suchen
Heimhäufiges ProblemWas ist der Unterschied zwischen Deep Learning und maschinellem Lernen?

Der größte Unterschied zwischen Deep Learning und maschinellem Lernen ist die „Leistung“. Maschinelles Lernen wird hauptsächlich verwendet, um Maschinen Intelligenz zu verleihen, aber Deep Learning ist eine Technologie, die maschinelles Lernen implementiert, und Deep Learning ist auch eine Art maschinelles Lernen.

Was ist der Unterschied zwischen Deep Learning und maschinellem Lernen?

Die Betriebsumgebung dieses Artikels: Windows 7-System, DELL G3-Computer

Was ist der Unterschied zwischen Lernen und maschinellem Lernen?

Der größte Unterschied zwischen Deep Learning und maschinellem Lernen ist die Leistung.

Maschinelles Lernen wird hauptsächlich verwendet, um Maschinen Intelligenz zu verleihen, aber Deep Learning ist eine Technologie, die maschinelles Lernen implementiert, und Deep Learning ist auch eine Art maschinelles Lernen. Wenn die Datenmenge relativ gering ist, ist die Leistung des Deep Learning relativ gering. Dies liegt daran, dass der Deep-Learning-Algorithmus über eine große Datenmenge verfügen muss, um die Muster gut zu verstehen.

Künstliche Intelligenz ist im Allgemeinen ein relativ heißes Thema, aber mittlerweile ist sie immer noch als Bereich der künstlichen Intelligenz bekannt und hat große Auswirkungen auf diese Bereiche. Aufgrund der Fokussierung auf den Einsatz künstlicher Intelligenz wurden Systeme entwickelt, die nicht nur menschliche Denkprozesse simulieren, sondern auch Wissen aus der Verarbeitung von Daten erlernen können, und dieses Phänomen nennt man maschinelles Lernen.

Was ist der Unterschied zwischen Deep Learning und maschinellem Lernen?

1. Datenabhängigkeit Der Hauptunterschied zwischen Deep Learning und maschinellem Lernen ist die Leistung. Wenn die Datenmenge klein ist, ist die Leistung von Deep Learning nicht gut, da Deep-Learning-Algorithmen eine große Datenmenge benötigen, um die darin enthaltenen Muster gut zu verstehen.

2. Hardware-Unterstützung ist stark auf High-End-Maschinen angewiesen, während herkömmliche Algorithmen für maschinelles Lernen auf Low-End-Maschinen ausgeführt werden können. Deep Learning erfordert, dass GPUs viele Matrixmultiplikationsoperationen durchführen.

3. Beim Feature Engineering geht es darum, Domänenwissen in den Feature-Extraktor einzugeben, um die Datenkomplexität zu reduzieren. Dieser Prozess ist hinsichtlich Zeit und Fachwissen sehr aufwändig.

4. Lösung: Normalerweise verwenden wir traditionelle Algorithmen, um Probleme zu lösen. Dazu ist es erforderlich, das Problem in Teile zu zerlegen, diese separat zu lösen und sie dann zu kombinieren, nachdem die Ergebnisse vorliegen.

5. Ausführungszeit: Da Deep Learning viele Parameter enthält, dauert es länger als maschinelles Lernen. Maschinelles Lernen benötigt weniger Zeit zum Trainieren von Daten und dauert nur Sekunden bis Stunden.

Die Hauptanwendungsszenarien sind:

Computer Vision: Nummernschilderkennung, Gesichtserkennung.

Informationsabruf: Suchmaschine, Textabruf, Bildabruf.

Marketing: automatisches E-Mail-Marketing, Zielidentifizierung.

Medizinische Diagnose: Krebserkennung, Erkennung von Anomalien.

Verarbeitung natürlicher Sprache: Semantische Analyse, Foto-Tagging, Online-Werbung.

Wenn wir uns die Aussichten ansehen, sind die wichtigsten:

1. Maschinelles Lernen und Datenwissenschaft gewinnen an Dynamik und der Einsatz von maschinellem Lernen in ihrem Unternehmen wird für Unternehmen, die überleben wollen, immer wichtiger.

2. Deep Learning hat sich als eine der fortschrittlichsten Technologien erwiesen, die es gibt. Es hat den Menschen unzählige Überraschungen beschert, und ich glaube, dass dies auch in Zukunft der Fall sein wird.

3. Forscher erforschen immer noch maschinelles Lernen und Deep Learning. In der Vergangenheit beschränkte sich die Forschung zu beiden Themen auf den akademischen Rahmen, inzwischen hat auch die Industrie ihre Forschungsanstrengungen verstärkt.

Der beste Beweis ist die Bilderkennung, die zunehmend zu einem von KI dominierten Bereich wird. Das System kann so gestaltet werden, dass es vorab geschriebene Routinen manipuliert, die Formen, Farben und Objekte in Bildern analysieren und Millionen von Bildern scannen, um sich selbst beizubringen, Bilder richtig zu identifizieren.

Weitere Informationen zu diesem Thema finden Sie in der Spalte „FAQ“!

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWas ist der Unterschied zwischen Deep Learning und maschinellem Lernen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Stellungnahme
Der Inhalt dieses Artikels wird freiwillig von Internetnutzern beigesteuert und das Urheberrecht liegt beim ursprünglichen Autor. Diese Website übernimmt keine entsprechende rechtliche Verantwortung. Wenn Sie Inhalte finden, bei denen der Verdacht eines Plagiats oder einer Rechtsverletzung besteht, wenden Sie sich bitte an admin@php.cn

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io

Clothoff.io

KI-Kleiderentferner

Video Face Swap

Video Face Swap

Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem völlig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Heiße Werkzeuge

EditPlus chinesische Crack-Version

EditPlus chinesische Crack-Version

Geringe Größe, Syntaxhervorhebung, unterstützt keine Code-Eingabeaufforderungsfunktion

Herunterladen der Mac-Version des Atom-Editors

Herunterladen der Mac-Version des Atom-Editors

Der beliebteste Open-Source-Editor

MinGW – Minimalistisches GNU für Windows

MinGW – Minimalistisches GNU für Windows

Dieses Projekt wird derzeit auf osdn.net/projects/mingw migriert. Sie können uns dort weiterhin folgen. MinGW: Eine native Windows-Portierung der GNU Compiler Collection (GCC), frei verteilbare Importbibliotheken und Header-Dateien zum Erstellen nativer Windows-Anwendungen, einschließlich Erweiterungen der MSVC-Laufzeit zur Unterstützung der C99-Funktionalität. Die gesamte MinGW-Software kann auf 64-Bit-Windows-Plattformen ausgeführt werden.

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Visuelle Webentwicklungstools

SecLists

SecLists

SecLists ist der ultimative Begleiter für Sicherheitstester. Dabei handelt es sich um eine Sammlung verschiedener Arten von Listen, die häufig bei Sicherheitsbewertungen verwendet werden, an einem Ort. SecLists trägt dazu bei, Sicherheitstests effizienter und produktiver zu gestalten, indem es bequem alle Listen bereitstellt, die ein Sicherheitstester benötigen könnte. Zu den Listentypen gehören Benutzernamen, Passwörter, URLs, Fuzzing-Payloads, Muster für vertrauliche Daten, Web-Shells und mehr. Der Tester kann dieses Repository einfach auf einen neuen Testcomputer übertragen und hat dann Zugriff auf alle Arten von Listen, die er benötigt.