Machine Learning and Deep Learning

人工情报是最近最受欢迎的趋势之一。 机器学习和深造构成人工情报。 下表说明了机器学习和深造之间的关系。

Machine Learning

机器学习是使计算机按照设计和编程的算法行事的科学艺术。 许多研究人员认为,机器学习是朝向人际团结协会取得进展的最佳途径。 机器学习包括以下类型模式:

Supervised learning pattern

Unsupervised learning pattern

Deep Learning

深造学习是机器学习的一个分领域,而相关的算法则受到所谓人为神经网络的结构和功能的启发。

如今深造的所有价值都是通过监督学习或学习生态学数据和生态学。

深入学习的每一算法都经过了同样的过程。 它包括非线性转变投入的等级,可用于形成作为产出的统计模式。

考虑确定机器学习过程的下列步骤

Identifies relevant data sets and prepares them for analysis.

Chooses the type of algorithm to use

Builds an analytical model based on the algorithm used.

Trains the model on test data sets, revising it as needed.

Runs the model to generate test scores.

Difference between Machine Learning and Deep learning

在本节中,我们将了解机器学习和深造之间的差别。

Amount of data

机构学习工作数据量大。 对小量数据也很有用。 而如果数据量迅速增加,则继续学习会有效。 如下图显示,在计算数据量时,进行机构学习和学习。

Hardware Dependencies

深造学算法的设计主要取决于高端机器,不同于传统的机器学习算法。 深造学算法开展了一系列矩阵推广业务,需要大量硬件支持。

Feature Engineering

特征工程是将领域知识纳入具体特点,以减少数据的复杂性,使数据可明显用于学习算法的模式。

实例——传统的机器学习模式侧重于特殊工程过程所需的餐具和其他特性。 深造算法侧重于数据的高层次特征。 它减少了为每个新问题制定新特点提取者的任务。

Problem Solving Approach

传统的机器学习算法采用标准程序解决这一问题。 它将问题分为几个部分,解决其中每一个部分,并将它们结合起来,取得必要的结果。 深造的学习重点从结束到结束,而不是将它们分解成分裂。

Execution Time

执行时间是培训算法所需时间。 深造需要大量时间来培训,因为它包含许多需要比通常更长时间的参数。 相对而言,机器学习算法需要较少的执行时间。

Interpretabipty

口译是比较机器学习和深造算法的主要因素。 主要原因是,在工业使用深造之前,仍然有第二次深造。

Apppcations of Machine Learning and Deep Learning

在本节中,我们将学习机器学习和深造的不同应用。

计算机预测,通过print或通过车牌识别,用于表面识别和出勤标志。

信息从搜索引擎检索,如搜索图像。

自动电子邮件营销,具体指明目标。

对癌症肿瘤进行医学诊断或异常发现任何慢性疾病。

自然语言处理像照片标签这样的应用。 “Facebook”是解释这一设想的最佳例子。

在线广告。

Future Trends

随着在工业中使用数据科学和机器学习的趋势日益增长,各组织在其企业中进行机器学习将变得十分重要。

深造比机器学习更为重要。 深造的学习证明是最新业绩的最佳技术之一。

机器学习和深造将证明有益于研究和学术界。

Conclusion

在该条中,我们概述了机器学习和深造,并着重说明了今后的趋势和差异。 大赦国际的许多应用主要利用机器学习算法推动自我服务、提高代理生产力和工作流程更可靠。 机器学习和深造学算法包括许多企业和行业领导人的开拓前景。