机器学习与深度学习

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人工智能是近来最热门的趋势之一。机器学习和深度学习构成了人工智能。下图所示的维恩图解释了机器学习和深度学习之间的关系：

机器学习

机器学习是让计算机根据设计和编程的算法运行的科学艺术。许多研究人员认为机器学习是朝着人类水平人工智能取得进展的最佳途径。机器学习包括以下类型的模式：

• 监督学习模式
• 无监督学习模式

深度学习

深度学习是机器学习的一个子领域，其中所关注的算法受到称为人工神经网络的大脑结构和功能的启发。

深度学习的全部价值都来自于监督学习或从标记数据和算法中学习。

深度学习中的每个算法都经历相同的过程。它包括输入的非线性转换层次结构，可用于生成作为输出的统计模型。

考虑以下定义机器学习过程的步骤：

• 识别相关数据集并准备它们进行分析。
• 选择要使用的算法类型。
• 基于所使用的算法构建分析模型。
• 在测试数据集上训练模型，根据需要对其进行修改。
• 运行模型以生成测试分数。

机器学习和深度学习的区别

在本节中，我们将了解机器学习和深度学习的区别。

数据量

机器学习使用大量数据。它也适用于少量数据。另一方面，如果数据量迅速增加，深度学习的工作效率会更高。下图显示了机器学习和深度学习随数据量变化的工作情况：

硬件依赖性

与传统的机器学习算法不同，深度学习算法严重依赖于高端机器。深度学习算法执行许多矩阵乘法运算，这需要大量的硬件支持。

特征工程

特征工程是将领域知识放入特定特征以降低数据复杂度并使学习算法可见的模式的过程。

示例 - 传统的机器学习模式侧重于像素和其他特征工程过程所需的属性。深度学习算法侧重于来自数据的高级特征。它减少了为每个新问题开发新的特征提取器的任务。

问题解决方法

传统的机器学习算法遵循标准程序来解决问题。它将问题分解成各个部分，解决每一个部分，并将它们组合起来以获得所需的结果。深度学习专注于端到端地解决问题，而不是将其分解成多个部分。

执行时间

执行时间是训练算法所需的时间。深度学习需要大量时间来训练，因为它包含许多参数，这比通常需要更长的时间。相比之下，机器学习算法需要的执行时间较少。

可解释性

可解释性是比较机器学习和深度学习算法的主要因素。主要原因是深度学习在工业应用中仍然需要慎重考虑。

机器学习和深度学习的应用

在本节中，我们将了解机器学习和深度学习的不同应用。

• 计算机视觉，用于面部识别和通过指纹或车牌识别车辆进行考勤标记。

• 从搜索引擎中检索信息，例如文本搜索或图像搜索。

• 自动电子邮件营销，具有指定的目标识别。

• 癌症肿瘤的医学诊断或任何慢性疾病的异常识别。

• 自然语言处理，用于照片标记等应用程序。解释这种情况的最佳示例用于 Facebook。

• 在线广告。

未来趋势

• 随着数据科学和机器学习在行业中应用趋势的增加，对于每个组织来说，在其业务中融入机器学习将变得越来越重要。

• 深度学习正变得比机器学习更重要。深度学习正被证明是获得最先进性能的最佳技术之一。

• 机器学习和深度学习将对研究和学术领域大有裨益。

结论

在本文中，我们概述了机器学习和深度学习，并通过图例和差异进行了说明，同时也关注了未来趋势。许多人工智能应用程序主要利用机器学习算法来驱动自助服务、提高座席效率和工作流程的可靠性。机器学习和深度学习算法为许多企业和行业领导者带来了令人兴奋的展望。