機器學習與深度學習之間有什么區(qū)別？
機器學習 (ML) 是訓練計算機程序或系統(tǒng)在沒有明確指令的情況下執(zhí)行任務的科學。計算機系統(tǒng)使用機器學習算法來處理大量數(shù)據(jù)、識別數(shù)據(jù)模式并預測未知或新場景的準確結果。深度學習是機器學習的一個子集，使用特定的算法結構，稱為神經(jīng)網(wǎng)絡，以人腦為模型。深度學習方法試圖自動執(zhí)行通常需要人類智能的更復雜的任務。例如，您可以使用深度學習來描述圖像、翻譯文檔或?qū)⒙曇粑募D錄為文本。
機器學習與深度學習之間有什么相似之處？
您可以使用機器學習 (ML) 和深度學習來識別數(shù)據(jù)中的模式。它們都依賴數(shù)據(jù)集來訓練基于復雜數(shù)學模型的算法。在訓練期間，算法會發(fā)現(xiàn)已知輸出和輸入之間的相關性。然后，模型可以根據(jù)未知輸入自動生成或預測輸出。與傳統(tǒng)編程不同，它們的學習過程也是自動進行的，盡可能減少了人工干預。
以下是機器學習和深度學習之間的其他相似之處。
人工智能技術
機器學習和深度學習都是數(shù)據(jù)科學和人工智能 (AI) 的子集。它們都可以完成復雜的計算任務，如果采用傳統(tǒng)的編程技術，這些任務需要大量的時間和資源才能完成。
統(tǒng)計基礎
深度學習和機器學習都使用統(tǒng)計方法，通過數(shù)據(jù)集來訓練算法。這些技術涉及回歸分析、決策樹、線性代數(shù)和微積分。機器學習專家和深度學習專家都非常了解統(tǒng)計數(shù)據(jù)。
大型數(shù)據(jù)集
機器學習和深度學習都需要大量高質(zhì)量的訓練數(shù)據(jù)才能做出更準確的預測。例如，機器學習模型需要每個特征提供大約 50-100 個數(shù)據(jù)點，而深度學習模型需要每個特征至少提供數(shù)千個數(shù)據(jù)點。
應用范圍廣泛多樣
深度學習和機器學習解決方案可解決所有行業(yè)和應用程序的復雜問題。如果使用傳統(tǒng)的編程和統(tǒng)計方法，則解決或優(yōu)化這些類型的問題將花費更多的時間。
計算能力要求
訓練和運行機器學習算法需要強大的計算能力，而由于深度學習的復雜性增加，其計算要求甚至更高。由于計算能力和云資源的最新發(fā)展，這兩種解決方案現(xiàn)在都可用于個人用途。
逐步改進
隨著機器學習和深度學習解決方案攝取更多數(shù)據(jù)，它們在模式識別方面將變得更加準確。將輸入添加到系統(tǒng)后，系統(tǒng)會通過將其用作訓練的數(shù)據(jù)點來進行改進。
機器學習的哪些局限性導致了深度學習的發(fā)展？
傳統(tǒng)的機器學習 (ML) 需要通過特征工程進行大量的人工互動才能生成結果。例如，如果您正在訓練機器學習模型對貓和狗的圖像進行分類，則必須對其進行手動配置，以識別眼睛形狀、尾巴形狀、耳朵形狀、鼻子輪廓等特征。
由于機器學習的目標是減少對人工干預的需求，因此深度學習技術消除了在每個步驟中對數(shù)據(jù)進行人工標記的需求。
盡管深度學習已經(jīng)存在了幾十年，但在 2000 年代初，Yann LeCun、Yoshua Bengio 和 Geoffrey Hinton 等科學家對這一領域進行了更詳細的探索。盡管科學家們推進了深度學習，但在當時，大型、復雜的數(shù)據(jù)集有限，而且訓練模型所需的處理能力成本高昂。在過去的 20 年中，這些條件有所改善，深度學習現(xiàn)在在商業(yè)上是可行的。
主要區(qū)別：機器學習和深度學習
深度學習是機器學習 (ML) 的子集。您可以把它看作是一種高級的機器學習技術。兩者都有多種應用場景。但是，深度學習解決方案需要更多資源：更大的數(shù)據(jù)集、更多的基礎設施要求和更高的后續(xù)成本。
以下是機器學習和深度學習之間的其他區(qū)別。
