确定机器学习,深度学习和数据挖掘之间的主要差异.
机器学习,深度学习和数据挖掘是相互关联的领域,涉及计算机识别模式和预测.然而,它们之间存在一些关键区别: - 机器学习是指人工智能的一个子集,算法是通过数据进行训练来做预测或执行行动.机器学习背后的关键思想是计算机可以从经验中学习,而不是被明确编程.机器学习算法可以监督,无监督或半监督. - 深度学习,另一方面,是涉及多层的神经网络的更具体的机器学习子集.这些层可以学习代表数据的抽象特征,从而允许更复杂的识别和预测任务.深度学习通常是针对像图像识别,语音识别和语言挖掘等任务的成功. - 机器学习指的是从经验中学习,而不是被明确编程.深度学习是采用多层神经网络的机器学习,可以学习如何代表数据的抽象特征,从而允许更复杂的识别和预测任务.深度学习包括在挖掘数据和挖掘数据中发现隐藏的模式,以及在大量不同背景下进行分析和分析.深度学习包括在挖掘数据和挖掘算法中使用的具体方法,包括在挖掘数据和挖掘数据.