機器學習和深度學習有什麼不同？

的時代 人工智能我們已經沉浸在其中，它為我們的生活帶來了大量的新想法和術語，我們正在逐漸熟悉它們。在這篇文章中我們將分析 機器學習和深度學習的區別，兩個經常混淆的不同概念。

首先，首先要先明確區分。雖然這兩個概念（機器學習和深度學習）確實都是人工智慧的一部分，但它們實際上是不同的東西，儘管有許多共同點。許多人認為，這項新技術的兩個衍生版本已經改變了世界。

試圖闡明這個明顯的胡言亂語，沒有什麼比 訴諸實際的類比 來解釋這些差異。讓我們想像一下，人工智慧是一個涵蓋所有現有交通工具（汽車、自行車、火車…）的類別。嗯，在這個方案中，機器學習將是汽車，而深度學習將是電動車。

換句話說，深度學習將是機器學習的一種演進或專業化。一個分支是從另一個分支衍生出來的，而另一個分支又是從人工智慧的主幹中誕生的。在下面的段落中，我們將更詳細地探討這一點。

機器學習（ML）

機器學習通常被定義為人工智慧的一個子類別， 允許系統「學習」並根據數據做出決策。機器學習演算法基於複雜的數學模型，利用數據進行預測和決策，即使這些系統尚未針對此任務進行專門編程。

為了使機器學習充分發揮作用，需要結構化和預處理的資料集。這不可避免地需要 人為乾預，有必要選擇數據並提取其最相關的特徵。

機器學習用於執行文字分類、金融預測、產品推薦系統等任務。

深度學習（DL）

正如我們在文章開頭指出的，深度學習是一種 機器學習的高階子類別。直接受結構啟發的模型 人類的大腦。 ML 使用多層人工神經網絡，也稱為 “深度神經網路” 它可以幫助您自動且更有效地從資料中識別複雜的模式。

與機器學習不同， 深度學習不需要人工幫助即可處理大量非結構化數據，因為它可以自行檢測表示或特徵。此外，它處理的資訊越多，提供的結果就越精細。

深度學習用於影像辨識和自然語言處理等任務。其實際應用包括開發虛擬助理、自動駕駛汽車、內容產生工具和自動翻譯等。

機器學習與深度學習：異同

ML 和 DL 都專注於開發能夠識別資料和模式的程序，但是 它們的不同之處在於處理資料的方式以及提取和識別特徵的方式。

為了消除疑慮，我們將逐點購買機器學習和深度學習。這樣就更容易區分這兩個概念並理解它們的真實維度。我們在所有基本方面都面對 ML 和 DL：

數據

• ML：僅適用於相對較小且結構良好的資料庫。
• DL：您可以處理大量非結構化資料。

演算法

• ML：處理統計模型和簡單的數學演算法，例如決策樹。
• DL：它使用深度神經網路。

提取基本特徵

• ML：需要人工幹預。
• DL：提取是自動的，因為網路會學習特徵。

計算

• ML：不太密集的運算能力。
• DL：它需要強大的運算能力（使用 GPU）。

應用

• ML：預測模型、推薦系統、客戶服務聊天機器人等。
• DL：影像辨識、自動駕駛汽車、內容生成等。

精度等級

• 複雜任務的精度較低。
• 複雜任務的精度更高。

最好用以下內容來說明這些差異 一個實際的例子：機器學習模型將由人類提供的數據提供數據，讓我們將一系列圖像標記為「有車」和「沒有車」。同時，他們會添加額外的辨識特徵，例如顏色、形狀等。

另一方面，在深度學習模型中，該方法包括允許系統「潛入」標記影像資料的巨大海洋，以便它本身透過深度神經網路執行特徵提取過程。

結論

總而言之，我們會說機器學習和深度學習的差異在於前者更簡單。更適合處理較少的數據並執行更具體的任務；另一方面，第二個是解決大量數據的複雜問題的更強大的武器。此外，它可以在幾乎不需要人工幹預的情況下執行任務。