深度学习与机器学习：有什么区别？

深度学习与机器学习：有什么区别？

在将先进的技术工具（例如人工智能（AI））作为其业务流程管理和数字化转换策略的一部分进行实施时，采购专业人员需要对此类工具的功能和局限性进行细化和透彻的理解。尽管了解人工智能的基础很重要，但是当您掌握了特定AI概念的细节时，对采购流程进行有力的改进要容易得多。

机器学习和深度学习这两个这样的概念通常被视为本质上相同。尽管它们相互关联，但每个人都有独特的特征和功能。

机器学习与深度学习：概述

从最先进的人工神经网络到自动驾驶汽车，再到强大的实时分析（可将大量大数据转变为可按需提供的可行见解），人工智能正在推动全球市场中各行各业的发展。它由诸如决策树和线性回归之类的术语组成，

机器学习和深度学习对采购专业人士特别有趣，因为这些类型的人工智能在数据管理和过程分析/优化中起着重要的作用。

机器学习

分析和学习数据，然后应用所获得的知识来改进决策的算法，被称为机器学习。

像许多人工智能工具一样，机器学习的目标是在提高准确性和速度的同时模拟人脑的功能。机器学习是迭代式的，旨在基于自身的成功而设计，理想情况下，随着其不断增长的知识的每次应用，它都可以提高性能和效率。

为此，在称为强化学习的过程中使用数据集训练机器学习算法。机器将获得越来越多的数据，并可以执行其分配的任务。就像人类一样，这些算法会不断出错，自我纠正并有效学习。鼓励积极的结果，不鼓励消极的结果，加强期望的行为并确保持续改进。

可用的数据越多，算法就可以越准确，快速且完全地完成其任务。这些数据可能来自各种来源：文本，图像，交易数据，GPS信息，社交媒体等。

除了这些选择之外，机器学习模型还可以通过支持其他数据管理技术来进一步扩展其可用的训练数据，其中包括：

自然语言处理，使算法能够解析和分析人类语音和文本的含义，并使用它执行搜索，定义参数或修改其行为以符合特定命令。计算机视觉，重点是教学算法以收集和分析视觉数据以做出决策。

例如，可以训练一种算法来审查您喜欢的流媒体服务中的观看习惯，并根据关键字，演员和在您已经观看并获得高度评价的其他内容中找到的内容提出建议。支持语音识别，您甚至可以用语音进行搜索。

机器学习算法是许多流行的APP和服务的重要组成部分，其中包括：

音乐推荐服务。数据安全APP，包括防病毒和防恶意软件工具。娱乐APP。采购软件包，旨在自动执行采购和AP工作流程。金融APP旨在监视和建议金融市场中的最佳交易。

尽管涉及到编码的复杂性，但是机器学习算法的基本功能本质上是机械的，因为它的迭代性质是定义的有限过程，包括给定的持续改进，而不包括想象力或创新。机器学习并不一定就是机器思维。这就是为什么机器学习的一个定义是狭窄的AI；算法可以在非常明确的上下文中胜过人类，但是不能模仿人类的创造力或普遍的人类行为。

深度学习

回答“什么是深度学习”？比回答“什么是机器学习？”更复杂，并且在许多方面更吸引人。它们通常是混杂的，但实际上，深度学习从技术上讲是机器学习的一个子集，旨在将更多的人类智能（或至少类似于人类的智能）添加到学习过程中。

一般来说，机器学习使用算法来执行和改进具体的参数范围内特定的任务，同时还依赖于从好老肉和血直接指导智人。当由广义机器学习驱动的算法出现错误时，负责整个工作的人员可以检查出了什么问题并根据需要进行更正。

通过深度学习，该算法将其一些资源专用于构建深度神经网络，这是一组分层的算法，可以协同工作以更准确地模拟人的大脑。它们旨在进行有根据的猜测，并进行无监督的学习。

深度学习中使用的神经网络是迭代的，但由数百甚至数千个协同工作的算法组成。任何给定算法中的层数都会变化，但是每个离散层都有其分配的任务，依赖关系和数据流，同时又是内聚整体的一部分。他们共同合作，共同分享分析并确定结果，不仅针对他们各自的流程，还包括分配给主要深度学习算法输出层的总体指令。

