深度学习与机器学习：比较

什么是机器学习？

机器学习是人工智能的一个分支，涉及使用数据和算法来模仿人类如何通过试错来获取知识和进行学习。机器学习算法需要大量数据来学习和改进指定任务。该过程与深度学习略有不同，后者是机器学习的一个子集。

监督学习

监督学习是一种引导式学习技术，需要用户向算法提供已知的数据集。每个数据集都包括输出和输入。

算法做出预测后，操作员会进行修正以帮助计算机实现学习和进步。操作员不断重复此过程，直到系统达到可接受的精度水平。

半监督学习

在半监督学习中，操作员为算法提供已知数据集和未标记数据。已标记数据包含有助于算法理解的标记。未标记数据则不包含任何标记或标识符。

通过分析已标记和未标记数据，机器学习算法可以学习处理非结构化信息。

强化学习

强化学习通过执行严格的流程来教导算法如何使用试错法。操作员会创建严格的参数并向机器学习系统提供一组特定操作。该算法将在相应范围内探索数据集，并了解哪些策略能产生所需的结果。

无监督学习

在无监督学习过程中，需要为机器学习算法提供一个大型数据集。算法不会获得任何指导，而是可以根据情况自由地组织和安排数据。

深度学习和机器学习的区别

在机器学习过程中，算法必须不断摄入更多信息才能学习如何做出准确的预测。例如，机器学习算法可能必须执行特征提取才能获得有关特定数据集的附加信息。

相比之下，深度学习解决方案可以使用多层神经网络基础架构，通过其固有的数据处理能力做出准确的预测。

深度学习技术大幅减少了产生准确输出所需的人为干预量。此外，深度学习算法还可以处理大型数据集，哪怕是非结构化的数据集。

让我们通过一些关键差异来进一步了解深度学习与机器学习的机制

数据点数量

机器学习算法只需使用少量数据即可进行预测。然而，这些算法能访问的数据越多，预测就越准确。

深度学习算法必须获得大量数据才能产生输出，而只有少量数据时，它们无法发挥作用。

特征化过程

在机器学习中，用户必须准确标记或以其他方式识别数据特征。一般来说，机器学习算法无法执行独立的特征化，即创建新特征的过程。

相反，深度学习算法可以从非结构化数据中学习高级特征。此类算法还可以独立创建新特征。

硬件依赖性

机器学习解决方案使用三个或更少的神经网络层，这意味着其运行不需要强大的计算能力。因此，机器学习算法可以在低端设备上运行。

在深度学习期间，该算法将执行海量矩阵乘法运算。执行这些操作需要强大的硬件。

执行时间

大多数机器学习算法可以在几个小时内完成训练，而特别简单的算法只需几分钟即可完成训练。这是因为相应算法仅使用两三个神经网络层来处理信息。

相比之下，深度学习算法使用许多隐藏层来处理数据。特别复杂的算法可能需要数天甚至数周才能完成训练。

输出

机器学习算法的输出几乎总是以数值表示。该值可以是分类或分数。

深度学习输出可能有多种形式，包括声音、分数或文本。这种多样性使得深度学习适用于广泛的应用，包括与消费者沟通以及支持声控电视遥控器。

学习方法

机器学习算法将复杂的学习过程分解为易于管理的小步骤，然后将各个结果合并成一个综合输出。

深度学习使用端到端的方法来解决问题。该算法使用原始输入数据来解决问题，不需要手动提取特征。

深度学习和机器学习的好处

深度学习和机器学习有很多好处。以下是最值得注意的几点。

• 更多的数据输入来源。 根据多项估计，公司所能收集的数据中有 80% 到 90% 是非结构化的。这些数据无法使用标准工具进行分析，但结合机器学习和深度学习工具，企业就能予以利用。
• 更好、更快的决策。 深度学习和机器学习算法为企业领导者提供了可操作洞察，可用于指导决策过程。
• 提高运营效率。 美国一项商业调查显示，33% 的受访者认为“节省时间”是机器学习工具最大的好处。
• 改善客户体验。 机器学习工具可以提供有关目标受众心理的可操作洞察，从而显著改善客户体验。消费者也支持这一技术，48% 的调查参与者表示，如果 AI 能改善他们的体验，他们愿意“更频繁地”与人工智能互动。
• 降低成本。 通过了解客户的想法、加快决策速度并提高整体效率，机器学习和深度学习工具可帮助大幅节省成本。

如您所见，在工作流程中应用机器学习和深度学习算法可以对业务产生全方位的积极影响。

深度学习和机器学习如何协同工作

深度学习是机器学习的一个子集，所以这两种技术原本就相互关联。不过，您可以特意将深度学习算法和机器学习算法结合使用来解析复杂的数据集。

工作原理

深度学习解决方案将构建或堆叠多个机器学习算法，以形成上述的神经网络。数据通过每一层时，算法将评估信息并根据学习的内容做出决策。

假设您已经积累了大量有关客户购物习惯的数据，其中大部分是非结构化的。您可以使用深度学习技术对原始数据进行筛选和分类。随后，您可以使用机器学习算法来高效地评估新构建的较小信息子集，以了解具体的详细信息。

我们每天都在使用深度学习和机器学习。AI 驱动的语音助手就是一个典型的例子，因为 97% 的移动用户已经依赖这项技术。

应用深度学习和机器学习

在将 AI 技术融入您的工作流程时，不必纠结是选择机器学习还是深度学习。相反，您可以同时利用两者，取长补短。让我们比较一下深度学习和机器学习适用的不同行业、业务用途和社会应用。

深度学习用例

深度学习用例包括：

• 金融服务业。 深度学习算法可以帮助金融机构预测市场状况、指导投资、更好地服务客户。
• 客户服务。 深度学习可以帮助客户服务团队更快地提供支持并预测用户需求。
• 执法。 执法机构可以利用深度学习来预测犯罪趋势和保护社区。
• 医疗保健业。 深度学习工具可以帮助卫生专业人员进行诊断并改善患者的治疗结果。

随着深度学习技术的不断发展，它必定会将触角伸向许多其他行业。

机器学习用例

机器学习用例包括：

• 个性化网站。 借助机器学习，品牌可以根据浏览历史记录和其他数据为消费者提供个性化体验。
• 搜索引擎。 同样，搜索引擎也可以使用机器学习算法来预测未来行为，并为用户提供更好的结果。
• 聊天机器人。 随着时间的推移，聊天机器人可以学习如何更快、更准确地回复用户的问询。

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