機器學習與深度學習

在人工智慧領域，機器學習和深度學習這兩個術語經常被互換使用。雖然這兩種技術都用於建立智慧系統，但它們並非一回事。機器學習是人工智慧 (AI) 的一個子領域，它使機器能夠在沒有明確程式設計的情況下學習，而深度學習是機器學習的一個子領域，它使用神經網路來處理複雜資料。在本章中，我們將探討機器學習和深度學習之間的差異以及它們之間的關係。

讓我們首先了解這兩個術語，然後詳細瞭解它們之間的區別。

什麼是機器學習？

機器學習，縮寫為 ML，是人工智慧的一個子領域，它使機器能夠自動從經驗中學習。在機器學習中，演算法開發是核心工作。這些演算法在資料上進行訓練以學習隱藏的模式，並根據學到的知識進行預測。演算法訓練的整個過程有時被稱為模型構建。

當我們說“機器學習使機器能夠從經驗中學習”時，經驗指的是什麼？我們經常聽說用資料訓練機器學習演算法。用資料訓練演算法被稱為經驗。就像我們人類從經驗中學習一樣，機器在訓練時從資料中學習。

換句話說，機器學習是一種實現人工智慧相關問題解決方案的技術。

有很多方法可以實現人工智慧問題的解決方案。機器學習就是其中一種方法。

主要有四種方法可以讓機器從資料中學習：監督學習、無監督學習、半監督學習和強化學習。

監督學習 是讓機器從標記資料中學習的最重要的方法之一。監督學習最適合與分類和迴歸相關的任務。同樣，在機器學習中，也有不同的方法或演算法來實現監督學習。在這些演算法中，線性迴歸、K近鄰、隨機森林等是眾所周知的。

藉助神經網路，機器學習已經達到了最高的準確率。神經網路可以被歸類為一種複雜的監督學習方法。深度學習是另一種實現機器學習解決方案的方法。深度學習使用神經網路來學習資料中的複雜關係。讓我們在下一節中詳細瞭解深度學習。

什麼是深度學習？

深度學習 是一種機器學習，它使用神經網路來處理複雜資料。換句話說，深度學習是一個計算機可以使用多個互連節點或人工神經元層來自動學習資料中的模式和關係的過程。深度學習演算法旨在檢測和學習資料中的模式，以做出預測或決策。

深度學習特別適合處理涉及複雜資料（如影像和語音識別、自然語言處理和自動駕駛汽車）的任務。深度學習演算法能夠處理海量資料，並且可以學習識別這些資料中的複雜模式和關係。

深度學習的示例包括人臉識別、語音識別和自動駕駛汽車。

機器學習與深度學習的區別

下表突出了機器學習和深度學習之間的顯著區別 -

機器學習與深度學習：關鍵比較

現在我們對機器學習和深度學習有了基本的瞭解，讓我們更深入地瞭解兩者之間的區別。

• 首先，機器學習是一個廣泛的類別，包含許多不同型別的演算法，包括深度學習。深度學習是一種特定型別的機器學習演算法，它使用神經網路來處理複雜資料。

• 其次，雖然機器學習演算法旨在從資料中學習並隨著時間的推移提高其準確性，但深度學習演算法旨在處理複雜資料並識別資料中的模式和關係。深度學習演算法能夠識別其他機器學習演算法可能無法檢測到的複雜模式和關係。

• 第三，深度學習演算法需要大量資料和處理能力來訓練。深度學習演算法通常需要大型資料集和強大的硬體，例如圖形處理單元（GPU）才能有效地進行訓練。另一方面，機器學習演算法可以在較小的資料集和較弱的硬體上進行訓練。

• 最後，深度學習演算法可以提供高度準確的預測和決策，但與其他機器學習演算法相比，它們可能更難以理解和解釋。深度學習演算法可以處理海量資料並識別資料中的複雜模式和關係，但可能難以理解演算法得出結論的方式。

機器學習和深度學習都是解決人工智慧相關問題的技術。如果不使用機器學習或深度學習，我們也可以在現實世界中實現人工智慧。當我們不使用機器學習來實現 AI 時，我們將使用基於規則的演算法來實現它。

在討論機器學習和深度學習方法時，所有深度學習方法都屬於機器學習，但反之則不然。