济南2022机器学习与深度学习的区别
来源：济南童程童美少儿编程机器人培训机构时间：2022/3/8 15:20:12
济南2022机器学习与深度学习的区别
1、应用场景
机器学习在指纹识别、特征物体检测等领域的应用基本达到了商业化的要求。深度学习主要应用于文字识别、人脸技术、语义分析、智能监控等领域。目前在智能硬件、教育、医疗等行业也在布局。
2、所需数据量
机器学习能够适应各种数据量，特别是数据量较小的场景。如果数据量迅速增加，那么深度学习的效果将更加突出，这是因为深度学习算法需要大量数据才能理解。
3、数据依赖性
深度学习与传统的机器学习较主要的区别在于随着数据规模的增加其性能也不断增长。当数据很少时，深度学习算法的性能并不好。这是因为深度学习算法需要大量的数据来地理解它。另一方面，在这种情况下，传统的机器学习算法使用制定的规则，性能会比较好。
4、硬件依赖
深度学习算法需要进行大量的矩阵运算，GPU主要用来优化矩阵运算，所以GPU是深度学习正常工作的必须硬件。与传统机器学习算法相比，深度学习更依赖安装GPU的机器。
5、特征处理
特征处理是将领域知识放入特征提取器里面来减少数据的复杂度并生成使学习算法工作的更好的模式的过程。特征处理过程很耗时而且需要专业知识。在机器学习中，大多数应用的特征都需要确定然后编码为一种数据类型。特征可以使像素值、形状、纹理、位置和方向。
大多数机器学习算法的性能依赖于所提取的特征的准确度。深度学习尝试从数据中直接获取高等级的特征，这是深度学习与传统机器学习算法的主要的不同。基于此，深度学习削减了对每一个问题设计特征提取器的工作。例如，卷积神经网络尝试在前边的层学习低等级的特征(边界，线条)，然后学习部分人脸，然后是的人脸的描述。更多信息可以阅读神经网络机器在深度学习里面的有趣应用。
6、执行时间
执行时间是指训练算法所需要的时间量。一般来说，深度学习算法需要大量时间进行训练。这是因为该算法包含有很多参数，因此训练它们需要比平时更长的时间。相对而言，机器学习算法的执行时间更少。
通常情况下，训练一个深度学习算法需要很长的时间。这是因为深度学习算法中参数很多，因此训练算法需要消耗更长的时间。较先进的深度学习算法ResNet完整地训练一次需要消耗两周的时间，而机器学习的训练会消耗的时间相对较少，只需要几秒钟到几小时的时间。
但两者测试的时间上是完全相反。深度学习算法在测试时只需要很少的时间去运行。如果跟k-nearest neighbors（一种机器学习算法）相比较，测试时间会随着数据量的提升而增加。不过这不适用于所有的机器学习算法，因为有些机器学习算法的测试时间也很短。
7、解决问题的方法
机器学习算法遵循标准程序以解决问题。它将问题拆分成数个部分，对其进行分别解决，而后再将结果结合起来以获得所需的答案。深度学习则以集中方式解决问题，而不必进行问题拆分。当应用传统机器学习算法解决问题的时候，传统机器学习通常会将问题分解为多个子问题并逐个子问题解决较后结合所有子问题的结果获得较终结果。相反，深度学习提倡直接的端到端的解决问题。
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