机器学习与深度学习之间比较-德赢Vwin官网网

近年来，随着科技的快速发展，人工智能不断进入我们的视野中。作为人工智能的核心技术，机器学习和深度学习也变得越来越火。一时间，它们几乎成为了每个人都在谈论的话题。那么，机器学习和深度学习到底是什么，它们之间究竟有什么不同呢？

什么是机器学习？

机器学习(Machine Learning，ML)是人工智能的子领域，也是人工智能的核心。它囊括了几乎所有对世界影响最大的方法(包括深度学习)。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动学习的算法。

举个例子，假设要构建一个识别猫的程序。传统上如果我们想让计算机进行识别，需要输入一串指令，例如猫长着毛茸茸的毛、顶着一对三角形的的耳朵等，然后计算机根据这些指令执行下去。但是如果我们对程序展示一只老虎的照片，程序应该如何反应呢？更何况通过传统方式要制定全部所需的规则，而且在此过程中必然会涉及到一些困难的概念，比如对毛茸茸的定义。因此，更好的方式是让机器自学。

我们可以为计算机提供大量的猫的照片，系统将以自己特有的方式查看这些照片。随着实验的反复进行，系统会不断学习更新，最终能够准确地判断出哪些是猫，哪些不是猫。

什么是深度学习？

深度学习(DeepLearning，DL)属于机器学习的子类。它的灵感来源于人类大脑的工作方式，是利用深度神经网络来解决特征表达的一种学习过程。深度神经网络本身并非是一个全新的概念，可理解为包含多个隐含层的神经网络结构。为了提高深层神经网络的训练效果，人们对神经元的连接方法以及激活函数等方面做出了调整。其目的在于建立、vwin 人脑进行分析学习的神经网络，模仿人脑的机制来解释数据，如文本、图像、声音。

机器学习与深度学习的比较

1、应用场景

机器学习在指纹识别、特征物体检测等领域的应用基本达到了商业化的要求。

深度学习主要应用于文字识别、人脸技术、语义分析、智能监控等领域。目前在智能硬件、教育、医疗等行业也在快速布局。

2、所需数据量

机器学习能够适应各种数据量，特别是数据量较小的场景。如果数据量迅速增加，那么深度学习的效果将更加突出，这是因为深度学习算法需要大量数据才能完美理解。

3、执行时间

执行时间是指训练算法所需要的时间量。一般来说，深度学习算法需要大量时间进行训练。这是因为该算法包含有很多参数，因此训练它们需要比平时更长的时间。相对而言，机器学习算法的执行时间更少。

4、解决问题的方法

机器学习算法遵循标准程序以解决问题。它将问题拆分成数个部分，对其进行分别解决，而后再将结果结合起来以获得所需的答案。深度学习则以集中方式解决问题，而不必进行问题拆分。

在本文中，我们对机器学习与深度学习的区别作出了简要概述。目前，这两种算法已被广泛应用于商业领域，相信在未来，机器学习与深度学习能够为更多行业带来令人激动的光明前景。

声明：本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人，不代表德赢Vwin官网网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用，如有内容侵权或者其他违规问题，请联系本站处理。举报投诉

人工智能

人工智能

+关注

关注
1791

文章
47182

浏览量
238195

NPU在深度学习中的应用

随着人工智能技术的飞速发展，深度学习作为其核心驱动力之一，已经在众多领域展现出了巨大的潜力和价值。NPU（Neural Processing Unit，神经网络处理单元）是专门为深度学习

