深度学习Deep Learning (DL) 与机器学习Machine Learning (ML)：比较指南Guide

本文最后由 Demo Marco 更新于 2025-02-22. 如有资源已失效，请留言反馈，将会及时处理。 【推荐：不翻墙访问被墙网站方法 | 自用高速专线机场 | 高速CN2线路 | 高质量家宽住宅IP】

无论您是一位有抱负的数据科学家，还是对人工智能最新发展感兴趣的人，您都可能听说过机器学习和深度学习等术语。但它们的真正含义是什么？它们之间有什么区别？在本文中，我们将研究机器学习与深度学习，以确定这两个重要学科的相似之处、差异、用例和优势。

什么是人工智能？

我们有一个全面的AI 初学者快速入门指南，其中更深入地探讨了这一主题。但是，作为快速入门，人工智能 (AI) 是计算机科学的一个领域，旨在创建能够执行通常需要人类智能水平的任务的智能系统。这可以包括识别自然语言、识别模式和做出决策以解决复杂问题等。

我们可以将人工智能视为一组工具，用于使计算机智能地运行并自动执行任务。人工智能的用途包括自动驾驶汽车、推荐系统和语音助手。

正如我们所见，机器学习和深度学习等术语是更广泛的机器学习领域的方面。您可以查看我们关于人工智能与机器学习的单独指南，以深入了解该主题。 

什么是机器学习？

与人工智能一样，我们有专门的指南介绍什么是机器学习。总而言之，机器学习 (ML) 是一种实现人工智能的方法；实际上，它是人工智能这一广阔领域内的一个专业分支，而人工智能又是计算机科学的一个分支。

通过机器学习，我们可以开发无需明确编程即可学习的算法。这些算法包括：

• 决策树
• 朴素贝叶斯
• 随机森林
• 支持向量机
• K 最近邻
• K 均值聚类
• 高斯混合模型
• 隐马尔可夫模型

那么计算机如何自动学习呢？

关键是数据。您提供具有各种属性或特征的数据，供算法进行分析和理解。这些算法根据提供的数据创建决策边界，使它们能够进行预测或分类。一旦算法处理并理解了数据（本质上是自我训练），您就可以进入测试阶段。在这里，您将新的数据点引入算法，它将为您提供结果，而无需任何进一步的编程。示例：

假设你想预测房价。你有一个数据集，其中包含 1000 栋房屋的信息，包括价格和房间数量——这些都是你的特征。你的任务是将这些特征输入到算法中，比如决策树算法，让它学习房间数量和房价之间的关系。

在这个场景中，你输入房间数，算法就会预测房价。例如，在测试阶段，如果你输入“三”作为房间数，算法应该能够准确地预测相应的房价，因为它已经从训练数据中学习到了房间数和房价之间的关系。

什么是深度学习？

深度学习是机器学习的一个子类别，专注于为计算机构建一个学习过程，使计算机能够像人类一样识别模式并做出决策。例如，如果我们要教计算机区分不同的动物，我们会从腿的数量等较简单、基础的概念开始，然后逐渐引入栖息地和行为等较复杂的概念。

在机器学习领域，深度学习的特点是使用三层或更多层的神经网络。这些多层神经网络力图复制人脑的学习模式，使计算机能够分析和学习大量数据。单层网络可以做出基本的预测，但随着我们添加更多层，网络变得能够理解复杂的模式和关系，从而提高其预测准确性。

深度学习本质上是一种复杂的多层过滤器。我们在顶层输入原始、无组织的数据，这些数据会穿过神经网络的各个层，在每一层都得到提炼和分析。最终，底层会呈现出连贯、结构化的信息或精确的“预测”。

这一过程擅长解读具有多个抽象层次的数据，因此对于图像和语音识别、自然语言处理和制定游戏策略等任务来说必不可少。它是许多创新的支柱，从手机上的虚拟助手到自动驾驶汽车的开发。

从上图可以看出，这个浅层神经网络有几层：

• 输入层。此输入可以是图像的像素或一系列时间序列数据。
• 隐藏层。通常称为权重，在神经网络训练过程中学习得到
• 输出层。 最后一层将为你提供输入到网络的预测。

