在本文中，我们将研究深度学习和机器学习之间的比较。 我们还将逐一了解它们。 我们还将讨论他们在各个方面的分歧。 除了深度学习和机器学习比较，我们还将研究他们未来的趋势。
1.什么是机器学习？
通常，为了实现人工智能，我们使用机器学习。 我们有几种算法用于机器学习。 例如：
Find-S
Decision trees
Random forests
人工神经网络
通常，有3种类型的学习算法：
监督机器学习算法进行预测。 此外，该算法搜索分配给数据点的值标签内的模式。
无监督机器学习算法：没有标签与数据点相关联。 此外，这些ML算法将数据组织成一组簇。 此外，它需要描述其结构，使复杂的数据看起来简单，有条理，便于分析。
增强机器学习算法：我们使用这些算法来选择动作。 此外，我们可以看到它基于每个数据点。 一段时间后，算法改变其策略以更好地学习。
2.什么是深度学习？
机器学习只关注解决现实问题。 它还需要人工智能的一些想法。 机器学习通过旨在模仿人类决策能力的神经网络。 ML工具和技术是两个关键的窄子集，只关注深度学习。 我们需要应用它来解决任何需要思考的问题 - 人为或人为的。 任何深度神经网络都将包含三种类型的图层：
输入层
隐藏层
输出层
我们可以说深度学习是机器学习领域的最新术语。 这是实现机器学习的一种方式。
3.深度学习与机器学习
我们使用机器算法来解析数据，从数据中学习，并根据所学知识做出明智的决策。 基本上，深度学习用于创建人工“神经网络”，可以自己学习和做出明智的决策。 我们可以说深度学习是机器学习的一个子领域。
4.机器学习与深度学习的比较
1） 数据依赖性
性能是两种算法之间的主要关键区别。虽然，当数据很小时，深度学习算法表现不佳。 这是DL算法需要大量数据才能完美理解的唯一原因。
深度学习和机器学习
但是，在这种情况下，我们可以看到算法的使用以及他们手工制作的规则。 上图总结了这一事实。
2）硬件依赖
通常，深度学习依赖于高端机器，而传统学习依赖于低端机器。 因此，深度学习要求包括GPU。 这是它工作中不可或缺的一部分。 它们还进行大量的矩阵乘法运算。
3）Feature Engineering
这是一个普遍的过程。 在此，领域知识被用于创建特征提取器，以降低数据的复杂性，并使模式更加可见以学习算法的工作。 虽然，处理起来非常困难。 因此，这是耗时和专业知识。
4）解决问题的方法
通常，我们使用传统算法来解决问题。 但是，它需要将问题分解为不同的部分以单独解决它们。 要获得结果，请将它们全部组合起来。
例如：
让我们假设您有一个多对象检测的任务。 在此任务中，我们必须确定对象是什么以及它在图像中的位置。 在机器学习方法中，我们必须将问题分为两个步骤：
物体检测
物体识别
首先，我们使用抓取算法浏览图像并找到所有可能的对象。 然后，在所有已识别的对象中，您将使用像SVM和HOG这样的对象识别算法来识别相关对象。
5）执行时间处理时间
通常，与机器学习相比，深度学习需要更多时间进行训练。 主要原因是深度学习算法中有太多参数。 机器学习需要更少的时间进行训练，而不是几秒钟到几个小时。
6）解释性
我们将可解释性作为比较两种学习技巧的因素。 尽管如此，深度学习在用于工业之前仍然被认为是10次。
5.ML和深度学习在哪里应用？
1)计算机视觉：我们将其用于车牌识别和面部识别等不同应用。
2)信息检索：我们将ML和DL用于搜索引擎，文本搜索和图像搜索等应用程序。
3) 营销：我们在自动电子邮件营销和目标识别中使用这种学习技术。
4)医疗诊断：它在医学领域也有广泛的应用。 癌症鉴定和异常检测等应用。
自然语言处理
适用于情感分析，照片标签，在线广告等应用。
6.未来的趋势
如今，机器学习和数据科学正处于趋势中。 在公司中，对它们的需求正在迅速增加。 对于希望在其业务中集成机器学习而生存的公司而言，他们的需求尤其大。
深度学习被发现，并证明拥有最先进的表演技术。 因此，深度学习让我们感到惊讶，并将在不久的将来继续这样做。
最近，研究人员不断探索机器学习和深度学习。 过去，研究人员仅限于学术界。 但是，如今，ML和DL的研究正在两个行业和学术界中占据一席之地。
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