1.學(xué)習(xí)方式不同
機(jī)器學(xué)習(xí)是一種數(shù)據(jù)驅(qū)動的算法,通過學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的規(guī)律,對未知數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。而深度學(xué)習(xí)則是在機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上,通過模擬人腦的神經(jīng)元結(jié)構(gòu),進(jìn)行分層次的學(xué)習(xí)。
2.模型復(fù)雜性不同
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人腦的神經(jīng)元結(jié)構(gòu)的模型,可以解決復(fù)雜的非線性問題。而深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種,它的模型復(fù)雜度更高,層數(shù)更多。
3.數(shù)據(jù)需求不同
機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)需求較小,適合處理小規(guī)模數(shù)據(jù)。而深度學(xué)習(xí)需要大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,以便更好地學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的特征。
4.應(yīng)用領(lǐng)域不同
機(jī)器學(xué)習(xí)可以應(yīng)用于各種領(lǐng)域,如醫(yī)療、金融、電商等。而深度學(xué)習(xí)主要應(yīng)用于圖像識別、語音識別、自然語言處理等領(lǐng)域。
5.處理問題的能力不同
機(jī)器學(xué)習(xí)通過訓(xùn)練數(shù)據(jù),可以處理各種類型的問題,如回歸、分類等。而深度學(xué)習(xí)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則更擅長處理復(fù)雜的問題,如圖像識別、自然語言處理等。
延伸閱讀
深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程
深度學(xué)習(xí)的概念源于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人腦神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)和功能的模型。早在上世紀(jì)60年代,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就已經(jīng)被提出。然而,由于計(jì)算能力的限制,以及訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的難度,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并未得到廣泛應(yīng)用。進(jìn)入21世紀(jì),隨著計(jì)算能力的提高和大數(shù)據(jù)的出現(xiàn),深度學(xué)習(xí)開始快速發(fā)展,并在圖像識別、語音識別、自然語言處理等領(lǐng)域取得了突破性的成果。