机器学习与深度学习：机器学习与深度学习的区别

机器学习和深度学习都是科技行业的流行语。 机器学习和深度学习都是人工智能技术的细分领域。 如果我们进一步细分，深度学习是机器学习技术的一个细分。

如果您熟悉机器学习和深度学习的基础知识，那就太好了！

但是，如果您是 AI 领域的新手，那么您一定会感到困惑。 机器学习和深度学习有什么区别？

没有什么可担心的。 本文将以通俗易懂的语言解释差异。

什么是机器学习？

机器学习是研究计算机算法的技术的一个分支。 这些算法允许系统从数据中学习或通过经验自行改进。 机器学习算法无需明确编程即可做出预测或决策。

为简单起见，让我提醒您一些您使用的 AI 应用程序。 你还记得用电脑下棋吗？ 是的，那是人工智能的早期阶段。 这些国际象棋游戏是程序员设计的硬编码算法的结果。 一位计算机程序员想到了一系列具有最佳结果的聪明棋步，并为这些国际象棋游戏编写了代码。

机器学习远远领先于早期的人工智能算法。 机器学习算法的设计并非采用硬编码规则来解决问题。 这些算法通过向它们提供真实世界的数据来自行学习。 这意味着随着时间的推移，机器学习算法会变得智能并做出自己的预测。

让我们举个例子，了解这些算法是如何自学的。 将一组兔子和老鼠的图像输入 ML 算法。 现在您想使用 ML 算法分别识别兔子和老鼠的图片。 您必须将结构化数据提供给 ML 算法才能工作。 现在在图像中标记兔子和老鼠的具体特征，并将其呈现给 ML 算法。 ML 算法将从这些标记数据中学习这两种动物的不同特征。 它继续根据从标签中学到的特征识别数百万张兔子和老鼠的图像。

阅读更多：深度学习与神经网络：深度学习和神经网络之间的区别

什么是深度学习？

深度学习是机器学习的一个分支，由连续层中的虚拟神经元组成。 深度学习非常灵活，它受到人脑功能的启发。 每个神经元的工作是分析进入它的输入，并决定是否将输出转移到下一个神经元。 一层中的每个神经元都是连接的。 神经元网络可以解决大量的问题，就像人脑一样。

为了理解深度学习的工作原理，让我们以兔子和老鼠的图像识别为例。 为了解决这个问题，深度学习网络将采取不同的方法。 优点是，它不需要结构化或标记数据来识别动物。

当我们将兔子和老鼠的图像输入深度学习神经网络时，该输入将通过不同的神经元层。 层次结构中的每一层神经元将定义图像的特定特征并将其移动到下一层。 现在你能看到深度学习网络和人脑之间的相似之处吗？ 人脑还通过将问题传递给不同层次的概念和查询并找到解决方案来解决问题。

一旦通过不同层的神经元网络处理数据，它将创建一个特定的标识符来对两种动物进行分类。

机器学习与深度学习之间的主要区别

这些只是解释机器学习和深度学习如何工作的基本示例。 现在让我们总结一下主要区别：

• 机器学习需要结构化数据并从标记的特征中学习。 相比之下，深度学习不需要结构化或标记数据，而是在人工神经元网络中处理数据。

• 机器学习算法的设计方式是让它们学会凭经验做事。 每当未收到所需的输出时，就需要人工干预来重新训练算法。 相比之下，深度学习神经网络从错误中学习，不需要人工干预。 但是，如果输入质量不好，即使是深度学习也会产生不希望的输出，因为它们通过分层神经元网络产生输出。

正如我们在这两种情况下所看到的，输入数据是必不可少的。 输入数据的质量决定了输出的质量。

让我们也看看机器学习和深度学习的用法：

机器学习的使用

• 在拥有一些结构化数据的组织中，机器学习可能很有用。 他们可以轻松地使用这些数据来训练机器学习算法。
• 机器学习解决方案的智能应用有助于实现各种业务流程的自动化。
• 它也可以用来开发聊天机器人。

深度学习的使用

• 当组织处理大量非结构化数据时，深度学习是更好的选择。

• 在复杂问题的情况下，深度学习提供了更好的解决方案。

• 在自然语言处理或语音识别的情况下，深度学习的使用大放异彩。

数据科学和人工智能对机器学习和深度学习的需求

在一家公司中，每天都会产生大量数据。 由于大量的数据，许多关键信息都被忽视了。 现在公司已经非常了解数据分析的力量。 深入的数据处理可以产生各种洞察力，这些洞察力将服务于许多业务目的。

