機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)的區(qū)別 深度學(xué)習(xí)與一般機(jī)器學(xué)習(xí)的區(qū)別是什么

1：一般的機(jī)器學(xué)習(xí)一般指決策樹、邏輯回歸、支持向量機(jī)、xgboost等。深學(xué)習(xí)的主要特點(diǎn)是使用深神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：深卷積網(wǎng)絡(luò)、深循環(huán)網(wǎng)絡(luò)、遞歸網(wǎng)絡(luò)等。算法在層次上沒有相似性。很難說相似性可能是每個(gè)人的函數(shù)都是為了擬合高維函數(shù)。

2：一般機(jī)器學(xué)習(xí)在分析低維、可解釋性強(qiáng)的任務(wù)時(shí)表現(xiàn)得更好。例如，數(shù)據(jù)挖掘和推薦算法。它們的特點(diǎn)是，一般情況下，采集的數(shù)據(jù)維數(shù)不高。以廣告推送任務(wù)為例，一般分析的數(shù)據(jù)維度僅包括性別、年齡、學(xué)歷、職業(yè)等，參數(shù)調(diào)整方向明確。

3：深度學(xué)習(xí)算法擅長(zhǎng)分析高維數(shù)據(jù)。例如圖像、語音等。例如，一張圖片可能有幾千萬像素，相當(dāng)于幾千萬個(gè)特征向量維度，像素之間的關(guān)系不是特別明顯。在這種情況下，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠有效地處理這一問題，基本上能夠非常準(zhǔn)確地掌握?qǐng)D像的特征。然而，各個(gè)維度的解釋力都很弱，參數(shù)調(diào)整的方向也很不明確（神經(jīng)元數(shù)量、隱含層數(shù)量等） 綜上所述，其實(shí)兩者是截然不同的。深度學(xué)習(xí)是近幾年才發(fā)展起來的。傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法大多來源于概率論和信息學(xué)。在編程方面，傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型基本上集成在sklearn包中。對(duì)于深度學(xué)習(xí)，tensorflow可以作為一個(gè)框架 對(duì)于詳細(xì)的理解，傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)可以從李航的統(tǒng)計(jì)原理或者周志華的機(jī)器學(xué)習(xí)（也稱西瓜書）中看到。由于近兩年來很少有關(guān)于深度學(xué)習(xí)的書籍，我們可以查閱過去兩年中關(guān)于深度學(xué)習(xí)的論文，當(dāng)然，它們都需要堅(jiān)實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，主要是這三本書：線性代數(shù)或高等代數(shù)、高等數(shù)學(xué)或數(shù)學(xué)分析，概率論或隨機(jī)過程

　　許多人將機(jī)器學(xué)習(xí)視為通向人工智能的途徑，但是對(duì)于統(tǒng)計(jì)學(xué)家或商人而言，機(jī)器學(xué)習(xí)也可以是一種強(qiáng)大的工具，可以實(shí)現(xiàn)前所未有的預(yù)測(cè)結(jié)果。

　　為什么機(jī)器學(xué)習(xí)如此重要?

　　在開始學(xué)習(xí)之前，我們想花一些時(shí)間強(qiáng)調(diào)WHY機(jī)器學(xué)習(xí)非常重要。

　　總之，每個(gè)人都知道人工智能或人工智能。通常，當(dāng)我們聽到AI時(shí)，我們會(huì)想象機(jī)器人到處走動(dòng)，執(zhí)行與人類相同的任務(wù)。但是，我們必須了解，雖然有些任務(wù)很容易，但有些任務(wù)卻很困難，并且距離擁有像人類一樣的機(jī)器人還有很長(zhǎng)的路要走。

　　但是，機(jī)器學(xué)習(xí)是非常真實(shí)的并且已經(jīng)存在。它可以被視為AI的一部分，因?yàn)楫?dāng)我們想到AI時(shí)，我們想象的大部分內(nèi)容都是基于機(jī)器學(xué)習(xí)的。

　　在過去，我們相信未來的這些機(jī)器人將需要向我們學(xué)習(xí)一切。但是人腦是復(fù)雜的，并且并非可以輕松描述其協(xié)調(diào)的所有動(dòng)作和活動(dòng)。1959年，亞瑟·塞繆爾(Arthur Samuel)提出了一個(gè)絕妙的主意，即我們不需要教計(jì)算機(jī)，但我們應(yīng)該讓他們自己學(xué)習(xí)。塞繆爾(Samuel)也創(chuàng)造了“機(jī)器學(xué)習(xí)”一詞，從那時(shí)起，當(dāng)我們談?wù)摍C(jī)器學(xué)習(xí)過程時(shí)，我們指的是計(jì)算機(jī)自主學(xué)習(xí)的能力。

　　機(jī)器學(xué)習(xí)有哪些應(yīng)用?

