深度学习与机器学习：有何区别？
更新于 2024 年 10 月 18 日
引言
企业对人工智能 (AI) 的兴趣已达到狂热程度。因此，AI 的子集——机器学习 (ML) 和深度学习 (DL)——正受到广泛关注。这两个领域之间的差异很微妙，但理解这些差异对于最大化贵组织的商业价值至关重要。本文将比较和对比 ML 和 DL，解答常见问题和误解，并探讨机器学习和深度学习模型如何成为严重依赖技术和软件创新的企业的必要工具。
什么是机器学习？
机器学习是 AI 的一个子集，专注于开发算法和统计模型，使计算机系统能够通过经验提高其在特定任务上的性能。其核心在于创建从数据中学习并根据数据做出决策的程序。
机器学习算法有多种形式，例如线性回归、决策树和支持向量机。例如，线性回归模型可用于根据面积、卧室数量和位置等特征来预测房价。决策树可用于根据电子邮件的内容和元数据将其分类为垃圾邮件或非垃圾邮件。
机器学习可以大致分为监督学习和无监督学习范式。在监督学习中，算法在标记数据上进行训练，其中期望的输出是已知的。另一方面，无监督学习处理未标记数据，试图在数据集中找到模式或结构。
机器学习的两个重要方面是数据预处理和特征工程。这包括清理数据，解决数据集中信息不完整或缺失的空白，并创建算法可以用来进行预测或决策的有意义的特征。机器学习模型的成功通常在很大程度上取决于这些准备步骤的质量。
什么是深度学习？
深度学习是机器学习的一个专门子集，其灵感来自人脑的结构和功能。它基于人工神经网络 (ANN)，旨在模仿我们大脑中神经元处理信息的方式。
深度学习中的“深”指的是这些神经网络中的多层。每一层处理输入数据并将其传递到下一层，使网络能够学习数据日益复杂的功能。这种分层学习过程使深度学习模型能够处理大量非结构化数据，并以惊人的准确性执行复杂任务。
深度学习在多个领域取得了令人难以置信的突破
- 图像分类：卷积神经网络 (CNN) 彻底改变了图像识别任务。例如，在医疗保健领域，CNN 被用于检测皮肤癌，准确率达 87-95%，优于通常准确率为 65-85% 的人类皮肤科医生。
- 语音识别：深度学习模型显着改进了语音转文本的转换，为更准确的语音助手和转录服务提供支持。
- 手写转录：神经网络现在可以高精度地识别和转录手写文本，这在数字化历史文档或处理手写表格时非常有用。
- 文本转语音转换：深度学习提高了计算机生成语音的质量，使虚拟助手和辅助功能工具更加用户友好。
- 大型语言模型：像 ChatGPT 这样的大型语言模型 (LLM) 已经改变了自然语言理解和生成，适用于对话代理、内容创建和客户支持等应用。
AI、ML 和 DL 之间的关系
要理解 AI、ML 和 DL 之间的关系，请想象三个同心圆。最外层的圆代表 AI——机器模仿人类智能的广泛概念。在这个圆圈内是机器学习，AI 的一个子集，专注于通过经验改进的算法。核心是深度学习，机器学习的一个专门子集，基于人工神经网络。
虽然这些领域有所重叠，但它们也具有独特的特征。AI 包含广泛的方法来创建智能系统，包括基于规则的专家系统和自然语言处理 (NLP)。机器学习将重点缩小到从数据中学习的算法，而深度学习则进一步专注于能够从大型数据集中学习复杂模式的多层神经网络。
机器学习和深度学习之间的主要区别
有几个关键因素区分了机器学习和深度学习
- 人工干预： 传统机器学习通常需要更多的人工干预，尤其是在特征工程和模型选择方面。相比之下，深度学习可以自动从原始数据中提取相关特征，从而减少对手动特征工程的需求。
- 数据需求： 机器学习算法可以有效地处理较小的结构化数据集。然而，深度学习通常需要大量数据才能实现高性能，并且它擅长处理图像、音频和文本等非结构化数据。
