深度学习与机器学习：差异、优点和缺点
Posted: Tue Dec 03, 2024 9:25 am
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机器学习
在数字时代，人工智能（AI）的发展已是事实，这些进步正在彻底改变当前的技术。
大数据已经强势进入商业领域，人工智能程序可以让你处理大量的数据和信息。数字企业需要这些新工具来自动改进和促进工作。
在这种背景下，人工智能有很多话要说，你能想象机器会开始自己学习新任务吗？得益于机器学习和深度学习等技术，这已经成为可能。
不要错过这篇文章，您将发现这两种机器学习的优缺点以及差异化的关键。
什么是机器学习？
它是一种基于通过算法自动学习的技术，这些算法收集数据、分析数据，然后响应用户想要接收的信息。
这种学习源于收集所产生的大量数据的需要，同时通过检测行为模式提出改进选项。
在西班牙，70% 的消费者已经在网上购物，因此通过收集数据和用户行为制定有效的营销策略（例如数字客户体验）至关重要。
让一个人或一个团队来控制和监控所有访问网站的用户的行为是不可行的，因为访问次数、时间等的组合是无限的。因此，这些人工智能工具能够以自动和自编程的方式收集和组织所有数据。
这种类型的系统非常有用，它的使用代表了竞争优势； 比利时电报数据 能够了解客户行为、检测欺诈、策略失败、预测网络流量并找到潜在客户。
机器学习的主要缺点是程序必须在系统的各个阶段进行引导，使其知道如何自动识别每个类别，因此，这种模式需要监督学习。也就是说，机器与人类的工作必须得到加强，以便后者为其工作提供必要的语义，在未来将其应用到算法中，并能够在以后执行它们而无需人类的干预。男人的手。
机器学习的例子和应用
每天有许多应用程序使用该系统，其中包括：
移动相机中的人脸检测，越来越多的智能手机集成了此类技术。
浏览器搜索引擎使用机器学习来改进搜索结果和建议。
通过使用标签来进行电子邮件反垃圾邮件。
通过恶意软件检测进行防病毒。
通过收集用户数据进行预测和预报，可以推荐和建议其他产品。
什么是深度学习？
深度学习是一种改进的技术，系统可以达到更详细的学习水平。这是机器学习的下一步，因为它是无监督的。
这些进展越来越接近人类神经系统的视角，几乎达到了“人工神经元”的地步。深度学习模型试图通过人工认知过程来模仿它。
该系统设计有层或神经单元，这些层或神经单元是试图模仿人脑功能的算法。每一层都以加权的形式提供结果。对此进行修改并将结果与另一个结果相结合，依此类推与其余层相结合，直到误差幅度减少到最大可能，从而增加结论。
此外，深度学习开始整合特定的人类心理功能，如记忆、推理、注意力、动机和情感。
商业世界对它的应用的需求越来越大，深度学习已开发的一些领域是：
智能翻译器：谷歌使用的翻译器使用这项技术以类似于人类行为的方式进行学习。
语音识别：借助这项技术，结果越来越精确、更快，搜索量提高了 10% 到 15%。
语义解释：机器能够理解评论和对话，例如苹果的虚拟助手：Siri。
图像识别：技术使得有效地识别和定性分类成为可能。
如今，许多营销策略都依赖于这些执行功能的机制，例如阅读网页、回答聊天中的问题、推荐网站、电影或书籍等。所有这些任务都是通过数据采集以及随后的分析和解释来管理的。
人工智能每天都在进步，并干预任何企业生产力链的许多方面。如果不将此类技术整合到业务战略中，尤其是数字战略中，可能会使企业在日益技术化的市场中被淘汰。
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机器学习
在数字时代，人工智能（AI）的发展已是事实，这些进步正在彻底改变当前的技术。
大数据已经强势进入商业领域，人工智能程序可以让你处理大量的数据和信息。数字企业需要这些新工具来自动改进和促进工作。
在这种背景下，人工智能有很多话要说，你能想象机器会开始自己学习新任务吗？得益于机器学习和深度学习等技术，这已经成为可能。
不要错过这篇文章，您将发现这两种机器学习的优缺点以及差异化的关键。
什么是机器学习？
它是一种基于通过算法自动学习的技术，这些算法收集数据、分析数据，然后响应用户想要接收的信息。
这种学习源于收集所产生的大量数据的需要，同时通过检测行为模式提出改进选项。
在西班牙，70% 的消费者已经在网上购物，因此通过收集数据和用户行为制定有效的营销策略（例如数字客户体验）至关重要。
让一个人或一个团队来控制和监控所有访问网站的用户的行为是不可行的，因为访问次数、时间等的组合是无限的。因此，这些人工智能工具能够以自动和自编程的方式收集和组织所有数据。
这种类型的系统非常有用，它的使用代表了竞争优势； 比利时电报数据 能够了解客户行为、检测欺诈、策略失败、预测网络流量并找到潜在客户。
机器学习的主要缺点是程序必须在系统的各个阶段进行引导，使其知道如何自动识别每个类别，因此，这种模式需要监督学习。也就是说，机器与人类的工作必须得到加强，以便后者为其工作提供必要的语义，在未来将其应用到算法中，并能够在以后执行它们而无需人类的干预。男人的手。
机器学习的例子和应用
每天有许多应用程序使用该系统，其中包括：
移动相机中的人脸检测，越来越多的智能手机集成了此类技术。
浏览器搜索引擎使用机器学习来改进搜索结果和建议。
通过使用标签来进行电子邮件反垃圾邮件。
通过恶意软件检测进行防病毒。
通过收集用户数据进行预测和预报，可以推荐和建议其他产品。
什么是深度学习？
深度学习是一种改进的技术，系统可以达到更详细的学习水平。这是机器学习的下一步，因为它是无监督的。
这些进展越来越接近人类神经系统的视角，几乎达到了“人工神经元”的地步。深度学习模型试图通过人工认知过程来模仿它。
该系统设计有层或神经单元，这些层或神经单元是试图模仿人脑功能的算法。每一层都以加权的形式提供结果。对此进行修改并将结果与另一个结果相结合，依此类推与其余层相结合，直到误差幅度减少到最大可能，从而增加结论。
此外，深度学习开始整合特定的人类心理功能，如记忆、推理、注意力、动机和情感。
商业世界对它的应用的需求越来越大，深度学习已开发的一些领域是：
智能翻译器：谷歌使用的翻译器使用这项技术以类似于人类行为的方式进行学习。
语音识别：借助这项技术，结果越来越精确、更快，搜索量提高了 10% 到 15%。
语义解释：机器能够理解评论和对话，例如苹果的虚拟助手：Siri。
图像识别：技术使得有效地识别和定性分类成为可能。
如今，许多营销策略都依赖于这些执行功能的机制，例如阅读网页、回答聊天中的问题、推荐网站、电影或书籍等。所有这些任务都是通过数据采集以及随后的分析和解释来管理的。
人工智能每天都在进步，并干预任何企业生产力链的许多方面。如果不将此类技术整合到业务战略中，尤其是数字战略中，可能会使企业在日益技术化的市场中被淘汰。