1樓：環球青藤
現在有很多人對機器學習和深度學習的概念並不是很明白，其實深度學習是機器學習中的一部分，而機器學習是深度學習的基礎，這兩個知識體系都是服務於人工智慧的。在這篇文章中我們給大家介紹一下關於機器學習和深度學習的區別，希望這篇文章能夠幫助大家理解機器學習和深度學習。
那麼什麼是機器學習呢？一般來說，為了實現人工智慧，我們會使用機器學習。我們有幾種用於機器學習的演算法。
這些演算法有決策樹、隨機森林、人工神經網路。而機器學習有3類學習演算法，分別是監督學習、無監督學習、增強學習學習，其中，監督機器學習演算法進行**。此外，該演算法在分配給資料點的值標籤中搜尋模式。
無監督機器學習演算法則是沒有標籤與資料關聯。並且，這些 ml 演算法將資料組成簇。此外，他需要描述其結構，並使複雜的資料看起來簡單且能有條理的分析。
而增強機器學習演算法：我們使用這些演算法選擇動作。並且，我們能看到它基於每個資料點。
一段時間後，演算法改變策略來更好地學習。
那麼什麼是深度學習呢？機器學習只關注解決現實問題。它還需要人工智慧的一些想法。
機器學習通過旨在模仿人類決策能力的神經網路。機器學習工具和技術是兩個主要的僅關注深度學習的子集。我們需要應用它來解決任何需要思考的問題人類的或人為的。
任何深度神經網路都將包含三層，分別是輸入層、隱藏層、輸出層。
那麼深度學習和機器學習的關係是什麼呢？通常我們用機器演算法來解析資料，學習資料，並從中做出理智的判定。根本上講，深度學習用於建立可自我學習和可理智判定的人工“神經網路”。
我們可以說深度學習是機器學習的子領域。而機器學習與深度學習對比具體體現在四方面，第一就是資料依賴，一般來說，效能是區別二者的最主要之處。當資料量小時，深度學習演算法表現不佳。
這就是深度學習演算法需要大量的資料才能完美理解的唯一原因。第二就是硬體依賴通常，深度學習依賴於高階裝置，而傳統學習依賴於低端裝置。因此，深度學習要求包含gpu。
這是它工作中不可或缺的一部分。它們還需要進行大量的矩陣乘法運算。第三就是功能工程化，在此，領域知識被用於建立特徵提取器，以降低資料的複雜性，並使模式對學習演算法的工作原理上更可見，雖然處理起來非常困難。
因此，這是耗時並需要專業知識的。第四就是解決問題的方法，一般來說，我們使用傳統演算法來解決問題。但它需要將問題分解為不同的部分以單獨解決它們。
要獲得結果，請將它們全部合併起來。
關於機器學習和深度學習的相關知識我們就給大家介紹到這裡了，大家在進行學習機器學習的時候一定不要忽視這兩個知識的區別，這樣能夠幫助大家更好地理解機器學習。
機器學習演算法和深度學習的區別？
2樓：cda資料分析師
通常來說，為了實現人工智慧，我們會使用機器學習。我們有幾種用於機器學習的演算法，比如find-s、決策樹、隨機森林、人工神經網路。一般來說，有3類學習演算法，第一種是監督機器學習演算法進行**。
此外，該演算法在分配給資料點的值標籤中搜尋模式。第二種是無監督機器學習演算法，沒有標籤與資料關聯。並且，這些 ml 演算法將資料組成簇。
此外它需要描述其結構，並使複雜的資料看起來簡單且能有條理的分析。第三種是增強機器學習演算法，我們使用這些演算法選擇動作。並且，我們能看到它基於每個資料點。
一段時間後，演算法改變策略來更好地學習。
一般來說，我們用機器演算法來解析資料、學習資料，並從中做出理智的判定。根本上講，深度學習用於建立可自我學習和可理智判定的人工“神經網路”。我們可以說深度學習是機器學習的子領域。
那麼機器學習和深度學習的區別在**呢？具體來說有很多，其中資料依賴是其中的一種，效能是區別二者的最主要之處。當資料量小時，深度學習演算法表現不佳。
