机器学习、深度学习的区别（from 深度学习入门：基于 Python 的理论与实现）

手写数字 5 的例子：写法因人而异，五花八门

如果让我们自己来设计一个能将 5 正确分类的程序，就会意外地发现这是一个很难的问题。人可以简单地识别出 5，但却很难明确说出是基于何种规律而识别出了 5。此外，从图 4-1 中也可以看到，每个人都有不同的写字习惯，要发现其中的规律是一件非常难的工作。

因此，与其绞尽脑汁，从零开始想出一个可以识别 5 的算法，不如考虑通过有效利用数据来解决这个问题。一种方案是，先从图像中提取特征量，再用机器学习技术学习这些特征量的模式。这里所说的“特征量”是指可以从输入数据（输入图像）中准确地提取本质数据（重要的数据）的转换器。图像的特征量通常表示为向量的形式。在计算机视觉领域，常用的特征量包括 SIFT、SURF 和 HOG 等。使用这些特征量将图像数据转换为向量，然后对转换后的向量使用机器学习中的 SVM、KNN 等分类器进行学习。

机器学习的方法中，由机器从收集到的数据中找出规律性。与从零开始想出算法相比，这种方法可以更高效地解决问题，也能减轻人的负担。但是需要注意的是，将图像转换为向量时使用的特征量仍是由人设计的。对于不同的问题，必须使用合适的特征量（必须设计专门的特征量），才能得到好的结果。比如，为了区分狗的脸部，人们需要考虑与用于识别 5 的特征量不同的其他特征量。也就是说，即使使用特征量和机器学习的方法，也需要针对不同的问题人工考虑合适的特征量。

到这里，我们介绍了两种针对机器学习任务的方法。将这两种方法用图来表示，如图 2 所示。图中还展示了神经网络（深度学习）的方法，可以看出该方法不存在人为介入。

如图 2 所示，神经网络直接学习图像本身。在第 2 个方法，即利用特征量和机器学习的方法中，特征量仍是由人工设计的，而在神经网络中，连图像中包含的重要特征量也都是由机器来学习的。

图 2　从人工设计规则转变为由机器从数据中学习：没有人为介入的方块用灰色表示

 

深度学习有时也称为端到端机器学习（end-to-end machine learning）。这里所说的端到端是指从一端到另一端的意思，也就是从原始数据（输入）中获得目标结果（输出）的意思。

神经网络的优点是对所有的问题都可以用同样的流程来解决。比如，不管要求解的问题是识别 5，还是识别狗，抑或是识别人脸，神经网络都是通过不断地学习所提供的数据，尝试发现待求解的问题的模式。也就是说，与待处理的问题无关，神经网络可以将数据直接作为原始数据，进行“端对端”的学习。

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SIFT，即尺度不变特征变换（Scale-invariant feature transform，SIFT），是用于图像处理领域的一种描述。这种描述具有尺度不变性，可在图像中检测出关键点，是一种局部特征描述子。

Sift算法的优点是特征稳定，对旋转、尺度变换、亮度保持不变性，对视角变换、噪声也有一定程度的稳定性；缺点是实时性不高，并且对于边缘光滑目标的特征点提取能力较弱。 
SURF（Speeded Up Robust Features）改进了特征的提取和描述方式，用一种更为高效的方式完成特征的提取和描述。

HOG方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。HOG特征通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。