機器學習與深度學習：主要差異解釋

已發表: 2024-11-20

雖然機器學習和深度學習經常互換使用，但它們指的是人工智慧的兩個子領域。它們代表了不同（但相關）的數據分析方法；深度學習是機器學習的子集。它們之間的差異很重要，並且在就技術主題進行交流時變得尤其重要——例如在評估資料分析工具和服務、決定採用哪種方法來解決資料問題或與工程師和領域專家進行深入對話時。

目錄：

什麼是機器學習？
什麼是深度學習？
機器學習與深度學習
機器學習和深度學習的應用
機器學習和深度學習的好處
機器學習和深度學習的挑戰
結論

什麼是機器學習？

機器學習 (ML) 是人工智慧 (AI) 的一個子集。該名稱指的是機器（通常是電腦或電腦組合）應用自動數學和統計技術從資料中發現或學習模式的所有系統。

機器學習旨在建構智慧且獨立的系統。這意味著它將學習模式並從數據中改進模式，旨在減少硬編碼組件並減少人機互動。機器學習領域自 20 世紀 60 年代以來就已存在，從那時起就開發和研究了大量演算法和技術。

機器學習的類型

許多不同類型的系統都符合 ML 的資格。這些是最常見的：

無監督學習模型使用非結構化數據，很少或沒有人工指導。
監督學習模型需要指導並依賴人類輸入，例如包括資料格式和結構的輸入。
半監督模型接收少量結構化資料的指導，然後使用來自該資料的見解來提高其對更大的非結構化資料池的準確性。
強化模型透過與環境互動來學習做出決策。這些模型採取行動，接收正面或負面的回饋，然後調整行為以實現預期目標。
自監督模型使用原始的非結構化資料來建立自己的標籤。

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什麼是深度學習？

機器學習的最新進展主要來自機器學習的一個專門子集，即深度學習。深度學習是指在稱為深度神經網路的神經網路子集之上實現的機器學習系統子集。深度神經網路是大型的、高度互連的神經網絡，並且具有許多層神經元可用於處理。

深度學習網路的類型

與其他先進的機器學習技術一樣，深度學習系統可以以監督或無監督的方式學習。它們可以僅使用一種或兩種或多種先進神經網路架構的組合來建構。一些網絡，例如前饋神經網路 (FNN)，僅在神經元層之間沿著一個方向移動資料。相較之下，其他神經網路（例如循環神經網路（RNN））可能會形成內部循環，並且作為副作用，表現得好像它們具有記憶一樣。

卷積神經網路 (CNN) 等高階架構決定了部分資料在 NN 輸入中重複的方式和時間。這給出了有關網絡應在數據中的何處尋找關係的提示。

可以串聯開發多個神經網絡，每個子網絡專門研究問題空間的子集。例如，生成對抗網路（GAN）傾向於訓練試圖相互競爭的模型（一個偽造本應屬於數據集的新數據，另一個訓練以檢測欺詐），並且兩塔架構協作學習關於數據集的兩個深度互連但又截然不同的部分。

在建立深度學習系統時，更複雜的架構組合也通常會一起使用。這些架構可以使用專門的神經元結構（例如變壓器和整流器單元）進行擴展，或用於模擬、實現和增強其他機器學習系統（例如決策樹）。

機器學習與深度學習：主要區別

深度學習是機器學習的子集，具有一些特定的限制和優勢。機器學習是一個通用術語，涵蓋了分析資料和檢測資料模式的更廣泛的選擇和權衡。該表突出顯示了差異。您將在下面找到更多詳細資訊。

