在本文中，我們將研究深度學習和機器學習之間的差異。我們將逐一瞭解它們，然後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 VS 機器學習

深度學習與機器學習簡介

一、什麼是機器學習？

通常，為了實現人工智能，我們使用機器學習。我們有幾種算法用於機器學習。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於進行預測。此外，該算法搜索分配給數據點的值標籤內的模式。

2，無監督機器學習算法：沒有標籤與數據點相關聯。這些ML算法將數據組織成一組簇。此外，它需要描述其結構，使複雜的數據看起來簡單，有條理，便於分析。

3，增強機器學習算法：我們使用這些算法來選擇動作。此外，我們可以看到它基於每個數據點。一段時間後，算法改變其策略以更好地學習。

二、什麼是深度學習？

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，並根據所學知識做出明智的決策。基本上，深度學習用於創建人工“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製作的規則。上圖總結了這一事實。

硬件依賴

通常，深度學習依賴於高端機器，而傳統學習依賴於低端機器。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，領域知識被用於創建特徵提取器，以降低數據的複雜性，並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麼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並找到所有可能的對象。然後，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。儘管如此，深度學習在用於工業之前仍然被認為是10次。

機器學習和深度學習在哪裡應用？

計算機視覺： 我們將其用於車牌識別和麵部識別等不同應用。

信息檢索： 我們將ML和DL用於搜索引擎，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。癌症鑑定和異常檢測等應用。

自然語言處理：適用於情感分析，照片標籤，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於趨勢中。在公司中，對它們的需求正在迅速增加。對於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，並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，並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，研究人員僅限於學術界。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佔據一席之地。

結論

我們研究了深度學習和機器學習，並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留言。