深度學(xué)習(xí)VS機(jī)器學(xué)習(xí)

　　作為人工智能的下一步，機(jī)器學(xué)習(xí)被定義為可以在比標(biāo)準(zhǔn)計(jì)算機(jī)更少的人類交互下運(yùn)行和處理的系統(tǒng)。那么，深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種范式，是指利用模擬人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行推理的系統(tǒng)?？紤]到工業(yè)自動(dòng)化，機(jī)器學(xué)習(xí)減少對(duì)人工干預(yù)的需求，而深度學(xué)習(xí)走得更遠(yuǎn)，專注完全消除人工干預(yù)。

　　工業(yè)4.0:深度學(xué)習(xí)是當(dāng)前工業(yè)增長(zhǎng)時(shí)代的支柱，允許小型成像自動(dòng)化。機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)之間的主要權(quán)衡是，機(jī)器學(xué)習(xí)將需要更少的計(jì)算能力，而深度學(xué)習(xí)將需要更多的計(jì)算能力。

機(jī)器平板/NB/車載背光點(diǎn)亮A0I的深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集

　　在深度學(xué)習(xí)的背景下，數(shù)據(jù)集是我們用來(lái)訓(xùn)練模型的數(shù)據(jù)。在你開始使用深度學(xué)習(xí)應(yīng)用之前，你需要做很多嚴(yán)格的準(zhǔn)備，這一切都從你的數(shù)據(jù)集開始。這是指包含應(yīng)用程序所需功能的數(shù)據(jù)示例的集合。這些例子將用于訓(xùn)練和驗(yàn)證，它們應(yīng)該包含盡可能多樣的特征表示(好的和壞的)。 在任何深度學(xué)習(xí)機(jī)器平板/NB/車載背光點(diǎn)亮A0I項(xiàng)目中，這些數(shù)據(jù)的目的都是訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做出與任務(wù)意圖和目的一致的推斷，然后使用集合中更多的數(shù)據(jù)來(lái)測(cè)試和驗(yàn)證這些推斷。和數(shù)據(jù)集一樣，你成像的特征越復(fù)雜，就越容易利用深度學(xué)習(xí)。

　　例如，水果分類效果很好——瑕疵很容易識(shí)別，因此自動(dòng)化通過(guò)或拒絕過(guò)程可以節(jié)省大量時(shí)間。而在工業(yè)缺陷檢測(cè)中，通常要考慮許多實(shí)際成像過(guò)程中的問(wèn)題，以及實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程中的很多特定狀況，數(shù)據(jù)集的采集和整理往往起著更為決定性的作用。