机器学习与深度学习到底有什么区别

阳光穿透心脏的1/2处 2022-12-02 15:03 214阅读 0赞

机器学习和深度学习的区别是什么？随着业内对数据科学和机器学习使用的日益增长的趋势，对于每个想要生存下来的公司来说，重视机器学习将变得非常重要。今天小编从应用场景、所需数据量、数据依赖性、硬件依赖、特征处理、执行时间、解决问题的方法这几个方面的对比他们之前的区别。  
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机器学习和深度学习的区别

深度学习与机器学习的主要区别是在于性能。当数据量很少的时候，深度学习的性能并不好，因为深度学习算法需要大量数据才能很好理解其中蕴含的模式，接下来我们具体分析下。

一、机器学习和深度学习概念：

1、机器学习  
　　  
　　机器学习(Machine Learning，ML)是人工智能的子领域，也是人工智能的核心。它囊括了几乎所有对世界影响最大的方法(包括深度学习)。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动学习的算法。

2、深度学习  
　　  
　　深度学习(DeepLearning，DL)属于机器学习的子类。它的灵感来源于人类大脑的工作方式，是利用深度神经网络来解决特征表达的一种学习过程。深度神经网络本身并非是一个全新的概念，可理解为包含多个隐含层的神经网络结构。为了提高深层神经网络的训练效果，人们对神经元的连接方法以及激活函数等方面做出了调整。其目的在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，模仿人脑的机制来解释数据，如文本、图像、声音。

深度学习是一种特殊的机器学习，通过学习将世界使用嵌套的概念层次来表示并实现巨大的功能和灵活性，其中每个概念都定义为与简单概念相关联，而更为抽象的表示则以较不抽象的方式来计算。

机器学习与深度学习的区别：

1、应用场景  
　　  
　　机器学习在指纹识别、特征物体检测等领域的应用基本达到了商业化的要求。深度学习主要应用于文字识别、人脸技术、语义分析、智能监控等领域。目前在智能硬件、教育、医疗等行业也在快速布局。

2、所需数据量  
　　  
　　机器学习能够适应各种数据量，特别是数据量较小的场景。如果数据量迅速增加，那么深度学习的效果将更加突出，这是因为深度学习算法需要大量数据才能完美理解。

3、数据依赖性  
　　  
　　深度学习与传统的机器学习最主要的区别在于随着数据规模的增加其性能也不断增长。当数据很少时，深度学习算法的性能并不好。这是因为深度学习算法需要大量的数据来完美地理解它。另一方面，在这种情况下，传统的机器学习算法使用制定的规则，性能会比较好。

3、硬件依赖  
　　  
　　深度学习算法需要进行大量的矩阵运算，GPU 主要用来高效优化矩阵运算，所以 GPU 是深度学习正常工作的必须硬件。与传统机器学习算法相比，深度学习更依赖安装 GPU 的高端机器。

4、特征处理  
　　  
　　特征处理是将领域知识放入特征提取器里面来减少数据的复杂度并生成使学习算法工作的更好的模式的过程。特征处理过程很耗时而且需要专业知识。在机器学习中，大多数应用的特征都需要专家确定然后编码为一种数据类型。特征可以使像素值、形状、纹理、位置和方向。

大多数机器学习算法的性能依赖于所提取的特征的准确度。深度学习尝试从数据中直接获取高等级的特征，这是深度学习与传统机器学习算法的主要的不同。基于此，深度学习削减了对每一个问题设计特征提取器的工作。例如，卷积神经网络尝试在前边的层学习低等级的特征(边界，线条)，然后学习部分人脸，然后是高级的人脸的描述。更多信息可以阅读神经网络机器在深度学习里面的有趣应用。

5、执行时间  
　　  
　　执行时间是指训练算法所需要的时间量。一般来说，深度学习算法需要大量时间进行训练。这是因为该算法包含有很多参数，因此训练它们需要比平时更长的时间。相对而言，机器学习算法的执行时间更少。

通常情况下，训练一个深度学习算法需要很长的时间。这是因为深度学习算法中参数很多，因此训练算法需要消耗更长的时间。最先进的深度学习算法 ResNet完整地训练一次需要消耗两周的时间，而机器学习的训练会消耗的时间相对较少，只需要几秒钟到几小时的时间。

但两者测试的时间上是完全相反。深度学习算法在测试时只需要很少的时间去运行。如果跟 k-nearest neighbors（一种机器学习算法）相比较，测试时间会随着数据量的提升而增加。不过这不适用于所有的机器学习算法，因为有些机器学习算法的测试时间也很短。

6、解决问题的方法  
　　  
　　机器学习算法遵循标准程序以解决问题。它将问题拆分成数个部分，对其进行分别解决，而后再将结果结合起来以获得所需的答案。深度学习则以集中方式解决问题，而不必进行问题拆分。当应用传统机器学习算法解决问题的时候，传统机器学习通常会将问题分解为多个子问题并逐个子问题解决最后结合所有子问题的结果获得最终结果。相反，深度学习提倡直接的端到端的解决问题。

对于机器学习和深度学习的研究是持续的，机器学习和深度学习方面的研究将在业界和学术界都有爆发式的发展。且拥有比以往更多的资助，更有可能成为人类整体发展的主旋律。

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