机器学习与深度学习——这些人工智能子集有何不同？

大多数人，尤其是初学者，认为这两个术语具有相同的含义。但事实并非如此。此外，这两个概念都属于人工智能并构成了人工智能。但他们常常无法区分这些术语。 为了让您的事情变得简单，我们提供了差异化的人工智能和深度学习。此外，您可以从这里了解它。 但我们可以让它变得更简单。那么今天，我们来谈谈什么是 ML 和 DL。此外，我们还将讨论它们有何不同！ 那么让我们开始吧！ 什么是机器学习？ 机器学习是人工智能的一个子部分。所以它可以被称为AI应用。然而，这个概念主要是让计算机学习如何自动操作它们。 机器学习 此外，它还使计算机像人类一样思考和行动。就像人类一样，它教会计算机根据经验提高性能。这种性能的提高主要发生在当它们被提供适当的数据和算法时。 该应用程序专注于开发计算机程序。因此，机器学习的主要目标是让计算机自动学习并做出决策。我们所说的自动是指无需人工协助。 机器学习的类型 机器学习可以分为四组。这些组基于某些算法： 有监督的机器学习算法——该算法将从早期数据中收集的过去的知识和经验应用到新数据中。这种类型的数据称为标记数据。简而言之，该算法允许机器基于一组规则来工作。此外，它可以分析并发现其输出中的错误。



这是通过将输出与预期输出进行比较来完成的。因此，该算法是一种任务驱动算法。 无监督 ML 算法 –当数据既未标记也未分类时使用此算法。无监督算法分析这些数据。而且主要是寻找其中隐藏的结构。因此，无监督算法是数据驱动的。 半监督机器 韩国移动电话号码 学习算法——该算法使用标记和未标记数据进行学习。因此，你可以说它属于有监督和无监督的 ML 算法之间。这些算法比其他算法更能提高机器的学习准确性。此外，仅当需要特定技能来破解数据并从中学习时才使用此方法。 强化机器学习算法——这种训练方法用于与环境交互。这种相互作用导致了错误和错误的发现。该方法的一些特点是跟踪、错误搜索和延迟奖励。此外，它还可以帮助机器找到理想的工作行为。因此，我们可以说强化算法从错误中学习。 信息图 想了解更多关于机器学习的知识吗？那么您可以从这里发现一些惊人的事实！ 现在让我们继续深入学习。 什么是深度学习？ 深度学习是机器学习的一个子集。换句话说，它是一种机器学习算法。这种算法倾向于复制人脑的功能。







也就是说，它让机器像人类一样思考和做出决定。 深度学习在神经网络的帮助下执行。这些网络具有多层数据。由于这种学习涉及深入这些层，因此被称为深度学习。使用特殊算法来分析这些数据并从中找到解决方案。 深度学习 此外，该算法倾向于遵循机器学习的相似特征。但它的效率比它高得多。与机器学习相比，深度学习可以处理大量数据。 此外，如果出现问题，深度学习模型可以自动修复。另一方面，程序员需要输入新数据来解决机器学习问题。 深度学习的类型 与 ML 不同，深度学习分为四组。但这些组是基于神经网络的： 人工神经网络（ANN） ——该网络每层由多个神经元组成。这里输入仅向前移动。此外，它通常由三层组成——输入层、隐藏层和输出层。首先，输入层接收数据。其次，数据的处理发生在隐藏层。最后，输出层存储结果。此外，ANN 可以学习任何非线性函数。它可以解决与表格、图像和文本数据相关的问题。 循环神经网络 (RNN) –如果您在网络的隐藏层中找到循环连接，那么它就是 RNN。