机器学习与深度学习的区别

机器学习和深度学习是数据科学的两个主要概念，也是人工智能的子集。大多数人认为机器学习、深度学习以及人工智能是相同的时髦词。但实际上，所有这些术语都不同，但彼此相关。

在本主题中，我们将学习机器学习与深度学习的不同之处。但在学习差异之前，先简要介绍一下机器学习和深度学习。

什么是机器学习？

机器学习是人工智能的一部分，是一项不断发展的技术，它使机器能够从过去的数据中学习并自动执行给定任务。

机器学习允许计算机自主学习经验，使用统计方法来提高性能，并在没有明确编程的情况下预测结果。

ML 的流行应用包括电子邮件垃圾邮件过滤、产品推荐、在线欺诈检测等。

一些有用的 ML 算法是

• 决策树算法
• 朴素贝叶斯
• 随机森林
• K均值聚类
• KNN 算法
• Apriori 算法等。

机器学习如何工作？

可以通过识别猫或狗的图像的例子来理解机器学习模型的工作原理。为了识别这一点，ML 模型接收猫和狗的图像作为输入，提取图像的不同特征，如形状、高度、鼻子、眼睛等，应用分类算法，并预测输出。请看下图

什么是深度学习？

深度学习是机器学习的子集，或者可以称为一种特殊的机器学习。它在技术上与机器学习的工作方式相同，但具有不同的功能和方法。它受到人类脑细胞（称为神经元）功能的启发，并引出了人工神经网络的概念。它也被称为深度神经网络或深度神经网络学习。

在深度学习中，模型使用不同的层来学习和发现数据中的见解。

深度学习的一些流行应用包括自动驾驶汽车、语言翻译、自然语言处理等。

一些流行的深度学习模型是

• 卷积神经网络
• 循环神经网络
• 自动编码器
• 经典神经网络等。

深度学习如何工作？

我们可以用识别猫与狗的相同例子来理解深度学习的工作原理。深度学习模型将图像作为输入，直接输入到算法中，而无需手动进行特征提取步骤。图像通过人工神经网络的不同层，并预测最终输出。

考虑下图

机器学习与深度学习的关键比较

让我们根据不同的参数来理解这两个术语之间的关键区别

如何在 ML 和深度学习之间进行选择？

我们已经通过一些比较简要介绍了 ML 和 DL，现在解释为什么以及选择哪一个来解决特定问题。因此，可以通过给出的流程图来理解。

因此，如果您拥有大量数据和强大的硬件功能，请选择深度学习。但如果您两者都没有，请选择 ML 模型来解决您的问题。

结论：总之，我们可以说深度学习是具有更多功能和不同工作方法的机器学习。选择任何一个来解决特定问题都取决于数据的数量和问题的复杂性。