人工智能 (AI) 越來越多地用于多個行業，以推動各種自動化任務，而人工智能的兩大組成部分是機器學習和深度學習。盡管這兩者經常互換使用，但它們之間存在明顯的差異，使深度學習更加先進和有益。

什么是深度學習？

深度學習是機器學習 (ML)的一個子集，它使用人工神經網絡（模擬人腦工作的算法）來模仿大腦的功能并從大量非結構化數據中學習。它對數據科學家極為有益，使收集、分析和解釋數據的過程變得更快、更容易，并且是自動化傳統預測分析技術的關鍵組成部分。在檢查大量現實世界的網絡威脅數據以檢測和避免網絡攻擊時，深度學習尤其有用。

深度學習是如何工作的？

深度學習由神經網絡提供支持，神經網絡受到人類神經元生物網絡的啟發，可以模擬人腦的行為。這些多層深度神經網絡使用大量非結構化數據進行訓練，可以實時從多個數據源獲取和分析信息，無需任何人工干預。深度學習自動進行特征提取，消除對人類的任何依賴。例如，當嘗試對狗、貓或鳥等動物進行分類時，深度學習將確定哪些特征（例如，耳朵、鼻子、眼睛等）對于區分每種動物至關重要。這些高級功能使深度學習在改進許多分析和自動化相關任務方面極為有益。

機器學習與深度學習

機器學習和深度學習都屬于人工智能的范疇，并且以相似的方式發揮作用。雖然深度學習在技術上是機器學習的一個子集，但它幾乎更像是一種進化。盡管如此，它們的功能仍存在一些關鍵差異。

在我們做出這些區分之前，我們首先需要定義機器學習。機器學習是人工智能的一種應用，包括解析數據、從數據集中學習，然后應用這些學習做出明智決策的算法。通常，計算機會輸入結構化數據并將其用作訓練數據，以更好地進行評估和行動。雖然基本的機器學習模型旨在隨著時間的推移提高決策的準確性，但它們仍然需要人工干預。

這是兩者之間的第一個關鍵區別。機器學習需要數據科學家或工程師手動選擇特征或分類器，檢查輸出是否符合要求，并在生成的預測被認為不準確時調整算法。深度學習消除了人為干預的需要。通過神經網絡將算法構建成層，深度學習能夠自行確定預測是否準確。

第二個關鍵區別是機器學習算法往往具有簡單的架構，例如線性回歸或決策樹。機器學習也往往涉及較少的處理能力，因為它不那么復雜并且可以在傳統計算機上運行。這也意味著它可以相當快地設置和操作，但可能產生有限的結果。深度學習在本質上要復雜得多，它使用多層人工神經網絡。雖然它通常確實需要更強大的硬件、資源和設置時間，但它通常會立即生成結果，并且需要最少的維護（如果有的話）。

兩者之間的第三個區別是所需的數據量。與深度學習模型相比，傳統機器學習算法需要的數據要少得多。機器學習可以使用數千個數據點進行操作，而深度學習通常需要數百萬個。所使用的數據也大多是非結構化的，可以包括圖像和視頻，使其能夠消除波動并做出高質量的解釋。

什么是內聯深度學習？

如上所述，深度學習被廣泛應用于包括網絡安全在內的各行各業。因為它能夠隨著時間的推移從它攝取的大量威脅數據中不斷發展和學習，它已經成為試圖預測網絡攻擊的關鍵技術。為了進一步提高其在檢測和預防新的和前所未見的網絡威脅方面的有效性，一些組織已經開始使用內聯深度學習。內聯深度學習是利用深度學習的分析能力并將其內聯的過程。例如，在發生安全漏洞時，內聯深度學習用于分析和檢測進入網絡的惡意流量，并實時阻止威脅。

內聯深度學習包括三個主要組成部分，使其能夠很好地抵御現代網絡威脅：

• 大量真實威脅數據訓練的威脅檢測能力。
• 在線進行分析以檢查進入網絡的真實流量。
• 用于深度學習分析和實時判決與執行的強大處理能力。

雖然內聯深度學習具有這些令人難以置信的功能，但它的運行也不會影響個人使用其設備的能力。它在后臺不被察覺地運行，不會對設備的工作流程或生產力造成干擾。