机器学习和深度学习

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人工智能是近年来最流行的趋势之一。机器学习和深度学习构成了人工智能。下面显示的维恩图解释了机器学习和深度学习的关系 -

机器学习

机器学习是让计算机按照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迈向人类水平人工智能的最佳途径。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，其中相关算法受到称为人工神经网络的大脑结构和功能的启发。

当今深度学习的所有价值都是通过监督学习或从标记数据和算法中学习来实现的。

深度学习中的每种算法都经历相同的过程。它包括输入的非线性变换的层次结构，可用于生成统计模型作为输出。

考虑定义机器学习过程的以下步骤

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

机器学习和深度学习之间的区别

在本节中，我们将了解机器学习和深度学习之间的区别。

数据量

机器学习适用于大量数据。它对于少量数据也很有用。另一方面，如果数据量快速增加，深度学习就会有效地工作。下图显示了机器学习和深度学习与数据量的工作原理 -

硬件依赖性

与传统机器学习算法不同，深度学习算法的设计严重依赖高端机器。深度学习算法执行大量矩阵乘法运算，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指定特征中的过程，以降低数据的复杂性并形成对学习算法可见的模式。

示例 - 传统的机器学习模式侧重于特征工程过程所需的像素和其他属性。深度学习算法专注于数据的高级特征。它减少了为每个新问题开发新特征提取器的任务。

解决问题的方法

传统的机器学习算法遵循标准程序来解决问题。它将问题分解为多个部分，解决每个部分并将它们组合起来以获得所需的结果。深度学习专注于从头到尾解决问题，而不是将问题分解。

执行时间处理时间

执行时间是训练算法所需的时间量。深度学习需要大量的时间来训练，因为它包含很多参数，需要比平常更长的时间。机器学习算法相对需要较少的执行时间。

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之前仍然受到重新考虑。

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。

• 计算机视觉用于通过指纹进行面部识别和考勤标记或通过车牌进行车辆识别。

• 从搜索引擎检索信息，例如文本搜索图像搜索。

• 具有指定目标识别的自动化电子邮件营销。

• 癌症肿瘤的医学诊断或任何慢性疾病的异常识别。

• 适用于照片标记等应用的自然语言处理。解释这种情况的最好例子是 Facebook。

• 在线广告。

未来的趋势

• 随着行业中使用数据科学和机器学习的趋势日益增长，每个组织在其业务中灌输机器学习将变得非常重要。

• 深度学习比机器学习变得更加重要。深度学习被证明是最先进性能的最佳技术之一。

• 机器学习和深度学习将在研究和学术领域证明是有益的。

结论

在本文中，我们概述了机器学习和深度学习，并提供了插图和差异，同时还重点关注了未来的趋势。许多人工智能应用程序主要利用机器学习算法来推动自助服务、提高客服人员的工作效率并使工作流程更加可靠。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前景。