AI人工智能 機器學習VS深度學習

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (ANN) 是一個高效的計算系統(tǒng)，其核心主題是從生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的類比中借鑒的。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是機器學習的一種模型。 在二十世紀八十年代中期和九十年代初期，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中有很多重要的架構(gòu)改進。 在本章中，您將學習更多關(guān)于深度學習的知識，這是AI的一種方法。

深度學習是作為該領(lǐng)域的一個重要競爭者，從十年來爆炸性的計算增長中浮現(xiàn)出來的。 因此，深度學習是一種特殊的機器學習，其算法受人腦結(jié)構(gòu)和功能的啟發(fā)。

機器學習 VS 深度學習

深度學習是目前最強大的機器學習技術(shù)。 這是非常強大的，因為他們學習如何解決問題的同時代表問題的最佳方式。下面給出了深度學習和機器學習的比較 -

數(shù)據(jù)依賴性 第一點不同是基于 DL 和 ML 在數(shù)據(jù)規(guī)模增加時的性能。當數(shù)據(jù)量很大時，深度學習算法表現(xiàn)非常好。

機器依賴性 深度學習算法需要高端機器才能完美運行。 另一方面，機器學習算法也可以用于低端機器。

特征提取 深度學習算法可以提取高級功能，并嘗試從相同的方面學習。 另一方面，專家需要識別機器學習提取的大部分特征。

執(zhí)行時間 執(zhí)行時間取決于算法中使用的眾多參數(shù)。 深度學習比機器學習算法具有更多參數(shù)。 因此，DL 算法的執(zhí)行時間，特別是訓練時間，遠遠超過 ML 算法。 但是 DL 算法的測試時間少于 ML 算法。

解決問題的方法 深度學習解決了端到端的問題，而機器學習使用傳統(tǒng)的解決問題的方法，即將問題分解成多個部分。