机器学习、深度学习、数据科学和人工智能正在成为每一个成长中的企业不可或缺的一部分。 这些技术也已经以现代助手的形式进入了我们的生活。 如果你有洞察力，无论是 Netflix 还是亚马逊，他们都在使用这些技术来实现业务增长。

当您在亚马逊上浏览特定产品时，您会在不知不觉中生成数据。 这些数据由数据科学家分析以了解您的兴趣。 您在观看 YouTube 或 Netflix 时是否注意到广告模式？ 这些广告是您浏览历史记录中的类似产品。 这是怎么发生的？ 它只不过是数据科学在做它的工作。

现在了解数据科学和机器学习之间的联系。

数据科学用于对数据进行分析和处理。 主要目的是为商业目的提取有意义的结果。 数据科学不仅涉及数据处理，还涉及数据提取、数据清理、数据分析、数据可视化和可操作洞察的数据生成。 有大量数据在业务中被忽视。

数据科学家是负责从这些数据中提取有意义的见解的人。 通过分析数据模式，数据科学家可以了解生产成果、客户行为和其他业务目的。 数据科学对于公司战胜市场竞争和提高客户满意度至关重要。

那么问题来了，机器学习在数据科学中的作用是什么？

简单来说，机器学习是数据科学的一部分。 正如我们所讨论的，数据在公司中大量生成。 对于数据科学家来说，处理它成为一项乏味的任务。 所以机器学习的作用就来了。 机器学习使用统计和算法来处理和分析数据。 所有这些数据处理和分析都是在没有人为干预的情况下完成的。 你也可以说机器学习是赋予系统处理、分析和提供对结果的洞察力的能力。

机器学习和深度学习是数据科学的一些功能。 然而，这些技术在人工智能中用于不同的目的。

机器学习与人工智能相结合，成为一个强大的组合。 现在企业正在大力寻求数字自动化。 进行业务流程自动化的方法之一是使用机器人流程自动化。 RPA 使用人工智能和机器学习来自动化业务流程。 现在，机器人正在取代人类从事平凡而重复的工作。 它可以帮助企业更好地利用资源。

如您所见，机器学习、人工智能和数据科学在数字化转型中发挥着至关重要的作用。 事实上，每家公司都在处理海量数据、重复性工作和要求苛刻的客户。 整个世界都在走向数字化转型。 在这种情况下，机器学习、深度学习、人工智能和数据科学等技术需求旺盛。

所需技能

任何对最新技术和技能提升感兴趣的专业人士都可以学习机器学习和深度学习。 要在该领域从事职业，专业人员必须具备以下技能：

• 它需要对统计、算法、绘制概率形式数据、制作预测模型的专家以及解决混淆矩阵的能力有透彻的了解。

• 专业人员必须了解 Python、R、C++ 和 Java 等编程语言。

• 机器学习所需的一项非常关键的技能是数据建模。 专业人员必须深入了解数据建模的工作原理、给定错误的准确性度量以及工作评估策略。

• 除了上述技能外，专业人员还必须跟上最新的技术、开发工具和算法。

如何掌握所需的技能？

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• 机器学习和深度学习 PG 认证
• 机器学习和 NLP 的 PG 认证
• 机器学习与人工智能 PG 文凭
• 机器学习与人工智能理学硕士
• 机器学习和云高级认证
• 数据科学 PG 认证
• 数据科学 PG 文凭
• 数据科学理学硕士

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谁想要将自己的职业生涯提升到一个新的水平，都可以学习这些课程。 最低资格标准是任何学士学位，并且不需要编码背景。 最好的部分是完成后； 当然，您将获得 IIIT-B 的声望认可。

结论

机器学习、深度学习、人工智能和数据科学的需求量很大。 企业正在快速向数字化转型迈进。 变革的第一步是自动化和深入洞察组织数据。

根据印度教徒的说法，“到 2025 年，机器将统治工作场所”。 世界经济论坛表示：“到 2022 年，印度 12 个行业中超过 54% 的员工需要再培训”。

工业革命正处于鼎盛时期。 每家公司都希望自动化他们的流程。 要成为市场领导者，深入了解运营要求和更快的流程以节省时间和提高客户满意度至关重要。

必须了解技术正在快速发展，而自动化正在风靡一时。 机器人将接管所有重复的、平凡的和海量数据任务。 在这种情况下，人力将被用于更好的工作。 现在必须提高技能才能留在比赛中。

机器学习和深度学习是最新技术的支柱。 趋势还表明，机器学习和深度学习将在业务流程自动化中发挥至关重要的作用。 因此，掌握高要求的技能将为您带来无限的机会。