机器学习和深度学习两者之间,主要有什么区别?
深度学习和机器学习都提供了训练模型和分类数据的方法,那么这两者到底有什么区别?
使用标准的机器学习的方法,我们需要手动选择图像的相关特征,以训练机器学习模型。然后,模型在对新对象进行分析和分类时引用这些特征。
通过深度学习的工作流程,可以从图像中自动提取相关功能。另外,深度学习是一种端到端的学习,网络被赋予原始数据和分类等任务,并且可以自动完成。
另一个关键的区别是深度学习算法与数据缩放,而浅层学习数据收敛。浅层学习指的是当用户向网络中添加更多示例和训练数据时,机器学习的方式能够在特定性能水平上达到平台级。
如果需要在深度学习和机器学习之间作出抉择,用户需要明确是否具有高性能的GPU和大量的标记数据。如果用户没有高性能GPU和标记数据,那么机器学习比深度学习更具优势。这是因为深度学习通常比较复杂,就图像而言可能需要几千张图才能获得可靠的结果。高性能的GPU能够帮助用户,在建模上花更少的时间来分析所有的图像。
如果用户选择机器学习,可以选择在多种不同的分类器上训练模型,也能知道哪些功能可以提取出最好的结果。此外,通过机器学习,我们可以灵活地选择多种方式的组合,使用不同的分类器和功能来查看哪种排列最适合数据。
所以,一般来说,深度学习的计算量更大,而机器学习技术通常更易于使用。
深度学习,给人工智能以璀璨的未来
深度学习使得机器学习能够实现众多的应用,并拓展了人工智能的领域范围。深度学习摧枯拉朽般地实现了各种任务,使得似乎所有的机器辅助功能都变为可能。无人驾驶汽车,预防性医疗保健,甚至是更好的电影推荐,都近在眼前,或者即将实现。
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