简介

近年来，人工智能领域发展迅速。通过利用人工智能技术，机器可以完成大量任务，从为您的照片应用快照滤镜到自动驾驶汽车。与人工智能经常互换使用的另外两个术语是机器学习和深度学习。什么是机器学习和深度学习？它们的意思相同吗？或者它们彼此完全不同？还是它们之间存在联系？

这篇全面而有趣的文章将重新阐述这些问题，同时探讨深度学习与机器学习。

什么是机器学习？

在我们解决机器学习与深度学习的古老问题之前，让我们简要了解一下它们的定义。

机器学习（ML）是人工智能的一个子领域，围绕着利用数据开发计算机算法。它们通过分析和从数据中推断来帮助机器做出决策或预测。

就像人类通过理解输入来获取知识一样，机器学习旨在从输入数据中做出决策。机器学习的强大引擎是算法。

根据数据的结构和数量，可以使用不同的机器学习算法。

什么是深度学习？

深度学习是机器学习的一个子领域，它利用神经网络来模拟人脑在机器上的工作方式。神经元在神经网络中根据大量数据的训练进行配置。就像算法是机器学习的强大引擎一样，深度学习拥有模型。这些模型从多个数据源获取信息，并实时分析这些数据。

深度学习模型包含构成神经网络中层的节点。信息通过每一层传递，试图理解信息并识别模式。

深度学习模型可以从难以理解的数据集中创建更简单、更高效的类别，因为它可以识别高级和低级信息。

在它们进行正面交锋之前，让我们看一下最常用的机器学习算法。

最常见的机器学习算法

算法是机器学习的基础，数据科学家和大数据工程师可以利用它对数据进行分类、预测和获取见解。

在本节中，我们将讨论一些最常用的机器学习算法。

线性回归

它是一种用于数据科学和机器学习的算法，它提供了一个因变量和自变量之间的线性关系，以预测未来事件的结果。

虽然因变量会随着自变量的变化而变化，但自变量在其他变量发生变化时保持不变。模型预测正在分析的因变量的值。

线性回归模拟变量之间的数学关系，并对数值变量或连续变量进行预测，例如价格、销量或薪资。

为什么要使用线性回归算法？

• 它可以有效地处理大型数据集。
• 它可以作为复杂 ML 算法比较的良好基础模型。
• 易于理解和实现。

线性回归

凭借其易用性和效率，线性回归是一种基本的机器学习算法，每个人都应该掌握。

逻辑回归

如果一个数据集有很多特征，我们该如何对它们进行分类？这就是逻辑回归发挥作用的地方。逻辑回归是一种监督学习的形式，可以根据一些自变量预测某些类别的概率。简单来说，它分析变量之间的关系。因为它预测离散值的输出，所以它给出一个介于 0 和 1 之间的概率值。与用于解决回归问题的线性回归不同，逻辑回归解决的是分类问题。

为什么要使用逻辑回归算法？

• 与其他算法相比，它更容易实现、解释和训练。
• 它通过衡量变量的相关性提供有价值的见解。
• 适用于线性可分数据集。

逻辑回归

逻辑回归是另一种常用的机器学习算法，它利用概率来预测结果，并且是数据科学家和数据分析师必须掌握的算法。

决策树

这是另一种监督学习的形式，其中数据根据不同的条件进行拆分。根属性的值与实际数据集中记录的属性进行比较。这在根节点中完成，并沿着分支向下到下一个节点。每个连续节点的属性值与子节点进行比较，直到到达树的最终叶子节点。

与前两者不同，决策树可用于分类和回归任务。

决策树包含

• 决策节点：数据在此处拆分。
• 叶子：最终结果在此处产生。

为什么要使用决策树算法？

• 它可以处理多输出问题。
• 它可以处理分类数据和数值数据。
• 它易于进行数据预处理，使其操作起来不那么繁琐。
• 它不需要数据缩放。
• 它不受数据中缺失值的影响。

决策树

决策树是另一种重要的机器学习算法，常用于分类和回归问题。

支持向量机

支持向量机（也称为 SVM）是一种用于回归和分类问题的监督机器学习算法。SVM 最初在 60 年代被提出，主要用于解决分类问题。它们最近获得了普及，因为它们可以处理连续变量和分类变量。

