什么是机器学习?和深度学习是什么关系?

2020-05-20 16:02发布

5条回答
Anonyem
1楼 · 2020-05-21 08:48.采纳回答

机器学习:一种实现人工智能的方法

机器学习最基本的做法,是使用算法来解析数据、从中学习,然后对真实世界中的事件做出决策和预测。与传统的为解决特定任务、硬编码的软件程序不同,机器学习是用大量的数据来“训练”,通过各种算法从数据中学习如何完成任务。

举个简单的例子,当我们浏览网上商城时,经常会出现商品推荐的信息。这是商城根据你往期的购物记录和冗长的收藏清单,识别出这其中哪些是你真正感兴趣,并且愿意购买的产品。这样的决策模型,可以帮助商城为客户提供建议并鼓励产品消费。

机器学习直接来源于早期的人工智能领域,传统的算法包括决策树、聚类、贝叶斯分类、支持向量机、EM、Adaboost等等。从学习方法上来分,机器学习算法可以分为监督学习(如分类问题)、无监督学习(如聚类问题)、半监督学习、集成学习、深度学习和强化学习。

传统的机器学习算法在指纹识别、基于Haar的人脸检测、基于HoG特征的物体检测等领域的应用基本达到了商业化的要求或者特定场景的商业化水平,但每前进一步都异常艰难,直到深度学习算法的出现。



深度学习:一种实现机器学习的技术

深度学习本来并不是一种独立的学习方法,其本身也会用到有监督和无监督的学习方法来训练深度神经网络。但由于近几年该领域发展迅猛,一些特有的学习手段相继被提出(如残差网络),因此越来越多的人将其单独看作一种学习的方法。

最初的深度学习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不是一个全新的概念,可大致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和激活函数等方面做出相应的调整。其实有不少想法早年间也曾有过,但由于当时训练数据量不足、计算能力落后,因此最终的效果不尽如人意。

深度学习摧枯拉朽般地实现了各种任务,使得似乎所有的机器辅助功能都变为可能。无人驾驶汽车,预防性医疗保健,甚至是更好的电影推荐,都近在眼前,或者即将实现。


深度学习,作为目前最热的机器学习方法,但并不意味着是机器学习的终点。起码目前存在以下问题:

1. 深度学习模型需要大量的训练数据,才能展现出神奇的效果,但现实生活中往往会遇到小样本问题,此时深度学习方法无法入手,传统的机器学习方法就可以处理;

2. 有些领域,采用传统的简单的机器学习方法,可以很好地解决了,没必要非得用复杂的深度学习方法;

3. 深度学习的思想,来源于人脑的启发,但绝不是人脑的模拟,举个例子,给一个三四岁的小孩看一辆自行车之后,再见到哪怕外观完全不同的自行车,小孩也十有八九能做出那是一辆自行车的判断,也就是说,人类的学习过程往往不需要大规模的训练数据,而现在的深度学习方法显然不是对人脑的模拟。




Lousiy
2楼 · 2020-06-04 10:52

“深度学习是实现机器学习的一种技术。早期机器学习研究者中还开发了一种叫人工神经网络的算法,但是发明之后数十年都默默无闻。神经网络是受人类大脑的启发而来的:神经元之间的相互连接关系。但是,人类大脑中的神经元可以与特定范围内的任意神经元连接,而人工神经网络中数据传播要经历不同的层,传播方向也不同。”

机器学习的算法除了上面提到的人工神经网络算法,还有决策树学习、归纳逻辑编程、增强学习和贝叶斯网络。


IT小白
3楼 · 2020-06-24 10:48

人工智能包含机器学习,机器学习包含深度学习,深度学习是2010年才提出来的,比较难一些,也是目前很关键的技术

哈哈哈
4楼 · 2020-07-22 14:40

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、模拟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。


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