深度学习与机器学习深度学习和机器学习的区别

深度学习与机器学习？深度学习通常使用大量的标记数据进行训练，而机器学习方法可以使用监督、半监督和无监督等不同的方式进行训练。此外，深度学习与机器学习都需要进行数据预处理、特征提取等步骤。那么，深度学习与机器学习？一起来了解一下吧。

机器学习与深度学习有什么不同

机器学习和深度学习之间的 5 个主要区别：

1. 人为干预

对于机器学习系统，人类需要根据数据类型（例如，像素值、形状、方向）识别并手动编码应用特征，而深度学习系统则试图在没有额外人工干预的情况下学习这些特征。以面部识别程序为例。此程序首先会学习检测识别人脸的边缘和线条，然后是人脸的更重要部分，最后是人脸的整体样貌。这样做会涉及到大量数据，随着时间的推移和程序自我训练，正确答案（即准确识别面部）的概率会逐渐增加。这种训练是通过使用神经网络进行的，类似于人脑的工作方式，不需要人类重新编程。

2. 硬件

由于要处理的数据量和所用算法中涉及的数学计算的复杂性不同，深度学习系统需要比简单的机器学习系统更强大的硬件。用于深度学习的一种硬件是图形处理单元 (GPU)。机器学习程序可以在没有那么多计算能力的低端机器上运行。

3. 时间

正如我们所了解的，由于深度学习系统需要庞大的数据集，而且它涉及的参数和数学公式非常之多，因此深度学习系统会需要大量训练时间。机器学习可能需要几秒钟到几个小时，而深度学习可能需要几个小时到几周的时间！

4. 方法

机器学习中使用的算法倾向于对不同部分进行数据解析，然后将这些部分组合起来从而得出结果或解决方案。

深度学习和机器学习有什么不同

深度学习和机器学习的衡仔腊区别如下：

1、数据量

机器学习能够适应各种数据咐滑量，特别是数据量较小的场景。在另一方面，如果数据量迅速增加，那么深度学习的效果将更为突出。下图展示了不同数据量下机器学习与深度学习的效能水平。

2、硬件依赖性

与传统机器学习算法相反，深度学习算法在设计上高度依赖于高端设备。深度学习算法需要执行大量矩阵乘法运算，因此需要充足戚码的硬件资源作为支持。

3、特征工程

特征工程是将特定领域知识放入指定特征的过程，旨在减少数据复杂性水平并生成可用于学习算法的模式。

4、问题解决方法

传统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，而无需进行问题拆分。

5、执行时间

执行时间是指训练算法所需要的时间量。深度学习需要大量时间进行训练，因为其中包含更多参数，因此训练的时间投入也更为可观。相对而言，机器学习算法的执行时间则相对较短。

6、可解释性

可解释性是机器学习与深度学习算法间的主要区别之一——深度学习算法往往不具备可解释性。也正因为如此，业界在使用深度学习之前总会再三考量。

机器学习与深度学习的关系

机器学习和深度学习的关系：深度学习是机器学习的一个分支，可以看作是机器学习的一种技术实现方式。

拓展：

机器学习是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。

机器学习的方法种类

1、基于学习策略的分类

（1）模拟人脑的机器学习

符号学习：模拟人脑的宏现心理级学习过程，以认知心理学原理为基础，以符号数据为输李物蚂入，以符号运算为方法，用推理过程在图或状态空间哪埋中搜索，学习的目标为概念或规则等。符号学习的典型方法有记忆学习、示例学习、演绎学习.类比学习、解释学习等。

神经网络学习（或连接学习）：模拟人脑的微观生理级学习过程，以脑和神经科学原理为基础，以人工神经网络为函数结构模型，以数值数据为输人，以数值运算为方法，用迭代过程在系数向量空间中搜索，学习的目标为函数。典型的连接学习有权值修正学习、拓扑结构学习。

（2）直接采用数学方法的机器学习：主要有统计机器学习。

统计机器学习是基于对数据的初步认识以及学习目的的分析，选择合适的数学模型，拟定超参数，并输入样本数据，依据一定的策略，运用合适的学习算法对模型进行训练，最后运用训练好的模型对数据进行分析预测。

机器学习和深度学习的关系

机器学习你可以理解为是传统的算法；而深度学习是更为高级的算法。深度学习只是机器学习里面的子集。机器学习在很岩纳敬早的时候（比如20世纪后半叶的时候）就已经有了，并且很成熟，比如SVM就是大名鼎鼎的用来分类的分类算法。但是缺点是精度比较低一点，优点是发展成熟！而深度学习是近几年（以后）才比较流行的算法，但是近几年非常地火，所需要的计算资源也非常地大，一般情况下需要昂贵的GPU才能够实现。但是优点是精度高、效果好！所茄握以如果一般需求的话，能尽量传统的机器学粗慎习算法能够实现的还是建议机器学习。