深度学习是目前最强大的机器学习技术。 这是非常强大的,因为他们学习如何解决问题的同时代表问题的最佳方式。下面给出了深度学习和机器学习的比较 -
数据依赖性
第一点不同是基于DL和ML在数据规模增加时的性能。当数据量很大时,深度学习算法表现非常好。
机器依赖性
深度学习算法需要高端机器才能完美运行。 另一方面,机器学习算法也可以用于低端机器。
特征提取
深度学习算法可以提取高级功能,并尝试从相同的方面学习。 另一方面,专家需要识别机器学习提取的大部分特征。
执行时间
执行时间取决于算法中使用的众多参数。 深度学习比机器学习算法具有更多参数。 因此,DL算法的执行时间,特别是训练时间,远远超过ML算法。 但是DL算法的测试时间少于ML算法。
解决问题的方法
深度学习解决了端到端的问题,而机器学习使用传统的解决问题的方法,即将问题分解成多个部分。
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