机器学习深度指导,

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于机器学习深度指导的问题，于是小编就整理了5个相关介绍机器学习深度指导的解答，让我们一起看看吧。

1. 研一，在学机器学习和深度学习，为什么感觉越学越不会，怎么解决这个问题？
2. 本科生要做深度学习科研是否有必要学习经典机器学习算法？
3. 机器学习与深度学习有什么异同？
4. 数据分析，数据挖掘，大数据，机器学习，深度学习，统计分析的区别是什么？
5. 机器学习算法和深度学习的区别？

研一，在学机器学习和深度学习，为什么感觉越学越不会，怎么解决这个问题？

机器学习和深度学习的领域实在太大太广，需要找准一个自己感兴趣的领域，比如图像、NLP（自然语言处理），然后做几个课题，这样兴趣和成就感就来了。再者传统的机器学习和深度学习虽说有相交叉地方，但是国外有大神早就说过，一点不会机器学习的人也可以涉足深度学习领域，没有问题，只要你有强烈的好奇心和求知欲。

本人研究NLP多年，每当实现一个小功能就会有成就感，这也是促进我在此领域不断前进的动力。再者NLP本身的范围也很大，你也可以先找个小目标先去坐起来，比如文本分类、情感分析，到最近比较火的GPT2模型的文本生成。给机器吃（训练）一篇长小说，它能给你写一点类似的文本出来，想想就很激动人心，不是吗[呲牙]。国内的NLP人才还相对比较匮乏，加油哦

感谢邀请，个人观点。

我也在学习机器学习及深度学习，同道中人。不过我是工作需要，也有类似的感觉。

这种越来越不会的感觉我觉得有三个层次：

• 底层原理：更多的是数学内容和基本的学习逻辑，这部分多看些资料基本可以从整体理解。
• 解决具体问题的网络结构和方法：这部分就是不同方法差别也不较大，主要感觉要多看，多试验，比较。看到的论文，也大多是想到了某种结构，试验有效果，具体是为什么，也不是说的非常清楚，虽不是黑盒但是也感觉是灰盒子。但是多试验积累的经验在实际中还是很有用的。
• 实际应用：在实际应用中，优势结果往往和预期差别很大。这里很多原因是数据的问题，另外是调参的问题。

谢邀！

兴趣是最好的老师！如果学习的目的过于功利，容易出此案这种现象。

深度学习这一块，需要的知识非常多，更急需要持久和坚持，耐心与毅力。不要想有捷径！

正如深度学习本身，任何学习都是一种数据集、训练和反馈、实践解决问题的过程。不能只满足于获取了大量的信息知识（相当于数据集），何况这些信息知识鱼龙混杂，还需要自己进行数据清洗和辨识。

个人认为，深度学习这一块，需要学习以下几方面的知识

第一 数学 数学分析、线性代数、概率论和数理统计 这些是必需的

第二 神经网络

第三 掌握一门编程语言。推荐python 。不推荐c，除非你已经非常熟悉他了，因为C的学习曲线太长，没有必要过度浪费时间在上面，Python是对新手非常友好的语言

第四 熟练掌握一个流行的框架 ，首推Pytorch，其次keras，不要贪多，先掌握一个，再去学习其他框架

第五 必须实际动手编程，这就像深度学习的训练过程，不经过这一步，再多的数据集（你所获取的信息）也不能转化为你头脑中的模型和参数，即成为你的能力

本科生要做深度学习科研是否有必要学习经典机器学习算法？

这是一个很多同学都比较关心的问题，我结合机器学习知识的特点来说说个人看法。

首先，随着当前一些人工智能平台的开放，深度学习的学习门槛已经比较低了，本科生同学也可以主攻相关方向，而且也有机会在本科阶段就产出一些成果。

机器学习当前已经形成了一个庞大的知识体系，其中深度学习是重要的分支之一，近些年很多创新成果都来自于深度学习的发展和应用，所以对于计算机大类专业的同学来说，参加机器学习、深度学习、强化学习相关的科研实践活动是有必要的，对于未来的读研和就业都有积极[_a***_]。

从学习规划上来说，深度学习是可以直接学习的，但是了解并掌握经典机器学习算法同样非常重要，这对于后续开展深度学习的创新会有较大的影响，对于培养自己的独立创新能力也有直接影响，这一点在当前的扩散模型（diffusion model）领域就有明显的体现。

我目前就在给我们的研究生同学上机器学习与深度学习这门课程，在课程开始之前我会要求同学们自行完成经典机器学习算法的学习，包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、聚类、Adaboost等算法，然后要搭建实践平台，完成一些经典机器学习案例的复现，之后再开始学习深度学习。

随着当前多模态大模型的快速发展，未来在很多垂直领域会产生大模型和小模型相结合的情况，而这些小模型很多都是基于经典机器学习算法构建的，主要用来解决大模型所存在的效率问题、可信任问题、安全问题等，目前我的课题组就在开展相关的创新活动。

虽然深度学习时代把很多高校老师都推到了创新的墙角，但是我依然认为深度学习是一个巨大的创新宝库，未来深度学习领域依然有很大的创新空间。对于本科生和硕士研究生同学来说，目前可以考虑基于应用场景来做一些创新，尤其可以从提升数据质量的角度来开展创新活动。