- 硬件和计算能力： 深度学习模型，尤其是在大型数据集上进行训练时，通常需要大量的计算资源，包括强大的 GPU。机器学习算法通常硬件要求较低，并且通常可以在标准 CPU 上高效运行。
- 算法复杂性： 机器学习使用相对简单的算法，如线性回归或决策树。深度学习采用复杂的多层神经网络，可以对数据中高度非线性的关系进行建模。
- 模型训练速度： 机器学习模型的训练速度通常比深度学习模型快。但是，如果有足够的训练时间和数据，深度学习模型可能会获得更高的准确率，尤其是在处理复杂任务时。
ML 和 DL 在各行业的用例
让我们探讨一些具体示例，了解深度学习和机器学习在各个行业的应用。
银行业
- 欺诈检测：银行使用机器学习算法在几秒钟内解析来自数千条交易记录的多个数据点。这些算法可以分析持卡人身份数据、发卡地点、交易时间和地点以及交易金额，以实时识别潜在的欺诈活动。
- 信用评分：许多贷款机构正在使用机器学习开发定制的信用评分模型。这些模型利用机构自身的客户活动数据来更好地预测延长新信用额度的风险或机会。这种方法可以减少因贷款核销、利息收入延迟以及与收取滞纳金相关的服务成本而造成的拖欠成本。
- 信用风险分析：金融机构使用机器学习模型来确定潜在借款人的违约概率。这些模型提供有关借款人信用风险的实时信息，帮助贷款人就是否延长信贷以及以何种条款做出明智的决定。
电子商务
- 产品推荐：深度学习为高级推荐系统提供支持，这些系统分析历史购买记录以向客户推荐产品。例如，亚马逊的协同过滤算法根据相似用户的选择来预测客户的偏好。
- 预测性发货：预测分析用于创建预测性发货模型。这些模型预测特定区域的客户最有可能购买哪些产品，确保这些商品在最近的仓库中备货，以便更快地交付。
- 价格优化：机器学习算法帮助电子商务公司优化定价策略，对受欢迎的商品提供折扣，同时保持利润较低的商品的利润。
能源
- 需求预测：能源公司使用机器学习模型根据历史消耗模式、天气预报和其他相关因素来预测能源需求。这有助于优化能源生产和分配。
- 预测性维护：深度学习模型分析来自能源基础设施传感器的数据，以预测设备可能何时发生故障。这允许进行主动维护，减少停机时间并延长关键设备的使用寿命。
- 智能电网和微电网：人工智能正被用于更有效地管理智能电网，实时平衡能源供需，并更有效地整合可再生能源。
金融
- 算法交易：对冲基金和金融机构使用深度学习模型来分析大量的金融数据，包括市场趋势、新闻情绪和卫星图像等替代数据源，以做出交易决策。
- 合同处理：NLP 模型自动读取和解析金融合同。例如，摩根大通的合同智能 (COiN) 系统分析商业贷款协议，每年为公司节省 360,000 个小时。
- 市场风险评估：机器学习模型帮助 金融机构 通过分析各种经济指标、市场趋势和地缘政治因素来评估和预测市场风险。
政府
- 紧急响应：AI 系统帮助政府机构整合来自多个来源的数据，以支持紧急情况下的实时决策。这些系统可以分析来自各种渠道的数据，识别潜在威胁，并向公民发送警报。
- 欺诈检测：政府机构使用机器学习算法来检测税收征收、福利分配和公共采购等领域的欺诈活动。
- 安全威胁：AI 分析大量数据，以识别网络空间和物理环境中的潜在安全威胁。
优势与局限性
所有机器学习和深度学习模型都需要人工监督。让我们考虑一下 ML 和 DL 的一些主要优势和局限性，以便您确定您的团队最适合处理哪种模型。
机器学习的优势
- 与深度学习相比，训练时间更快：即使在大型数据集上，决策树或逻辑回归等 ML 模型也可以在几分钟或几小时内完成训练。
- 计算能力要求较低：许多 ML 算法可以在标准 CPU 上有效运行，使其可供小型组织或个人研究人员使用。
