机器学习和深度学习有哪些区别?

发布网友发布时间：2022-04-24 22:40

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热心网友时间：2023-08-03 23:53

传统机器学习方法在得到数据后，首先需要人为定义特征模板，之后再跟Logistics、SVM等分类器结合，进行训练和预测。机器学习预测准确率高低主要依赖于特征模板定义的好坏，一些好的特征模板往往需要领域专家花费大量时间对数据观测总结。而深度学习跟机器学习一个最大的区别在于，深度学习可以自动地从数据中总结构造特征。深度学习有很多不同的网络结构，如卷积神经网络、长短时记忆网络、图卷积神经网络等，这些网络结构可以自动地从文本、图像、语音中抽取高层次特征，这些自动学习到的特征往往比人为定义的特征更优。
机器学习需要人为定义特征模板，而人对世界的认知是有限的，在定义特征模板的过程中难免会造成信息损失，影响模型预测准确率。深度学习可以自动地从大量数据中学习一些比较好的特征，因此，在有足够多训练数据的情况下，深度学习的模型上限往往要比传统机器学习方法要高很多。

热心网友时间：2023-08-03 23:53

首先机器学习包括深度学习，机器学习是指令计算机按照设计与编程算法行事的技术。它允许计算机利用业已存在的数据进行学习。相当一部分研究人员认为机器学习是帮助人类在人工智能方面取得进展的最佳途径。
深度学习属于机器学习的一个子域，其相关算法受到大脑结构与功能(即人工神经网络)的启发。深度学习如今的全部价值皆通过监督式学习或经过标记的数据及算法实现。深度学习中的每种算法皆经过相同的学习过程。深度学习包含输入内容的非近线变换层级结构，可用于创建统计模型并输出对应结果。

热心网友时间：2023-08-03 23:54

机器学习与深度学习的区别？