	機器學習（ML）	深度學習（DL）
靈活性	一般的;人工智慧的一個子集，包含從資料中學習的各種技術，並具有許多實施選項。	專門用神經網路實作；機器學習的一個專門子集，專注於深層、多層神經網路以及非常適合它們的技術。
人類參與	涵蓋全方位的演算法，從處理結構化資料並需要大量人工預處理的演算法到可以完全獨立運行的演算法。	通常應用於極大的資料集。模型主要處理非結構化數據，對人類處理和管理的依賴性較低。
範圍	範圍更廣，包括線性迴歸、決策樹和聚類等傳統演算法。	ML 中的關注範圍較窄，專門處理大規模資料和複雜任務。
技術基礎知識	採用決策樹、支援向量機和整合方法等多種演算法。	利用具有多層的深度神經網路和專門用於神經網路的技術，例如強化學習和反向傳播。
應用領域	可以使用演算法和計算機自動檢測資料模式的任何和所有應用領域。	專門用於依賴大量非結構化資料的複雜模式識別的任務，例如通用文字和圖像分析、現實世界問題解決和生成任務。
可解釋性	可以以人類易於理解和解釋的方式建構。已經被研究了更長時間並具有眾所周知的特性。	通常非常準確，但採取的行動對人類來說更難以遵循和解釋。
範例	垃圾郵件偵測、推薦系統、客戶細分。	自動駕駛汽車、虛擬助理（例如 Siri）、臉部辨識系統。

深度學習依賴大數據集

深度學習技術通常依賴於存取極大的資料集，而當可用資料很少或沒有時，機器學習系統可能會很有用。此外，如果有熟練且專業的人類輸入，機器學習可以比任何深度學習系統更明確地利用它。

一般來說，機器學習系統涵蓋更廣泛的技術，並且具有更靈活的實施範圍。深度學習專門關注適合處理大型資料集的技術，例如深度神經網路及其支援演算法。

ML 可以更容易優化和理解

機器學習的範圍更加廣泛，涵蓋了許多傳統且經過充分研究的資料處理方法，例如決策樹、聚類和多種迴歸方法。經過數十年的研究，其中許多方法都具有眾所周知的內建性能和其他權衡。

它們提供比依賴神經網路的深度學習系統更靈活的實現，並且可以更具資源效率和成本效率。深度學習通常需要大量資源，並且成本處於高端。

深度學習更強大，不那麼一般

深度學習系統最適合範圍和焦點較窄的應用程序，例如，存在大量可用相關數據的問題、有足夠的時間進行神經網絡的長時間訓練，以及當執行的準確性優先於跟踪能力時系統正在做什麼以及為什麼這樣做。

機器學習系統可以應用於機器可以自動查找和應用資料模式的各種問題，包括可用資料較少的問題、系統易於人類理解的問題以及高精度不太相關的問題。

機器學習和深度學習的應用

基於機器學習的深度學習系統和應用程式不斷嵌入到我們生活的越來越多的方面。以下是一些眾所周知的例子。

垃圾郵件偵測

最早的大規模機器學習應用程式之一是偵測和過濾垃圾郵件。該問題是應用機器學習的理想問題。

電子郵件數量龐大，並且具有明確的結構。將不需要的電子郵件標記為垃圾郵件很容易，因此創建標記為「垃圾郵件」或「火腿」（火腿與垃圾郵件相反）的電子郵件的大型資料集並不困難。可以在此數據的基礎上輕鬆建立分類系統，然後用於快速過濾互聯網規模的垃圾郵件。

垃圾郵件偵測就是深度學習系統（尚）不像更傳統的機器學習技術那樣適合解決問題的一個例子。儘管有了顯著的改進，但讓深度學習系統跟上垃圾郵件最新進展所需的時間和成本還不值得其更高的準確性。一般來說，深度學習系統可用於優化 ML 管道，大規模垃圾郵件偵測 ML 訓練系統可以為此目的整合它們。

尋路與自動駕駛汽車

基於眾所周知的路線查找技術（例如 Dijkstra 演算法和 A* 演算法）建構的傳統無監督 ML 演算法最適合尋找路線圖上兩點之間的最佳路徑。這些演算法可以提前研究地圖、交通和其他數據，發現模式，根據現實條件即時調整，並且工作得相當好。

