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人工神經網絡應用舉例深度學習和普通的機器學習有什么區別?-創新互聯

深度學習和普通的機器學習有什么區別?一張圖片顯示了這種關系。機器學習是人工智能的重要領域之一,而深度學習是機器學習的一個分支。深度學習之所以近年來流行起來,是因為它突破了傳統機器學習無法解決的一些問題。人工神經網絡應用舉例 深度學習和
普通的機器學習有什么區別?

機器學習的意義在于代替人工完成重復性工作,識別出統一的規則(模式)。但是對于傳統的機器學習來說,特征提取的難度不小(特征可以是像素、位置、方向等)。特征的準確性將在很大程度上決定大多數機器學習算法的性能。為了使特征準確,在特征工程部分需要大量的人力來調整和改進特征。完成這一系列工作的前提是,數據集中所包含的信息量是充分的,并且易于識別。如果不滿足這一前提,傳統的機器學習算法將在信息的雜亂中失去其性能。深度學習的應用正是基于這個問題。它的深層神經網絡使它能夠在雜波中學習,自動發現與任務相關的特征(可以看作是自發學習的特征工程),并提取高級特征,從而大大減少了特征工程部分任務所花費的時間。

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另一個明顯的區別是他們對數據集大小的偏好。傳統的機器學習在處理規則完備的小規模數據時表現出良好的性能,而深度學習則表現不好。隨著數據集規模的不斷擴大,深度學習的效果會逐漸顯現出來,并變得越來越好。對比如下圖所示。

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