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機器學習和深度學習的區別是什么？
2019-03-18
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現在有很多人對機器學習和深度學習的概念并不是很明白，其實深度學習是機器學習中的一部分，而機器學習是深度學習的基礎，這兩個知識體系都是服務于人工智能的。在這篇文章中我們給大家介紹一下關于機器學習和深度學習的區別，希望這篇文章能夠幫助大家理解機器學習和深度學習。


那么什么是機器學習呢？一般來說，為了實現人工智能，我們會使用機器學習。我們有幾種用于機器學習的算法。這些算法有決策樹、隨機森林、人工神經網絡。而機器學習有3類學習算法，分別是監督學習、無監督學習、增強學習學習，其中，監督機器學習算法進行預測。此外，該算法在分配給數據點的值標簽中搜索模式。無監督機器學習算法則是沒有標簽與數據關聯。并且，這些 ML 算法將數據組成簇。此外，他需要描述其結構，并使復雜的數據看起來簡單且能有條理的分析。而增強機器學習算法：我們使用這些算法選擇動作。并且，我們能看到它基于每個數據點。一段時間后，算法改變策略來更好地學習。


那么什么是深度學習呢？機器學習只關注解決現實問題。它還需要人工智能的一些想法。機器學習通過旨在模仿人類決策能力的神經網絡。機器學習工具和技術是兩個主要的僅關注深度學習的子集。我們需要應用它來解決任何需要思考的問題人類的或人為的。任何深度神經網絡都將包含三層，分別是輸入層、隱藏層、輸出層。


那么深度學習和機器學習的關系是什么呢？通常我們用機器算法來解析數據，學習數據，并從中做出理智的判定。根本上講，深度學習用于創建可自我學習和可理智判定的人工“神經網絡”。我們可以說深度學習是機器學習的子領域。而機器學習與深度學習對比具體體現在四方面，第一就是數據依賴，一般來說，性能是區別二者的最主要之處。當數據量小時，深度學習算法表現不佳。這就是深度學習算法需要大量的數據才能完美理解的唯一原因。第二就是硬件依賴通常，深度學習依賴于高端設備，而傳統學習依賴于低端設備。因此，深度學習要求包含GPU。這是它工作中不可或缺的一部分。它們還需要進行大量的矩陣乘法運算。第三就是功能工程化，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，并使模式對學習算法的工作原理上更可見，雖然處理起來非常困難。 因此，這是耗時并需要專業知識的。第四就是解決問題的方法，一般來說，我們使用傳統算法來解決問題。但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，請將它們全部合并起來。


關于機器學習和深度學習的相關知識我們就給大家介紹到這里了，大家在進行學習機器學習的時候一定不要忽視這兩個知識的區別，這樣能夠幫助大家更好地理解機器學習。


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