看被毙掉的标书发现经常会有人把机器学习和深度学习混为一谈,科普下
以Matlab官方学习手册的一张图作为示意图

简单来说,深度学习就是AI算法,可以不断的学习不断的优化,深度学习会自己挖掘并识别训练的图像,给的图像越多越好,缺陷就是虽然有一些解析算法,但我们并不能完全解读深度学习自己的“思路意识”,也就是难解释性限制了成果被广泛接受,所需要的样本量通常几千几万,单中心甚至两三个小中心也难以满足需求。
一般接触的都是机器学习,比如人工神经网络、支持向量机、随机森林等等。一百多或者大几百的便可以做机器学习建模,普通的医疗中心资源便可以满足机器学习建模的需求,机器学习分析图像,通常需要图像已经在固有的方法上完成了数据挖掘,比如影像组学。
通常标书里把机器学习和深度学习说法混用就是技术硬伤,审本本的人若是确实的技术流就可以直接拿这个说事。
最后编辑于 2021-11-01 · 浏览 3619