機器學習對深度學習——二者間的相近之處與差異所在。

如今人工智能已經成為一大熱門話題，而人工智能的基本構建要素分為機器學習與深度學習。以下維恩圖解釋了機器學習與深度學習之間的關系：

機器學習：

機器學習是指令計算機按照設計與編程算法行事的技術。它允許計算機利用業已存在的數據進行學習。相當一部分研究人員認為機器學習是幫助人類在人工智能方面取得進展的最佳途徑。機器學習包括多種模式類型，例如：

1.監督式學習模式

在這種模式下，各個例子或例證皆配合一種算法，該算法負責分析訓練數據并生成推斷函數。

2. 無監督學習模式

在這種學習模式下，基礎算法將從一組未標記的響應數據當中推斷出結論。最常見的無監督學習方法為聚類分析，主要用于發現分組數據內存在的隱藏模式。

深度學習：

深度學習屬于機器學習的一個子域，其相關算法受到大腦結構與功能（即人工神經網絡）的啟發。深度學習如今的全部價值皆通過監督式學習或經過標記的數據及算法實現。深度學習中的每種算法皆經過相同的學習過程。深度學習包含輸入內容的非近線變換層級結構，可用于創建統計模型并輸出對應結果。

機器學習過程使用以下步驟進行定義：

1. 確定相關數據集并準備進行分析。

2. 選擇要使用的算法類型。

3. 根據所使用的算法構建分析模型。

4. 立足測試數據集進行模型訓練，并根據需要進行模型修改。

5. 運行模型以生成測試評分。

機器學習與深度學習間的區別

1. 數據量：

機器學習能夠適應各種數據量，特別是數據量較小的場景。在另一方面，如果數據量迅速增加，那么深度學習的效果將更為突出。下圖展示了不同數據量下機器學習與深度學習的效能水平。

2. 硬件依賴性：

與傳統機器學習算法相反，深度學習算法在設計上高度依賴于高端設備。深度學習算法需要執行大量矩陣乘法運算，因此需要充足的硬件資源作為支持。

3. 特征工程：

特征工程是將特定領域知識放入指定特征的過程，旨在減少數據復雜性水平并生成可用于學習算法的模式。

示例：傳統的機器學習模式專注于特征工程中所需要找像素及其他屬性。深度學習算法則專注于數據的其他高級特征，因此能夠降低處理每個新問題時特征提取器的實際工作量。

4. 問題解決方法

傳統機器學習算法遵循標準程序以解決問題。它將問題拆分成數個部分，對其進行分別解決，而后再將結果結合起來以獲得所需的答案。深度學習則以集中方式解決問題，而無需進行問題拆分。

5. 執行時間

執行時間是指訓練算法所需要的時間量。深度學習需要大量時間進行訓練，因為其中包含更多參數，因此訓練的時間投入也更為可觀。相對而言，機器學習算法的執行時間則相對較短。

6. 可解釋性

可解釋性是機器學習與深度學習算法間的主要區別之一——深度學習算法往往不具備可解釋性。也正因為如此，業界在使用深度學習之前總會再三考量。

機器學習與深度學習的實際應用：

1. 通過指紋實現出勤打卡、人臉識別或者通過掃描車牌識別牌照號碼的計算機視覺技術。

2. 搜索引擎中的信息檢索功能，例如文本搜索與圖像搜索。

3. 自動電子郵件營銷與特定目標識別。

4. 癌癥腫瘤醫學診斷或其他慢性疾病異常狀態識別。

5. 自然語言處理應用程序，例如照片標記。Facebook就提供此類功能以提升用戶體驗。

6. 在線廣告。

未來發展趨勢：

1. 隨著業界越來越多地使用數據科學與機器學習技術，對各個組織而言，最重要的是將機器學習方案引入其現有業務流程。

2. 深度學習的重要程度正逐步超越機器學習。事實已經證明，深度學習是目前最先進且實際效能最出色的技術方案之一。

3. 機器學習與深度學習將在研究與學術領域證明自身蘊藏的巨大能量。

總結

在本文中，我們對機器學習與深度學習作出了概述，并通過插圖了解二者間的差異以及未來發展趨勢。目前，已經有大量人工智能型應用程序利用機器學習算法實現自主自助服務、提高代理生產力以及工作流程的可靠性。相信機器學習與深度學習算法將在更多企業及行業領導組織當中帶來激動人心的光明前景。