- 适用于结构化、较小的数据集：随机森林等 ML 技术只需几千个数据点即可产生准确的结果。
- 模型更易于解释：例如，决策树提供了清晰的 if-then 规则，可以很容易地向利益相关者解释。
- 适用于广泛的问题：即使在训练数据量适中的情况下，支持向量机等技术也能表现良好。
深度学习的优势
- 在图像和语音识别等复杂任务上表现出色：CNN 在 ImageNet 等大型数据集上的图像分类任务中实现了人类水平的准确率。
- 能够处理大型非结构化数据集：循环神经网络 (RNN) 和 Transformer 可以处理和生成来自庞大自然语言语料库的类人文本。
- 自动特征提取，减少了手动特征工程的需求：深度网络可以学习识别原始数据中的相关特征，例如图像中的边缘和纹理。
- 随着更多数据的持续改进：与许多 ML 算法不同，深度学习模型旨在不断重新训练和适应新的数据输入。
机器学习的局限性
- 通常需要大量的特征工程：通常需要领域专业知识来创建有效的特征，这可能非常耗时并限制模型的泛化能力。
- 可能难以处理复杂任务或非结构化数据：传统的 ML 算法在自然语言理解或复杂图像识别等任务上通常会显得不足。
- 性能可能会在某个点趋于平稳：在超过某个阈值后，添加更多数据可能不会显着提高模型性能。
深度学习的局限性
存在过度拟合的风险，尤其是在较小的数据集上：具有数百万个参数的深度学习模型很容易记住训练数据，如果管理不当，会导致在新、未见过的数据上泛化能力较差。您的团队是否可以更快地构建和部署安全的 Python 解决方案？预约时间与我们的一位专家讨论贵组织的需求。
需要大量数据才能获得最佳性能：深度学习模型可能需要数百万个示例才能实现最先进的性能，这在数据可用性有限的领域可能具有挑战性。
训练和有时推理的计算成本高昂：训练大型模型可能需要大量的 GPU 资源，并且需要数周或数月的时间，这对于许多组织来说是不切实际的。
模型的“黑盒”性质会使其难以解释：深度神经网络中复杂的互连使得解释特定决策的原因变得具有挑战性，这在受监管的行业中可能存在问题。
机器学习和深度学习之间的选择
机器学习和深度学习之间的选择取决于几个因素
- 数据大小和类型：如果您有大型数据集，尤其是非结构化数据（如图像或文本），则深度学习可能更适合。对于较小的结构化数据集，传统的机器学习算法通常就足够了。
- 任务复杂性：对于图像识别或自然语言理解等复杂任务，深度学习通常优于传统的机器学习。对于更简单的任务或当可解释性至关重要时，机器学习可能是更可取的。
- 计算资源：考虑您可用的硬件和时间限制。深度学习通常需要更强大的硬件和更长的训练时间。
- 专业知识：深度学习通常需要更专业的知识。如果您的团队更熟悉传统的机器学习技术，这可能会影响您的选择。
- 可解释性要求：如果您需要解释模型如何得出其决策（例如，在医疗保健或金融领域），机器学习模型可能更合适。
利用 Python 和开源工具进行深度学习和机器学习
Python 已成为机器学习和深度学习用例中最流行的语言，这归功于其简洁性、可读性和广泛的生态系统。其清晰的语法使开发人员能够专注于解决复杂问题，而不是管理语言的复杂性。但真正让 Python 脱颖而出的是其丰富的 开源库和框架。
NumPy 是 Python 中科学计算的基础包，是许多机器学习和深度学习项目的基础。它为大型多维数组和矩阵以及对这些数组进行高效操作的数学函数集合提供支持。在 NumPy 的基础上，pandas 提供了用于操作数值表和时间序列的数据结构和操作，使其在数据预处理和分析方面非常宝贵。