　　在準(zhǔn)備這篇文章的內(nèi)容時(shí)，我寫下了沒有進(jìn)一步說明的示例，假定所有人都熟悉它們。然后我想：人們知道這些是機(jī)器學(xué)習(xí)的例子嗎?

　　讓我們考慮一些。

　　自然語言處理，例如翻譯。如果您認(rèn)為百度翻譯是一本非常好的字典，請(qǐng)?jiān)倏紤]一下。百度翻譯本質(zhì)上是一組機(jī)器學(xué)習(xí)算法。百度不需要更新百度 Translate;它會(huì)根據(jù)不同單詞的使用情況自動(dòng)更新。

　　哦，哇 還有什么?

　　雖然仍然是主題，但Siri，Alexa，Cortana都是語音識(shí)別和合成的實(shí)例。有些技術(shù)可以使這些助手識(shí)別或發(fā)音以前從未聽過的單詞。他們現(xiàn)在能做的事令人難以置信，但在不久的將來，它們將給人留下深刻的印象!

　　SPAM過濾。令人印象深刻，但值得注意的是，SPAM不再遵循一組規(guī)則。它自己了解了什么是垃圾郵件，什么不是垃圾郵件。

　　推薦系統(tǒng)。Netflix，淘寶，F(xiàn)acebook。推薦給您的所有內(nèi)容都取決于您的搜索活動(dòng)，喜歡，以前的行為等等。一個(gè)人不可能像這些網(wǎng)站一樣提出適合您的推薦。最重要的是，他們跨平臺(tái)，跨設(shè)備和跨應(yīng)用程序執(zhí)行此操作。盡管有些人認(rèn)為它是侵入性的，但通常情況下，數(shù)據(jù)不是由人處理的。通常，它是如此復(fù)雜，以至于人類無法掌握它。但是，機(jī)器將賣方與買方配對(duì)，將電影與潛在觀眾配對(duì)，將照片與希望觀看的人配對(duì)。這極大地改善了我們的生活。

　　說到這，淘寶擁有如此出色的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，它們可以高度確定地預(yù)測(cè)您將購(gòu)買什么以及何時(shí)購(gòu)買。那么，他們?nèi)绾翁幚磉@些信息?他們將產(chǎn)品運(yùn)送到最近的倉(cāng)庫(kù)，因此您可以在當(dāng)天訂購(gòu)并收到產(chǎn)品。難以置信!

　　金融機(jī)器學(xué)習(xí)

　　我們名單上的下一個(gè)是金融交易。交易涉及隨機(jī)行為，不斷變化的數(shù)據(jù)以及從政治到司法的各種因素，這些因素與傳統(tǒng)金融相距甚遠(yuǎn)。盡管金融家無法預(yù)測(cè)很多這種行為，但是機(jī)器學(xué)習(xí)算法會(huì)照顧到這種情況，并且對(duì)市場(chǎng)的變化做出響應(yīng)的速度比人們想象的要快。

　　這些都是業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)，但還有更多。您可以預(yù)測(cè)員工是否會(huì)留在公司或離開公司，或者可以確定客戶是否值得您光顧-他們可能會(huì)從競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手那里購(gòu)買還是根本不購(gòu)買。您可以優(yōu)化流程，預(yù)測(cè)銷售，發(fā)現(xiàn)隱藏的機(jī)會(huì)。機(jī)器學(xué)習(xí)為機(jī)會(huì)開辟了一個(gè)全新的世界，對(duì)于在公司戰(zhàn)略部門工作的人們來說，這是一個(gè)夢(mèng)想成真。

　　無論如何，這些已在這里使用。然后，我們將進(jìn)入自動(dòng)駕駛汽車的新境界。

　　機(jī)器學(xué)習(xí)算法

　　直到最近幾年，無人駕駛汽車還是科幻小說。好吧，不再了。自動(dòng)駕駛汽車已經(jīng)驅(qū)動(dòng)了數(shù)百萬英里(即使不是數(shù)十億英里)。那是怎么發(fā)生的?沒有一套規(guī)則。而是一組機(jī)器學(xué)習(xí)算法，使汽車學(xué)習(xí)了如何極其安全有效地駕駛。

　　我們可以繼續(xù)學(xué)習(xí)幾個(gè)小時(shí)，但我相信您的主旨是：“為什么要使用機(jī)器學(xué)習(xí)”。

　　因此，對(duì)您來說，這不是為什么的問題，而是如何的問題。

　　這就是我們的Python機(jī)器學(xué)習(xí)課程所要解決的問題。蓬勃發(fā)展的數(shù)據(jù)科學(xué)事業(yè)中最重要的技能之一-如何創(chuàng)建機(jī)器學(xué)習(xí)算法!