学习深度学习相关知识一定要重视给自己营造一个比较好的交流和实践场景，要积极参加科研实践、项目实践和前沿成果分享等活动，这对于开阔创新视野具有直接影响。

目前我联合多所国内外大学的导师和互联网大厂的企业导师，共同搭建了一个技术论坛，在持续开展大数据、人工智能、物联网相关的科研活动，感兴趣的同学可以联系我申请参与，相信一定会有所收获。

最后，如果有人工智能相关的问题，欢迎与我交流。

机器学习与深度学习有什么异同？

首先来看一下机器学习的概念，我们提供给电脑样例数据，电脑通过一定的模型自己学习出相应的规则，并且这些规则可以随着数据的输入不断调整。而深度学习，则是一种十分有效的机器学习方法。

现在的深度学习主要指的是深度神经网络。神经网络形式上就是一个分层的网络结构，它其实是对神经元链接形式上的一种模拟，并不是真正的去建立一个人脑一样的结构，因为大脑太复杂了，我们现有的对大脑的了解还远远不足以让我们模拟一个大脑出来。所以它主要依赖的是数学，而不是神经科学。

深度学习使机器更加聪明，带给我们更加智能的服务。比如说，通过视觉获取和处理图像、通过声音讲出语言是人类最自然的与外界沟通的方式，但传统的计算机服务却无法从本质上读懂我们这些内容，当我们进行图像搜索或者向计算机发送某项指令时，我们需要预先在大脑中做一遍处理，将我们原本要表达的意思转化成计算机能够读懂的文本信息，然后手动输入到计算机并获得结果。但在机器学习的帮助下，我们随意把一张图片丢给电脑就能返回结果，我们直接用语言就可以来命令计算机来为我们提供各种服务。

这里给想学习人工智能深度学习的同学，推荐一下中公教育的深度学习直播课。课程由中科院自动化所人工智能专家倾力研发，将从实际的科研工程项目中，截取6个典型任务，带领学员体验系统架构设计、关键算法选取、核心模块开发、识别效果测试等实际项目建设的全流程，并重点掌握核心AI模块的开发环节，使学员在结业后能够直接上手从事技术岗位工作，无需二次熟悉。

同时中公教育深度学习课程技术紧跟市场需求，落地领域宽泛，不限于语音识别、图像识别、机器对话等前沿技术，涵盖行业内75%技术要点，满足各类就业需求，助力跻身人工智能领域优秀人才。

机器学习与深度学习的区别 深度学习与一般机器学习的区别是什么

1：一般的机器学习一般指决策树、逻辑回归、支持向量机、xgboost等。深学习的主要特点是使用深神经网络：深卷积网络、深循环网络、递归网络等。算法在层次上没有相似性。很难说相似性可能是每个人的函数都是为了拟合高维函数。

2：一般机器学习在分析低维、可解释性强的任务时表现得更好。例如，数据挖掘和推荐算法。它们的特点是，一般情况下，***集的数据维数不高。以广告推送任务为例，一般分析的数据维度仅包括性别、年龄、学历、职业等，参数调整方向明确。

3：深度学习算法擅长分析高维数据。例如图像、语音等。例如，一张图片可能有几千万像素，相当于几千万个特征向量维度，像素之间的关系不是特别明显。在这种情况下，卷积神经网络能够有效地处理这一问题，基本上能够非常准确地掌握图像的特征。然而，各个维度的解释力都很弱，参数调整的方向也很不明确（神经元数量、隐含层数量等） 综上所述，其实两者是截然不同的。深度学习是近几年才发展起来的。传统的机器学习算法大多来源于概率论和信息学。在编程方面，传统的机器学习模型基本上集成在sklearn包中。对于深度学习，tensorflow可以作为一个框架 对于详细的理解，传统的机器学习可以从李航的统计原理或者周志华的机器学习（也称西瓜书）中看到。由于近两年来很少有关于深度学习的书籍，我们可以查阅过去两年中关于深度学习的论文，当然，它们都需要坚实的数学基础，主要是这三本书：线性代数或高等代数、高等数学或数学分析，概率论或随机过程

数据分析，数据挖掘，大数据，机器学习，深度学习，统计分析的区别是什么？

数据分析、数据挖掘、大数据、机器学习、深度学习和统计分析是数据科学领域中不同的概念和技术，它们在应用场景、数据处理和分析方法等方面有着不同的特点和重点。

• 数据分析

数据分析是指通过对数据进行收集、整理、处理和分析，得出有效结论的过程。数据分析的重点在于发现数据之间的联系，以及利用统计方法进行数据分析，从而得出关于数据的结论。数据分析广泛应用于各种行业中，包括市场营销、金融、医疗等领域。数据分析包括描述性统计、推断性统计、数据可视化等技术。

• 数据挖掘

数据挖掘是指通过应用机器学习和统计分析等技术，从大规模数据中自动发现有价值的模式和知识的过程。数据挖掘的重点在于从大规模数据中发现隐藏的模式和关系，并对这些模式和关系进行分析和预测。数据挖掘广泛应用于各种领域，包括市场营销、金融、医疗、社交网络等。数据挖掘包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等技术。

