機器學習與深度學習：機器學習與深度學習的區別

機器學習和深度學習都是科技行業的流行語。 機器學習和深度學習都是人工智能技術的細分領域。 如果我們進一步細分，深度學習是機器學習技術的一個細分。

如果您熟悉機器學習和深度學習的基礎知識，那就太好了！

但是，如果您是 AI 領域的新手，那麼您一定會感到困惑。 機器學習和深度學習有什麼區別？

沒有什麼可擔心的。 本文將以通俗易懂的語言解釋差異。

什麼是機器學習？

機器學習是研究計算機算法的技術的一個分支。 這些算法允許系統從數據中學習或通過經驗自行改進。 機器學習算法無需明確編程即可做出預測或決策。

為簡單起見，讓我提醒您一些您使用的 AI 應用程序。 你還記得用電腦下棋嗎？ 是的，那是人工智能的早期階段。 這些國際象棋遊戲是程序員設計的硬編碼算法的結果。 一位計算機程序員想到了一系列具有最佳結果的聰明棋步，並為這些國際象棋遊戲編寫了代碼。

機器學習遠遠領先於早期的人工智能算法。 機器學習算法的設計並非採用硬編碼規則來解決問題。 這些算法通過向它們提供真實世界的數據來自行學習。 這意味著隨著時間的推移，機器學習算法會變得智能並做出自己的預測。

讓我們舉個例子，了解這些算法是如何自學的。 將一組兔子和老鼠的圖像輸入 ML 算法。 現在您想使用 ML 算法分別識別兔子和老鼠的圖片。 您必須將結構化數據提供給 ML 算法才能工作。 現在在圖像中標記兔子和老鼠的具體特徵，並將其呈現給 ML 算法。 ML 算法將從這些標記數據中學習這兩種動物的不同特徵。 它繼續根據從標籤中學到的特徵識別數百萬張兔子和老鼠的圖像。

閱讀更多：深度學習與神經網絡：深度學習和神經網絡之間的區別

什麼是深度學習？

深度學習是機器學習的一個分支，由連續層中的虛擬神經元組成。 深度學習非常靈活，它受到人腦功能的啟發。 每個神經元的工作是分析進入它的輸入，並決定是否將輸出轉移到下一個神經元。 一層中的每個神經元都是連接的。 神經元網絡可以解決大量的問題，就像人腦一樣。

為了理解深度學習的工作原理，讓我們以兔子和老鼠的圖像識別為例。 為了解決這個問題，深度學習網絡將採取不同的方法。 優點是，它不需要結構化或標記數據來識別動物。

當我們將兔子和老鼠的圖像輸入深度學習神經網絡時，該輸入將通過不同的神經元層。 層次結構中的每一層神經元將定義圖像的特定特徵並將其移動到下一層。 現在你能看到深度學習網絡和人腦之間的相似之處嗎？ 人腦還通過將問題傳遞給不同層次的概念和查詢並找到解決方案來解決問題。

一旦通過不同層的神經元網絡處理數據，它將創建一個特定的標識符來對兩種動物進行分類。

機器學習與深度學習之間的主要區別

這些只是解釋機器學習和深度學習如何工作的基本示例。 現在讓我們總結一下主要區別：

• 機器學習需要結構化數據並從標記的特徵中學習。 相比之下，深度學習不需要結構化或標記數據，而是在人工神經元網絡中處理數據。

• 機器學習算法的設計方式是讓它們學會憑經驗做事。 每當未收到所需的輸出時，就需要人工干預來重新訓練算法。 相比之下，深度學習神經網絡從錯誤中學習，不需要人工干預。 但是，如果輸入質量不好，即使是深度學習也會產生不希望的輸出，因為它們通過分層神經元網絡產生輸出。

正如我們在這兩種情況下所看到的，輸入數據是必不可少的。 輸入數據的質量決定了輸出的質量。

讓我們也看看機器學習和深度學習的用法：

機器學習的使用

• 在擁有一些結構化數據的組織中，機器學習可能很有用。 他們可以輕鬆地使用這些數據來訓練機器學習算法。
• 機器學習解決方案的智能應用有助於實現各種業務流程的自動化。
• 它也可以用來開發聊天機器人。

深度學習的使用

• 當組織處理大量非結構化數據時，深度學習是更好的選擇。

• 在復雜問題的情況下，深度學習提供了更好的解決方案。

• 在自然語言處理或語音識別的情況下，深度學習的使用大放異彩。

數據科學和人工智能對機器學習和深度學習的需求

在一家公司中，每天都會產生大量數據。 由於大量的數據，許多關鍵信息都被忽視了。 現在公司已經非常了解數據分析的力量。 深入的數據處理可以產生各種洞察力，這些洞察力將服務於許多業務目的。

