Python培訓(xùn)教程分享：python中機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的區(qū)別究竟是什么?

　　Python培訓(xùn)教程分享：python中機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的區(qū)別究竟是什么?IT行業(yè)迅速發(fā)展，許多新興技術(shù)不斷問世，人工智能、云原生、云計算、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等等新名詞逐漸出現(xiàn)在人們的視線中，其實深度學(xué)習(xí)主要還是屬于機器學(xué)習(xí)的范疇領(lǐng)域之內(nèi)的，本篇文章我們來了解下兩者的具體區(qū)別有哪些，請看下文：

　　機器學(xué)習(xí)的算法流程：

　　1、數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備

　　2、探索性地對數(shù)據(jù)進行分析

　　3、數(shù)據(jù)預(yù)處理

　　4、數(shù)據(jù)分割

　　5、機器學(xué)習(xí)算法建模

　　6、選擇機器學(xué)習(xí)任務(wù)

　　7、評價機器學(xué)習(xí)算法對實際數(shù)據(jù)的應(yīng)用情況如何

　　首先我們要研究的是數(shù)據(jù)問題，數(shù)據(jù)集是構(gòu)建機器學(xué)習(xí)模型流程的起點，進行探索性數(shù)據(jù)分析是為了獲得對數(shù)據(jù)的初步了解。探索性數(shù)據(jù)分析方法簡單來說就是去了解數(shù)據(jù)，分析數(shù)據(jù)，搞清楚數(shù)據(jù)的分布。主要注重數(shù)據(jù)的真實分布，強調(diào)數(shù)據(jù)的可視化，使分析者能一目了然看出數(shù)據(jù)中隱含的規(guī)律，從而得到啟發(fā)，以此幫助分析者找到適合數(shù)據(jù)的模型。

　　數(shù)據(jù)預(yù)處理，其實就是對數(shù)據(jù)進行清理、數(shù)據(jù)整理或普通數(shù)據(jù)處理。指對數(shù)據(jù)進行各種檢查和校正過程，以糾正缺失值、拼寫錯誤、使數(shù)值正常化/標(biāo)準(zhǔn)化以使其具有可比性、轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)(如對數(shù)轉(zhuǎn)換)等問題。

　　深度學(xué)習(xí)的算法流程：

　　深度學(xué)習(xí)優(yōu)化了數(shù)據(jù)分析，建模過程的流程也是縮短了，由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)統(tǒng)一了原來機器學(xué)習(xí)中百花齊放的算法。

　　1、數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備

　　2、數(shù)據(jù)預(yù)處理

　　3、數(shù)據(jù)分割

　　4、定義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

　　5、訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)

　　深度學(xué)習(xí)不需要我們自己去提取特征，而是通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動對數(shù)據(jù)進行高維抽象學(xué)習(xí)，減少了特征工程的構(gòu)成，在這方面節(jié)約了很多時間。

　　但是同時因為引入了更加深、更復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)，所以調(diào)參工作變得更加繁重啦。例如：定義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)、確認(rèn)損失函數(shù)、確定優(yōu)化器，最后就是反復(fù)調(diào)整模型參數(shù)的過程。

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