然而，當汽車在兩點之間實際導航時，要處理的資訊量和複雜性對於任何傳統的機器學習技術來說都太高了。自動駕駛系統幾乎完全是用深度學習技術建構的。

機器學習和深度學習的好處

如果使用得當，機器學習和專業深度學習系統將帶來改變。它們可以增強人類專家的能力，使他們的產出更快、更有影響力、更便宜、更高品質，或上述所有特徵的組合。

透過 ML 提高速度、規模和成本

機器學習系統可以取代專家的部分或全部工作和流程，減少完成任務所需的時間和注意力。因此，他們的工作可以比以前更大規模地應用。

例如，評估 MRI 掃描是否有異常的技術人員團隊可能每人每小時能夠評估 6 次掃描，或每週約 200 次。如果同一個團隊專注於訓練一組機器學習演算法來完成分析中最常規的部分，那麼這些演算法可以每週評估數千次 MRI 掃描，而成本只是其中的一小部分。

透過深度學習提高影響力和質量

當深度學習系統應用於非常適合解決的問題時，它們可以增強包含機器學習的系統並提高其整體品質和影響力。

繼續上面的例子，深度學習系統可能適用於具有足夠大的 MRI 掃描量的情況。如果掃描量足夠，並且在投入足夠的時間和資源來建立深度學習系統之後，他們可能會比專家做得更好，以識別他們接受過培訓的少數異常情況。

然後可以大規模部署這些系統，以實現最大影響，以可忽略不計的成本處理單一 MRI 掃描。 MRI 技術人員和其他專家的分析可以增強深度學習系統針對異常或例外情況的輸出，從而實現更高的綜合品質。

機器學習和深度學習的挑戰

雖然許多類型的工作都可以從應用機器學習或深度學習中受益匪淺，但將此類人工智慧整合到系統中可能很困難。以下是一些最常見的挑戰和障礙。

成本和準確性之間的權衡

更大、更昂貴的電腦系統可以更快、更大規模地運行更先進的機器學習和深度學習演算法。因此，在系統上花費的資金和硬體的有效性以及僱用更多有才華的專家來組裝系統之間需要進行權衡。有效利用機器學習和深度學習系統中的有限資源需要非常小心。

對大數據集的依賴

一般來說，機器學習，特別是深度學習，依賴在訓練階段存取不斷更新的大型資料集。演算法的好壞取決於它們所訓練的資料的品質和數量。有效管理大型資料集非常困難，並且需要時間和聰明才智才能將機器學習最有效地應用於給定資料集。

準確性和清晰度之間的權衡

深度學習系統可以被訓練得極為準確，比使用同等參數建構的其他機器學習系統要準確得多。準確性是有代價的；這些系統大規模地處理數據並使用人類在實際時間範圍內無法理解的先進演算法。

更傳統的機器學習演算法已經被研究了更長時間，具有更好定義的特徵，並且可以以人類易於理解的方式工作。任何機器學習和深度學習實施都必須在準確性和清晰度之間找到理想的平衡。

技術偏差和方差之間的權衡

隨著機器學習系統的演算法複雜性、專用於訓練的資源以及用於訓練的資料量的增加，它們可以越來越多地了解訓練資料的屬性。這種現象稱為（技術）偏差；當極端偏見的系統看到與他們訓練的數據相似的數據時，它們會非常準確。

高偏差通常是以方差過低為代價的——系統不會對與訓練中看到的數據有很大不同的新數據做出太大反應。低偏差和低方差的理想系統很難建構。對於更好地研究和更成熟的傳統機器學習演算法來說，為特定應用找到偏差和方差之間的正確平衡更容易。使用更複雜的深度學習演算法可能很難實現。

結論

深度學習系統是機器學習的一個專門子集，它利用深度、多層神經網路來解決大型資料集的複雜問題。雖然它們提供卓越的準確性和處理能力，但它們也有一些缺點，例如可解釋性降低、對大量資料的依賴以及有限的最佳化靈活性。

相較之下，傳統的機器學習方法通常更具成本效益、更易於部署，並提供更透明和可預測的結果。它們也更容易針對特定任務進行微調。這兩種方法都有明顯的優點和缺點，了解它們的應用和限制對於在現實場景中有效實施至關重要。