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深度学习和算法哪个难

深度学习
2024-09-27 19:10:17
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＞▽＜深度学习与计算机觉
∩▂∩工智能模型训练什么样的数据集不适合深度学习？
∪０∪机器学习算法和深度学习的区别？

＞▽＜深度学习与计算机觉

深度学习与计算机觉之间的联系，可以追溯到上世纪50年代图灵提出的图灵测试。图灵测试旨在评估机器是否具有与类类似的感知能力，让类与机器进行对话，如果测试者难以分辨交谈对象是还是机器，那么机器通过了测试。近年来，科学家们致力于开发多种机器学习算法，以提升计算机的智能水平，使之更接近类。
深度学习算法在学术域展现出显著优势，相较于非深度学习算法，其在多项任务上能取得高达20-30%的成绩提升。许多大公司已开始投资深度学习技术，组建专门团队，探索其在场上的潜力。然而，为何在深度学习技术出现之前，传统算法难以达到其精度？
传统觉算法大致分为五个步骤：特征感知、图像预处理、特征提取、特征筛选与推理预测与识别。早期的机器学习方法对物体特征的关注程度有限，使得计算机觉研究不得不自行设计前四个步骤。这一过程对研究者而言颇具挑战，因为手工设计特征需要丰富的经验和对数据的深入了解，且还需大量调试工作。同时，选择合适的分类器算法，将特征设计与分类器整合为最优解决方，几乎是一项不可能完成的任务。
深入探讨深度学习在计算机觉域的应用，我们可以，深度学习不仅能够自动学习特征和分类器，还能够模仿脑识别脸的过程。从像素到边缘、到物体的部分，再到整体，这是一个抽象迭代的过程。计算机最初看到的并非摩托车，而是RGB图像上不同数字的组合。深度学习通过统计或非统计形式综合这些数值，形成摩托车的部件或整体表示，为的分类学习提供支。
卷积神经网络（CNN）是计算机觉域的关键概念，其设计旨在精确模拟脑。卷积是一种函数之间的相互关系，通过连续空间的积分计算和离散空间的求和过程生成新值。在CNN中，卷积用于统计抽象，将小区域内的信息归纳为特征。从输入图像到最终的响应图，每一步都涉及对特征的提取与整合。
深度学习在觉域的应用广泛，包括脸识别、图像问答、物体检测与跟踪。脸识别技术在日常生活中得到广泛应用，通过比较数据库中脸与输入图像，实现高精度的识别。对于嵌入式系统而言，深度学习计算主要在云端进行，但在ADAS域，实时处理能力更为关键。因此，通过缩减网络结构、优化算法、研发场景分析算法，实现深度学习在有限资源条件下的应用，同时保高精度。
最后，推荐一款免费商用的觉软件——马克拉伯MookLab觉软件SGVision。 SGVision作为马克拉伯平台的核心应用软件，提供数百种觉检测算法，覆盖产品外观检测、尺寸测量与觉引导定位等需求，满足绝大多数觉检测需求。获取SGVision免费版本的链接如下：

∩▂∩工智能模型训练什么样的数据集不适合深度学习？

　　数据集太小，数据样本不足时，深度学习相对其它机器学习算法，没有明显优势。
　　数据集没有部相关特性，目前深度学习表现比较好的域主要是图像/语音/自然语言处理等域，这些域的一个共性是部相关性。图像中像素组成物体，语音信号中音位组合成单词，文本数据中单词组合成句子，这些特征元素的组合一旦乱，表示的含义同时也改变。对于没有这样的部相关性的数据集，不适于使用深度学习算法进行处理。举个例子：预测一个的健康状况，相关的参数会有年龄、职业、收入、家庭状况等各种元素，将这些元素乱，并不会影响相关的结果。