Was ist der Unterschied zwischen Deep Learning und maschinellem Lernen?

Der größte Unterschied zwischen Deep Learning und maschinellem Lernen ist die „Leistung“. Maschinelles Lernen wird hauptsächlich verwendet, um Maschinen Intelligenz zu verleihen, aber Deep Learning ist eine Technologie, die maschinelles Lernen implementiert, und Deep Learning ist auch eine Art maschinelles Lernen.

Die Betriebsumgebung dieses Artikels: Windows 7-System, DELL G3-Computer

Was ist der Unterschied zwischen Lernen und maschinellem Lernen?

Der größte Unterschied zwischen Deep Learning und maschinellem Lernen ist die Leistung.

Maschinelles Lernen wird hauptsächlich verwendet, um Maschinen Intelligenz zu verleihen, aber Deep Learning ist eine Technologie, die maschinelles Lernen implementiert, und Deep Learning ist auch eine Art maschinelles Lernen. Wenn die Datenmenge relativ gering ist, ist die Leistung des Deep Learning relativ gering. Dies liegt daran, dass der Deep-Learning-Algorithmus über eine große Datenmenge verfügen muss, um die Muster gut zu verstehen.

Künstliche Intelligenz ist im Allgemeinen ein relativ heißes Thema, aber mittlerweile ist sie immer noch als Bereich der künstlichen Intelligenz bekannt und hat große Auswirkungen auf diese Bereiche. Aufgrund der Fokussierung auf den Einsatz künstlicher Intelligenz wurden Systeme entwickelt, die nicht nur menschliche Denkprozesse simulieren, sondern auch Wissen aus der Verarbeitung von Daten erlernen können, und dieses Phänomen nennt man maschinelles Lernen.

1. Datenabhängigkeit Der Hauptunterschied zwischen Deep Learning und maschinellem Lernen ist die Leistung. Wenn die Datenmenge klein ist, ist die Leistung von Deep Learning nicht gut, da Deep-Learning-Algorithmen eine große Datenmenge benötigen, um die darin enthaltenen Muster gut zu verstehen.

2. Hardware-Unterstützung ist stark auf High-End-Maschinen angewiesen, während herkömmliche Algorithmen für maschinelles Lernen auf Low-End-Maschinen ausgeführt werden können. Deep Learning erfordert, dass GPUs viele Matrixmultiplikationsoperationen durchführen.

3. Beim Feature Engineering geht es darum, Domänenwissen in den Feature-Extraktor einzugeben, um die Datenkomplexität zu reduzieren. Dieser Prozess ist hinsichtlich Zeit und Fachwissen sehr aufwändig.

4. Lösung: Normalerweise verwenden wir traditionelle Algorithmen, um Probleme zu lösen. Dazu ist es erforderlich, das Problem in Teile zu zerlegen, diese separat zu lösen und sie dann zu kombinieren, nachdem die Ergebnisse vorliegen.

5. Ausführungszeit: Da Deep Learning viele Parameter enthält, dauert es länger als maschinelles Lernen. Maschinelles Lernen benötigt weniger Zeit zum Trainieren von Daten und dauert nur Sekunden bis Stunden.

Die Hauptanwendungsszenarien sind:

Computer Vision: Nummernschilderkennung, Gesichtserkennung.

Informationsabruf: Suchmaschine, Textabruf, Bildabruf.

Marketing: automatisches E-Mail-Marketing, Zielidentifizierung.

Medizinische Diagnose: Krebserkennung, Erkennung von Anomalien.

Verarbeitung natürlicher Sprache: Semantische Analyse, Foto-Tagging, Online-Werbung.

Wenn wir uns die Aussichten ansehen, sind die wichtigsten:

1. Maschinelles Lernen und Datenwissenschaft gewinnen an Dynamik und der Einsatz von maschinellem Lernen in ihrem Unternehmen wird für Unternehmen, die überleben wollen, immer wichtiger.

2. Deep Learning hat sich als eine der fortschrittlichsten Technologien erwiesen, die es gibt. Es hat den Menschen unzählige Überraschungen beschert, und ich glaube, dass dies auch in Zukunft der Fall sein wird.

3． Forscher erforschen immer noch maschinelles Lernen und Deep Learning. In der Vergangenheit beschränkte sich die Forschung zu beiden Themen auf den akademischen Rahmen, inzwischen hat auch die Industrie ihre Forschungsanstrengungen verstärkt.

Der beste Beweis ist die Bilderkennung, die zunehmend zu einem von KI dominierten Bereich wird. Das System kann so gestaltet werden, dass es vorab geschriebene Routinen manipuliert, die Formen, Farben und Objekte in Bildern analysieren und Millionen von Bildern scannen, um sich selbst beizubringen, Bilder richtig zu identifizieren.

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