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研究和跟進人工智能 (AI) 的技術進步非常具有挑戰性。但是，在學習其基礎知識時，我們會遇到兩種主要方法:機器學習和深度學習。
這些系統在很多方面影響了我們的生活。例如，他們是Netflix等熱門平台為你挑選適合你的節目的推動力，也是汽車自動駕駛技術落地的幕後推手。
所以, 機器學習和深度學習是可轉置的科技詞嗎?在本文中，我們將揭示您需要了解的有關這些主要 AI 概念的所有信息，包括它們的異同。請繼續閱讀以了解更多信息。
機器學習與深度學習:並排比較
機器學習與深度學習:有什麼區別?
讓我們看看
定義和含義
機器學習是一種 AI，它使系統能夠從其經驗中學習，以便在無需人工干預的情況下升級其操作。這種 AI 概念被用於各個領域，包括醫療保健、藝術、金融和科學。
另一方面，深度學習是機器學習的升級版。它使用神經網絡，旨在模仿人腦的結構和功能。此外，深度學習系統不需要人工輸入即可運行。他們可以使用用戶提供的數據獨立提高他們的熟練程度和準確性。
人為乾預
在其跨業務問題的應用中，機器學習也稱為預測分析。
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機器學習系統需要程序員識別和手動根據數據類型（方向、形狀、像素值）編寫應用功能代碼。另一方面，深度學習系統可以在沒有人工輸入的情況下學習這些特徵。它們的工作方式類似於人腦，一旦創建程序，您就不必重新編碼。
深度學習系統的最佳示例是面部識別系統。該系統將發現獨立檢測和評估面部邊緣、線條和整體面部表徵的方法。開展這項工作涉及的數據量很大，因此該程序會隨著時間的推移不斷自我訓練。這種訓練將進一步提高其識別人臉的準確性。
硬件
深度學習系統處理大量數據並使用其算法不斷解決複雜的數學計算。因此，他們需要強大的硬件來有效、及時地完成這項任務。
高端圖形處理單元 (GPU) 最適合深度學習。相比之下，機器學習程序不需要更高的計算能力來運行。它們可以在大多數低端硬件上無縫運行。
時間
深度學習系統需要更多的時間來訓練。這是由於系統必須處理的海量數據以及它必須解決的眾多複雜的數學公式和參數。
相對於機器學習，它的訓練時間非常長。這可能需要幾個小時到幾年的時間。另一方面，機器學習只需要幾秒到幾小時。
方法
深度學習中的“深度”一詞是指在網絡中使用多層。
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機器學習算法將分段解析數據並將它們組合起來以產生所需的結果。另一方面，深度學習程序將一次性評估整個問題。
假設您需要通過機器學習識別圖片中的特定對象；你必須把這個過程分解成幾個階段。但是，通過深度學習，您只會將對象放入系統中。在沒有任何幫助的情況下，程序會立即生成識別出的物體及其在圖片中的位置。
應用
基於上述差異，您一定已經意識到深度學習和機器學習系統有不同的應用。一些著名的機器學習應用程序包括電子郵件垃圾郵件標識符、股票市場價格和天氣預報等預測程序，以及用於在醫療中心製定循證治療計劃的程序。
深度學習應用包括音樂流媒體服務、面部識別、Netflix 和廣為宣傳的自動駕駛汽車。在自動駕駛車輛中，多層神經網絡使它們能夠檢測交通信號燈和障礙物，並確定何時減速或加速。
實施機器和深度學習系統的挑戰
同時實施機器學習和深度學習系統面臨著相當多的挑戰。以下是您可能會遇到的一些障礙:
低質量或不充足的數據:這兩個 AI 概念都需要使用與其處理的主題相關的數據進行培訓才能有效運作。大多數用戶都難以為他們的 AI 算法提供高質量和足夠的數據量。不幸的是，當他們無法訪問所需數據或數據不存在時，問題就會出現。在使用機器學習或深度學習系統時，這種不平衡將導致歧視性或差異性結果。 過時的基礎設施:這些人工智能概念必須在幾秒鐘內處理大量信息才能產生急需的結果。此外，他們需要具有高端操作設備的合適基礎設施才能有效工作。使用過時機器的用戶無法從這些系統中充分受益。要使用機器學習或深度學習系統，您必須投資技術先進的工具、應用程序和基礎設施。 集成到系統中:將 AI 集成到您的培訓計劃中需要的不僅僅是在您的 LMS 中下載插件。