在人工智能领域，机器学习（ML）和深度学习（DL）在人工智能如何从原始数据中学习方面发挥着重要作用。然而，它们以不同的方式运作，但仍然有许多人将它们混淆。因此，让我在本文中帮助您消除疑虑并解释深度学习和机器学习之间的区别。
什么是机器学习？
机器学习模型或算法可以从数据中学习并自行做出预测。他们不需要人类明确地编程每条规则来学习和得出输出。因此，“学习”部分。然而，在传统的机器学习中，人类确实需要手动标记每个数据特征。
例如，如果你想让它知道猫是什么样子，你需要说出它的独特特征，比如耳朵、胡须、尾巴和爪子。这就是为什么传统机器学习最适合小规模结构化数据集。
机器学习模型的类型
机器学习领域相当广阔，包含深度学习作为一个子集，但主要分为三种主要类型。
- 监督学习：该机器学习模型使用标记数据，其中清楚地概述了特征和目标。这有助于最大限度地减少预测错误，通常用于识别垃圾邮件或预测房价。
- 无监督学习：无监督学习算法获得未标记的数据（例如图像），并且它们独立地学习模式和关系。他们通过创建集群并使用神经网络的多个隐藏层来实现这一点。
- 强化学习：该模型基于试错法从环境中学习。它会做出随机预测，直到正确为止，并会因此获得奖励。另一方面，它也会因为猜测错误而受到惩罚。这种算法常见于机器人和自动驾驶汽车上。
机器学习模型的用例
人工智能中的机器学习最近变得相当普遍，并且许多领域的需求都在增加。以下是这些模型的一些日常应用：
- 垃圾邮件检测和电子邮件分类
- 推荐引擎和个性化广告
- 欺诈检测和标记可疑活动
- 搜索引擎排名，如 Google 使用的排名
- 房价预测
什么是深度学习？
正如我上面所解释的，深度学习是机器学习的一个子集。与传统机器学习不同，深度学习可以自动从原始数据中学习特征，无需手动进行特征工程。数据可以被标记或未标记，具体取决于任务。
它通过使用神经网络的多个隐藏层来自动提取和学习日益复杂的模式来实现这一点。如今，深度学习广泛应用于人工智能聊天机器人、图像生成器、视频和音乐创作、大型语言模型以及语言翻译。
深度学习模型的类型
与机器学习类似，深度学习模型也有基于不同用例的多种架构。这是它们的细分。
- 卷积神经网络 (CNN)： 使用卷积滤波器自动从视觉数据中提取特征，检测边缘、纹理和对象等模式。最适合图像和视频。
- 循环神经网络 (RNN)： 通过维护先前步骤的信息来处理顺序数据。它允许网络理解上下文和顺序。主要用于语音识别和数字助理。
- 长短期记忆网络 (LSTM)： 它是一种解决梯度消失问题的 RNN，允许网络在较长的序列上保留信息。它们用于复杂的事物，例如语言模型。
- 生成对抗网络（GAN）： 它由生成器和鉴别器神经网络组成，其中一个神经网络创建新数据以试图欺骗另一个神经网络。它用于制作人工智能图像、视频、文本和音乐。
- 变压器架构： 这是当今 ChatGPT、Google Gemini 和 Microsoft Copilot 等大型语言模型的支柱。它具有一个称为“自我注意”的组件，该组件优先考虑数据的某些部分而不是其他部分。
深度学习模型的用例
深度学习是机器学习的一个分支，但它的用途已经发展了很多，并且正在各个行业中广泛采用。这里有几个例子。
- 图像和物体识别
- ChatGPT、Gemini 和 Copilot 等大型语言模型
- 图像、视频和音乐生成
- 为 TikTok、YouTube 和 Instagram 等应用构建个性化社交媒体算法
- 将口语转换为文本
深度学习与机器学习：主要区别
现在我们已经仔细研究了这两个模型，现在是我们最终比较两者并找出机器学习和深度学习之间差异的时候了。
| 特征 | 机器学习（ML） | 深度学习（DL） |
| 数据大小 | 适用于中小型数据集。 | 需要大量数据才能达到峰值性能。 |
| 硬件 | 可以在标准 CPU 上运行。 | 需要高端 GPU 或 TPU 进行训练。 |
| 特征提取 | 需要人类特征工程。 | 特征是由网络直接学习的。 |
| 建筑学 | 使用传统算法（决策树、SVM等）或浅层神经网络 | 用途 深度神经网络 （3+隐藏层）。 |
| 表现 | 随着数据量的增加，性能通常会趋于稳定。 | 随着数据量的增加，性能不断提高。 |
| 可解释性 | 更容易理解模型如何做出决定（减少“黑匣子”）。 | 更难解释决策过程（“黑匣子”）。 |
