Question

机器学习和深度学习的区别

Answer 1

现在有很多人对机器学习和深度学习的概念并不是很明白，其实深度学习是机器学习中的一部分，而机器学习是深度学习的基础，这两个知识体系都是服务于人工智能的。
通常我们用机器算法来解析数据，学习数据，并从中做出理智的判定。根本上讲，深度学习用于创建可自我学习和可理智判定的人工“神经网络”。我们可以说深度学习是机器学习的子领域。而机器学习与深度学习对比具体体现在四方面：
第一是数据依赖。一般来说，性能是区别二者的最主要之处。当数据量小时，深度学习算法表现不佳。这就是深度学习算法需要大量的数据才能完美理解的唯一原因。
第二是硬件依赖通常，深度学习依赖于高端设备，而传统学习依赖于低端设备。因此，深度学习要求包含GPU，这是它工作中不可或缺的一部分。它们还需要进行大量的矩阵乘法运算。
第三是功能工程化，在此，领域知识被用于创建特征提取器，以降低数据的复杂性，并使模式对学习算法的工作原理上更可见，虽然处理起来非常困难。 因此，这是耗时并需要专业知识的。
第四是解决问题的方法，一般来说，我们使用传统算法来解决问题。但它需要将问题分解为不同的部分以单独解决它们。要获得结果，请将它们全部合并起来。