机器学习和深度学习的具体区别-新东方前途出国

您的位置:首页>顾问中心>卜凡>日志>机器学习和深度学习的具体区别
-人正在咨询
向TA咨询

欢迎向我提问

*顾问预计24小时内解答,并通过短信方式通知您

留学顾问卜凡

卜凡

美国硕博咨询组长

    获取验证码
    向TA提问

    温馨提示

    您当前咨询的顾问所在分公司为 北京 为您推荐就近分公司 上海 的顾问

    继续向卜凡提问 >
    预览结束
    填写信息下载完整版手册
    获取验证码
    一键解锁留学手册
    在线咨询
    免费评估
    留学评估助力院校申请
    获取验证码
    立即评估
    定制方案
    费用计算
    留学费用计算器
    电话咨询
    预约回电

    顾问将于15分钟内回电

    立即预约
    咨询热线

    小语种欧亚留学
    400-650-0116

    导航

    机器学习和深度学习的具体区别

    2024-05-26

     

    机器学习和深度学习的具体区别


    模型结构 

    机器学习模型通常包括线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林等,这些模型大多是浅层结构,即模型的参数和层数相对较少。机器学习模型依赖于特征工程,即通过人为设计和选择特征来提升模型的性能。

    深度学习模型则依赖于多层神经网络,如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)、生成对抗网络(Generative Adversarial Network, GAN)等。这些模型通常包含多层隐藏层,能够自动提取和学习数据的高阶特征,因此不需要过多的人为特征工程。


    训练方法 

    机器学习模型的训练方法通常是基于优化问题的求解,如梯度下降法。由于模型结构相对简单,训练速度较快,但对大数据和复杂任务的表现有限。

    深度学习模型的训练则更为复杂,通常需要大量的数据和计算资源。训练过程主要依赖于反向传播算法和梯度下降法,但由于网络层数较多,训练时间较长且容易陷入局部最优解。


    性能与应用场景 

    机器学习模型在小数据集和特征明确的问题上表现出色,如金融风险评估、市场预测和医学诊断等。深度学习模型在大数据和复杂任务上的表现更加出色,如图像识别、自然语言处理和自动驾驶等。

    更多详情
    -老师帮忙评估

    自身软实力标化成绩多维度为您评估留学录取率

    立即评估
    推荐阅读 换一换
    提交成功

    稍后会有顾问老师反馈评估结果

    温馨提示

    您当前咨询的 卜凡 顾问,所在分公司为 - ,已为您推荐就近分公司 - 的顾问。

    以下为-分公司顾问:

    继续向卜凡提问