Основные отличия распознавания образов от машинного обучения:

1. Цель:

• Распознавание образов — это процесс выделения исходных данных из общей массы разнородных объектов и их классификация по характерным признакам. 5
• Машинное обучение — это класс методов, в которых машину учат думать и действовать как человек на основе полученного опыта или данных. 6

1. Обработка данных:

• Алгоритмы машинного обучения часто требуют ручной обработки и выбора признаков. 9 Это означает, что перед обучением модели необходимо провести значительную предварительную обработку данных. 9
• Нейронные сети могут автоматически извлекать признаки из данных, особенно в глубоких сетях. 9 Это делает их более гибкими и способными работать с необработанными данными. 9

1. Применение:

• Машинное обучение широко используется в задачах, где данные могут быть легко структурированы и размечены. 9
• Нейронные сети особенно эффективны в задачах, связанных с изображениями, звуком и текстом. 9 Они могут обрабатывать большие объёмы данных и извлекать сложные паттерны, которые трудно выявить с помощью традиционных методов машинного обучения. 9

1. Производительность и вычислительные ресурсы:

• Алгоритмы машинного обучения обычно менее требовательны к вычислительным ресурсам. 9 Они могут быть выполнены на обычных компьютерах и не требуют специализированного оборудования. 9
• Нейронные сети, особенно глубокие, требуют значительных вычислительных мощностей и времени на обучение. 9 Для их обучения часто используются графические процессоры (GPU) и специализированные аппаратные ускорители. 9