机器学习深度学习？深度学习是机器学习的一种，它利用神经网络模型进行学习。与传统的机器学习方法相比，深度学习模型通常具有更多的层和更多的神经元，可以处理更复杂的数据和任务。深度学习在图像识别、语音识别、那么，机器学习深度学习？一起来了解一下吧。
深度学习和机器学习有什么不同
深度学习与机器学习的关系:机器学习是深度学习的基础。 在机器视觉和深度学习中,人类视觉的力量和对视觉信息的理解可以被再现甚至超越。借助深度学习,作为机器学习的一部分。机器学习中的另一种技术是例如“超级矢量机”。与深度学习相比,必须手动定义和验证功能。
深度学习的方法是给机器一张图片，让机器自己去提取特征，进而预测出是否是熊猫，若预测失败，神经网络通过前向传递，告诉神经网络哪里出现了错误，重新进行识别，直到识别正确为止，最著名的便是这几年大火的CNN卷积神经网络。
机器学习最基本的做法，是使用算法来解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测。与传统的为解决特定任务、硬编码的软件程序不同，机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。
机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能核心，是使计算机具有智能的根本途径。
深度学习和机器学习的区别
人工智能（Artificial Intelligence），简称AI，是一种计算机系统，经过训练后可以感知环境、做出决策及采取行动。它是研究和开发用于延伸和扩展人的智能的一种理论、方法、技术及应用的一门学科，其研究领域主要包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理、专家系统以及其它相关领域等。
机器学习（Machine Learning），是人工智能的一个分支，通过学习已知数据来构建模型并对未知数据进行预测的技术。通常它表示的是以贝叶斯法、决策树、分类、回归、EM算法、支持向量机等技术为基础的传统学习方法，根据学习过程的特点又可分为监督学习和无监督学习。
深度学习（Deep Learning），机器学习的一个分支，它通过研究人类大脑的神经元的工作机制，用计算机模拟并建立神经网络模型，然后再通过数据对它进行训练，目前最常见的是应用与计算机视觉领域的卷积神经网络（CNN）以及应用与语音识别领域的递归神经网络（RNN)等。它与传统机器学习的主要区别在于，深度学习算法不需要手动选择相关特征，而是通过学习自动寻找有价值的特征。
什么是机器学习和深度学习，它们的区别和联系是什么？
深度学习与机器学习的区别如下：
1、算法的复杂性
机器学习和深度学习之间的主要区别之一是它们算法的复杂性。机器学习算法通常使用更简单和更线性的算法。相比之下，深度学习算法采用人工神经网络，允许更高级别的复杂性。
2、所需数据量
深度学习使用人工神经网络与给定数据建立相关性和关系。由于每条数据都有不同的特征，深度学习算法通常需要大量数据才能准确识别数据集中的模式。
另一方面，机器学习将需要更少的数据来做出相当准确的决策。由于机器学习算法通常更简单并且需要的参数更少，因此通过机器学习算法训练的模型可以使用较小的数据集。
3、可解释性
机器学习需要结构化数据以及开发人员的密切干预才能建立有效的模型。这使得机器学习更容易解释，因为开发人员通常是训练 AI 过程的一部分。透明度级别加上更小的数据集和更少的参数使得更容易理解模型如何运行和做出决策。
深度学习使用人工神经网络从图像、视频和声音等非结构化数据中学习。在理解模型如何做出决定时，复杂神经网络的使用使开发人员一无所知。这就是为什么深度学习算法通常被认为是“黑匣子”模型。
机器学习的运用：
（1）虚拟助手
Siri，Alexa，Google Now都是虚拟助手。
机器学习和深度学习的关系
机器学习：machine learning，是计算机科学和统计学的交叉学科，基本目标是学习一个x->y的函数（映射），来做分类或者回归的工作。之所以经常和数据挖掘合在一起讲是因为现在好多数据挖掘的工作是通过机器学习提供的算法工具实现的，例如广告的ctr预估，PB级别的点击日志在通过典型的机器学习流程可以得到一个预估模型，从而提高互联网广告的点击率和回报率；个性化推荐，还是通过机器学习的一些算法分析平台上的各种购买，浏览和收藏日志，得到一个推荐模型，来预测你喜欢的商品。
深度学习：deep learning，机器学习里面现在比较火的一个topic，本身是神经网络算法的衍生，在图像，语音等富媒体的分类和识别上取得了非常好的效果，所以各大研究机构和公司都投入了大量的人力做相关的研究和开发。
深度学习与机器学习的区别
深度学习和传统机器学习有哪些优点如下：
优点1:学习能力强
从训练、测试再到验证，深度学习的表现非常好，可见学习能力十分强。
优点2:覆盖范围°广，适应性好
其神经网络层数多、宽度很广，理论上可以映射到任意函数，很多复杂问题都能解决。
优点3:数据驱动，上限高
深度学习高度依赖数据，数据量越大，其表现就越好。在图像识别、面部识别、NLP 等部分任务甚至已超人类的表现，同时还可以通过调参进一步提高他的上限。
优点4:可移植性好
由于深度学习的优异表现，有很多框架可以使用，例如TensorFlow、Pytorch。这些框架可以兼容很多平台。
拓展：
机器学习和深度学习之间的 5 个主要区别：
1. 人为干预
对于机器学习系统，人类需要根据数据类型（例如，像素值、形状、方向）识别并手动编码应用特征，而深度学习系统则试图在没有额外人工干预的情况下学习这些特征。以面部识别程序为例。
此程序首先会学习检测识别人脸的边缘和线条，然后是人脸的更重要部分，最后是人脸的整体样貌。这样做会涉及到大量数据，随着时间的推移和程序自我训练，正确答案（即准确识别面部）的概率会逐渐增加。这种训练是通过使用神经网络进行的，类似于人脑的工作方式，不需要人类重新编程。
以上就是机器学习深度学习的全部内容，通过上述差异，你可能已经意识到机器学习和深度学习系统会用于不同的应用程序。使用地点：基本的机器学习应用程序包括预测程序（例如预测股票市场的价格或下一次飓风袭击的时间和地点）、
