深度学习与机器学习的对比，算法总结和应用框架

深度学习与机器学习的区别

机器学习对于中小型数据集来说是一种很好的方法。但是，当涉及到分析大数据时，这种方法并不成功。大家都很容易学会机器学习技术，但在执行深度学习项目时，有很多挑战，特别是对于初学者来说。

什么是深度学习？

深度学习是一种机器学习技术，用于发现大数据中的隐藏模式。它基于人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）算法，人工神经网络由一个隐藏层组成，而深度神经网络由多个隐藏层组成。

机器学习与深度学习的区别

尽管深度学习被视为机器学习的一个子领域，但它们之间存在一些差异。让我们看看这些差异。

具体来说，它们具有以下几点差异：

数据属性：机器学习通常用于表格形式的结构化数据，而深度学习一般用于图像、视频和文本等非结构化数据。

数据集大小：机器学习用于中小型数据集，而深度学习用于分析大数据。

训练时间：机器学习分析需要很短的时间，而深度学习分析有时可能需要几天或几周的时间。

应用领域：机器学习一般用于分类、回归、聚类等任务，而深度学习则多用于图像、NLP等任务。

计算能力：虽然机器学习项目可以使用简单的计算机来执行，但深度学习项目需要硬件功能强大的计算机。

重要的深度学习算法总结

卷积神经网络 (Convolutional Neural Network，CNN)

CNN 架构彻底改变了图像处理。借助这种算法，计算机获得了人类水平的视觉。该架构使用过滤器和图层来提取图像中的模式。由于这种工作方式，该架构通常用于图像分类、对象识别、人脸识别和类似应用。

循环神经网络 (Recurrent Neural Network，RNN)

CNN 在图像处理方面表现良好，但在翻译等 NLP 任务方面表现不佳。RNN 架构是针对模式随时间变化的数据而开发的，例如 NLP 和时间序列数据（如：股票走势预测）。RNN 将历史数据存储在内存中，并使用该数据来预测下一个时间点的数据。

生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）

另一种突破性的深度学习算法是 GAN，它用于提高产量，特别是在艺术和视频游戏等领域。GAN 经常用于生成图像和 NLP 等领域的数据。例如，使用 GAN，我们可以生成照片或逼真的人类语音。

大家熟知的AI换脸技术就是基于 GAN。

自编码器（Autoencoder）

今天，有大量的数据。从大数据中提取信息非常困难，因为它包含非常多的特征 为了减少大数据的维度，我们可以使用自编码器。

自编码器学习数据的压缩表示并能够处理维度较低的数据。例如，我们可以用几句话来描述一篇博客表达的内容。这就是自编码器发挥作用的地方。

Transformers

Transformers 是一种专为 NLP 应用程序设计的深度学习架构。该架构通过执行数学计算来揭示文本的含义，并使用许多注意力机制处理文本的不同方面。它在翻译任务上非常有效。

Transformers 在翻译句子时，首先将句子分成小部分，然后进行许多数学计算以确定每个部分的含义，然后将这些部分组合在一起形成完整的句子。GPT 和 BERT 等最先进的模型就是使用 Transformers 架构开发的。

深度学习的应用、框架及基础领域

深度学习应用

深度学习是一种提高计算机学习和决策能力的技术。该技术有许多不同的应用。

图像处理：借助深度学习技术，计算机可以识别图片中的对象并对这些对象进行正确分类。例如，在图像分类、对象检测、人脸识别和图像恢复等项目。

自然语言处理（NLP）：深度学习广泛使用的另一个领域是 NLP。例如，文本翻译、文本分类、文本生成、情感分析和对话系统等项目中使用深度学习。最近深度学习在 NLP 中最流行的应用是 ChatGPT。

语音处理：深度学习的用途是无限的。特别是最近，深度学习技术经常用于语音处理。例如语音识别、语音合成和音乐分析。

健康：深度学习在医疗保健领域也有许多应用。 例如，我们可以使用深度学习来诊断疾病、生产药物和进行健康分析。

自动化：深度学习的另一个用途是自动化。通过这种技术，我们可以在机器人和自动控制系统等领域制作项目。

金融：我们还可以在金融领域使用深度学习。例如，财务风险分析、投资组合管理和信用风险预测等。

农业：我们可以将深度学习用于检测植物病害以及对作物进行分类和预测等项目。

深度学习框架

深度学习分析需要大量的数学运算。手动执行这些操作非常困难。不过借助深度学习框架，我们可以训练出色的深度学习模型并监控这些模型的性能。

三个常见的深度学习框架是：PyTorch，TensorFlow和Keras。

深度学习基础领域

深度学习是一个由多个领域组成的跨学科领域。不过不用担心，我们只需要对这些领域有基本的了解即可。深度学习有三个主要支柱：数学、计算机科学和特定领域的知识。

应用数学： 尤其包括线性代数、概率和统计学。线性代数是一个基础领域，因为深度学习模型基于矩阵计算。 概率用于理解数据的概率分布。 深度学习模型预测数据的概率分布。 因此了解深度学习的概率论很重要。深度学习的另一个重要领域是统计学。 统计学是一个用于分析、探索和总结数据的领域。 深度学习项目中经常使用平均值、标准差、数据标准化、正则化和度量等技术。 因此，了解基本的统计技术可以帮助我们构建更好的深度学习模型。

计算机科学： 对于深度学习，我们需要学习一门编程语言。最常用的编程语言是Python。 由于 Python 语言很简单，因此许多库都是用这种语言编写的。 此外我们还需要了解并行编程技术才能更快地进行深度学习分析。

领域知识： 大数据对于深度学习非常重要。要构建良好的深度学习模型，我们需要理解和解释与您正在研究的领域相关的数据。 如果我们无法深入了解数据集，请不要担心，我们可以向该领域的专家寻求帮助。