預期應用場景
使用機器學習還是深度學習的決定取決于您需要處理的數(shù)據(jù)類型。機器學習從結構化數(shù)據(jù)（例如分類和推薦系統(tǒng)）中識別模式。例如，一家公司可以使用機器學習根據(jù)先前的客戶流失率數(shù)據(jù)預測客戶何時會取消訂閱。
另一方面，深度學習解決方案更適合非結構化數(shù)據(jù)，在非結構化數(shù)據(jù)中，需要高度的抽象化才能提取特征。深度學習的任務包括圖像分類和自然語言處理，其中需要識別數(shù)據(jù)對象之間的復雜關系。例如，深度學習解決方案可以分析社交媒體的提及情況，以確定用戶的情緒。
解決問題的方法
傳統(tǒng)機器學習通常需要執(zhí)行特征工程，即人們從原始數(shù)據(jù)中手動選擇和提取特征并為其分配權重。相反，深度學習解決方案只需最少的人工干預即可執(zhí)行特征工程。
深度學習的神經(jīng)網(wǎng)絡架構在設計上更加復雜。深度學習解決方案的學習方式以人腦的工作方式為模型，節(jié)點代表神經(jīng)元。深度神經(jīng)網(wǎng)絡由三層或更多層節(jié)點組成，包括輸入層和輸出層節(jié)點。
在深度學習中，神經(jīng)網(wǎng)絡中的每個節(jié)點都會自動為每個特征分配權重。信息從輸入到輸出，沿正向方向流經(jīng)網(wǎng)絡。然后計算預測產(chǎn)出和實際產(chǎn)出之間的差異。這個錯誤通過網(wǎng)絡反向傳播以調(diào)整神經(jīng)元的權重。
由于自動加權過程、架構層次的深度以及所使用的技術，因此需要通過模型來為深度學習中遠多于機器學習的運算求解。
訓練方法
機器學習有四種主要的訓練方法：有監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習、半監(jiān)督學習和強化學習。其他訓練方法還包括遷移學習和自監(jiān)督學習。
相比之下，深度學習算法使用幾種更復雜的訓練方法。其中包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡、生成式對抗網(wǎng)絡和自動編碼器。
Performance
機器學習和深度學習都有特定的用例，它們在這些用例中的性能優(yōu)于其他用例。
對于較簡單的任務，例如識別新的垃圾郵件，機器學習較為適用，而且通常會優(yōu)于深度學習解決方案。對于較復雜的任務，例如醫(yī)學成像識別，深度學習解決方案的性能優(yōu)于機器學習解決方案，因為前者可以識別肉眼看不見的異常。
人工參與
機器學習和深度學習解決方案都需要大量的人工參與才能發(fā)揮作用。必須通過人工定義問題、準備數(shù)據(jù)、選擇和訓練模型，然后評估、優(yōu)化和部署解決方案。
機器學習模型可能更易于人們解釋，因為它們源自決策樹等更簡單的數(shù)學模型。
相反，深度學習模型需要花費大量時間才能進行詳細分析，因為這些模型在數(shù)學上很復雜。話雖如此，但神經(jīng)網(wǎng)絡的學習方式消除了對數(shù)據(jù)進行人工標記的需求。您可以通過選擇預先訓練的模型和平臺來進一步減少人工參與。
基礎設施要求
由于深度學習模型更復雜且需要更大的數(shù)據(jù)集，因此與機器學習模型相比，深度學習模型需要更高的存儲和計算能力。機器學習數(shù)據(jù)和模型可以在單個實例或服務器集群上運行，深度學習模型則通常需要高性能集群和其他重要基礎設施。
深度學習解決方案的基礎設施要求可能導致其成本比機器學習高出許多。對于運行深度學習解決方案，現(xiàn)場基礎設施可能不實用或不劃算。您可以使用可擴展的基礎設施和完全托管的深度學習服務來控制成本。
表：機器學習與深度學習之間有什么區(qū)別
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