发表于 11-14 15:17 •497次阅读

GPU深度学习应用案例

GPU在深度学习中的应用广泛且重要，以下是一些GPU深度学习应用案例：一、图像识别图像识别是深度学习

发表于 10-27 11:13 •378次阅读

激光雷达技术的基于深度学习的进步

信息。这使得激光雷达在自动驾驶、无人机、机器人等领域具有广泛的应用前景。二、深度学习技术的发展深度学习是

发表于 10-27 10:57 •365次阅读

人工智能、机器学习和深度学习存在什么区别

人工智能指的是在某种程度上显示出类似人类智能的设备。AI有很多技术，但其中一个很大的子集是机器学习——让算法从数据中学习。

发表于 10-24 17:22 •2479次阅读

AI大模型与深度学习的关系

AI大模型与深度学习之间存在着密不可分的关系，它们互为促进，相辅相成。以下是对两者关系的介绍：一、深度学习是AI大模型的基础技术支撑：

发表于 10-23 15:25 •640次阅读

深度学习中的时间序列分类方法

时间序列分类（Time Series Classification, TSC）是机器学习和深度学习领域的重要任务之一，广泛应用于人体活动识别、系统监测、金融预测、医疗诊断等多个领域。随

发表于 07-09 15:54 •871次阅读

深度学习中的无监督学习方法综述

深度学习作为机器学习领域的一个重要分支，近年来在多个领域取得了显著的成果，特别是在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。然而，深度

发表于 07-09 10:50 •670次阅读

深度学习在工业机器视觉检测中的应用

随着深度学习技术的快速发展，其在工业机器视觉检测中的应用日益广泛，并展现出巨大的潜力。工业机器视觉检测是工业自动化领域的重要组成部分，通过图像处理和计算机视觉技术，实现对产品表面缺陷、

发表于 07-08 10:40 •1041次阅读

深度学习在视觉检测中的应用

深度学习是机器学习领域中的一个重要分支，其核心在于通过构建具有多层次的神经网络模型，使计算机能够从大量数据中自动学习并提取特征，进而实现对复

发表于 07-08 10:27 •698次阅读

深度学习与nlp的区别在哪

深度学习和自然语言处理（NLP）是计算机科学领域中两个非常重要的研究方向。它们之间既有联系，也有区别。本文将介绍深度学习与NLP的区别。

发表于 07-05 09:47 •904次阅读

人工智能、机器学习和深度学习是什么

在科技日新月异的今天，人工智能（Artificial Intelligence, AI）、机器学习（Machine Learning, ML）和深度学习（Deep Learning,

发表于 07-03 18:22 •1257次阅读

TensorFlow与PyTorch深度学习框架的比较与选择

深度学习作为人工智能领域的一个重要分支，在过去十年中取得了显著的进展。在构建和训练深度学习模型的过程中，深度

发表于 07-02 14:04 •949次阅读

深度学习与传统机器学习的对比

在人工智能的浪潮中，机器学习和深度学习无疑是两大核心驱动力。它们各自以其独特的方式推动着技术的进步，为众多领域带来了革命性的变化。然而，尽管它们都属于

发表于 07-01 11:40 •1318次阅读

为什么深度学习的效果更好？

导读深度学习是机器学习的一个子集，已成为人工智能领域的一项变革性技术，在从计算机视觉、自然语言处理到自动驾驶汽车等广泛的应用中取得了显著的成功。深度

发表于 03-09 08:26 •616次阅读

什么是深度学习？机器学习和深度学习的主要差异

2016年AlphaGo 击败韩国围棋冠军李世石，在媒体报道中，曾多次提及“深度学习”这个概念。

发表于 01-15 10:31 •1067次阅读

搜索历史

机器学习与深度学习之间比较

评论

NPU在深度学习中的应用

GPU深度学习应用案例

激光雷达技术的基于深度学习的进步

人工智能、机器学习和深度学习存在什么区别

AI大模型与深度学习的关系

深度学习中的时间序列分类方法

深度学习中的无监督学习方法综述

深度学习在工业机器视觉检测中的应用

深度学习在视觉检测中的应用

深度学习与nlp的区别在哪

人工智能、机器学习和深度学习是什么

TensorFlow与PyTorch深度学习框架的比较与选择

深度学习与传统机器学习的对比

为什么深度学习的效果更好？

什么是深度学习？机器学习和深度学习的主要差异