人工智能(AI)等術(shù)語，機器學(xué)習(xí)(ML)，還有深度學(xué)習(xí)這幾天都在炒作。然而，人們經(jīng)?；Q使用這些術(shù)語。盡管這些術(shù)語彼此高度相關(guān)，但它們也有獨特的功能和特定的使用情形。

人工智能與模仿人類認知能力解決問題并做出決策的自動化機器打交道。機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)是AI的子領(lǐng)域。機器學(xué)習(xí)是一種人工智能，可以在最少的人工干預(yù)下進行預(yù)測。而深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的子集，它使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過模仿人類大腦的神經(jīng)和認知過程來做出決定。

上圖說明了層次結(jié)構(gòu)。我們將繼續(xù)解釋機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)之間的差異。它還將幫助您根據(jù)其應(yīng)用和關(guān)注領(lǐng)域選擇合適的方法。我們來詳細討論一下這個。

簡而言之，機器學(xué)習(xí)

機器學(xué)習(xí)允許專家通過讓機器分析海量數(shù)據(jù)集來“訓(xùn)練”機器。機器分析的數(shù)據(jù)越多，它對未知事件或場景做出決策和預(yù)測的結(jié)果就越準確。

機器學(xué)習(xí)模型需要結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)來做出準確的預(yù)測和決策。如果數(shù)據(jù)沒有被標記和組織，機器學(xué)習(xí)模型就無法準確理解它，它就成為了深度學(xué)習(xí)的一個領(lǐng)域。

組織中巨大數(shù)據(jù)量的可用性使機器學(xué)習(xí)成為決策制定的一個不可或缺的組成部分。推薦引擎是機器學(xué)習(xí)模型的完美例子。像網(wǎng)飛這樣的OTT服務(wù)會了解你的內(nèi)容偏好，并根據(jù)你的搜索習(xí)慣和觀看歷史推薦相似的內(nèi)容。

去理解機器學(xué)習(xí)模型是如何訓(xùn)練的，讓我們先來看看ML的類型。

機器學(xué)習(xí)有四種方法。

監(jiān)督學(xué)習(xí)——它需要有標簽的數(shù)據(jù)來給出準確的結(jié)果。這往往需要學(xué)習(xí)更多的數(shù)據(jù)和定期調(diào)整，以改善結(jié)果。

半監(jiān)督——它是介于監(jiān)督和無監(jiān)督學(xué)習(xí)展示兩個領(lǐng)域的功能。它可以在部分標記的數(shù)據(jù)上給出結(jié)果，并且不需要持續(xù)的調(diào)整來給出準確的結(jié)果。

無監(jiān)督學(xué)習(xí)——它在沒有人工干預(yù)的情況下發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中的模式和見解，并給出準確的結(jié)果。聚類是無監(jiān)督學(xué)習(xí)最常見的應(yīng)用。

強化學(xué)習(xí)–強化學(xué)習(xí)模式需要不斷的反饋或強化，因為新信息會產(chǎn)生準確的結(jié)果。它還使用一種“獎勵功能”，通過獎勵期望的結(jié)果和懲罰錯誤的結(jié)果來實現(xiàn)自我學(xué)習(xí)。

簡而言之，深度學(xué)習(xí)

機器學(xué)習(xí)模型需要人工干預(yù)來提高準確性。相反，深度學(xué)習(xí)模型在沒有人類監(jiān)督的情況下，在每個結(jié)果之后都會自我完善。但它通常需要更詳細、更長的數(shù)據(jù)量。

深度學(xué)習(xí)方法基于受人類思維啟發(fā)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計了一種復(fù)雜的學(xué)習(xí)模型。這些模型有多層算法，稱為神經(jīng)元。它們在沒有人類干預(yù)的情況下繼續(xù)改進，就像認知思維隨著實踐、再訪和時間而不斷改進和進化。

深度學(xué)習(xí)模型主要用于分類和特征提取。例如，深度模型依賴于面部識別中的數(shù)據(jù)集。該模型創(chuàng)建多維矩陣，將每個面部特征存儲為像素。當(dāng)你讓它識別一張它沒有接觸過的人的照片時，它通過匹配有限的面部特征很容易就能識別出來。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)-卷積是為圖像的不同對象分配權(quán)重的過程?；谶@些分配的權(quán)重，CNN模型識別它。結(jié)果基于這些權(quán)重與作為訓(xùn)練集輸入的對象權(quán)重的接近程度。

遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)–與CNN不同，RNN模型重新審視了之前的結(jié)果和數(shù)據(jù)點，以做出更準確的決策和預(yù)測。這是人類認知功能的真實復(fù)制品。

生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GANs)——GANs中的兩個分類器，生成器和鑒別器，訪問相同的數(shù)據(jù)。生成器通過結(jié)合來自鑒別器的反饋來產(chǎn)生假數(shù)據(jù)。鑒別器試圖對給定的數(shù)據(jù)進行真假分類。

顯著的差異

以下是一些顯著的差異。

機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)——哪一個最好?

機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)之間的選擇真正基于它們的用例。兩者都被用來制造具有接近人類智能的機器。這兩種模型的準確性取決于您是否使用了相關(guān)的KPI和數(shù)據(jù)屬性。

機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)將成為跨行業(yè)的常規(guī)業(yè)務(wù)組件。毫無疑問，在不久的將來，人工智能將使航空、戰(zhàn)爭和汽車等行業(yè)活動完全自動化。