Разница между машинным обучением и глубоким обучением
Машинное обучение: Машинное обучение - это подмножество приложения искусственного интеллекта (ИИ), которое дает системе возможность учиться и совершенствоваться на основе опыта, не будучи запрограммированным на этот уровень. Машинное обучение использует данные для обучения и получения точных результатов. Машинное обучение фокусируется на разработке компьютерной программы, которая получает доступ к данным и использует их, чтобы учиться на себе.
Глубокое обучение: Глубокое обучение - это подмножество машинного обучения, в котором искусственная нейронная сеть связана с рекуррентной нейронной сетью. Алгоритмы создаются точно так же, как машинное обучение, но состоят из гораздо большего числа уровней алгоритмов. Все эти сети алгоритма вместе называются искусственной нейронной сетью. Проще говоря, он воспроизводится так же, как человеческий мозг, поскольку все нейронные сети связаны в мозгу, что и является концепцией глубокого обучения. Он решает все сложные проблемы с помощью алгоритмов и своего процесса.
Ниже приведена таблица различий между машинным обучением и глубоким обучением:
| S.No. | Машинное обучение | Глубокое обучение |
|---|---|---|
| 1. | Машинное обучение - это надмножество глубокого обучения | Глубокое обучение - это разновидность машинного обучения |
| 2. | Данные, представленные в машинном обучении, сильно отличаются от данных глубокого обучения, поскольку в нем используются структурированные данные. | Представление данных, используемое в глубоком обучении, совершенно иное, поскольку оно использует нейронные сети (ИНС). |
| 3. | Машинное обучение - это эволюция ИИ | Глубокое обучение - это эволюция машинного обучения. В основном это то, насколько глубоко машинное обучение. |
| 4. | Машинное обучение состоит из тысяч точек данных. | Большие данные: миллионы точек данных. |
| 5. | Выходы: числовое значение, например, классификация баллов. | Что угодно, от числовых значений до элементов произвольной формы, таких как произвольный текст и звук. |
| 6. | Использует различные типы автоматизированных алгоритмов, которые обращаются к функциям модели и предсказывают будущие действия на основе данных. | Использует нейронную сеть, которая передает данные через уровни обработки для интерпретации функций и отношений данных. |
| 7. | Аналитики данных выявляют алгоритмы для изучения конкретных переменных в наборах данных. | После запуска в производство алгоритмы в значительной степени самоочевидны при анализе данных. |
| 8. | Машинное обучение широко используется, чтобы оставаться в соревновании и узнавать что-то новое. | Глубокое обучение решает сложные проблемы машинного обучения. |