　　如何創(chuàng)建機(jī)器學(xué)習(xí)算法?

　　假設(shè)我們已經(jīng)提供了輸入數(shù)據(jù)，創(chuàng)建機(jī)器學(xué)習(xí)算法最終意味著建立一個(gè)輸出正確信息的模型。

　　現(xiàn)在，將此模型視為黑匣子。我們提供輸入，并提供輸出。例如，考慮到過去幾天的氣象信息，我們可能想創(chuàng)建一個(gè)預(yù)測(cè)明天天氣的模型。我們將輸入模型的輸入可以是度量，例如溫度，濕度和降水。我們將獲得的輸出將是明天的天氣預(yù)報(bào)。

　　現(xiàn)在，在對(duì)模型的輸出感到滿意和自信之前，我們必須訓(xùn)練模型。訓(xùn)練是機(jī)器學(xué)習(xí)中的核心概念，因?yàn)檫@是模型學(xué)習(xí)如何理解輸入數(shù)據(jù)的過程。訓(xùn)練完模型后，我們可以簡(jiǎn)單地將其輸入數(shù)據(jù)并獲得輸出。

　　如何訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)算法?

　　訓(xùn)練算法背后的基本邏輯涉及四個(gè)要素：

　　a.數(shù)據(jù)

　　b.模型

　　c.目標(biāo)函數(shù)

　　d.優(yōu)化算法

　　讓我們探索每個(gè)。

　　首先，我們必須準(zhǔn)備一定數(shù)量的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。

　　通常，這是歷史數(shù)據(jù)，很容易獲得。

　　其次，我們需要一個(gè)模型。

　　我們可以訓(xùn)練的最簡(jiǎn)單模型是線性模型。在天氣預(yù)報(bào)示例中，這將意味著找到一些系數(shù)，將每個(gè)變量與它們相乘，然后將所有結(jié)果求和以得到輸出。但是，正如我們稍后將看到的那樣，線性模型只是冰山一角。依靠線性模型，深度機(jī)器學(xué)習(xí)使我們可以創(chuàng)建復(fù)雜的非線性模型。它們通常比簡(jiǎn)單的線性關(guān)系更好地?cái)M合數(shù)據(jù)。

　　第三個(gè)要素是目標(biāo)函數(shù)。

　　到目前為止，我們獲取了數(shù)據(jù)，并將其輸入到模型中，并獲得了輸出。當(dāng)然，我們希望此輸出盡可能接近實(shí)際情況。大數(shù)據(jù)分析機(jī)器學(xué)習(xí)AI入門指南https://www.aaa-cg.com.cn/data/2273.html這就是目標(biāo)函數(shù)出現(xiàn)的地方。它估計(jì)平均而言，模型輸出的正確性。整個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)框架歸結(jié)為優(yōu)化此功能。例如，如果我們的函數(shù)正在測(cè)量模型的預(yù)測(cè)誤差，則我們希望將該誤差最小化，或者換句話說，將目標(biāo)函數(shù)最小化。

　　我們最后的要素是優(yōu)化算法。它由機(jī)制組成，通過這些機(jī)制我們可以更改模型的參數(shù)以優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)。例如，如果我們的天氣預(yù)報(bào)模型為：

　　明天的天氣等于：W1乘以溫度，W2乘以濕度，優(yōu)化算法可能會(huì)經(jīng)過以下值：

　　W1和W2是將更改的參數(shù)。對(duì)于每組參數(shù)，我們將計(jì)算目標(biāo)函數(shù)。然后，我們將選擇具有最高預(yù)測(cè)能力的模型。我們?cè)趺粗�道哪一個(gè)最好?好吧，那將是具有最佳目標(biāo)函數(shù)的那個(gè)，不是嗎?好的。大!

