Quelle est la différence entre l'apprentissage profond et l'apprentissage automatique

La plus grande différence entre l'apprentissage profond et l'apprentissage automatique est la « performance » ; l'apprentissage automatique est principalement utilisé pour doter les machines d'intelligence, mais l'apprentissage profond est une technologie qui met en œuvre l'apprentissage automatique, et l'apprentissage profond est également un type d'apprentissage automatique.

L'environnement d'exploitation de cet article : système Windows 7, ordinateur DELL G3

Quelle est la différence entre l'apprentissage et l'apprentissage automatique ?

La plus grande différence entre le deep learning et le machine learning est la performance.

L'apprentissage automatique est principalement utilisé pour doter les machines d'intelligence, mais l'apprentissage profond est une technologie qui met en œuvre l'apprentissage automatique, et l'apprentissage profond est également un type d'apprentissage automatique. Si la quantité de données est relativement faible, les performances du deep learning seront relativement médiocres, car les algorithmes de deep learning doivent disposer d’une grande quantité de données pour bien comprendre les modèles.

D'une manière générale, l'intelligence artificielle est un sujet relativement brûlant, mais elle est désormais encore bien connue en tant que domaine de l'intelligence artificielle, et elle a eu un grand impact sur ces domaines. En raison de l'importance accordée à l'utilisation de l'intelligence artificielle, des systèmes ont été développés qui peuvent non seulement simuler les processus de pensée humaine, mais également acquérir des connaissances à partir du traitement des données, et ce phénomène est l'apprentissage automatique.

1. Dépendance aux données La principale différence entre le deep learning et le machine learning est la performance. Lorsque la quantité de données est faible, les performances du deep learning ne sont pas bonnes, car les algorithmes de deep learning nécessitent une grande quantité de données pour bien comprendre les modèles qu’elles contiennent.

2. Prise en charge matérielle. Les algorithmes d'apprentissage profond s'appuient fortement sur des machines haut de gamme, tandis que les algorithmes d'apprentissage automatique traditionnels peuvent fonctionner sur des machines bas de gamme. L’apprentissage profond nécessite que les GPU effectuent de nombreuses opérations de multiplication matricielle.

3. L'ingénierie des fonctionnalités consiste à saisir les connaissances du domaine dans l'extracteur de fonctionnalités pour réduire la complexité des données. Ce processus est très coûteux en termes de temps et d’expertise.

4. Solution, généralement, nous utilisons des algorithmes traditionnels pour résoudre les problèmes. Cela nécessite de diviser le problème en plusieurs parties, de les résoudre séparément, puis de les combiner après avoir obtenu les résultats.

5. Temps d'exécution, car le deep learning contient beaucoup de paramètres, cela prendra plus de temps que le machine learning. L'apprentissage automatique prend moins de temps pour entraîner les données, ne prenant que quelques secondes à quelques heures.

Les principaux scénarios d'application sont :

Vision par ordinateur : reconnaissance de plaque d'immatriculation, reconnaissance faciale.

Récupération d'informations : moteur de recherche, récupération de texte, récupération d'images.

Marketing : email marketing automatique, identification des cibles.

Diagnostic médical : Détection du cancer, Détection des anomalies.

Traitement du langage naturel : analyse sémantique, marquage de photos, publicité en ligne.

Si l'on regarde les perspectives, les principales sont :

1. L’apprentissage automatique et la science des données prennent de l’ampleur, et l’utilisation de l’apprentissage automatique dans leur activité devient de plus en plus importante pour les entreprises qui veulent survivre.

2. L’apprentissage profond s’est avéré être l’une des technologies les plus avancées qui existent. Il a apporté d’innombrables surprises aux gens, et je pense qu’il en sera de même à l’avenir.

3. Les chercheurs explorent toujours l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond. Dans le passé, la recherche sur ces deux domaines se limitait au domaine universitaire, mais aujourd'hui, l'industrie a également intensifié ses efforts de recherche.

La meilleure preuve est la reconnaissance d’images, qui devient de plus en plus un domaine dominé par l’IA. Le système peut être conçu pour manipuler des routines pré-écrites qui analysent les formes, les couleurs et les objets des images, en numérisant des millions d'images afin d'apprendre à identifier correctement les images.

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