PyTorch - Học máy so với Học sâu

Trong chương này, chúng ta sẽ thảo luận về sự khác biệt chính giữa khái niệm Máy học và Học sâu.

Số lượng dữ liệu

Học máy hoạt động với các lượng dữ liệu khác nhau và chủ yếu được sử dụng cho lượng dữ liệu nhỏ. Mặt khác, học sâu hoạt động hiệu quả nếu lượng dữ liệu tăng nhanh. Sơ đồ sau mô tả hoạt động của học máy và học sâu liên quan đến lượng dữ liệu -

Phụ thuộc phần cứng

Các thuật toán học sâu được thiết kế để phụ thuộc nhiều vào các máy cao cấp, trái ngược với các thuật toán học máy truyền thống. Các thuật toán học sâu thực hiện một lượng lớn các phép toán nhân ma trận đòi hỏi sự hỗ trợ phần cứng rất lớn.

Kỹ thuật tính năng

Kỹ thuật tính năng là quá trình đưa kiến ​​thức miền vào các tính năng cụ thể để giảm độ phức tạp của dữ liệu và tạo các mẫu có thể nhìn thấy được đối với các thuật toán học.

Ví dụ: các mẫu máy học truyền thống tập trung vào pixel và các thuộc tính khác cần thiết cho quy trình kỹ thuật tính năng. Các thuật toán học sâu tập trung vào các tính năng cấp cao từ dữ liệu. Nó làm giảm nhiệm vụ phát triển trình trích xuất tính năng mới cho mọi vấn đề mới.