這就是dl演算法需要大量的資料才能完美理解的唯一原因。
3樓：匿名使用者
一、指代不同
1、機器學習演算法：是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、演算法複雜度理論等多門學科。
2、深度學習：是機器學習(ml, machine learning)領域中一個新的研究方向，它被引入機器學習使其更接近於最初的目標人工智慧。
二、學習過程不同
1、機器學習演算法：學習系統的基本結構。環境向系統的學習部分提供某些資訊，學習部分利用這些資訊修改知識庫，以增進系統執行部分完成任務的效能，執行部分根據知識庫完成任務，同時把獲得的資訊反饋給學習部分。
2、深度學習：通過設計建立適量的神經元計算節點和多層運算層次結構，選擇合適的輸人層和輸出層，通過網路的學習和調優，建立起從輸入到輸出的函式關係，雖然不能100%找到輸入與輸出的函式關係，但是可以儘可能的逼近現實的關聯關係。
三、應用不同
1、機器學習演算法：：資料探勘、計算機視覺、自然語言處理、生物特徵識別、搜尋引擎、醫學診斷、dna序列測序、語音和手寫識別、戰略遊戲和機器人運用。
2、深度學習：計算機視覺、語音識別、自然語言處理等其他領域。
4樓：中公教育it培訓優就業
簡單來說，機器學習是實現人工智慧的方法，深度學習是實現機器學習的技術。機器學習在實現人工智慧時中需要人工輔助（半自動），而深度學習使該過程完全自動化
三者關係：
舉個例子：通過機器學習演算法來識別水果是橘子還是蘋果，需要人工輸入水果的特徵資料，生成一定的演算法模型，進而可以準確**具有這些特徵的水果的型別，而深度學習則能自動的去發現特徵進而判斷。
5樓：匿名使用者
網路上那麼多深度學習和機器學習的資料，學習了很多之後還是懵懵懂懂的。聽了阿里演算法專家chris老師的公開課才算真正理解。通過橫向對比的方式，讓我瞭解一個普通的程式和機器學習演算法的相同點/差別點是什麼？
對於程式而言就是要一個準確的結果，而對於機器學習而言我們要的是規則。
機器學習有聚類演算法和分類演算法，這是常見的一些機器學習演算法。網路上大多數資料都顯示深度學習只是機器學習的一種特殊型別，今天我們從另一個角度來看，其實深度學習是另外一類演算法的集合，深度學習的核心是網路深度和網路結構。網路深度是一個相對概念，沒有說一個隱藏層要大於多少才算深度學習。
深度學習的另外一個核心是網路結構：深度自信網路、神經網路、迴圈網路、卷積網路都各自是一種結構。按照結構的不同，有不同的分類，比如lstm、resnet都是一種特殊的結構，而不是一種特殊的演算法。
lstm是深度學習演算法領域中的一種網路結構，千萬不要理解為一種演算法。
6樓：雯血淚
資料依賴性
深度學習與傳統的機器學習最主要的區別在於隨著資料規模的增加其效能也不斷增長。當資料很少時，深度學習演算法的效能並不好。這是因為深度學習演算法需要大量的資料來完美地理解它。
另一方面，在這種情況下，傳統的機器學習演算法使用制定的規則，效能會比較好。
硬體依賴
深度學習演算法需要進行大量的矩陣運算，gpu 主要用來高效優化矩陣運算，所以 gpu 是深度學習正常工作的必須硬體。與傳統機器學習演算法相比，深度學習更依賴安裝 gpu 的高階機器。
特徵處理
特徵處理是將領域知識放入特徵提取器裡面來減少資料的複雜度並生成使學習演算法工作的更好的模式的過程。特徵處理過程很耗時而且需要專業知識。
在機器學習中，大多數應用的特徵都需要專家確定然後編碼為一種資料型別。
