Elasticsearch：深度学习与机器学习：了解差异

作者：来自 Elastic Elastic Platform Team

近年来，两项突破性技术一直站在创新的最前沿 —— 机器学习 (machine learning - ML) 和深度学习 (deep learning - DL)。人工智能 (AI) 的这些子集远不止是流行语。它们是推动医疗保健、金融等各行业进步的关键力量。机器学习具有从数据中学习并做出明智决策的能力，它改变了计算机执行任务的方式，使曾经被认为需要人类智能才能完成的流程自动化。深度学习是机器学习的一个更复杂的子集，它从人类大脑中汲取灵感，利用神经网络以前所未有的规模消化和学习大量数据。

这些技术的重要性怎么强调都不为过。它们正在重塑我们的创新方式，使我们能够解决复杂问题并以惊人的准确性预测结果。它们还使为客户创建更个性化、更高效的服务变得更加容易。但尽管它们影响广泛，机器学习和深度学习之间的区别和联系往往仍然笼罩在神秘之中。

在本文中，我们将揭开这些强大工具的神秘面纱，阐明它们的功能、应用以及它们如何相互补充。通过了解机器学习和深度学习之间的差异和协同作用，读者将深入了解这些技术如何塑造未来，以及它们为何是下一波数字化转型不可或缺的一部分。

本指南分为以下几个部分：

• 机器学习：增强你的数据
• 深度学习：神经网络革命
• 深度学习和机器学习之间的主要区别
• 数据处理的艺术
• 机器学习与深度学习的可解释性
• Elastic 在机器学习和深度学习中的作用

在本文结束时，你将了解这两种技术所取得的成就，并清楚地了解两者之间的区别。

机器学习：增强数据能力

在浩瀚的数据世界中，机器学习已成为创新的灯塔。这是因为它能够将原始数据转化为可操作的见解和智能决策。机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机能够从数据中学习并根据数据做出决策 —— 所有这些都无需为每个任务进行明确编程。这个动态领域利用算法来解析数据、从数据中学习，然后应用所学知识做出明智的决策。

机器学习的范围非常广泛，几乎涉及所有可以想象到的领域。从医疗保健（它可以预测患者结果并协助诊断）到金融（它可以推动算法交易和风险评估）。在技术领域，机器学习增强了网络安全措施并为推荐引擎提供支持，这些引擎可在流媒体服务和电子商务网站等平台上个性化用户体验。

机器学习大致分为两种主要类型：

• 监督学习（supervised learning）涉及在标记数据集上训练模型，这意味着每个训练示例都与一个输出标签配对。该方法广泛用于预测建模，例如将电子邮件分类为垃圾邮件或非垃圾邮件。
• 无监督学习（unsupervised learning）处理没有标签的数据。系统从数据本身学习模式和结构，这在异常检测或发现数据中的隐藏模式方面很有用。

通过理解和利用机器学习，企业和个人都可以发掘新的机会，简化运营，并创建更加个性化、高效的服务。机器学习不仅仅是赋予数据权力；它还赋予全面决策权力，使其成为现代技术进步的基石。

深度学习：神经网络革命

深度学习并非一种截然不同的技术，而是机器学习的一个变革性子集。深度学习模型的灵感来自人脑的结构和功能，特别是其神经网络。这些模型由多层算法组成，每层算法都旨在以不同的方式解释数据 —— 反映神经元在大脑中处理信息的方式。

深度学习与传统机器学习的不同之处在于，它能够处理和学习大量非结构化数据。虽然机器学习算法通常需要结构化数据和人工干预才能学习，但深度学习算法可以更深入地学习，直接从数据中学习，识别模式，并在极少（甚至没有）人工指导的情况下做出决策。这种从原始数据中提取和学习特征的能力使深度学习在图像和语音识别等任务中特别有用，因为这些任务的数据复杂性和数量远远超出了传统机器学习算法的能力。

深度学习对神经网络的依赖也意味着它能够随着数据优雅地扩展。深度学习模型接触的数据越多，它学习得越多，准确性就越高，在特定任务中的表现往往超过人类水平。这种处理大数据的可扩展性和效率使深度学习成为我们今天看到的许多人工智能技术的驱动力。从自动驾驶汽车到实时语言翻译服务，深度学习在创建真正智能系统的探索中取得了重大飞跃。

通过利用神经网络的力量，深度学习不仅彻底改变了人工智能领域，而且还重新定义了机器的能力，开创了一个充满创新和可能性的新时代。

深度学习和机器学习之间的主要区别

随着你对人工智能的深入研究，了解深度学习和机器学习之间的细微差别至关重要。虽然这两种技术都推动了各个领域的重大进步，但它们的核心算法、应用和整体影响各不相同。

核心算法和结构

• 机器学习算法通常涉及一个更直接的过程，即系统通过一系列统计方法从数据中学习。这些方法的范围从线性回归到复杂的集成方法，如随机森林（random forests）。结构通常更简单，需要调整的参数更少。
• 另一方面，深度学习利用具有多层（因此是 “深度”）的模拟神经网络。这些网络旨在模仿人脑的结构和功能，使系统能够以分层方式从数据中学习。

应用领域

• 机器学习在输入数据和输出之间的关系已知且可以通过规则定义的场景中大放异彩。这就是它被广泛应用于垃圾邮件检测、推荐系统和客户细分等领域的原因。
• 深度学习在需要动态分析和解释非结构化数据的领域表现出色。这包括图像和语音识别、自然语言处理和自动驾驶汽车。它能够处理和学习大量数据，因此非常适合人类程序员无法明确定义的复杂任务。

