以下內容中，小編將對機器學習、機器學習和深度學習的區(qū)別的相關內容進行著重介紹和闡述，希望本文能幫您增進對機器學習的了解，和小編一起來看看吧。

一、機器學習

數(shù)據(jù)分析的巔峰之作是機器學習。機器學習只有在為數(shù)據(jù)分析提供正確輸入后才能成功應用。

然而，機器學習只有能夠將一系列輸出和輸入關聯(lián)起來，才能有效地確定輸出背后的工作規(guī)則。數(shù)據(jù)分析側重于理解和操縱數(shù)據(jù)以使其有用并提供對世界的洞察力，而機器學習則嚴格側重于數(shù)據(jù)輸入和解釋實際工作的內部表示，您可以將其用于現(xiàn)實目的。

機器學習使人類能夠執(zhí)行諸如預測未來、以有意義的方式對它們進行分類以及在給定條件下做出最合理的決策等任務。機器學習背后的核心思想是算法觀察數(shù)據(jù)然后猜測。能夠描述現(xiàn)實世界的數(shù)學函數(shù)。使用機器算法發(fā)現(xiàn)和提供的未知數(shù)學函數(shù)來描述現(xiàn)實世界和具有挑戰(zhàn)性的復雜問題是所有機器學習算法的核心思想。

機器學習是純數(shù)學，它將某些輸入與某些輸出相關聯(lián)。這與理解算法所學的內容無關(以及數(shù)據(jù)分析基于理解的程度)。因此，學習過程通常被描述為訓練，因為算法被訓練為將正確答案(輸出)與每個問題(輸入)相匹配。

JohnPaulMueller和AndyMassaron在MachineLearningForDummies中詳細描述了這是如何發(fā)生的。盡管缺乏深入的理解和純粹的數(shù)學過程，但機器學習在許多任務中都很有用。當通過使用正確的數(shù)據(jù)進行學習時，它使AI應用程序能夠在給定條件下做出合理的決策。以下部分更詳細地描述了機器學習的工作原理、好處以及機器學習的局限性。

二、機器學習和深度學習的區(qū)別

通過上面的介紹，想必大家已經(jīng)了解了什么是機器學習。在這部分，我們主要來了解一下機器學習和深度學習的區(qū)別。

在機器視覺和深度學習中，人類視覺的力量和對視覺信息的理解可以被再現(xiàn)甚至超越。借助深度學習，作為機器學習的一部分，可以在應用實例的基礎上學習和訓練復雜的關系。

機器學習中的另一種技術是例如“超級矢量機”。與深度學習相比，必須手動定義和驗證功能。在深度學習中，神經(jīng)網(wǎng)絡采用這一手動步驟：在訓練過程中，獨立地自動識別和提取特征。

深度學習可用于典型的分類應用，例如缺陷檢測或“好”和“壞”對象之間的區(qū)別。經(jīng)過適當訓練的網(wǎng)絡可用于解決所有圖像處理任務，其中系統(tǒng)決定圖像中是否存在某些類型的缺陷。深度學習對于傳統(tǒng)機器視覺方法無效應用尤其有用。例如，當由于對象或錯誤類的復雜性而沒有普遍有效的方法來解決問題時就是這種情況。

深度學習通常用于分類，對象檢測和語義分割領域。

深度學習是一種有用的工具，可以補充機器視覺應用作為一種補充技術。然而，單靠深度學習無法解決這些復雜的任務，因為技術只是分類數(shù)據(jù)的另一種方法。在這種情況下非常重要的是一個提供所有圖像處理工具的綜合工具箱。因為只有通過不同過程的組合才能完全掌握包括預處理和后處理在內的復雜應用。

特別是在嵌入式視覺系統(tǒng)中，必須考慮其他因素：由于此處必須分析大量數(shù)據(jù)，因此培訓通常會消耗大量資源，因此在嵌入式設備上無利可圖。而且，數(shù)據(jù)分類引起了很多努力，因此需要大的計算能力和適當?shù)挠布?。因此，特別是對于時間要求極高的應用，標準CPU通常是不夠的。相反，需要功能強大的硬件，如高性能GPU，這是工業(yè)嵌入式系統(tǒng)中的例外。

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