特徵可以使畫素值、形狀、紋理、位置和方向。大多數機器學習演算法的效能依賴於所提取的特徵的準確度。
深度學習嘗試從資料中直接獲取高等級的特徵，這是深度學習與傳統機器學習演算法的主要的不同。基於此，深度學習削減了對每一個問題設計特徵提取器的工作。例如，卷積神經網路嘗試在前邊的層學習低等級的特徵(邊界，線條)，然後學習部分人臉，然後是高階的人臉的描述。
問題解決方式
當應用傳統機器學習演算法解決問題的時候，傳統機器學習通常會將問題分解為多個子問題並逐個子問題解決最後結合所有子問題的結果獲得最終結果。相反，深度學習提倡直接的端到端的解決問題。
執行時間
通常情況下，訓練一個深度學習演算法需要很長的時間。這是因為深度學習演算法中引數很多，因此訓練演算法需要消耗更長的時間。最先進的深度學習演算法 resnet完整地訓練一次需要消耗兩週的時間，而機器學習的訓練會消耗的時間相對較少，只需要幾秒鐘到幾小時的時間。
但兩者測試的時間上是完全相反。深度學習演算法在測試時只需要很少的時間去執行。如果跟 k-nearest neighbors（一種機器學習演算法）相比較，測試時間會隨著資料量的提升而增加。
不過這不適用於所有的機器學習演算法，因為有些機器學習演算法的測試時間也很短。
可解釋性
至關重要的一點，我們把可解釋性作為比較機器學習和深度學習的一個因素。
我們看個例子。假設我們適用深度學習去自動為文章評分。深度學習可以達到接近人的標準，這是相當驚人的效能表現。
但是這仍然有個問題。深度學習演算法不會告訴你為什麼它會給出這個分數。當然，在數學的角度上，你可以找出來哪一個深度神經網路節點被啟用了。
但是我們不知道神經元應該是什麼模型，我們也不知道這些神經單元層要共同做什麼。所以無法解釋結果是如何產生的。
另一方面，為了解釋為什麼演算法這樣選擇，像決策樹(decision trees)這樣機器學習演算法給出了明確的規則，所以解釋決策背後的推理是很容易的。因此，決策樹和線性/邏輯迴歸這樣的演算法主要用於工業上的可解釋性。
機器學習和深度學習的區別
7樓：cda資料分析師
現在有很多人對機器學習和深度學習的概念並不是很明白，其實深度學習是機器學習中的一部分，而機器學習是深度學習的基礎，這兩個知識體系都是服務於人工智慧的。
通常我們用機器演算法來解析資料，學習資料，並從中做出理智的判定。根本上講，深度學習用於建立可自我學習和可理智判定的人工“神經網路”。我們可以說深度學習是機器學習的子領域。
而機器學習與深度學習對比具體體現在四方面：
第一是資料依賴。一般來說，效能是區別二者的最主要之處。當資料量小時，深度學習演算法表現不佳。這就是深度學習演算法需要大量的資料才能完美理解的唯一原因。
第二是硬體依賴通常，深度學習依賴於高階裝置，而傳統學習依賴於低端裝置。因此，深度學習要求包含gpu，這是它工作中不可或缺的一部分。它們還需要進行大量的矩陣乘法運算。
第三是功能工程化，在此，領域知識被用於建立特徵提取器，以降低資料的複雜性，並使模式對學習演算法的工作原理上更可見，雖然處理起來非常困難。 因此，這是耗時並需要專業知識的。
第四是解決問題的方法，一般來說，我們使用傳統演算法來解決問題。但它需要將問題分解為不同的部分以單獨解決它們。要獲得結果，請將它們全部合併起來。
文章搞懂人工智慧，機器學習和深度學習之間的區別
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人工智慧和深度學習是什麼關係呀，深度學習和人工智慧之間是什麼樣的關係
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