对于传统的机器学习任务，scikit-learn 作为一个强大的库脱颖而出。它为数据挖掘和数据分析提供简单高效的工具，包括用于分类、回归、聚类和降维的各种机器学习算法的实现。其一致的界面使开发人员可以轻松地试验不同的算法，并找到特定问题的最佳解决方案。
在深度学习方面，TensorFlow 和 PyTorch 等框架已成为行业标准。TensorFlow 由 Google 开发，是一个用于数值计算和大规模机器学习的开源库，尤其受深度学习任务欢迎。PyTorch 由 Meta 的 AI 研究实验室创建，以其灵活性和动态计算图而闻名，使其成为研究人员的最爱。对于那些寻求更高级别 API 的人来说，Keras 提供了一个用户友好且模块化的界面，可以基于 TensorFlow 运行，简化了构建和试验神经网络的过程。
数据可视化在理解和呈现机器学习结果方面起着关键作用。Matplotlib 是一个全面的绘图库，可以生成各种格式的出版质量的图形，这对于探索数据分布和模型性能至关重要。
Jupyter Notebook 将所有这些工具在一个交互式环境中结合在一起，已成为机器学习工作流程不可或缺的一部分。虽然 Jupyter Notebook 本身不是机器学习工具，但它为开发和展示数据科学项目提供了一个平台，在一个文档中结合了代码执行、富文本和可视化。
这些开源工具在整个机器学习和深度学习开发过程中为开发人员提供了支持。在数据预处理阶段，NumPy 和 pandas 允许进行高效的数据操作和清理，这是在将数据馈送到 ML 或 DL 模型之前必须采取的关键步骤。在模型构建方面，scikit-learn 为实现各种 ML 算法提供了一致的界面，而 TensorFlow、PyTorch 和 Keras 为构建用于深度学习的复杂神经网络提供了强大的功能。
通过使用开源工具，数据科学家和机器学习工程师可以专注于解决问题和开发创新的 AI 解决方案，而不是为基本功能重新发明轮子。
使用 Anaconda 构建 ML 和深度学习模型
深度学习和机器学习都是 AI 领域中强大的工具，而贵组织的最佳选择取决于您面临的具体问题和可用的资源。但是，无论您选择哪种方法，拥有正确的开发环境对于成功都至关重要。
Anaconda 作为一个全面的平台脱颖而出，它为深度学习和机器学习开发提供了必要的工具和环境。它提供以下几个主要优势
- 全面的包管理：Anaconda 有效地集成了必要的数据处理工具以及流行的 ML 和 DL 库，确保兼容性并简化包管理。
- 环境管理：借助 Anaconda 的 conda 环境，您可以确保 Python 生态系统在不同平台和硬件架构上的完全可重现性，这对于维护一致的开发环境至关重要。
- 可扩展性：Anaconda 支持并行化和分布式计算解决方案，使您能够利用可扩展的计算资源来训练大型数据集。
- 模型部署：该平台促进机器学习模型部署到生产环境，支持部署到包括云服务在内的各种平台。
- 模型监控：Anaconda 协助监控和维护已部署的 ML 模型，提供用于跟踪模型性能和检测数据漂移的工具。
- 版本控制和更新：Anaconda 简化了 ML 库的更新和应用错误修复的过程，确保您的模型保持最新和安全。
- Jupyter Notebooks 集成：Anaconda 对 Jupyter Notebooks 的支持使数据科学家可以轻松地开发、记录和共享其 ML 和 DL 模型。
通过为机器学习和深度学习开发提供统一平台，Anaconda 使数据科学家和机器学习工程师能够专注于模型开发和实验，而不是陷入环境设置和包管理中。
无论您是开始机器学习项目还是深入研究深度学习的复杂性，Anaconda 都提供了您取得成功所需的工具和环境。 联系销售 亲身了解 Anaconda 如何简化您的 AI 开发流程。