深度学习与机器学习–了解两者的区别

深度学习和机器学习的历史可以追溯到20世纪50年代，当时科学家们正致力于开发能够做出决策和解决问题的计算机。这个想法是，计算机可以通过分析数据并根据模式和规则采取行动来学习。

什么是机器学习 (Machine Learning)？

机器学习（或, Machine Learning – ML）是一种允许计算机自动学习和改进的技术，无需明确编程。它使用的算法可以根据经验进行学习和改进。机器学习经常被用来解决难以定义复杂规则的问题。然后可以利用机器学习来做出明智的决定。

什么是深度学习 (Deep Learning)？

深度学习是一种基于机器学习的技术，特别适合于处理大量的数据。因此，深度学习是机器学习的一个子领域。深度学习使用人工神经网络来识别数据中的模式和关系。网络被划分为不同的层，这使它们能够解决复杂的问题。深度学习经常被用来分析图像和视频，并从中提取信息。与机器学习不同的是，在机器学习中，开发人员经常会进行干预以进行调整，而在深度学习中，算法本身决定了决策是否正确。

差异化

因此，深度学习和机器学习之间有一个重要的区别：深度学习使用神经网络，而机器学习是基于其他算法的。深度学习特别适合处理大量的数据，而机器学习在定义复杂的规则时则更适合。

应用的领域

在下文中，将讨论这些技术的不同应用领域。当然，这份清单并不完整，还可以相应地扩展。

机器学习的一些用例是。

1. 数据的分类：机器学习模型可用于通过识别数据中的模式和关系将数据划分为特定类别。例如，这可用于预测结果，如预测客户行为或预测天气状况。
2. 回归：机器学习模型可用于探索不同变量之间的关系，并对未来做出预测。例如，这可以用来预测房价或股价。
3. 聚类：机器学习模型可用于将数据划分为具有类似特征的群体。例如，这可用于分析客户行为或社会网络。

深度学习的一些用例是。

1. 图像识别：深度学习模型可用于分析图像并从中提取信息。例如，这可用于分析卫星图像或识别图像中的物体。一个使用深度学习的具体例子是，例如在企业搜索引擎的图像搜索中。
2. 语音识别：深度学习模型可用于分析人类语音并从中提取信息。例如，这可用于创建语音助手或翻译语音。这些现在被用于各种系统中，如智能手机。
3. 对市场的预测：深度学习模型可用于识别大量市场数据中的模式和关系，并对未来做出预测。例如，这可以用来预测股票价格或货币汇率。

需要注意的是，深度学习和机器学习并不总是截然不同的，它们经常被结合使用。例如，机器学习可以用来为深度学习模型定义规则，而深度学习则能够根据这些规则和处理过的数据来识别模式和关系。

纵观目前的技术状况，很明显，深度学习在最近几年取得了巨大的进步。例如，深度学习模型在许多领域已经超越了机器学习模型的性能，特别是在处理大量非结构化数据，如图像和视频方面。这包括，例如，自然语言处理或内容生成的AI。

展望

在未来几年，这些领域将发生很多变化。一方面，这些模型将变得更加强大和快速，另一方面，它们将被越来越多的公司所接受。这使全新的商业模式成为可能，并将迫使一些行业进行变革。

结论和总结

深度学习和机器学习是人工智能世界中的重要技术，被应用于各个领域。深度学习使用神经网络来识别大量数据中的模式和关系，而机器学习是基于算法来定义复杂的规则。在未来，深度学习和机器学习可以得到进一步改进，并能够解决更复杂的问题。

Bastian Maiworm

Bastian is the Co-Founder & CRO of the enterprise search tech company amberSearch. Me and my Co-Founders recognized the need for a state-of-the-art information management solution and now help companies and their employees to find access information as easily as possible within enterprises.  I primarily write about the latest developments relevant to enterprise search and start-ups. I look forward to growing my network on LinkedIn and meeting new people at different events. If you think, that there might be an opportunity or if you'd like to dive deeper into my topics, please reach out to me.