复杂性、可扩展性、性能和部署

• 复杂性：深度学习模型本质上更复杂，需要更深入的理解才能进行调整和优化。机器学习模型通常更简单，只要对算法有更基本的了解，就可以有效地部署。
• 可扩展性：深度学习模型可以更好地扩展数据和计算能力。机器学习模型的性能可能会在超过某个数据量或复杂度点后达到稳定状态。
• 性能：在数据充足的情况下，深度学习在涉及非结构化数据的任务中通常优于机器学习，这要归功于它能够自动学习特征层次结构。对于更简单的任务，机器学习可以更高效、更轻松地实现。
• 部署时间和资源：机器学习模型的训练和部署速度更快，资源占用更少，因此适合计算资源有限的项目。由于深度学习模型的复杂性和所需数据量，它们通常需要更多时间和更高的预算来进行训练和部署。

了解这些关键差异将有助于你为特定任务选择正确的方法。虽然机器学习为更简单、定义更明确的问题提供了效率和易用性，但深度学习提供了无与伦比的能力来处理复杂的非结构化数据，但代价是更高的计算需求和复杂性。

数据处理的艺术

正如我们已经讨论过的，机器学习和深度学习彻底改变了数据分析。然而，它们处理数据的方法截然不同。机器学习主要擅长处理结构化数据，依赖于细致的预处理和特征工程。这个过程，即数据科学家为算法选择相关特征，对于机器学习的成功至关重要，但可能非常耗费人力，尤其是在数据复杂性增加的情况下。

深度学习在图像和文本等非结构化数据方面表现出色。它的神经网络会自动提取特征，直接从原始数据中学习，而无需手动选择特征。这种能力使深度学习能够更有效地处理复杂的数据集，使其成为涉及大量非结构化数据的应用程序的理想选择。

虽然机器学习往往需要大量的人力来准备数据 —— 这对于大型复杂数据集来说具有挑战性 —— 但深度学习无需大量预处理就能从大量非结构化数据中学习的能力代表了一个主要优势。但这也需要更多的计算能力。

机器学习与深度学习的可解释性

如果你希望在应用程序中同时使用机器学习和深度学习，那么模型的可解释性和透明度至关重要。这两种强大的技术提供了先进的数据分析和决策能力，但在人类如何理解其过程和结果方面存在很大差异。

机器学习模型，特别是那些基于更简单算法的模型，通常更透明，更易于解释。这种透明度使人们更容易理解决策的制定方式，从而使机器学习模型更易于访问，其输出在各种应用程序中更值得信赖。人工智能社区已经开发了一系列工具和技术来帮助解释更复杂的机器学习模型。其中包括特征重要性分数，它可以帮助你识别模型决策过程中最有影响力的变量。

然而，深度学习模型在可解释性方面提出了更大的挑战。这些模型通常被称为 “black boxes - 黑匣子”，它们通过复杂的交互和转换来处理信息，而这些交互和转换是人类无法破译的。好消息是，在揭开深度学习的神秘面纱方面已经取得了重大进展。分层相关性传播 (layer-wise relevance propagation - LRP) 和显著性图等技术已经开发出来，用于可视化模型决策最重要的输入数据。这至少可以让你一窥深度学习模型原本模糊的过程。

持续追求透明度

模型复杂性和可解释性之间的权衡是人工智能开发的核心主题。更简单的模型更容易理解，但与深度学习模型相比，它们在复杂任务中的表现往往不佳。人工智能社区一直在研究如何在不显著损害性能的情况下提高深度学习的可解释性。这包括开发将机器学习的可解释性与深度学习的强大功能相结合的混合模型。

这是社区关注的重点，因为可解释性对于建立对人工智能系统的信任至关重要。这在医疗保健、金融和法律应用等敏感行业尤其重要。它对于确保合乎道德的人工智能实践也至关重要，因为理解模型决策有助于识别和解决偏见。在许多行业中，解释模型如何做出决策不仅有益，而且也是监管要求。这只会变得越来越普遍，使人工智能模型的可解释性成为其实际应用和部署的关键因素。

Elastic 在机器学习和深度学习中的作用

在 Elastic，我们很自豪能够成为 AI 革命的倡导者。我们提供机器学习和深度学习领域的尖端解决方案，使组织能够将其数据转化为可操作的见解和智能决策。我们的工具和功能套件旨在满足你项目不断变化的需求，因此你可以充分利用各个领域的数据潜力。

Elastic 的机器学习：我们的机器学习功能旨在简化和增强数据分析，自动检测大量数据集中的趋势、模式和异常值。这种自动化不仅节省了宝贵的时间，而且还显著提高了见解的准确性，使企业能够迅速适应市场变化和新兴趋势。我们还通过模型管理工具全力支持更实际的方法。

Elastic 中的深度学习：通过集成深度学习框架，Elastic 能够以无与伦比的效率处理和分析非结构化数据（例如图像、文本和日志）。我们的基础设施旨在支持深度学习的密集需求，促进模型的高效训练和部署。这使得自然语言处理 (NLP)、图像识别和实时分析等高级应用成为可能，突破了人工智能的极限。

塑造人工智能的未来

希望本文对机器学习和深度学习的介绍能帮助你了解机器学习和深度学习的不同定义、应用和区别特征。机器学习具有结构化方法和透明度，对于可解释性至关重要的任务来说是必不可少的。深度学习利用神经网络，擅长分析非结构化数据，为人工智能应用创造了新的机会。

原文：https://www.elastic.co/blog/deep-learning-vs-machine-learning