CN / EN
banner圖
掌握核心技術 駕馭光的運用

行業新聞

機器學習和深度學習的主要差異

日期:2019-01-11 來源:币游国际
       深度學習和機器學習都提供了訓練模型和分類數據的方法,那麽這兩者到底有什麽區別?
       使用標準的機器學習的方法,我們需要手動選擇圖像的相關特征,以訓練機器學習模型。然後,模型在對新對象進行分析和分類時引用這些特征。
       通過深度學習的工作流程,可以從圖像中自動提取相關功能。另外,深度學習是一種端到端的學習,網絡被賦予原始數據和分類等任務,並且可以自動完成。
       另一個關鍵的區別是深度學習算法與數據縮放,而淺層學習數據收斂。淺層學習指的是當用戶向網絡中添加更多示例和訓練數據時,機器學習的方式能夠在特定性能水平上達到平台級。
機器學習和深度學習的主要差異_heydanbo.com
       如果需要在深度學習和機器學習之間作出抉擇,用戶需要明確是否具有高性能的GPU和大量的標記數據。如果用戶沒有高性能GPU和標記數據,那麽機器學習比深度學習更具優勢。這是因為深度學習通常比較複雜,就圖像而言可能需要幾千張圖才能獲得可靠的結果。高性能的GPU能夠幫助用戶,在建模上花更少的時間來分析所有的圖像。
       如果用戶選擇機器學習,可以選擇在多種不同的分類器上訓練模型,也能知道哪些功能可以提取出最好的結果。此外,通過機器學習,我們可以靈活地選擇多種方式的組合,使用不同的分類器和功能來查看哪種排列最適合數據。
       所以,一般來說,深度學習的計算量更大,而機器學習技術通常更易於使用。
       深度學習,給人工智能以璀璨的未來
       深度學習使得機器學習能夠實現眾多的應用,並拓展了人工智能的領域範圍。深度學習摧枯拉朽般地實現了各種任務,使得似乎所有的機器輔助功能都變為可能。無人駕駛汽車,預防性醫療保健,甚至是更好的電影推薦,都近在眼前,或者即將實現。


返回列表