主要地，它们用于通过识别超平面来分离不同类的数点。它们的选择方式是最大化超平面与每个类中最接近的数据点之间的距离。这些接近的数据点称为支持向量。

支持向量机是复杂的 ML 算法，可以执行回归和分类任务，并且可以通过内核处理线性数据和非线性数据。

降维算法

在机器学习中，可能存在过多的变量需要处理。这可能以回归和分类任务的形式出现，称为特征。降维涉及减少数据集中特征的数量。这是通过将数据从高维特征空间转换为低维特征空间来完成的，同时确保在转换过程中数据中存在的有意义的属性不会丢失。

由于数据量减少，降维训练效果更好，并且需要更少的计算时间。

为什么要使用降维算法？

• 它通过减少特征来帮助数据压缩。
• 较少的维度意味着较少的计算量，并且算法训练速度更快。
• 它消除了不必要的、冗余的特征和噪声。
• 使用较少的数据，模型精度会大幅提高。

处理大量特征可能是一项艰巨的任务。但是，通过降维等 ML 算法方法，我们可以利用如何使用它们的力量，甚至去除冗余的特征。

K 近邻

K 近邻算法（也称为 KNN）是一种监督机器学习算法，它使用非参数 ML 原则执行分类和回归任务。KNN 基于类似数据点具有类似标签或值的理念。k 是用于分类的标记点的数量，其中 k 指的是用于确定结果的标记点的数量。

在训练过程中，这种 ML 算法将整个训练数据集存储为参考。计算所有输入数据点与训练示例之间的距离以进行预测。

kNN

该算法根据 k 个邻居与输入数据点之间的距离来识别 kNN。因此，对于分类任务，将 kNN 中最常见的类标签分配为输入数据点的预测标签，并计算 kNN 的目标值的平均值以确定输入数据点的值。

为什么要使用 K 近邻？

• 它的实现不需要复杂的数学公式或优化技术。
• 分析数据时不做出任何关于其分布或结构的假设。
• 只有一个超参数 k，使其易于调整。
• 不需要训练，因为所有工作都在预测过程中完成。

kNN 是一种惰性学习算法，它在运行时进行预测，而不是基于学习模型的预测。

深度学习模型如何超越 ML？

深度学习模型能够在各种任务中胜过机器学习算法，这是因为它们能够直接从数据中建模复杂的模式和关系，而无需手动设计特征。让我们探讨深度学习如何在许多领域中表现出色。

自动特征提取

深度学习算法能够自动识别特征，而不是像传统机器学习模型那样使用人工设计的特征。这种能力在图像识别和语音识别等领域特别有用，因为在这些领域手动设计有效的特征极其困难。

分层特征学习

深度学习模型通过学习多层表示来构建数据的层次化表示。这使得模型能够有效地捕捉简单和复杂的模式。

处理高维数据

与传统机器学习模型不同，深度学习模型在高维数据（如图像、视频和文本）上表现出色，而传统模型在处理高维数据时可能会遇到困难。例如，图像中的单个像素值可能包含数万甚至数百万个值。

可扩展性和性能

深度学习模型随着数据量的增加而性能提升，而传统机器学习算法在数据量增加时往往会达到平台期甚至性能下降。这种可扩展性在大型应用中至关重要，例如在大数据环境中遇到的应用。

灵活性和适应性

深度学习模型只需对架构进行少量调整，即可适应各种任务。在图像分类、目标检测甚至视频分析中，都可以轻松使用相同的卷积神经网络（CNN）架构。

端到端学习

深度学习的优势包括端到端学习，它允许模型直接从原始数据训练到输出结果，减少了需要领域专业知识的中间步骤。这在输入数据和输出之间关系不明确的复杂任务中是一个显著的优势。

最先进的结果

许多领域都受益于深度学习，它超越了传统的机器学习模型甚至人类专家，例如玩围棋等复杂游戏以及基于影像诊断医疗状况。

尽管深度学习模型功能强大，但它们也存在一些缺点，例如需要大量标记数据、计算复杂度以及缺乏透明度（即缺乏数据透明度，“黑盒”）。因此，深度学习和传统机器学习之间的选择取决于手头任务的具体要求和约束。

