Чем отличаются методы машинного обучения и глубокого обучения в face recognition?

Методы машинного обучения и глубокого обучения в face recognition отличаются подходом к обработке данных и решению задач. face.kairos.com {6-host}

Методы машинного обучения позволяют системе запоминать особенности внешнего вида человека и узнавать их в будущем, даже если внешность изменилась, например, появилась новая причёска или другое освещение. codeit.us Для этого используются алгоритмы, такие как Viola-Jones, которые определяют фото в несколько этапов: определение признаков, оценка признаков, определение классификатора признаков и проверка каскада классификатора. codeit.us

Методы глубокого обучения используют конволюционные нейронные сети (CNN) для обучения признаков прямо из необработанных данных изображения. {7-host} {9-host} Основное преимущество таких методов в том, что их можно обучать на больших объёмах данных, чтобы получить представление лица, устойчивое к вариациям, которые присутствуют в обучающих данных. {6-host}

Таким образом, методы машинного обучения подходят для ситуаций, когда данных немного, а методы глубокого обучения — когда их много. face.kairos.com