• 大数据

大数据是指规模超过传统数据处理能力的数据***，通常具有高速性、多样性和复杂性等特点。大数据分析的重点在于如何处理和分析大规模、高维度、异构性的数据，以便从中发现价值信息和知识。大数据应用广泛，包括金融、医疗、电子商务等领域。大数据技术包括Hadoop、Spark、NoSQL等。

• 机器学习

机器学习是一种通过训练模型并使用数据进行预测和决策的技术。机器学习的重点在于如何让机器根据数据自动地进行决策和预测。机器学习应用广泛，包括自然语言处理、计算机视觉、智能推荐等领域。机器学习技术包括监督学习、无监督学习、强化学习等。

• 深度学习

深度学习是机器学习的一种，其重点在于使用深度神经网络进行学习和预测。深度学习应用广泛，包括自然语言处理、计算机视觉、智能推荐等领域。深度学习技术包括卷积神经网络、循环神经网络、自编码器等。

• 统计分析

统计分析是指通过应用统计学方法对数据进行分析和处理的过程。统计分析的重点在于研究数据分布、关联和变化规律等，通过分析数据样本，推断数据总体的特征。统计分析应用广泛，包括调查研究、品质控制、医疗研究等领域。统计分析技术包括参数估计、***设检验、回归分析等。

综上所述，数据分析、数据挖掘、大数据、机器学习、深度学习和统计分析都是数据科学领域中的重要技术，它们的应用场景、处理方法和技术特点等方面都有所不同。在实际应用中，需要根据具体的问题和数据特征选择合适的技术和方法，以便从中发现价值信息和知识。

Spss statistics与Spss Modeler这两个软件都是关于数据方向的软件，其中Spss statistics更加偏向于数据分析，而Spss Modeler更加偏向于数据挖掘。相信数据分析和数据挖掘的概念，你应该很明确了吧？在此就不再赘述了。

Spss statistics更加偏向于统计、数据分析；Spss Modeler主要是用于数据建模，提供一个数学模型。

如果不会Python的话，同时掌握了这两个软件再加上统计学理论知识的话，找个数据分析工作问题不大，不过随着你自己的未来发展，Python和R语言，我相信都是你需要补课的重要内容。

回头可以看看数据分析、数据挖掘的区别

大数据是海量的数据。数据分析包含数据挖掘。数据分析是对数据进行收集、处理、分析等将简单的数据变为有条理的信息，分析的问题比数据挖掘分析得简单，主要用统计分析方法。数据挖掘是从数据中发现隐含的、人们先前未知的规律，主要通过人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库等技术。机器学习是数据挖掘的一种手段。机器学习用算法、统计学、概率学来从数据中获得经验。深度学习属于机器学习的一个领域，它使用的算法是神经网络。

人工智能、深度学习和机器学习的差异

这三者并非并列关系，人工智能、深度学习属于深度神经网络算法领域，而人工智能又是深度学习的领域应用，机器学习主要为浅层网络算法。

人工智能主要包括三个领域，分别是图像、语音和自然语言处理，由于其涉及的特征多为非结构化数据，所以在规律的探索中，多通过神经网络进行特征选择调参。

而机器学习主要应用于大数据领域的结构化数据应用，在已经梳理好的结构化数据中发现规律，所以一般可使用浅层网络进行规律探索。

算法的本质即通过特征发现规律。所以无论是深度学习，还是机器学习，其本质目的都具有雷同性，只是在具体的算法架构中有简易和复杂之分。深度学习的神经网络，更类似于还原人的神经元，对算法赋予AI智能化，使其根据算法架构有自身进行特征选择、参数优化的能力。这也是未来人工智能实现的重要一环。

这个问题最近刷到很多次，看来是要回答一下了。

因实际工作中会接触数据分析、挖掘、大数据、机器学习及深度学习，这里分享一下自己对这些概念的认知。

数据分析 主要是面向结论。通常是通过人依赖自身的分析经验和对数据的敏感度（人智活动），对收集来的数据进行处理与分析，按照明确目标或维度进行分析（目标导向），获取有价值的信息。比如利用对***析、分组分析、交叉分析等方法，完成现状分析、原因分析、预测分析，提取有用信息和形成结论。

数据挖掘 主要是面向决策。通常是指从海量（巨量）的数据中，挖掘出未知的且有价值的信息或知识的过程（探索性），更好地发挥或利用数据潜在价值。比如利用规则、决策树、聚类、神经网络等概率论、统计学、人工智能等方法，得出规则或者模型，进而利用该规则或模型获取相似度、预测值等数据实现海量数据的分类、聚类、关联和预测，提供决策依据。

需要注意，较传统数据挖掘主要针对相对少量、高质量的样本数据，机器学习的发展应用使得数据挖掘可以面向海量、不完整 、有噪声、模糊的数据。

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。

到此，以上就是小编对于机器学习深度指导的问题就介绍到这了，希望介绍关于机器学习深度指导的5点解答对大家有用。

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