深度学习与机器学习：对决

我们终于到达了本文的核心。我们之前已经看到深度学习模型在某些方面优于机器学习算法。在本节中，我们将讨论区分因素，比较它们的性能，并考察一些现实世界的应用。

区分因素	机器学习	深度学习
定义	ML是人工智能的一个子领域，它通过利用历史数据，基于统计模型和算法进行预测和决策。	DL是ML的一个子领域，它试图通过创建可以做出智能决策的人工神经网络来复制人脑的工作原理。
架构	ML基于传统的统计模型。	DL使用具有多层节点的人工神经网络。
学习过程	1. 通过用户查询获取新信息 2. 分析数据 3. 识别模式 4. 进行预测 5. 将答案发送回用户	1. 获取数据 2. 数据预处理 3. 接下来是数据分割和平衡 4. 模型构建和训练 5. 性能评估 6. 超参数训练 7. 模型部署
计算和数据需求	1. 获取数据 2. 数据预处理 3. 接下来是数据分割和平衡 4. 模型构建和训练 5. 性能评估 6. 超参数训练 7. 模型部署	1. DL可以处理非结构化数据，如图像、文本或音频。 2. 由于其复杂性，它需要高计算能力。 3. DL需要大量数据进行训练。
特征工程	ML要求工程师识别应用的特征，然后根据领域和数据类型进行手工编码。	DL通过从数据中学习高级特征，减少了为每个问题开发新的特征提取器的工作量。
类型	ML可以广泛分类为 1. 监督学习 2. 无监督学习 3. 强化学习	DL具有以下模型 1. 卷积神经网络 2. 循环神经网络 3. 多层感知器
处理技术	ML使用各种技术，如数据处理或图像处理。	DL依赖于构成多层的神经网络。
问题解决方法	在ML中，问题被分解成多个部分并分别解决，然后将这些部分组合起来得到最终结果。	使用DL，我们可以端到端地解决问题。
缺点	ML的一些缺陷包括 1. 算法开发需要高水平的技术知识和技能。 2. 一些ML算法难以解释，难以理解预测是如何做出的。 3. ML算法需要大量数据进行有效训练。 4. 如果使用有偏差的数据进行训练，则模型也可能存在偏差。	DL的一些缺陷包括 1. DL模型需要高计算资源，如良好的内存和强大的GPU。 2. 由于模型依赖于数据质量，如果数据不完整或存在噪声，性能可能会受到负面影响。 3. 由于DL模型在大量数据上进行训练，因此数据隐私和安全问题始终存在较高风险。
性能比较	1. ML通常在解决简单问题时表现良好。 2. ML算法随着从数据中学习而提高准确性。 3. 它们具有高度可扩展性，能够处理大型数据集。 4. 与DL相比，ML不需要那么多的计算能力，并且更容易设置和分析。 5. ML需要仔细选择特征并调整参数以获得最佳性能。 6. ML算法需要人工干预进行特征提取。	1. DL擅长解决复杂问题。 2. DL可以实现高准确率，用于复杂任务，如自然语言处理或机器人技术。 3. 使用并行处理硬件，DL可以缩短训练时间。 4. 虽然DL需要高计算资源，但随着数据量的增加，其性能会更好。 5. 它需要调整许多参数，但一旦网络架构确定，它就可以从原始数据中自行学习。 6. 与ML不同，DL模型不需要人工干预进行特征提取。
职业机会	使用ML，可以从事以下角色 1. 机器学习工程师 2. 数据科学家 3. 数据分析师 4. 商业智能分析师 需要具备以下专业知识 1. 统计分析 2. 监督和无监督学习算法知识 3. 特征工程 4. 数据预处理	使用DL，可以从事以下角色 1. 深度学习工程师 2. AI研究科学家 3. 计算机视觉工程师 4. 机器人工程师 5. 解决方案架构师 需要具备以下专业知识 1. 神经网络 2. 深度学习框架 3. 模型优化技术 4. 强化学习

结论

本文到此结束。我们研究了机器学习和深度学习的定义，回顾了常见的机器学习算法，最后比较了深度学习与机器学习，以及一些关键的区别因素。

请继续关注；我们将在人工智能、深度学习和计算机视觉方面发布更多有趣且全面的文章。

下次再见！