目录
一、数据需求与处理
二、学习算法的复杂性
三、计算资源的需求
四、解决问题的能力与范围
五、可解释性与透明度
随着人工智能技术的不断进步，机器学习（Machine Learning, ML）和深度学习（Deep Learning, DL）作为其中的两大支柱，已经深入到我们生活的各个方面。两者之间既有紧密联系又有显著差异，本章将从数据需求与处理、学习算法的复杂性、计算资源的需求、解决问题的能力与范围以及可解释性与透明度五个维度出发，对这两项技术进行深入比较。
一、数据需求与处理
1. 数据量
- 机器学习通常需要大量的标记数据来训练模型，但对于某些类型的模型而言，少量但高质量的数据也足够了。例如，在监督学习中，如果特征已经被很好地设计，则不需要海量数据。
- 深度学习则更加依赖于大数据集。这是因为深层网络结构拥有数以百万计甚至更多的参数，只有通过大量样本才能有效地估计这些参数，从而提高泛化能力。特别是在图像识别、语音识别等领域，深度学习往往表现出色正是因为其能够利用大规模未标注或弱标注数据进行预训练。
2. 数据预处理
- 在机器学习项目中，特征工程是一项非常重要的工作。它涉及到从原始数据中提取有用信息，并将其转换成适合算法使用的格式。这可能包括标准化/归一化数值型变量、编码分类变量等步骤。
- 相比之下，深度学习减少了手动特征工程的需求，因为神经网络有能力自动学习输入数据中的表示形式。不过，适当的预处理仍然很重要，比如调整图片大小、增强对比度等可以改善模型性能。
二、学习算法的复杂性
1. 模型架构
- 机器学习涵盖了许多不同类型的算法，如线性回归、支持向量机(SVM)、决策树等，每种方法都有其特定的应用场景及优缺点。
- 深度学习则是基于多层人工神经网络构建而成，这种架构允许模型捕捉到更复杂的模式。卷积神经网络(CNNs)特别适用于视觉任务；循环神经网络(RNNs)及其变体长短期记忆网络(LSTMs)则擅长处理序列数据。
2. 训练过程
- 对于大多数机器学习模型来说，训练相对直接且快速。一旦选择了合适的算法并设置了超参数，就可以开始拟合数据。
- 深度学习模型的训练则要复杂得多。首先需要选择一个合适的网络拓扑结构，然后确定激活函数、损失函数等组件。此外，还需要采用梯度下降法或其他优化策略来最小化损失值。整个过程中可能会遇到过拟合、欠拟合等问题，因此还需要采取正则化措施加以解决。
三、计算资源的需求
1. 硬件要求
- 传统机器学习算法一般可以在普通个人计算机上运行，即使对于较大的数据集，也可以通过增加内存或者使用分布式计算框架来应对。
- 而深度学习由于涉及大量的矩阵运算，对GPU等高性能硬件有着较高需求。现代深度学习框架如TensorFlow、PyTorch等都支持GPU加速，使得训练速度大大提升。
2. 时间成本
- 尽管一些复杂的机器学习任务也可能耗时较长，但在大多数情况下，相较于深度学习，它们所需的时间较短。
- 深度学习模型特别是大型网络，训练周期可能长达数天甚至数周。为了加快这一过程，研究者们提出了许多技巧，比如迁移学习、知识蒸馏等。
四、解决问题的能力与范围
1. 应用领域
- 机器学习广泛应用于各种预测分析场景，如信用评分、客户细分等。同时，在自然语言处理(NLP)、推荐系统等领域也有广泛应用。
- 深度学习在感知类任务上表现尤为突出，如物体检测、人脸识别等。近年来，在生成对抗网络(GANs)的支持下，还被用来创建逼真的图像或文本内容。
2. 泛化能力
- 当有足够的特征工程支持时，机器学习模型能够在特定问题上取得良好的效果。但是，面对新情况或未知数据时，其适应性相对较弱。
- 深度学习通过端到端的学习方式，能够从原始数据中直接抽取关键特征，展现出更强的泛化能力和鲁棒性。
五、可解释性与透明度
1. 解释难度
- 机器学习模型尤其是那些基于规则的方法（如决策树），往往具有较好的可解释性。用户可以通过查看规则或权重来理解模型是如何做出决策的。
- 深度学习模型内部运作机制较为复杂，被称为“黑箱”。尽管有诸如可视化工具、注意力机制等手段试图揭示其内部逻辑，但仍难以达到完全透明的程度。
2. 社会接受度
- 由于机器学习更容易被人类理解和验证，因此在医疗诊断、法律判决等敏感领域应用时更易获得公众信任。
- 反之，深度学习虽然在很多方面超越了传统方法，但由于缺乏足够的透明度，有时会被认为不够可靠或公平，尤其是在涉及隐私保护和社会伦理考量的情况下。
