目标
在这篇文章中，我们将研究深度学习和机器学习的对比。我们也将分别学习它们。我们还将讨论他们在不同问题上的分歧。在进行深度学习和机器学习比较的同时，我们也会研究它们的未来趋势。
介绍 Deep Learning vs. Machine Learning
a.机器学习是什么?
一般来说，为了实现人工智能，我们使用机器学习。我们有几种用于机器学习的算法。例如:
find - s
决策树
随机森林
人工神经网络
一般来说，有三种学习算法:
有监督的机器学习算法进行预测。此外，该算法在分配给数据点的值标签中搜索模式。
无监督机器学习算法:没有标签与数据点相关。此外，这些ML算法将数据组织成一组集群。此外，它还需要描述其结构，使复杂的数据看起来简单、有组织以便进行分析。
强化机器学习算法:我们使用这些算法来选择动作。同样，我们可以看到它是基于每个数据点的。经过一段时间后，算法改变了策略以更好地学习。
b. 深度学习是什么?
机器学习只关注于解决现实世界中的问题。它还借鉴了一些人工智能的思想。机器学习是通过模拟人类决策能力的神经网络进行的。ML工具和技术是两个更关注深度学习的狭窄子集。我们需要用它来解决任何需要思考的问题——人的或人工的。任何深层神经网络都由三种类型的层组成:
输入层
隐藏层
输出层
我们可以说，深度学习是机器学习领域的最新术语。这是一种实现机器学习的方法。
深度学习VS机器学习
我们使用机器算法来解析数据，从数据中学习，并根据所学知识做出明智的决定。基本上，深度学习被用于创建一个人工“神经网络”，它可以自己学习并做出智能决策。我们可以说，深度学习是机器学习的一个子领域。
深度学习和机器学习比较
数据依赖关系
性能是两种算法的主要区别。虽然，当数据很小的时候，深度学习算法的表现并不好。这是DL算法需要大量数据才能完全理解它的唯一原因。
但是，在这个场景中，我们可以看到算法的使用及其手工规则的盛行。上述图像概括了这一事实。
硬件依赖性
一般来说，深度学习依赖于高端机器，而传统学习依赖于低端机器。因此，深度学习要求包括gpu。这是它工作的一部分。他们也做大量的矩阵乘法运算。
Feature Engineering
这是一个通用的过程。在此过程中，域知识被投入到特征提取器的创建中，以降低数据的复杂性，并使模式更加可见以学习算法的工作。尽管，这是很难处理的。因此，这需要花费时间和专业知识。
解决问题的方法
通常，我们使用传统的算法来解决问题。然而，它需要将一个问题分解成不同的部分来单独解决它们。为了得到一个结果，把它们结合起来。
例如:
让我们假设您有一个多目标检测任务。在这个任务中，我们必须确定对象是什么以及它在图像中的位置。在机器学习方法中，我们必须将问题分成两个步骤:
对象检测
对象识别
首先，我们使用grabcut算法浏览图像，找到所有可能的对象。然后，在所有被识别的对象中，您将使用一个对象识别算法，比如带有HOG的SVM来识别相关的对象。
执行时间
与机器学习相比，深度学习通常需要更多的时间来训练。主要原因是在深度学习算法中有很多参数。而机器学习的训练时间要短得多，从几秒钟到几个小时不等。
可解释性
我们有解释能力作为比较两种学习方法的一个因素。
机器学习和深度学习被应用在哪里?
计算机视觉:
我们将其用于不同的应用，如车牌识别和面部识别。
信息检索:
我们将ML和DL用于搜索引擎等应用程序，包括文本搜索和图像搜索。
市场营销:
我们在自动邮件营销和目标识别中使用这种学习技巧。
医学诊断:
在医学领域也有很广泛的应用。如癌症识别和异常检测。
自然语言处理
适用于情感分析、照片标签、在线广告等应用
未来趋势
如今，机器学习和数据科学是一种趋势。在企业中，对这两种产品的需求都在迅速增长。他们特别需要的是那些想要在自己的业务中融入机器学习的公司。
深度学习被发现，并证明有最好的技术与性能。因此，深度学习是令人惊讶的，并将在不久的将来继续领先。
近年来，研究人员不断探索机器学习和深度学习。过去，研究人员仅限于学术界。但是，如今，ML和DL的研究在工业和学术界都有一席之地。
结论
我们研究了深度学习和机器学习，并对两者进行了比较。如果你有任何问题，请在评论部分留言。
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