Машинное обучение и глубокое обучение являются подмножествами искусственного интеллекта (ИИ), и каждое из них имеет свои различия и сходства. Машинное обучение использует алгоритмы, математические уравнения и набор размеченных данных для обнаружения закономерностей и создания прогнозов на основе данных. Глубокое обучение — это новая область машинного обучения, в которой искусственные нейронные сети используются для обработки необработанных данных и определения соответствующих функций в данных, а также для создания сложных моделей для принятия решений, таких как распознавание изображений и речи.
Одно из различий между машинным обучением и глубоким обучением заключается в количестве человеческого взаимодействия, которое требуется им обоим. Машинное обучение требует большего взаимодействия с человеком и разработки функций для построения модели, тогда как глубокое обучение использует необработанные данные в качестве входных данных и учится на них для построения оптимальной модели. Поэтому глубокое обучение требует меньшего вмешательства человека.
Еще одно различие между машинным обучением и глубоким обучением заключается в типе используемых данных. Машинное обучение обрабатывает структурированные данные, и для разработки функций часто требуется, чтобы правила и предпочтения устанавливались экспертом-человеком. С другой стороны, глубокое обучение работает как со структурированными, так и с неструктурированными данными, такими как изображения и звук.
С точки зрения сходства, как машинное обучение, так и глубокое обучение используют алгоритмы для обработки данных и принятия решений. Оба типа алгоритмов имеют входной и выходной слой и веса в качестве параметров для определения выходных данных на основе полученных входных данных.
Глубокое обучение имело больший успех, чем машинное обучение, когда речь шла об обработке естественного языка, компьютерном зрении и других сложных задачах. С другой стороны, машинное обучение широко используется для обнаружения мошенничества, фильтрации спама, рекомендательных систем и многих других приложений.
Что касается приложений в науке о данных, машинное обучение используется для задач контролируемого обучения, где доступны размеченные данные и необходимы прогнозы. Глубокое обучение в основном используется для задач обучения без учителя или задач, требующих разработки функций, таких как распознавание изображений и речи.
В целом машинное обучение и глубокое обучение имеют свои различия и сходства, и тип решаемой проблемы должен быть основным фактором, влияющим на то, какой метод следует использовать для данной задачи. Машинное обучение чаще всего используется для задач обучения с учителем, а глубокое обучение чаще всего используется для задач обучения без учителя, которые требуют разработки функций.
