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1、由于要处理的数据量和所用算法中涉及的数学计算的复杂性不同,深度学习系统需要比简单的机器学习系统更强大的硬件。用于深度学习的一种硬件是图形处理单元 (GPU)。机器学习程序可以在没有那么多计算能力的低端机器上运行。
2、深度学习和机器学习的区别如下:数据量 机器学习能够适应各种数据量,特别是数据量较小的场景。在另一方面,如果数据量迅速增加,那么深度学习的效果将更为突出。下图展示了不同数据量下机器学习与深度学习的效能水平。硬件依赖性 与传统机器学习算法相反,深度学习算法在设计上高度依赖于高端设备。
3、机器学习是一种实现人工智能的方法,深度学习是一种实现机器学习的技术。深度学习本来并不是一种独立的学习方法,其本身也会用到有监督和无监督的学习方法来训练深度神经网络。
4、相比之下,机器学习更注重算法的设计和优化,其方法更加多样化,可以适应不同的应用场景和需求。总之,深度学习是机器学习的一个重要分支,两者共同推动着人工智能技术的发展和应用。
5、应用场景不同:机器学习在指纹识别、特征物体检测等领域的应用基本达到了商业化的要求。深度学习主要应用于文字识别、人脸技术、语义分析、智能监控等领域。所需数据量不同:机器学习能够适应各种数据量,特别是数据量较小的场景。
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1、基础知识学习 学习数学基础:机器学习和深度学习需要一定的数学基础,包括线性代数、概率论和统计学等。因此,在学习机器学习和深度学习之前,需要先学习这些基础知识。学习编程语言:机器学习和深度学习需要使用编程语言来实现算法和模型。常用的编程语言包括Python、R、C++等。
2、机器学习,需要学习监督学习,包括线性回归、逻辑回归、梯度下降方法减小代价函数。无监督学习,包括聚类等等,支持向量机、神经网络,这里推荐吴恩达老师的机器学习,通俗易懂,有利于小白学习。
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