机器学习和深度学习的对比

深度

  • 数据经过深层网络后,语义信息表征能力强,对几何细节信息表征能力弱。

数据依赖性

  • 深度学习算法需要大量的数据来训练,而传统的机器学习使用制定的规则。
  • 所以,当数据量少时,深度学习的性能差于机器学习;当数据量大时则反之。

硬件依赖性

  • 深度学习算法需要用大量的数据进行矩阵运算,GPU可以高效地进行矩阵运算。所以好的GPU是深度学习的前提。

特征处理

  • 机器学习中,大多数的特征都需要人为地处理成一种特定的数据格式。这需要一定的工作量。
  • 深度学习中,直接将原始数据输入模型,运算得到结果。即端对端。

训练时间

  • 深度学习的参数量很大,数据量很大,需要半天到几周的训练时间
  • 机器学习占时较少,几分钟到几小时。

可解释性

  • 我们可能无法解释某个深度学习算法为什么能取得好的效果,它的节点做了什么事情。
  • 机器学习的决策树、线性回归、逻辑回归等算法都有足够的解释。
相关推荐
格林威33 分钟前
AOI在新能源电池制造领域的应用
人工智能·数码相机·计算机视觉·视觉检测·制造·工业相机
dxnb2234 分钟前
Datawhale25年10月组队学习:math for AI+Task5解析几何
人工智能·学习
DooTask官方号36 分钟前
DooTask 1.3.38 版本更新:MCP 服务器与 AI 工具深度融合,开启任务管理新体验
运维·服务器·人工智能·开源软件·dootask
救救孩子把1 小时前
30-机器学习与大模型开发数学教程-3-4 矩阵的逆与伪逆
线性代数·机器学习·矩阵
Coovally AI模型快速验证2 小时前
OmniNWM:突破自动驾驶世界模型三大瓶颈,全景多模态仿真新标杆(附代码地址)
人工智能·深度学习·机器学习·计算机视觉·自动驾驶·transformer
过往入尘土2 小时前
YOLOv5:实时目标检测的现代化实践与深度解析
人工智能·yolo·目标检测
青春不败 177-3266-05202 小时前
GPT、DeepSeek等大语言模型应用
人工智能·gpt·深度学习·机器学习·语言模型·科研绘图
渡我白衣3 小时前
C++ 同名全局变量:当符号在链接器中“相遇”
开发语言·c++·人工智能·深度学习·microsoft·语言模型·人机交互
小和尚同志3 小时前
还用啥三方啊!MiniMax M2 官方免费!
人工智能·aigc