机器学习和深度学习

人工智能是近几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行事的科学艺术。许多研究人员认为机器学习是实现人类AI的最佳方式。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，其中有关算法的灵感来自大脑的结构和功能，称为人工神经网络。

今天深度学习的所有价值都是通过有监督的学习或从标记数据和算法中学习。

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

请考虑以下定义机器学习过程的步骤：

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

机器学习与深度学习的区别

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，如果数据量迅速增加，深度学习可以有效地工作。下图显示了机器学习和深度学习的工作量 -

硬件依赖
与传统的机器学习算法不同，深度学习算法的设计在很大程度上依赖于高端机器。深度学习算法执行许多矩阵乘法运算，这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以减少数据复杂性并使其工作的学习算法可见的模式的过程。

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功能。它减少了开发每个新问题的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，解决它们中的每一个并将它们组合起来以获得所需的结果。深度学习的重点是从头到尾解决问题，而不是将它分解。

执行时间
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，因为它包含了许多参数，这些参数需要比平时更长的时间。机器学习算法相对需要较少的执行时间。

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用于工业之前仍然是第二个想法。

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。

• 用于面部识别和考勤的计算机视觉通过指纹识别或通过车牌识别车辆。
• 从搜索引擎中检索信息，如文本搜索图像搜索。
• 具有指定目标标识的自动电子邮件营销。
• 癌症肿瘤的医学诊断或任何慢性疾病的异常鉴定。
• 用于照片标记等应用程序的自然语言处理。Facebook中使用了解释此场景的最佳示例。
• 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越来越大，每个组织在其业务中机器学习将变得非常重要。
• 深度学习比机器学习更重要。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证明在研究和学术领域是有益的。

总结

在本文中，我们概述了机器学习和深度学习，并附有插图和差异，同时关注未来趋势。许多AI应用程序主要利用机器学习算法来推动自助服务，提高代理生产率和工作流程的可靠性。机器学习和深度学习算法为许多企业和行业领导者提供了令人兴奋的前景。