Каковы основные отличия между машинным обучением и глубоким обучением?

Основные отличия между машинным обучением (ML) и глубоким обучением (Deep Learning, DL):

• Область применения: Глубокое обучение — это подмножество машинного обучения, использующее нейронные сети с большим числом слоёв (глубокие нейронные сети).

• Особенности моделей: ML включает широкий спектр алгоритмов (деревья решений, SVM, линейная регрессия и др.), которые часто требуют ручного выделения признаков. DL автоматически извлекает признаки из данных.

• Требования к данным: DL обычно требует больших объёмов данных и вычислительных ресурсов, тогда как классические ML-алгоритмы могут работать на меньших наборах данных.

• Область применения: DL особенно эффективен в задачах с неструктурированными данными — изображениями, аудио, текстом.

Пример: для классификации изображений глубокие сверточные нейронные сети (CNN) показывают лучшие результаты, чем классические методы с ручным выделением признаков.