Machine Learning:模型相对简单,易于理解和解释。 Deep Learning:模型更加复杂,由于网络层数多,内部机制不容易解释。 5. 计算资源需求 Machine Learning:通常对计算资源的需求较低。 Deep Learning:需要强大的计算资源,尤其是GPU的支持。 6. 训练时间 Machine Learning:模型训练时间相对较短。 Deep Learning:由于模型复杂...
《Brief History of Machine Learning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、Deep Learning. 《Deep Learning in Neural Networks: An Overv…
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人工智能(ArtificialIntelligence,AI)是最宽泛的概念,是研发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学 机器学习(MachineLearning,ML)是当前比较有效的一种实现人工智能的方式。 深度学习(DeepLearning,DL)是机器学习算法中最热门的一个分支,近些年取得了显著的进展,并替代了大多数传统...
Deep learning是Machine learning的子集。深度学习与机器学习的关系 Deep learning也不是一个方法，而是一类...
转自:机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料《Brief History of Machine Learning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、Deep Le
《Brief History of Machine Learning》 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、Deep Learning. 《Deep Learning in Neural Networks: An Overview》 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最新版本《神经网络与深度学习综述》本综述的特点...
机器学习(Machine Learning) 机器学习是让计算机能够自动地从某些数据中总结出规律,并得出某种预测模型,进而利用该模型对未知数据进行预测的方法。它是一种实现人工智能的方式,是一门交叉学科,综合了统计学、概率论、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等。它是人工智能核心,是使计算机具有智能的根本途径。简单地来说,机器...
4.0.machine learning&deep learning&reinforced learning)machine learning deep learning reinforced learning supervised learning semi-supervised learning self-supervised learning unsupervised learning transfer learning contractive learning meta learning 4.0.FIG1-ML_DL_RL ...
首先Deep Learning是Machine Learning的一部分，即为子集。两者之间的主要区别：Deep Learning的Data是raw ...