机器学习对比深度学习：主要区别和应用
机器学习对比深度学习：主要区别和应用
机器学习和深度学习是人工智能领域中两个至关重要的概念。虽然它们经常被互换使用，但了解它们之间的差异对于充分发挥其潜力至关重要。本文将深入探讨机器学习和深度学习的定义、主要区别以及它们在现实世界中的应用。
什么是机器学习？
机器学习（ML）是人工智能的一个子学科，它允许机器从数据中学习，而无需明确编程来执行特定任务。这种学习基于数学模型的构建，当输入数据时，调整其内部参数以改进预测或分类新数据。
机器学习中的学习类型
机器学习中最重要的是对学习类型的分类，这些主要分为三大类：
监督学习：在这种方法中，算法使用标记数据进行训练，即每个输入都与预期输出相关联。应用程序示例包括将电子邮件分类为垃圾邮件或非垃圾邮件，以及预测股票市场的价格。
无监督学习：与监督学习不同，在这种情况下数据没有被标记。该算法试图识别数据中隐藏的模式，而无需明确告知要寻找什么。这方面的一个例子是分割营销中的客户。
强化学习：这种类型的学习基于奖励和惩罚系统。该模型与其环境进行交互，并根据随着时间的推移获得的奖励来学习改进其决策。这种方法用于机器人或视频游戏等应用。
机器学习应用
机器学习具有非常多样化的应用程序，正在改变我们与技术交互的方式。一些例子包括：
推荐系统：亚马逊、Netflix 或 Spotify 等平台使用机器学习根据用户过去的行为推荐产品、系列或音乐。
欺诈识别：银行和金融机构使用机器学习算法实时检测可疑交易并防止欺诈。
语音识别：语音助手（例如 Siri 或 Google Assistant）等应用程序使用 ML 模型来解释和响应语音命令。
什么是深度学习？
深度学习（DL）是机器学习的演变，它通过使用人工神经网络来模仿人脑的结构。这些神经网络由多层人工神经元组成，允许机器从大量数据中学习复杂的模式。
深度学习与传统机器学习的区别在于它能够处理图像、视频、文本和音频等非结构化数据。这使得在以下领域取得了令人瞩目的进步：语音识别、计算机视觉和自然语言处理。
神经网络：深度学习的核心
在深度学习的核心是深度神经网络，由多层节点（人工神经元）组成。这些层被组织为：
输入层：接收原始数据（图像、文本、音频）。
隐藏层：他们通过在训练期间优化的可调整权重来处理数据。神经网络的隐藏层越多，它的“深度”就越深，学习能力就越大。
输出层：根据处理后的数据生成最终的预测或分类。
成功的深度学习在于其学习数据抽象表示的能力。例如，在对图像进行分类的神经网络中，初始层可以检测边缘或简单形状，而更深的层可以识别整个对象。
深度学习应用
深度学习由于其分析大量非结构化数据的能力，它在各个行业开辟了新的领域。一些最著名的应用包括：
面部识别：用于安全系统和社交媒体应用程序，以识别图像和视频中的人物。
虚拟助手：Siri、Alexa 和 Google Assistant 等程序使用深度学习理解自然语言并准确响应语音命令。
自动驾驶：自动驾驶车辆使用深度神经网络来解释环境（交通标志、行人、其他车辆）并实时做出决策。
医疗诊断：在医学领域，深度学习通过分析 X 射线和 MRI 等医学图像，正在彻底改变疾病的诊断。
机器学习和深度学习之间的主要区别
虽然两者都是人工智能的分支，但它们之间存在关键区别。这些差异不仅涉及模型的训练方式，还涉及每个模型可以解决的问题类型。
数据量
最显著的差异之一是两者需要的数据量。机器学习可以有效地处理更小、更结构化的数据集，而深度学习需要大量数据才能正常运行。这是因为深度神经网络需要许多示例来学习复杂的模式。
需要人工干预
在机器学习中，人类经常在选择数据最相关的特征方面发挥积极作用，称为“特征工程”。此过程涉及手动识别数据的哪些方面对于做出预测最有用。相比之下，深度学习在很大程度上消除了这种需求，因为神经网络在接受数据训练时可以自动学习哪些特征是重要的。
计算能力
深度学习就计算资源而言，它比传统机器学习需要更多的资源。由于神经网络的复杂性以及训练它们所需的数据量，需要图形处理单元 (GPU) 或其他专用架构才能在合理的时间内进行训练。
非结构化数据处理
另一个关键区别在于处理非结构化数据的能力。尽管机器学习传统工作主要涉及结构化数据（数据表、电子表格），深度学习擅长处理图像、视频、音频和文本等非结构化数据。
学习过程自动化
最后，最显著的优点之一是深度学习能够自动化整个学习过程。深度学习模型可以在无需人工干预的情况下学习数据的分层表示，这使得它们在解决复杂问题方面非常强大。
监督学习在机器学习中如何发挥作用？
监督学习是业内最常见的方法之一。在这种类型的学习中，算法是根据标记数据进行训练的，这意味着每个训练样本都与正确的输出相关联。这个过程允许模型学习一个可以预测与新数据输入相对应的输出的函数。
监督学习培训过程
训练监督模型通常遵循以下步骤：
标记数据收集：收集数据示例，每个示例都包含特征（输入变量）和标签（输出变量）。
数据划分：数据分为训练集和测试集。第一个用于训练模型，第二个用于评估其性能。
模型训练：在训练过程中，算法会调整其内部参数（权重和偏差），以尽量减少其预测与训练集中实际输出之间的差异。
模型评估：训练完成后，将在测试数据集上对模型进行测试以验证其准确性。
监督学习有着广泛的应用，例如欺诈识别、图像分类和价格预测。
选择机器学习还是深度学习？
机器学习和深度学习如今都具有有价值的应用，但选择其中一种在很大程度上取决于要解决的问题的要求。如果大量非结构化数据且有足够的计算能力，深度学习可以提供更强大、更精确的解决方案。另一方面，对于涉及较小数据集且可解释性至关重要的是，传统机器学习仍然是一个很好的选择。
总之，这两种方法都是人工智能未来不可或缺的一部分，了解它们的优势和局限性对于最大限度地发挥它们解决实际问题的潜力至关重要。