В чем разница между классическим машинным обучением и глубоким обучением?
Все алгоритмы глубокого обучения являются алгоритмами машинного обучения, но не все алгоритмы машинного обучения являются алгоритмами глубокого обучения.
Алгоритмы глубокого обучения основаны на нейронных сетях, а классические алгоритмы машинного обучения основаны на классических математических алгоритмах, таких как линейная регрессия, логистическая регрессия, дерево решений, SVM и так далее.
Преимущества глубокого обучения:
- Подходит для задач высокой сложности
- Лучшая точность по сравнению с классическим ML
- Улучшенная поддержка больших данных
- Сложные функции можно изучить
Недостатки глубокого обучения:
- Трудно объяснить обученные данные
- Требуют значительной вычислительной мощности
Преимущества классического машинного обучения:
- Больше подходит для небольших данных
- Легче интерпретировать результаты
- Дешевле в исполнении
- Может работать на слабых машинах
- Не требует больших вычислительных мощностей
Недостатки классического машинного обучения:
- Трудно изучать большие наборы данных
- Требовать разработки функций
- Сложно освоить сложные функции.
