清晰易懂講解機(jī)器學(xué)習(xí)，機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)有什么區(qū)別?

以下內(nèi)容中，小編將對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的區(qū)別的相關(guān)內(nèi)容進(jìn)行著重介紹和闡述，希望本文能幫您增進(jìn)對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的了解，和小編一起來(lái)看看吧。

一、機(jī)器學(xué)習(xí)

數(shù)據(jù)分析的巔峰之作是機(jī)器學(xué)習(xí)。機(jī)器學(xué)習(xí)只有在為數(shù)據(jù)分析提供正確輸入后才能成功應(yīng)用。

然而，機(jī)器學(xué)習(xí)只有能夠?qū)⒁幌盗休敵龊洼斎腙P(guān)聯(lián)起來(lái)，才能有效地確定輸出背后的工作規(guī)則。數(shù)據(jù)分析側(cè)重于理解和操縱數(shù)據(jù)以使其有用并提供對(duì)世界的洞察力，而機(jī)器學(xué)習(xí)則嚴(yán)格側(cè)重于數(shù)據(jù)輸入和解釋實(shí)際工作的內(nèi)部表示，您可以將其用于現(xiàn)實(shí)目的。

機(jī)器學(xué)習(xí)使人類(lèi)能夠執(zhí)行諸如預(yù)測(cè)未來(lái)、以有意義的方式對(duì)它們進(jìn)行分類(lèi)以及在給定條件下做出最合理的決策等任務(wù)。機(jī)器學(xué)習(xí)背后的核心思想是算法觀察數(shù)據(jù)然后猜測(cè)。能夠描述現(xiàn)實(shí)世界的數(shù)學(xué)函數(shù)。使用機(jī)器算法發(fā)現(xiàn)和提供的未知數(shù)學(xué)函數(shù)來(lái)描述現(xiàn)實(shí)世界和具有挑戰(zhàn)性的復(fù)雜問(wèn)題是所有機(jī)器學(xué)習(xí)算法的核心思想。

機(jī)器學(xué)習(xí)是純數(shù)學(xué)，它將某些輸入與某些輸出相關(guān)聯(lián)。這與理解算法所學(xué)的內(nèi)容無(wú)關(guān)(以及數(shù)據(jù)分析基于理解的程度)。因此，學(xué)習(xí)過(guò)程通常被描述為訓(xùn)練，因?yàn)樗惴ū挥?xùn)練為將正確答案(輸出)與每個(gè)問(wèn)題(輸入)相匹配。

JohnPaulMueller和AndyMassaron在MachineLearningForDummies中詳細(xì)描述了這是如何發(fā)生的。盡管缺乏深入的理解和純粹的數(shù)學(xué)過(guò)程，但機(jī)器學(xué)習(xí)在許多任務(wù)中都很有用。當(dāng)通過(guò)使用正確的數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)時(shí)，它使AI應(yīng)用程序能夠在給定條件下做出合理的決策。以下部分更詳細(xì)地描述了機(jī)器學(xué)習(xí)的工作原理、好處以及機(jī)器學(xué)習(xí)的局限性。

二、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的區(qū)別

通過(guò)上面的介紹，想必大家已經(jīng)了解了什么是機(jī)器學(xué)習(xí)。在這部分，我們主要來(lái)了解一下機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的區(qū)別。

在機(jī)器視覺(jué)和深度學(xué)習(xí)中，人類(lèi)視覺(jué)的力量和對(duì)視覺(jué)信息的理解可以被再現(xiàn)甚至超越。借助深度學(xué)習(xí)，作為機(jī)器學(xué)習(xí)的一部分，可以在應(yīng)用實(shí)例的基礎(chǔ)上學(xué)習(xí)和訓(xùn)練復(fù)雜的關(guān)系。

機(jī)器學(xué)習(xí)中的另一種技術(shù)是例如“超級(jí)矢量機(jī)”。與深度學(xué)習(xí)相比，必須手動(dòng)定義和驗(yàn)證功能。在深度學(xué)習(xí)中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用這一手動(dòng)步驟：在訓(xùn)練過(guò)程中，獨(dú)立地自動(dòng)識(shí)別和提取特征。

深度學(xué)習(xí)可用于典型的分類(lèi)應(yīng)用，例如缺陷檢測(cè)或“好”和“壞”對(duì)象之間的區(qū)別。經(jīng)過(guò)適當(dāng)訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)可用于解決所有圖像處理任務(wù)，其中系統(tǒng)決定圖像中是否存在某些類(lèi)型的缺陷。深度學(xué)習(xí)對(duì)于傳統(tǒng)機(jī)器視覺(jué)方法無(wú)效應(yīng)用尤其有用。例如，當(dāng)由于對(duì)象或錯(cuò)誤類(lèi)的復(fù)雜性而沒(méi)有普遍有效的方法來(lái)解決問(wèn)題時(shí)就是這種情況。

深度學(xué)習(xí)通常用于分類(lèi)，對(duì)象檢測(cè)和語(yǔ)義分割領(lǐng)域。

深度學(xué)習(xí)是一種有用的工具，可以補(bǔ)充機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用作為一種補(bǔ)充技術(shù)。然而，單靠深度學(xué)習(xí)無(wú)法解決這些復(fù)雜的任務(wù)，因?yàn)榧夹g(shù)只是分類(lèi)數(shù)據(jù)的另一種方法。在這種情況下非常重要的是一個(gè)提供所有圖像處理工具的綜合工具箱。因?yàn)橹挥型ㄟ^(guò)不同過(guò)程的組合才能完全掌握包括預(yù)處理和后處理在內(nèi)的復(fù)雜應(yīng)用。

特別是在嵌入式視覺(jué)系統(tǒng)中，必須考慮其他因素：由于此處必須分析大量數(shù)據(jù)，因此培訓(xùn)通常會(huì)消耗大量資源，因此在嵌入式設(shè)備上無(wú)利可圖。而且，數(shù)據(jù)分類(lèi)引起了很多努力，因此需要大的計(jì)算能力和適當(dāng)?shù)挠布Ｒ虼?，特別是對(duì)于時(shí)間要求極高的應(yīng)用，標(biāo)準(zhǔn)CPU通常是不夠的。相反，需要功能強(qiáng)大的硬件，如高性能GPU，這是工業(yè)嵌入式系統(tǒng)中的例外。

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