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本文由liuxuewen 發表于云+社區專欄
在本文中，我們將研究深度學習和機器學習之間的差異。我們將逐一了解它們，然后討論他們在各個方面的不同之處。除了深度學習和機器學習的比較外，我們還將研究他們未來的趨勢和走向。
深度學習與機器學習簡介
一、什么是機器學習？
通常，為了實現人工智能，我們使用機器學習。我們有幾種算法用于機器學習。例如：
Find-S算法
決策樹算法（Decision trees）
隨機森林算法（Random forests）
人工神經網絡
通常，有3種類型的學習算法：
1，監督機器學習算法用于進行預測。此外，該算法搜索分配給數據點的值標簽內的模式。
2，無監督機器學習算法：沒有標簽與數據點相關聯。這些ML算法將數據組織成一組簇。此外，它需要描述其結構，使復雜的數據看起來簡單，有條理，便于分析。
3，增強機器學習算法：我們使用這些算法來選擇動作。此外，我們可以看到它基于每個數據點。一段時間后，算法改變其策略以更好地學習。
二、什么是深度學習？
機器學習只關注解決現實問題。它還需要更加智能的一些想法。機器學習通過旨在模仿人類決策能力的神經網絡。ML工具和技術是關鍵的兩個深度學習的窄子集，我們需要用他們來解決需要思考的問題。任何深度神經網絡都將包含三種類型的圖層：
輸入層
隱藏層
輸出層
我們可以說深度學習是機器學習領域的最新領域。這是實現機器學習的一種方式。
深度學習與機器學習
我們使用機器算法來解析數據，從數據中學習，并根據所學知識做出明智的決策。基本上，深度學習用于創建人工“神經網絡” ，可以自己學習和做出明智的決策。我們可以說深度學習是機器學習的一個子領域。
機器學習與深度學習的比較
數據依賴性
性能是兩種算法之間的主要關鍵區別。雖然，當數據很小時，深度學習算法表現不佳。這就是是深度學習算法需要大量數據才能完美理解的原因。
但是，在這種情況下，我們可以看到算法的使用以及他們手工制作的規則。上圖總結了這一事實。
硬件依賴
通常，深度學習依賴于高端機器，而傳統學習依賴于低端機器。因此，深度學習要求包括GPU。這是它工作中不可或缺的一部分。它們還進行大量的矩陣乘法運算。
特色工程
這是一個普遍的過程。在此，領域知識被用于創建特征提取器，以降低數據的復雜性，并使模式更加可見以學習算法的工作。雖然，處理起來非常困難。因此，這是需要非常多的專業知識和時間。
解決問題的方法
通常，我們使用傳統算法來解決問題。但是，它需要將問題分解為不同的部分以單獨解決它們。要獲得結果，請將它們全部組合起來。
例如：
讓我們假設你有一個多對象檢測的任務。在此任務中，我們必須確定對象是什么以及它在圖像中的位置。在機器學習方法中，我們必須將問題分為兩個步驟：
1.物體檢測
2.物體識別
首先，我們使用抓取算法瀏覽圖像并找到所有可能的對象。然后，在所有已識別的對象中，你將使用像SVM和HOG這樣的對象識別算法來識別相關對象。
執行時間處理時間
通常，與機器學習相比，深度學習需要更多時間進行訓練。主要原因是深度學習算法中有太多參數。機器學習只花需要更少的時間進行訓練。
解釋性
我們將可解釋性作為比較兩種學習技巧的因素。盡管如此，深度學習在用于工業之前仍然被認為是10次。
機器學習和深度學習在哪里應用？
計算機視覺： 我們將其用于車牌識別和面部識別等不同應用。
信息檢索： 我們將ML和DL用于搜索引擎，文本搜索和圖像搜索等應用程序。
營銷：我們在自動電子郵件營銷和目標識別中使用這種學習技術。
醫療診斷：它在醫學領域也有廣泛的應用。癌癥鑒定和異常檢測等應用。
自然語言處理：適用于情感分析，照片標簽，在線廣告等應用。
未來的趨勢
如今，機器學習和數據科學正處于趨勢中。在公司中，對它們的需求正在迅速增加。對于希望在其業務中集成機器學習而生存的公司而言，他們的需求尤其大。
深度學習被發現，并證明擁有最先進的表演技術。因此，深度學習讓我們感到驚訝，并將在不久的將來繼續這樣做。
最近，研究人員不斷探索機器學習和深度學習。過去，研究人員僅限于學術界。但是，如今，機器學習和深度學習的研究正在兩個行業和學術界中占據一席之地。
結論
我們研究了深度學習和機器學習，并研究了兩者之間的比較。我們還研究了圖像，以便更好地表達和理解。如果你有任何疑問，可以隨時在評論部分詢問。
原文標題《Machine Learning vs. Deep Learning》，
作者:Shailna Patidar
譯者：謝子喬
不代表云加社區觀點，更多詳情請查看原文鏈接
問答
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