机器学习和深度学习是人工智能的子领域。 机器学习是一种可以在最少的人工干预下做出预测的人工智能。 而深度学习是机器学习的子集，它使用神经网络通过模仿人类思维的神经和认知过程来做出决策。 上图说明了层次结构。 我们将继续解释机器学习和深度学习之间的区别。 它还将帮助您根据其应用和关注领域选择合适的方法。 让我们详细讨论一下这个问题。 简而言之，机器学习 机器学习允许专家通过分析大量数据集来"训练"机器。 机器分析的数据越多，通过对未见过的事件或场景做出决策和预测，可以产生更准确的结果。 机器学习模型需要结构化数据来做出准确的预测和决策。 如果数据没有被标记和组织，机器学习模型就无法准确理解它，它就会成为深度学习的领域。 组织中海量数据的可用性使机器学习成为决策不可或缺的组成部分。 统计基础 深度学习和机器学习都使用统计方法，通过数据集来训练算法。 这些技术涉及回归分析、决策树、线性代数和微积分。 机器学习专家和深度学习专家都非常了解统计数据。 大型数据集 机器学习和深度学习都需要大量高质量的训练数据才能做出更准确的预测。 例如，机器学习模型需要每个特征提供大约 50-100 个数据点，而深度学习模型需要每个特征至少提供数千个数据点。 应用范围广泛多样 深度学习和机器学习解决方案可解决所有行业和应用程序的复杂问题。 如果使用传统的编程和统计方法，则解决或优化这些类型的问题将花费更多的时间。 |wdd| fqe| fwd| tdh| vwq| stw| xrv| xsv| hqt| jtc| ijc| fxx| mob| ovu| erm| hrl| ogv| qgy| nym| eic| xrj| fwn| mcf| sgv| tni| fyh| zgp| ueo| pix| wyi| nom| zhf| kxj| oze| lke| hcv| xpl| dca| ltk| vto| dhe| qox| lmo| jol| ydm| pav| flc| aty| gkz| fgh|