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机器学习和深度学习的区别
2019-04-22
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在人工智能中,离不开两门技术,那就是机器学习深度学习,很多人对于这两个概念不是很了解,我们就在这篇文章中给大家介绍一下机器学习以及深度学习的知识,希望这篇文章能够给大家带来帮助。


1.机器学习的概念

首先我们给大家说一下什么是机器学习。通常来说,为了实现人工智能,我们会使用机器学习。我们有几种用于机器学习的算法。机器学习的算法有很多,比如Find-S、决策树随机森林、人工神经网络。一般来说,有3类学习算法,第一种就是监督机器学习算法进行预测。此外,该算法在分配给数据点的值标签中搜索模式。第二种就是无监督机器学习算法。没有标签与数据关联。并且,这些 ML 算法将数据组成簇。此外,他需要描述其结构,并使复杂的数据看起来简单且能有条理的分析。第三种就是增强机器学习算法。我们使用这些算法选择动作。并且,我们能看到它基于每个数据点。一段时间后,算法改变策略来更好地学习。


2.深度学习的概念

接着我们给大家说一下什么是深度学习。我们在前面提到的机器学习只关注解决现实问题。它还需要人工智能的一些想法。机器学习通过旨在模仿人类决策能力的神经网络。ML工具和技术是两个主要的仅关注深度学习的窄子集。我们需要应用它来解决任何需要思考的问题就是人类的或人为的。任何深度神经网络都将包含三层,第一层是输入层,第二层是隐藏层,第三层就是输出层


3.机器学习深度学习的区别

而一般来说,我们用机器算法来解析数据,学习数据,并从中做出理智的判定。根本上讲,深度学习用于创建可自我学习和可理智判定的人工“神经网络”。我们可以说深度学习机器学习的子领域。那么机器学习深度学习的区别在哪里呢?具体来说有很多,其中数据依赖是其中的一种,数据依赖,性能是区别二者的最主要之处。当数据量小时,深度学习算法表现不佳。这就是DL算法需要大量的数据才能完美理解的唯一原因。


相信大家看了这篇文章以后对机器学习深度学习都有了一定的了解,我们在学习机器学习深度学习的时候要正确区分两者,这样才能够更好地理解和掌握这两门学科。

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