需求，促進模型的高效訓練和部署。這使得自然語言處理 (NLP)、圖像識別和實時分析等高級應用成為可能，突破了人工智能的極限。