　　您是否注意到我們說了四個(gè)成分，而不是說了四個(gè)步驟?這是有意的，因?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)過程是迭代的。我們將數(shù)據(jù)輸入模型，并通過目標(biāo)函數(shù)比較準(zhǔn)確性。然后，我們更改模型的參數(shù)并重復(fù)操作。當(dāng)我們達(dá)到無法再優(yōu)化或不需要優(yōu)化的程度時(shí)，我們將停止，因?yàn)槲覀円呀?jīng)找到了解決問題的足夠好的解決方案。

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機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning，ML)是人工智能的子領(lǐng)域，也是人工智能的核心。它囊括了幾乎所有對(duì)世界影響最大的方法(包括深度學(xué)習(xí))。機(jī)器學(xué)習(xí)理論主要是設(shè)計(jì)和分析一些讓計(jì)算機(jī)可以自動(dòng)學(xué)習(xí)的算法。

深度學(xué)習(xí)(DeepLearning，DL)屬于機(jī)器學(xué)習(xí)的子類。它的靈感來源于人類大腦的工作方式，是利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來解決特征表達(dá)的一種學(xué)習(xí)過程。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身并非是一個(gè)全新的概念，可理解為包含多個(gè)隱含層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。為了提高深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練效果，人們對(duì)神經(jīng)元的連接方法以及激活函數(shù)等方面做出了調(diào)整。其目的在于建立、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，模仿人腦的機(jī)制來解釋數(shù)據(jù)，如文本、圖像、聲音。

首先來看一下機(jī)器學(xué)習(xí)的概念，我們提供給電腦樣例數(shù)據(jù)，電腦通過一定的模型自己學(xué)習(xí)出相應(yīng)的規(guī)則，并且這些規(guī)則可以隨著數(shù)據(jù)的輸入不斷調(diào)整。而深度學(xué)習(xí)，則是一種十分有效的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。

現(xiàn)在的深度學(xué)習(xí)主要指的是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)形式上就是一個(gè)分層的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，它其實(shí)是對(duì)神經(jīng)元鏈接形式上的一種模擬，并不是真正的去建立一個(gè)人腦一樣的結(jié)構(gòu)，因?yàn)榇竽X太復(fù)雜了，我們現(xiàn)有的對(duì)大腦的了解還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不足以讓我們模擬一個(gè)大腦出來。所以它主要依賴的是數(shù)學(xué)，而不是神經(jīng)科學(xué)。

深度學(xué)習(xí)使機(jī)器更加聰明，帶給我們更加智能的服務(wù)。比如說，通過視覺獲取和處理圖像、通過聲音講出語言是人類最自然的與外界溝通的方式，但傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)服務(wù)卻無法從本質(zhì)上讀懂我們這些內(nèi)容，當(dāng)我們進(jìn)行圖像搜索或者向計(jì)算機(jī)發(fā)送某項(xiàng)指令時(shí)，我們需要預(yù)先在大腦中做一遍處理，將我們?cè)�本要表達(dá)的意思轉(zhuǎn)化成計(jì)算機(jī)能夠讀懂的文本信息，然后手動(dòng)輸入到計(jì)算機(jī)并獲得結(jié)果。但在機(jī)器學(xué)習(xí)的幫助下，我們隨意把一張圖片丟給電腦就能返回結(jié)果，我們直接用語言就可以來命令計(jì)算機(jī)來為我們提供各種服務(wù)。

這里給想學(xué)習(xí)人工智能深度學(xué)習(xí)的同學(xué)，推薦一下中公教育的深度學(xué)習(xí)直播課。課程由中科院自動(dòng)化所人工智能專家傾力研發(fā)，將從實(shí)際的科研工程項(xiàng)目中，截取6個(gè)典型任務(wù)，帶領(lǐng)學(xué)員體驗(yàn)系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)、關(guān)鍵算法選取、核心模塊開發(fā)、識(shí)別效果測(cè)試等實(shí)際項(xiàng)目建設(shè)的全流程，并重點(diǎn)掌握核心AI模塊的開發(fā)環(huán)節(jié)，使學(xué)員在結(jié)業(yè)后能夠直接上手從事技術(shù)崗位工作，無需二次熟悉。

同時(shí)中公教育深度學(xué)習(xí)課程技術(shù)緊跟市場(chǎng)需求，落地領(lǐng)域?qū)挿�，不限于語音識(shí)別、圖像識(shí)別、機(jī)器對(duì)話等前沿技術(shù)，涵蓋行業(yè)內(nèi)75%技術(shù)要點(diǎn)，滿足各類就業(yè)需求，助力躋身人工智能領(lǐng)域優(yōu)秀人才。