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机器学习与深度学习
在人工智能领域，机器学习和深度学习这两个术语经常被互换使用。虽然这两种技术都用于创建智能系统，但它们并非一回事。机器学习是人工智能 (AI) 的一个子领域，它使机器能够在没有明确编程的情况下学习，而深度学习是机器学习的一个子领域，它使用神经网络来处理复杂数据。在本章中，我们将探讨机器学习和深度学习之间的差异以及它们之间的关系。
让我们首先了解这两个术语，然后详细了解它们之间的区别。
什么是机器学习？
机器学习，缩写为 ML，是人工智能的一个子领域，它使机器能够自动从经验中学习。在机器学习中，算法开发是核心工作。这些算法在数据上进行训练以学习隐藏的模式，并根据学到的知识进行预测。算法训练的整个过程有时被称为模型构建。
当我们说“机器学习使机器能够从经验中学习”时，经验指的是什么？我们经常听说用数据训练机器学习算法。用数据训练算法被称为经验。就像我们人类从经验中学习一样，机器在训练时从数据中学习。
换句话说，机器学习是一种实现人工智能相关问题解决方案的技术。
有很多方法可以实现人工智能问题的解决方案。机器学习就是其中一种方法。
主要有四种方法可以让机器从数据中学习：监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。
监督学习 是让机器从标记数据中学习的最重要的方法之一。监督学习最适合与分类和回归相关的任务。同样，在机器学习中，也有不同的方法或算法来实现监督学习。在这些算法中，线性回归、K近邻、随机森林等是众所周知的。
借助神经网络，机器学习已经达到了最高的准确率。神经网络可以被归类为一种复杂的监督学习方法。深度学习是另一种实现机器学习解决方案的方法。深度学习使用神经网络来学习数据中的复杂关系。让我们在下一节中详细了解深度学习。
什么是深度学习？
深度学习 是一种机器学习，它使用神经网络来处理复杂数据。换句话说，深度学习是一个计算机可以使用多个互连节点或人工神经元层来自动学习数据中的模式和关系的过程。深度学习算法旨在检测和学习数据中的模式，以做出预测或决策。
深度学习特别适合处理涉及复杂数据（如图像和语音识别、自然语言处理和自动驾驶汽车）的任务。深度学习算法能够处理海量数据，并且可以学习识别这些数据中的复杂模式和关系。
深度学习的示例包括人脸识别、语音识别和自动驾驶汽车。
机器学习与深度学习的区别
下表突出了机器学习和深度学习之间的显著区别 -
| 依据 | 机器学习 | 深度学习 |
|---|---|---|
| 定义 | 机器学习是 AI 的一个子领域，它允许机器在没有明确编程的情况下学习。ML 使用算法从数据中学习隐藏的模式，并根据新数据做出决策和预测。 | 深度学习是机器学习的一个子领域，它使用神经网络来处理复杂数据。 |
| 复杂度 | 机器学习使用更简单的方法（如决策树或线性回归）来从数据中学习隐藏的模式，并根据新数据做出决策和预测。 | 深度学习使用神经网络中发现的复杂方法。 |
| 数据量 | 机器学习需要大量数据。它也适用于少量数据。 | 深度学习需要比 ML 需要更大的数据量。准确率随着数据量的增加而增加。 |
| 训练方法 | 机器学习有四种训练方法：监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。 | 深度学习具有复杂的训练方法，例如卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等。 |
| 硬件依赖性 | 由于机器学习使用更简单的方法，因此它需要的存储空间和计算能力较少。 | 因为深度学习更复杂且数据量更大，所以深度学习模型需要更多的存储空间和计算能力。 |
| 特征工程 | 在机器学习中，您需要手动执行特征工程。 | 在深度学习中，深度学习模型能够执行特征工程任务。 |
| 问题解决方法 | 机器学习遵循标准方法，并使用统计学和数学来解决问题。 | 深度学习模型使用统计学和数学以及神经网络架构。 |
| 执行时间 | 机器学习算法需要的执行时间比深度学习模型少。 | 深度学习需要大量时间来训练模型，因为它有很多参数需要在更复杂的数据上进行训练。 |
| 最适合 | 机器学习最适合结构化数据。 | 深度学习也最适合复杂和非结构化数据。 |
机器学习与深度学习：关键比较
现在我们对机器学习和深度学习有了基本的了解，让我们更深入地了解两者之间的区别。
首先，机器学习是一个广泛的类别，包含许多不同类型的算法，包括深度学习。深度学习是一种特定类型的机器学习算法，它使用神经网络来处理复杂数据。
其次，虽然机器学习算法旨在从数据中学习并随着时间的推移提高其准确性，但深度学习算法旨在处理复杂数据并识别数据中的模式和关系。深度学习算法能够识别其他机器学习算法可能无法检测到的复杂模式和关系。
第三，深度学习算法需要大量数据和处理能力来训练。深度学习算法通常需要大型数据集和强大的硬件，例如图形处理单元（GPU）才能有效地进行训练。另一方面，机器学习算法可以在较小的数据集和较弱的硬件上进行训练。
最后，深度学习算法可以提供高度准确的预测和决策，但与其他机器学习算法相比，它们可能更难以理解和解释。深度学习算法可以处理海量数据并识别数据中的复杂模式和关系，但可能难以理解算法得出结论的方式。
机器学习和深度学习都是解决人工智能相关问题的技术。如果不使用机器学习或深度学习，我们也可以在现实世界中实现人工智能。当我们不使用机器学习来实现 AI 时，我们将使用基于规则的算法来实现它。
在讨论机器学习和深度学习方法时，所有深度学习方法都属于机器学习，但反之则不然。