什么是機(jī)器學(xué)習(xí)？

通過機(jī)器學(xué)習(xí)，可以對(duì)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)進(jìn)行編程以從輸入的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，而無需對(duì)其進(jìn)行連續(xù)的重新編程。換句話說，他們?cè)跊]有人的額外幫助的情況下，不斷提高自己在某項(xiàng)任務(wù)（例如，玩游戲）上的表現(xiàn)。機(jī)器學(xué)習(xí)被廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域：藝術(shù)，科學(xué)，金融，醫(yī)療保健-隨您便說。并且有多種使機(jī)器學(xué)習(xí)的方法。有些簡(jiǎn)單，例如基本的決策樹，有些則更復(fù)雜，涉及多層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。后者發(fā)生在深度學(xué)習(xí)中。

機(jī)器學(xué)習(xí)不僅通過1959年亞瑟·薩繆爾（Arthur Samuel）的突破性計(jì)劃得以實(shí)現(xiàn)（使用相對(duì)簡(jiǎn)單（按今天的標(biāo)準(zhǔn)）搜索樹作為主要驅(qū)動(dòng)程序，他的IBM計(jì)算機(jī)在檢查人員中不斷得到改進(jìn)），還通過Internet進(jìn)行了改進(jìn)。借助Internet，已經(jīng)創(chuàng)建并存儲(chǔ)了大量數(shù)據(jù)，并且這些數(shù)據(jù)可以提供給計(jì)算機(jī)系統(tǒng)以幫助他們“學(xué)習(xí)”。  

R機(jī)器學(xué)習(xí)和Python機(jī)器學(xué)習(xí)是當(dāng)今使用的兩種流行方法。雖然我們不會(huì)在本文中討論特定的編程語言，但是如果您想更深入地研究R的機(jī)器學(xué)習(xí)和Python的機(jī)器學(xué)習(xí)，那么了解R或Python會(huì)很有幫助。

什么是深度學(xué)習(xí)？

一些人認(rèn)為深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的下一個(gè)前沿領(lǐng)域，即前沿技術(shù)的前沿。您可能尚未意識(shí)到深度學(xué)習(xí)計(jì)劃的結(jié)果！如果您曾經(jīng)看過Netflix，則可能已經(jīng)看過有關(guān)觀看內(nèi)容的建議。某些流音樂服務(wù)會(huì)根據(jù)您過去聽過的歌曲或您豎起大拇指或按“贊”按鈕選擇的歌曲來選擇歌曲。這些功能都基于深度學(xué)習(xí)。Google的語音識(shí)別和圖像識(shí)別算法也使用深度學(xué)習(xí)。

就像機(jī)器學(xué)習(xí)被視為AI的一種一樣，深度學(xué)習(xí)通常被認(rèn)為是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種，有人稱其為子集。機(jī)器學(xué)習(xí)使用諸如預(yù)測(cè)模型之類的簡(jiǎn)單概念，而深度學(xué)習(xí)則使用旨在模仿人類思維和學(xué)習(xí)方式的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。您可能還記得中學(xué)時(shí)代的生物學(xué)，人類大腦的主要細(xì)胞成分和主要計(jì)算元素是神經(jīng)元，每個(gè)神經(jīng)連接就像一臺(tái)小型計(jì)算機(jī)。大腦中的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)負(fù)責(zé)處理各種輸入：視覺，感覺等。

在深度學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中，就像在機(jī)器學(xué)習(xí)中一樣，輸入仍然會(huì)輸入到它們中，但是信息通常以龐大的數(shù)據(jù)集的形式出現(xiàn)，因?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)系統(tǒng)需要大量的數(shù)據(jù)來理解它并返回準(zhǔn)確的結(jié)果。然后，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)根據(jù)數(shù)據(jù)提出一系列二元對(duì)/錯(cuò)問題，涉及高度復(fù)雜的數(shù)學(xué)計(jì)算，并根據(jù)收到的答案對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。 

因此，盡管機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)都屬于人工智能的一般分類，并且都從數(shù)據(jù)輸入中“學(xué)習(xí)”，但是機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)之間還是存在一些關(guān)鍵區(qū)別。

機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)之間的5個(gè)關(guān)鍵區(qū)別

人為干預(yù)

在機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)中，人們需要根據(jù)數(shù)據(jù)類型（例如，像素值，形狀，方向）來識(shí)別并手動(dòng)編碼應(yīng)用的特征，而深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)會(huì)嘗試在沒有其他人工干預(yù)的情況下學(xué)習(xí)這些特征。 以面部識(shí)別程序?yàn)槔?該程序首先學(xué)習(xí)檢測(cè)和識(shí)別臉部的邊緣和線條，然后學(xué)習(xí)臉部的重要部分，最后學(xué)習(xí)臉部的整體表示。 這樣做涉及的數(shù)據(jù)量很大，并且隨著時(shí)間的流逝和程序自身的訓(xùn)練，正確答案（即準(zhǔn)確識(shí)別人臉）的可能性增加。 而且這種訓(xùn)練是通過使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行的，類似于人腦的工作方式，而無需人工重新編碼程序。

硬件

由于要處理的數(shù)據(jù)量以及所使用算法中涉及的數(shù)學(xué)計(jì)算的復(fù)雜性，與簡(jiǎn)單的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)相比，深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)需要更強(qiáng)大的硬件。用于深度學(xué)習(xí)的一種類型的硬件是圖形處理單元（GPU）。機(jī)器學(xué)習(xí)程序可以在低端機(jī)器上運(yùn)行，而無需那么多計(jì)算能力。

時(shí)間

如您所料，由于深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)需要大量數(shù)據(jù)，并且涉及的參數(shù)和數(shù)學(xué)公式復(fù)雜，因此深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)可能需要花費(fèi)大量時(shí)間進(jìn)行訓(xùn)練。機(jī)器學(xué)習(xí)可能要花幾秒鐘到幾小時(shí)，而深度學(xué)習(xí)可能要花幾小時(shí)到幾周。

方法

 機(jī)器學(xué)習(xí)中使用的算法傾向于將數(shù)據(jù)分解為多個(gè)部分，然后將這些部分組合起來以得出結(jié)果或解決方案。深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)可以一口氣地解決整個(gè)問題或場(chǎng)景。例如，如果您想要一個(gè)程序來識(shí)別圖像中的特定對(duì)象（例如它們的位置以及它們的位置，例如停車場(chǎng)中汽車上的牌照），則您必須通過兩個(gè)步驟來進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)：首先是物體檢測(cè)，然后是物體識(shí)別。另一方面，使用深度學(xué)習(xí)程序，您將輸入圖像，并通過訓(xùn)練，程序?qū)⒃谝粋€(gè)結(jié)果中返回識(shí)別出的對(duì)象及其在圖像中的位置。

應(yīng)用

您可能已經(jīng)發(fā)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)用于不同的應(yīng)用程序。使用它們的地方：基本的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序包括預(yù)測(cè)程序（例如，預(yù)測(cè)股市價(jià)格或下一次颶風(fēng)將在何時(shí)何地發(fā)生的價(jià)格），電子郵件垃圾郵件標(biāo)識(shí)符，以及為醫(yī)學(xué)患者設(shè)計(jì)基于證據(jù)的治療計(jì)劃的程序。除了上面提到的Netflix，音樂流服務(wù)和面部識(shí)別的示例之外，深度學(xué)習(xí)的一種廣為宣傳的應(yīng)用是無人駕駛汽車-該程序使用多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來執(zhí)行諸如確定要避開的物體，識(shí)別交通等操作。燈亮，知道何時(shí)加速或減速。

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