深度学习的首批演示之一发生在2012年，当时Google的Andrew Ng教导搜索引擎使用16,000台互连的计算机来持续识别猫。这种类型的神经网络称为卷积神经网络，由卷积神经层组成。在人工智能的上下文中，“卷积”是指这些层协同工作以对相关数据点同时进行分析并比较其发现以产生共享结果（例如图像识别）的方式。

如今，更高级的卷积神经网络使用相同的概念来识别猫和狗以及人，并且以超过人类能力的准确性和速度识别体内的肿瘤和癌症。

数据科学家继续完善深度学习模型，以提高准确性，性能和人类智能。

“他们经常被混为一谈，但是实际上，深度学习在技术上是机器学习的一个子集，旨在将更多的人类智能（或者至少是类人智能）添加到学习过程中。”

深度学习如何改善采购

乍一看，似乎机器学习和深度学习都比采购功能中的实际应用更适合科幻小说（或至少是数据科学）领域。然而，这两种技术的数学和分析能力已被用于提高全球采购部门和组织的效率，生产率和盈利能力。

使用基于云的，由AI驱动的采购解决方案，您的采购团队可以将数字化转型不仅带到您的采购工作流程中，还可以带给您整个组织。这不是“深度学习与机器学习”的问题，而是“我们如何同时使用机器学习和深度学习来实现我们的认知采购目标？”

例如，有了足够的数据点，时间和偶尔的人工更正，自动化的采购订单批准工作流程就可以合并并分析日历数据和外出消息，以识别出不在办公室的审批者，并自动重新路由采购订单到列表中的下一个批准者。采购订单准时得到批准，订单有足够的空闲时间，生产继续进行而不会中断。那是基于强化学习技术和人为调整的教科书机器学习。

但是，那只是冰山一角。深度神经网络推动迭代过程的改进和更高层次的过程，例如财务预测，关键决策和战略采购。完全自动化整个采购到付款（P2P）流程，将使您能够全面了解整个支出，捕获和整理所有交易数据。集中式数据管理将合同和供应商管理数据集混合在一起，为执行的每个操作提供更多大数据和更多上下文。

将连接添加到您现有的财务和企业资源计划（ERP）软件。连接您的客户服务部门的客户资源管理（CRM）系统。引入营销数据，行业新闻，全球新闻，社交媒体，天气等来自外部的信息。

现在，当提出建议或改进流程时，神经网络将所有因素都考虑在内，从全球动荡到潜在的天气延迟，再到供应商的绩效和合规历史。

数据越丰富，结果越好：

更快，更准确和更具成本效益的P2P。较短的采购订单和发票生命周期。非接触式处理消除了人为错误和延迟。具有意外情况的自动路由可确保提前付款折扣并避免滞纳金。更高的员工士气，更低的管理费用，更多的时间和才能用于高价值任务。更有效的风险和合同管理。消除流氓支出和发票欺诈。改进了问责制和合规性执法。更具战略性的扩展，创新和供应商决策。通过从符合您要求的供应商进行战略采购来优化声誉管理，同时满足您的期望和道德。通过访问完整的供应商和市场数据，更强大的合同谈判和与最佳供应商建立战略合作伙伴关系的更多机会。更好的财务报告和预测。完整的信息可提供准确且易于审核的报告。深度学习算法可以比人类更快地产生实时见解，并且基于可用数据的准确性更高。深入的数据分析可以揭示创新和增长的隐秘机会，以增加利润，绩效和竞争实力。

准备好深潜了吗？

机器学习的希望在于它将人类智能与计算机速度和准确性相结合的能力。虽然自动驾驶汽车和个人伴侣机器人可能仍然遥不可及，但您的公司可以享受当今机器学习的好处。购买正确的技术工具进行采购，您将能够控制您的数据，并使人工智能发挥作用，从而大大提高公司的生产率，效率和底线。

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