ML vs DL 这两种技术有什么区别？

什么是机器学习？

人工智能的一个分支是机器学习（ML）。机器学习（ML）应用程序使计算机能够自动从过去的经验中学习，并根据明确设计的情况（即适应性）前进。ML 主要用于创建可以访问数据集并利用它们来实现其目的的程序。整个过程是自我评估，因为它对数据进行观察，以确定潜在的发展模式，并根据提供给它们的信息在未来做出更好的判断。数据质量至关重要，因为如果没有良好的数据库，计算机就无法学习精确的答案。

机器学习（ML）的主要目标是使计算机能够通过经验独立学习，而无需任何形式的人类参与。在机器学习市场估计市场研究未来中，对到 2030 年的预计期间复合年增长率以 38.76% 的速度增长有良好的评价。未来几年市场份额估值增加的可能性更大，估计为1065.2亿美元。机器学习市场的增长得益于技术和自动化的使用增加。随着基于云的系统由于其众多优势而被更广泛地使用，预计市场增长将不断增长。

此外，由于AI集成处理器，网络系统和集成内存系统，对市场份额的需求正在增长。机器学习市场增长的主要驱动力是技术突破带来的人工智能应用程序和机器学习的使用增加。机器学习算法、策略和框架帮助全球市场过于迅速地解决复杂的问题。此外，大多数企业和部门打算创造新的概念和方法来减轻负担。因此，机器学习市场已经发展和扩大。除了这些不断扩大的基本要素外，一些负面因素还会导致市场下跌。然而，在预计的几十年里，该行业将有机会克服这些障碍。

由于机器学习系统及其在全球范围内获得的广泛认可，已经实现了积极的市场增长。根据机器学习市场预测，基于人工智能的平台的采用在过去几年中有所增加，并将继续如此。以42.08%的复合年增长率增长，市场份额预计将达到38.6亿美元。但是，复合年增长率将来可能会根据可能性和困难而变化。由于技术组织和企业的全球崛起，机器学习系统的需求量很大。

预计许多原因将增加市场需求。除了推动市场扩张的原因外，有几个变量也导致市场下跌。预计在整个预测期内，市场将进一步扩大，未来增长前景显著。这一增长将抵消 COVID-19 大流行带来的市场损失。

深度学习：它是什么？

人工智能和机器学习子集也包括深度学习。神经网络，也称为模拟神经网络（SNN），是自然或人工神经元的连接集合，它使用基于连接主义计算方法的信息处理的数学或计算模型来模仿人脑的行为。神经网络用于深度学习。

为了找到模式，深度学习算法为信息处理模式构建了一个框架。它与人脑的功能相当，因为它适当地优先考虑信息。DL使用比ML更广泛的数据集和无监督预测技术，因为计算机在DL中是自我管理的。

深度学习市场将在整个预测期内以约28.93%的复合年增长率增长。在此期间，深度学习市场将带来1657.9亿美元的收入。市场扩张受到数字语音助手和专门从事增强和虚拟现实的初创企业的日益普及的极大影响。此外，预计全球不断扩大的医疗保健行业将在市场扩张中发挥重要作用。

此外，聊天机器人、深度学习技术的发展以及研发支出的增加都有助于市场的扩张。

href=“https://timebusinessnews.com/deep-learning-vs-machine-learning-whats-the-difference/”>ML 和 DL 算法之间的差异：