深度指导机器学习,

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于深度指导机器学习的问题，于是小编就整理了2个相关介绍深度指导机器学习的解答，让我们一起看看吧。

1. 机器学习算法和深度学习的区别？
2. 时至今日，深度学习领域有哪些值得追踪的前沿研究？

机器学习算法和深度学习的区别？

答：机器学习算法和深度学习的区别：

1、应用场景

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。目前在智能硬件、教育、医疗等行业也在快速布局。

2、所需数据量

机器学习能够适应各种数据量，特别是数据量较小的场景。如果数据量迅速增加，那么深度学习的效果将更加突出，这是因为深度学习算法需要大量数据才能完美理解。

3、执行时间

执行时间是指训练算法所需要的时间量。一般来说，深度学习算法需要大量时间进行训练。这是因为该算法包含有很多参数，因此训练它们需要比平时更长的时间。相对而言，机器学习算法的执行时间更少。

        机器学习和深度学习是人工智能的两个重要领域。机器学习是一种让计算机能够在没有明确编程指令的情况下学习和改进的方法。它可以分为监督学习、非监督学习、半监督学习和强化学习等几类。

        深度学习是机器学习中的一种方法，它主要通过深层神经网络来实现学习和预测。深度学习算法具有自动特征提取和高级模型表示能力，在语音识别、图像识别、自然语言处理等领域有着广泛的应用。

        总的来说，深度学习是机器学习的一种重要方法，它主要通过深层神经网络来实现学习和预测。

时至今日，深度学习领域有哪些值得追踪的前沿研究？

深度学习有哪些值得追踪的前沿研究？首先我们要知道什么是深度学习，深度学习与机器学习和人工智能的区别。深度学习从名字上也可以看出是更深层次的技术，那就先从人工智能入手，通俗点说，人工智能如同我们看的科幻电影黑客帝国中的人类同人工智能Matrix对抗的故事，亦或是现实世界中谷歌AlphaGo，第一个战胜围棋世界冠军的人工智能机器人。围棋作为最古老的一项运动被机器打败，标志着人工智能离我们越来越近。

图：人工智能应用场景

机器学习(Machine Learning，ML)：一种实现人工智能的方法

机器学习最基本的做法，是使用算法来解析数据、从中学习，然后对真实世界中的***做出决策和预测。与传统的为解决特定任务、硬编码的软件程序不同，机器学习是用大量的数据集来“训练”，通过各种算法从训练数据集中学习出一套判决准则，当有新的数据出现时它就可以利用训练好的模型去完成任务。

举个简单的例子，但我们手机上购物时，我们买了什么东西，或者经常浏览那些商品，在那些商品上浏览的时间长，那么后台的机器学习算法就会记录并分析你这些喜好的数据，然后推荐给你商品。

深度学习(Deep Learning，DL)：一种实现机器学习的技术

深度学习的实质，是通过构建具有很多隐层的机器学习模型和海量的训练数据，来学习更有用的特征，从而最终提升分类或预测的准确性。因此“深度模型”是手段，“特征学习”是目的。区别于传统的浅层学习，深度学习的不同在于：

强调了模型结构的深度，通常有5层、6层，甚至10多层的隐层节点；

到此，以上就是小编对于深度指导机器学习的问题就介绍到这了，希望介绍关于深度指导机器学习的2点解答对大家有用。

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