机器学习和深度学习
人工智能是近期最流行的趋势之一。 机器学习和深度学习构成了人工智能。 下图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向人类人工智能迈进的最佳方式。 机器学习包括以下类型的模式
- 有监督的学习模式
- 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，其中相关算法受到称为人工神经网络的大脑结构和功能的启发。
今天深度学习的所有价值都是通过监督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。
考虑以下定义机器学习过程的步骤
- 识别相关数据集并为分析做好准备。
- 选择要使用的算法类型
- 根据所使用的算法构建分析模型。
- 根据测试数据集训练模型，并根据需要对其进行修改。
- 运行模型以生成测试分数。
机器学习和深度学习之间的区别
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，深度学习就会有效。 下图显示了机器学习和深度学习与数据量的工作 −
硬件依赖
与传统机器学习算法不同，深度学习算法被设计成严重依赖高端机器。 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降低数据复杂性并使学习算法可见的模式的过程。
示例 − 传统的机器学习模式专注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特征。 它减少了为每个新问题开发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，解决每个部分并将它们组合起来以获得所需的结果。 深度学习专注于从头到尾解决问题，而不是把它们分成几部分。
执行时间
执行时间是训练算法所需的时间。 深度学习需要大量时间来训练，因为它包含很多参数，比平时需要更长的时间。 机器学习算法相对需要较少的执行时间。
可解释性
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工业应用之前仍然需要重新考虑。
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。
计算机视觉，用于通过指纹进行面部识别和考勤标记或通过车牌识别车辆。
从搜索引擎中检索信息，例如用于图像搜索的文本搜索。
具有指定目标识别的自动化电子邮件营销。
肿瘤医学诊断或任何慢性疾病的异常识别。
用于照片标记等应用程序的自然语言处理。 Facebook 中使用了解释这种情况的最佳示例。
在线广告。
未来趋势
随着行业中使用数据科学和机器学习的趋势不断增加，每个组织在其业务中灌输机器学习将变得很重要。
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在研究和学术领域证明是有益的。
结论
在本文中，我们对机器学习和深度学习进行了概述，其中插图和差异也关注未来趋势。 许多人工智能应用程序主要利用机器学习算法来推动自助服务、提高座席生产力和更可靠的工作流程。 机器学习和深度学习算法为许多企业和行业领导者带来了令人兴奋的前景。