機器學習、深度學習、數據科學和人工智能正在成為每一個成長中的企業不可或缺的一部分。 這些技術也已經以現代助手的形式進入了我們的生活。 如果你有洞察力，無論是 Netflix 還是亞馬遜，他們都在使用這些技術來實現業務增長。

當您在亞馬遜上瀏覽特定產品時，您會在不知不覺中生成數據。 這些數據由數據科學家分析以了解您的興趣。 您在觀看 YouTube 或 Netflix 時是否注意到廣告模式？ 這些廣告是您瀏覽歷史記錄中的類似產品。 這是怎麼發生的？ 它只不過是數據科學在做它的工作。

現在了解數據科學和機器學習之間的聯繫。

數據科學用於對數據進行分析和處理。 主要目的是為商業目的提取有意義的結果。 數據科學不僅涉及數據處理，還涉及數據提取、數據清理、數據分析、數據可視化和可操作洞察的數據生成。 有大量數據在業務中被忽視。

數據科學家是負責從這些數據中提取有意義的見解的人。 通過分析數據模式，數據科學家可以了解生產成果、客戶行為和其他業務目的。 數據科學對於公司戰勝市場競爭和提高客戶滿意度至關重要。

那麼問題來了，機器學習在數據科學中的作用是什麼？

簡單來說，機器學習是數據科學的一部分。 正如我們所討論的，數據在公司中大量生成。 對於數據科學家來說，處理它成為一項乏味的任務。 所以機器學習的作用就來了。 機器學習使用統計和算法來處理和分析數據。 所有這些數據處理和分析都是在沒有人為乾預的情況下完成的。 你也可以說機器學習是賦予系統處理、分析和提供對結果的洞察力的能力。

機器學習和深度學習是數據科學的一些功能。 然而，這些技術在人工智能中用於不同的目的。

機器學習與人工智能相結合，成為一個強大的組合。 現在企業正在大力尋求數字自動化。 進行業務流程自動化的方法之一是使用機器人流程自動化。 RPA 使用人工智能和機器學習來自動化業務流程。 現在，機器人正在取代人類從事平凡而重複的工作。 它可以幫助企業更好地利用資源。

如您所見，機器學習、人工智能和數據科學在數字化轉型中發揮著至關重要的作用。 事實上，每家公司都在處理海量數據、重複性工作和要求苛刻的客戶。 整個世界都在走向數字化轉型。 在這種情況下，機器學習、深度學習、人工智能和數據科學等技術需求旺盛。

所需技能

任何對最新技術和技能提升感興趣的專業人士都可以學習機器學習和深度學習。 要在該領域從事職業，專業人員必須具備以下技能：

• 它需要對統計、算法、繪製概率形式數據、製作預測模型的專家以及解決混淆矩陣的能力有透徹的了解。

• 專業人員必須了解 Python、R、C++ 和 Java 等編程語言。

• 機器學習所需的一項非常關鍵的技能是數據建模。 專業人員必須深入了解數據建模的工作原理、給定錯誤的準確性度量以及工作評估策略。

• 除了上述技能外，專業人員還必須跟上最新的技術、開發工具和算法。

如何掌握所需的技能？

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• 機器學習和深度學習 PG 認證
• 機器學習和 NLP 的 PG 認證
• 機器學習與人工智能 PG 文憑
• 機器學習與人工智能理學碩士
• 機器學習和雲高級認證
• 數據科學 PG 認證
• 數據科學 PG 文憑
• 數據科學理學碩士

所有這些課程的設計都牢記行業需求。 這些課程是根據工作專業需求概述的。 在整個課程中，行業專家將為學生提供指導。 為了獲得更好的學習體驗，我們將為學生提供專門的導師。

誰想要將自己的職業生涯提升到一個新的水平，都可以學習這些課程。 最低資格標準是任何學士學位，並且不需要編碼背景。 最好的部分是完成後； 當然，您將獲得 IIIT-B 的聲望認可。

結論

機器學習、深度學習、人工智能和數據科學的需求量很大。 企業正在快速向數字化轉型邁進。 變革的第一步是自動化和深入洞察組織數據。

根據印度教徒的說法，“到 2025 年，機器將統治工作場所”。 世界經濟論壇表示：“到 2022 年，印度 12 個行業中超過 54% 的員工需要再培訓”。

工業革命正處於鼎盛時期。 每家公司都希望自動化他們的流程。 要成為市場領導者，深入了解運營要求和更快的流程以節省時間和提高客戶滿意度至關重要。

必須了解技術正在快速發展，而自動化正在風靡一時。 機器人將接管所有重複的、平凡的和海量數據任務。 在這種情況下，人力將被用於更好的工作。 現在必須提高技能才能留在比賽中。

機器學習和深度學習是最新技術的支柱。 趨勢還表明，機器學習和深度學習將在業務流程自動化中發揮至關重要的作用。 因此，掌握高要求的技能將為您帶來無限的機會。