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機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的區(qū)別
2019-04-22
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在人工智能中，離不開(kāi)兩門技術(shù)，那就是機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)，很多人對(duì)于這兩個(gè)概念不是很了解，我們就在這篇文章中給大家介紹一下機(jī)器學(xué)習(xí)以及深度學(xué)習(xí)的知識(shí)，希望這篇文章能夠給大家?guī)?lái)幫助。


1.機(jī)器學(xué)習(xí)的概念

首先我們給大家說(shuō)一下什么是機(jī)器學(xué)習(xí)。通常來(lái)說(shuō)，為了實(shí)現(xiàn)人工智能，我們會(huì)使用機(jī)器學(xué)習(xí)。我們有幾種用于機(jī)器學(xué)習(xí)的算法。機(jī)器學(xué)習(xí)的算法有很多，比如Find-S、決策樹(shù)、隨機(jī)森林、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。一般來(lái)說(shuō)，有3類學(xué)習(xí)算法，第一種就是監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行預(yù)測(cè)。此外，該算法在分配給數(shù)據(jù)點(diǎn)的值標(biāo)簽中搜索模式。第二種就是無(wú)監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)算法。沒(méi)有標(biāo)簽與數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)。并且，這些 ML 算法將數(shù)據(jù)組成簇。此外，他需要描述其結(jié)構(gòu)，并使復(fù)雜的數(shù)據(jù)看起來(lái)簡(jiǎn)單且能有條理的分析。第三種就是增強(qiáng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法。我們使用這些算法選擇動(dòng)作。并且，我們能看到它基于每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)。一段時(shí)間后，算法改變策略來(lái)更好地學(xué)習(xí)。


2.深度學(xué)習(xí)的概念

接著我們給大家說(shuō)一下什么是深度學(xué)習(xí)。我們?cè)谇懊嫣岬降?a href='/map/jiqixuexi/' style='color:#000;font-size:inherit;'>機(jī)器學(xué)習(xí)只關(guān)注解決現(xiàn)實(shí)問(wèn)題。它還需要人工智能的一些想法。機(jī)器學(xué)習(xí)通過(guò)旨在模仿人類決策能力的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。ML工具和技術(shù)是兩個(gè)主要的僅關(guān)注深度學(xué)習(xí)的窄子集。我們需要應(yīng)用它來(lái)解決任何需要思考的問(wèn)題就是人類的或人為的。任何深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都將包含三層，第一層是輸入層，第二層是隱藏層，第三層就是輸出層


3.機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的區(qū)別

而一般來(lái)說(shuō)，我們用機(jī)器算法來(lái)解析數(shù)據(jù)，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，并從中做出理智的判定。根本上講，深度學(xué)習(xí)用于創(chuàng)建可自我學(xué)習(xí)和可理智判定的人工“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”。我們可以說(shuō)深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的子領(lǐng)域。那么機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的區(qū)別在哪里呢？具體來(lái)說(shuō)有很多，其中數(shù)據(jù)依賴是其中的一種，數(shù)據(jù)依賴，性能是區(qū)別二者的最主要之處。當(dāng)數(shù)據(jù)量小時(shí)，深度學(xué)習(xí)算法表現(xiàn)不佳。這就是DL算法需要大量的數(shù)據(jù)才能完美理解的唯一原因。


相信大家看了這篇文章以后對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)都有了一定的了解，我們?cè)趯W(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的時(shí)候要正確區(qū)分兩者，這樣才能夠更好地理解和掌握這兩門學(xué)科。

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