Apakah perbezaan antara pembelajaran mendalam dan pembelajaran mesin

Perbezaan terbesar antara pembelajaran mendalam dan pembelajaran mesin ialah "prestasi" terutamanya digunakan untuk menjadikan mesin mempunyai kecerdasan, tetapi pembelajaran mendalam ialah teknologi yang melaksanakan pembelajaran mesin, dan pembelajaran mendalam juga merupakan jenis pembelajaran mesin; daripada.

Persekitaran pengendalian artikel ini: sistem Windows 7, komputer DELL G3

Apakah perbezaan antara pembelajaran dan pembelajaran mesin ?

Perbezaan terbesar antara pembelajaran mendalam dan pembelajaran mesin ialah prestasi.

Pembelajaran mesin digunakan terutamanya untuk menjadikan mesin memiliki kecerdasan, tetapi pembelajaran mendalam ialah teknologi untuk merealisasikan pembelajaran mesin, dan pembelajaran mendalam juga merupakan sejenis pembelajaran mesin. Jika jumlah data agak kecil, prestasi pembelajaran mendalam akan menjadi agak lemah Ini kerana algoritma pembelajaran mendalam mesti mempunyai jumlah data yang banyak untuk memahami corak dengan baik.

Secara umumnya, kecerdasan buatan adalah topik yang agak hangat, tetapi kini ia masih terkenal sebagai bidang yang menggunakan kecerdasan buatan, dan ia telah memberi impak yang besar kepada bidang ini. Kerana tumpuan menggunakan kecerdasan buatan, sistem telah dibangunkan yang bukan sahaja dapat mensimulasikan proses pemikiran manusia, tetapi juga mempelajari pengetahuan daripada memproses data, dan fenomena ini adalah pembelajaran mesin.

1 Pergantungan data Perbezaan utama antara pembelajaran mendalam dan pembelajaran mesin ialah prestasi. Apabila jumlah data adalah kecil, prestasi pembelajaran mendalam adalah tidak baik, kerana algoritma pembelajaran mendalam memerlukan sejumlah besar data untuk memahami corak yang terkandung di dalamnya.

2. Sokongan perkakasan algoritma pembelajaran mendalam sangat bergantung pada mesin canggih, manakala algoritma pembelajaran mesin tradisional boleh dijalankan pada mesin kelas rendah. Pembelajaran mendalam memerlukan GPU melakukan banyak operasi pendaraban matriks.

3. Kejuruteraan ciri adalah untuk memasukkan pengetahuan domain ke dalam pengekstrak ciri untuk mengurangkan kerumitan data. Proses ini sangat mahal dari segi masa dan kepakaran.

4. Penyelesaian, biasanya, kami menggunakan algoritma tradisional untuk menyelesaikan masalah. Ini memerlukan memecahkan masalah kepada beberapa bahagian, menyelesaikannya secara berasingan, dan kemudian menggabungkannya selepas mendapat keputusan.

5. Memandangkan pembelajaran mendalam mengandungi banyak parameter, ia akan mengambil lebih banyak masa daripada pembelajaran mesin. Pembelajaran mesin mengambil sedikit masa untuk melatih data, hanya mengambil masa beberapa saat hingga jam.

Senario aplikasi utama ialah:

Penglihatan komputer: pengecaman plat lesen, pengecaman muka.

Pendapatan maklumat: enjin carian, perolehan teks, perolehan imej.

Pemasaran: pemasaran e-mel automatik, pengenalan sasaran.

Diagnostik perubatan: pengesanan kanser, pengesanan anomali.

Pemprosesan bahasa semula jadi: analisis semantik, penandaan foto, pengiklanan dalam talian.

Jika kita lihat pada pandangan, yang utama ialah:

1. Pembelajaran mesin dan sains data mendapat momentum, dan menggunakan pembelajaran mesin dalam perniagaan mereka menjadi semakin penting bagi syarikat yang ingin terus hidup.

2． Pembelajaran mendalam telah terbukti sebagai salah satu teknologi tercanggih yang wujud Ia telah membawa banyak kejutan kepada orang ramai, dan saya percaya ia akan melakukannya pada masa hadapan.

3. Penyelidik masih meneroka pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam. Pada masa lalu, penyelidikan mengenai kedua-duanya terhad kepada skop akademik, tetapi kini industri juga telah meningkatkan usaha penyelidikannya.

Bukti terbaik tentang ini ialah pengecaman imej, yang semakin menjadi kawasan yang diterajui oleh AI. Sistem ini boleh direka bentuk untuk memanipulasi rutin pratulis yang menganalisis bentuk, warna dan objek dalam gambar, mengimbas berjuta-juta imej untuk mengajar dirinya sendiri cara mengenal pasti imej dengan betul.

Untuk lebih banyak pengetahuan berkaitan, sila lawati ruangan Soalan Lazim!

Atas ialah kandungan terperinci Apakah perbezaan antara pembelajaran mendalam dan pembelajaran mesin. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!