清晰易懂讲解机器学习，机器学习和深度学习有什么区别?

以下内容中，小编将对机器学习、机器学习和深度学习的区别的相关内容进行着重介绍和阐述，希望本文能帮您增进对机器学习的了解，和小编一起来看看吧。

一、机器学习

数据分析的巅峰之作是机器学习。机器学习只有在为数据分析提供正确输入后才能成功应用。

然而，机器学习只有能够将一系列输出和输入关联起来，才能有效地确定输出背后的工作规则。数据分析侧重于理解和操纵数据以使其有用并提供对世界的洞察力，而机器学习则严格侧重于数据输入和解释实际工作的内部表示，您可以将其用于现实目的。

机器学习使人类能够执行诸如预测未来、以有意义的方式对它们进行分类以及在给定条件下做出最合理的决策等任务。机器学习背后的核心思想是算法观察数据然后猜测。能够描述现实世界的数学函数。使用机器算法发现和提供的未知数学函数来描述现实世界和具有挑战性的复杂问题是所有机器学习算法的核心思想。

机器学习是纯数学，它将某些输入与某些输出相关联。这与理解算法所学的内容无关(以及数据分析基于理解的程度)。因此，学习过程通常被描述为训练，因为算法被训练为将正确答案(输出)与每个问题(输入)相匹配。

JohnPaulMueller和AndyMassaron在MachineLearningForDummies中详细描述了这是如何发生的。尽管缺乏深入的理解和纯粹的数学过程，但机器学习在许多任务中都很有用。当通过使用正确的数据进行学习时，它使AI应用程序能够在给定条件下做出合理的决策。以下部分更详细地描述了机器学习的工作原理、好处以及机器学习的局限性。

二、机器学习和深度学习的区别

通过上面的介绍，想必大家已经了解了什么是机器学习。在这部分，我们主要来了解一下机器学习和深度学习的区别。

在机器视觉和深度学习中，人类视觉的力量和对视觉信息的理解可以被再现甚至超越。借助深度学习，作为机器学习的一部分，可以在应用实例的基础上学习和训练复杂的关系。

机器学习中的另一种技术是例如“超级矢量机”。与深度学习相比，必须手动定义和验证功能。在深度学习中，神经网络采用这一手动步骤：在训练过程中，独立地自动识别和提取特征。

深度学习可用于典型的分类应用，例如缺陷检测或“好”和“坏”对象之间的区别。经过适当训练的网络可用于解决所有图像处理任务，其中系统决定图像中是否存在某些类型的缺陷。深度学习对于传统机器视觉方法无效应用尤其有用。例如，当由于对象或错误类的复杂性而没有普遍有效的方法来解决问题时就是这种情况。

深度学习通常用于分类，对象检测和语义分割领域。

深度学习是一种有用的工具，可以补充机器视觉应用作为一种补充技术。然而，单靠深度学习无法解决这些复杂的任务，因为技术只是分类数据的另一种方法。在这种情况下非常重要的是一个提供所有图像处理工具的综合工具箱。因为只有通过不同过程的组合才能完全掌握包括预处理和后处理在内的复杂应用。

特别是在嵌入式视觉系统中，必须考虑其他因素：由于此处必须分析大量数据，因此培训通常会消耗大量资源，因此在嵌入式设备上无利可图。而且，数据分类引起了很多努力，因此需要大的计算能力和适当的硬件。因此，特别是对于时间要求极高的应用，标准CPU通常是不够的。相反，需要功能强大的硬件，如高性能GPU，这是工业嵌入式系统中的例外。

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