您必須首先考慮您是否擁有無縫運行該系統的基礎設施、存儲和處理器。此外，您的員工將需要充分的培訓才能使用機器學習和深度學習系統。他們需要專業知識來解決簡單的故障排除問題，並通過 AI 算法檢測任何表現不佳的問題。建立必要的基礎來整合這項技術對大多數企業來說都是一項重大挑戰。 AI 人才不足:尋找和僱用在這些 AI 概念方面具有廣泛知識和技能的有能力的人才具有挑戰性。公司缺乏人工智能專家是一個巨大的挑戰，這阻礙了他們在組織中實施深度學習或機器學習。 高估您的系統:機器學習和深度學習的技術進步讓一些人相信這些系統永遠不會出錯。這是對這些系統的高估，因為它們嚴重依賴用戶上傳的數據。因此，數據質量將決定係統的準確性和可靠性。由於這個問題，許多用戶對深度學習和機器學習系統有過負面體驗。 成本要求:實施深度學習和機器學習系統會產生額外的成本。開發、實施和整合這些系統需要與 AI 專家合作才能成功。除了付錢給這些專家外，你還必須為你的員工提供人工智能培訓。其他不可避免的成本包括升級您的 IT 設備和基礎設施。坦率地說，這整個過程是高度資本密集型的。
機器學習與深度學習:7 個必須知道的事實
深度學習和機器學習使機器人能夠執行新聞工作，不幸的是，這可能會導致在這些相關領域工作的員工被替換在未來。深度學習有助於移動應用行業的個性化用戶體驗。通過深度學習算法，我們現在能夠創建可以執行語言翻譯和語音識別等任務的工具。數據科學家正在努力實現深度學習學習能夠閱讀字符和肢體語言以檢測情緒。人工智能與深度學習相結合可以處理數以百萬計的信息報告，並使用獲得的數據來計算最佳結果。深度學習現在可以使用計算機視覺來識別和分類圖像和視頻中的對象。通過深度學習，現在可以設計出看起來像真實動物但需要較少注意力的機器人寵物。
機器學習與深度學習:哪個更好?
隨著深度學習和機器學習爭論的繼續，很明顯，深度學習正在成為最受歡迎的選擇。由於以下原因，大多數人更喜歡它而不是機器學習:
從數據中隱藏洞察力:使用質量和大數據訓練的深度學習系統可以揭示人類無法理解的數據中隱藏的關係、模式和屬性檢測不到。此模型適用於收集營銷、研究和業務見解。它還可以與文本、圖像和視頻等其他信息源一起使用。最小化人為因素:深度學習算法獨立進行特徵提取過程。他們不依賴人為乾預，但他們準確地完成了這項任務。他們還可以更快地完成此過程並將人為錯誤的風險降至最低。 無與倫比的效率:在足夠的計算能力下，深度學習算法可以在幾分鐘內處理數千個任務。它還通過隨著時間的推移不斷訓練自己來提高其性能和效率。
機器學習與深度學習:完整解釋和差異常見問題解答（常見問題解答）
數據分析師是否使用機器學習?
是的，數據分析師經常使用機器學習作為分析數據並從中得出見解的工具。機器學習是人工智能的一個子集，它使用算法和統計模型使系統能夠自動學習並從經驗中改進而無需明確編程。
數據分析師可以使用機器學習技術來構建預測模型、聚類數據，並根據各種因素對數據進行分類。通過使用機器學習算法，數據分析師可以識別數據中的模式和關係，而這些模式和關係可能無法通過傳統的統計分析方法立即顯現出來。
機器學習對於處理需要復雜的複雜數據集特別有用
我學習機器學習的速度有多快?
機器學習是一個快速發展和變化的領域。因此，研究它是一個持續的過程。根據您投入學習的時間和您的背景，可能需要幾週、幾個月或一年的時間才能為機器學習打下堅實的基礎。此外，你對這個人工智能概念的掌握程度將決定你學得有多快。
研究深度學習有多難?
其中涉及的技術概念和技能對於初學者來說，深度學習一開始總是充滿挑戰。但是，如本文所述，一旦您開始使用學習模式對其進行分解，學習就會變得更加容易。
如果你每天花時間學習，你會發現掌握深度學習的概念非常容易。此外，您無需掌握所有復雜的深度學習概念即可在現實世界中練習您的技能。你可以在工作中不斷學習。
深度學習需要編碼嗎?
機器學習和深度學習是服務平台，讓用戶無需編碼即可開發模型以及訓練、部署和運行程序。因此，您無需成為高級程序員即可探索這些 AI 概念。然而，培養基本的編程技能是一個額外的優勢。
機器學習有未來嗎?
機器學習是一個快速發展的領域學習和研究領域，這意味著對機器學習專業人士的需求也在增長。隨著越來越多的人對學習計算機算法及其工作原理感興趣，這種需求在未來只會增加。