因此，神经网络是一个近似函数，其中网络试图学习隐藏层中的参数（权重），当将其与输入相乘时，会给出接近期望输出的预测输出。

深度学习就是在输入层和输出层之间堆叠多个这样的隐藏层，因此得名深度学习。

深度学习与机器学习：主要相似点与不同点

功能

正如我们已经确定的，深度学习是机器学习的一个专门子集，它使用多层人工神经网络来分析数据并做出智能决策。它深入研究数据分析，因此被称为“深度”，从而能够获得更细致入微、更复杂的见解。相比之下，机器学习（包括深度学习）专注于开发能够从数据中学习并根据数据做出预测或决策的算法，利用各种方法（包括但不限于神经网络）。

特征提取

深度学习可以自主地从原始数据中提取有意义的特征。在此上下文中，“特征”是指所观察现象的单独可测量属性或特性。深度学习不依赖于手动编程的特征提取方法，例如局部二值模式或梯度直方图，这些方法是汇总原始数据的预定义方法。相反，它会学习完成手头任务最有用的特征，从简单的特征开始，逐步学习更复杂的表示。另一方面，传统机器学习通常依赖于这些手工制作的特征，并且需要精心设计才能达到最佳性能。

数据依赖性

深度学习模型需要大量数据；如果能够访问大量数据，它们的表现会更好。相比之下，许多机器学习算法即使使用较小的数据集也能提供令人满意的结果。对于有抱负的数据科学家来说，在选择方法时，尤其是在处理数据可用性受限时，这一点至关重要。

从上图可以看出，随着数据的增加，深度学习算法的性能会不断提升，而传统机器学习算法即使数据增加一段时间，性能也会几乎饱和。

计算能力

深度学习需要高级计算能力，通常由图形处理单元 (GPU) 提供，因为它具有广泛的数据和深度（神经网络中的层数）。传统的机器学习算法通常可以使用标准中央处理单元 (CPU) 执行，这使得数据科学初学者更容易掌握它们。

训练和推理时间

训练深度学习网络可能是一项艰巨的任务，可能长达数月。“训练”是指通过输入数据来训练模型做出准确预测的过程。由于模型的复杂性，“推理时间”或模型训练后进行预测所需的时间在深度学习中也可能很长。相比之下，传统的机器学习算法通常具有更快的训练时间和不同的推理时间。

解决问题的技巧

在机器学习中，解决问题需要将问题分解成几个部分，并对每个部分应用特定算法。例如，识别图像中的物体可能涉及先找到物体，然后应用算法来识别它们。在深度学习中，网络学习同时执行这两项任务，使其成为一个更集成、更全面的解决方案。

工业用途

机器学习算法因其可解释性而被广泛应用于各行各业。然而，深度学习模型在某些任务中的卓越表现有时会因其“黑箱”性质而被掩盖，这使得它们在模型可解释性至关重要的领域（例如医疗保健或金融）不太受欢迎。

输出

机器学习通常以数值、分数或分类的形式输出，而深度学习可以产生包括文本和语音在内的多种输出，从而为自然语言处理和语音识别等领域提供更加多样化的解决方案。

机器学习与深度学习：最佳用例

机器学习和深度学习是跨不同领域大量应用的支柱，每个领域都有其独特的要求和挑战。下面将更详细地探讨何时使用每个领域，并举例说明：

1.医疗领域

• 用例。癌细胞检测、脑部MRI图像修复和基因打印。
• 选择。机器学习和深度学习。
• 原理。机器学习适用于分析结构化数据，可用于根据患者记录进行诊断预测。深度学习在图像和语音识别方面表现出色，非常适合解释医学图像和分析患者的语音模式以进行神经系统评估。

2. 文档分析

• 用例。超解析历史文档图像并分割文档图像中的文本。
• 选择。深度学习。
• 基本原理。深度学习模型，尤其是卷积神经网络(CNN)，擅长处理图像数据，可以从历史文献中提取复杂的模式和特征，使其适合于图像超分辨率和文本分割等任务。

3. 银行业

• 用例。股票预测和做出财务决策。
• 选择。机器学习。
• 理由。机器学习模型（例如回归模型和决策树）可以有效地分析数值结构化数据，使其适合预测股票价格并协助财务决策过程。

