深度學習與機器學習之間區別 - javaworld

banq發表於2020-01-09
深度學習機器學習Java

機器學習和深度學習都是人工智慧的形式。您還可以正確地說，深度學習是一種特定的機器學習。機器學習和深度學習都從訓練和測試資料以及模型開始，然後經過最佳化過程以找到使模型最適合資料的權重。兩者都可以處理數字（迴歸）和非數字（分類）問題，在物件識別和語言翻譯等多個應用領域中，深度學習模型往往比機器學習模型更適合。

機器學習演算法通常分為有監督的（訓練資料用答案標記）和無監督的（可能存在的任何標籤均未顯示在訓練演算法中）。監督式機器學習問題又分為分類（預測非數字答案，例如錯過抵押貸款的可能性）和迴歸（預測數字答案，例如下個月在曼哈頓商店出售的小部件的數量）；無監督學習又分為聚類（查詢相似物件的組，例如跑鞋，步行鞋和正裝鞋），關聯（查詢物件的常見序列，例如咖啡和奶油）和降維（投影，特徵選擇） ，以及特徵提取）。

深度學習是機器學習的一種形式，其中所訓練的模型在輸入和輸出之間具有多個隱藏層。在大多數討論中，深度學習意味著使用深度神經網路。但是，除了神經網路之外，還有一些演算法可以使用其他型別的隱藏層來實現深度學習。“人工”神經網路的思想可以追溯到1940年代。基本概念是，由相互連線的閾值
開關構建的人工神經元網路可以像動物大腦和神經系統（包括視網膜）一樣學習識別模式。

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