4.自然语言处理（NLP）

• 用例。推荐系统（例如 Netflix 使用的根据用户兴趣向用户推荐电影的系统）、情感分析和照片标记。
• 选择。机器学习和深度学习。
• 基本原理。机器学习可以有效地分析推荐系统的用户行为和偏好，而深度学习则可以在情感分析等任务中理解和生成人类语言。

5.信息检索

• 用例。搜索引擎，包括文本搜索和图像搜索，例如 Google、Amazon、Facebook、LinkedIn 等使用的搜索引擎。
• 选择。机器学习和深度学习。
• 原理：机器学习算法可以有效地处理搜索引擎中的查询，而深度学习模型，尤其是 CNN，擅长图像识别和分析，增强了搜索引擎的图像搜索能力。

决策标准：

在决定使用机器学习还是深度学习时，请考虑以下方面：

• 数据可用性。深度学习需要大量数据；如果你的数据集很小，那么机器学习可能更合适。
• 计算能力。深度学习模型需要高计算能力，通常由 GPU 提供。如果资源有限，可以在 CPU 上运行的机器学习模型可能更可行。
• 任务复杂性。对于较简单的任务和结构化数据，机器学习模型通常就足够了。对于涉及图像或自然语言等非结构化数据的更复杂任务，深度学习更合适。
• 可解释性。在理解模型的决策过程至关重要的情况下，机器学习模型的可解释性使其比深度学习模型的“黑箱”性质更具优势。

通过了解机器学习和深度学习在不同场景中的优势和局限性，有抱负的数据科学家可以根据他们的特定需求和限制做出明智的决定，选择最合适的方法。

结论

在本指南中，我们介绍了机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 这两个人工智能 (AI) 的关键子集的复杂领域。我们探索了基础概念、独特特征以及它们在当今技术驱动的世界中拥有的无数应用。从理解算法的细微差别到辨别医学和自然语言处理等各个领域的最佳用例，我们致力于为进入 AI 领域的爱好者提供清晰度和洞察力。

这次探索只是对广阔且不断发展的 AI 世界的一瞥。学习​​和发现之旅非常漫长，有无数的细微差别和方面等待您去探索。

常见问题解答

对于我的项目，如何选择使用深度学习模型还是传统机器学习模型？

深度学习和传统机器学习模型之间的选择取决于几个因素，包括数据的可用性、计算资源、任务复杂性以及决策的可解释性需求。对于较简单的任务或数据稀缺的情况，传统机器学习模型可能更合适。深度学习模型更适合涉及大量数据的任务或涉及复杂模式识别的任务。

机器学习和深度学习可以在一个项目中一起使用吗？

是的，机器学习和深度学习可以在一个项目中一起使用，充分利用每种方法的优势。例如，一个项目可能使用机器学习模型进行数据预处理和特征工程，并使用深度学习模型在同一管道内处理复杂的模式识别任务。这种混合方法可以优化某些类型问题的性能和效率。

从事深度学习和机器学习工作需要哪些技能？

要从事深度学习和机器学习工作，您通常需要扎实的数学基础（尤其是统计学、微积分和线性代数）、编程（Python 最为常见，因为它拥有广泛的数据科学库生态系统），并且对机器学习和深度学习模型背后的算法和原理有很好的理解。通过项目或研究贡献获得的实践经验也非常受重视。

机器学习或深度学习模型是否存在偏差？如何解决这个问题？

是的，如果训练数据存在偏差，机器学习和深度学习模型都可能出现偏差。这可能导致不公平或歧视性的结果。解决偏差需要仔细整理训练数据以确保其具有代表性和多样性，定期测试模型的输出是否存在偏差，并采用算法公平性方法等技术来减轻任何检测到的偏差。

深度学习中神经网络层数有何意义？

神经网络中的层允许深度学习模型学习不同抽象级别的特征。例如，在图像识别中，初始层可能学习边缘等基本特征，而更深的层可以识别形状或特定对象等更复杂的模式。这种分层学习过程使深度学习模型能够高精度地处理非常复杂的任务。

数据增强对于增强深度学习模型起到什么作用？

数据增强是一种通过对现有数据应用随机变换（例如旋转、缩放和剪裁）来增加训练集多样性的技术。这有助于防止过度拟合，并提高模型从训练数据推广到新数据的能力。它在深度学习模型受益于各种示例的领域尤其有用。

主题