那个时代 人工智能我们已经沉浸在其中，它给我们的生活带来了大量新的想法和术语，我们正在逐渐熟悉它们。在这篇文章中我们将分析 机器学习和深度学习之间的区别，两个经常混淆的不同概念。
首先，首先要明确区分。虽然这两个概念（机器学习和深度学习）确实都是人工智能的一部分，但它们实际上是不同的东西，尽管有很多共同点。许多人认为，这项新技术的两个衍生版本已经改变了世界。
试图阐明这个明显的胡言乱语，没有什么比 诉诸实际的类比 来解释这些差异。让我们想象一下，人工智能是一个涵盖所有现有交通工具（汽车、自行车、火车……）的类别。嗯，在这个方案中，机器学习将是汽车，而深度学习将是电动汽车。
换句话说，深度学习将是机器学习的一种演变或专业化。一个分支是从另一个分支中衍生出来的，而另一个分支又是从人工智能的主干中诞生的。在下面的段落中，我们将更详细地探讨这一点。
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机器学习通常被定义为人工智能的一个子类别， 允许系统“学习”并根据数据做出决策。机器学习算法基于复杂的数学模型，利用数据进行预测和决策，即使这些系统尚未针对此任务进行专门编程。
为了使机器学习充分发挥作用，需要结构化和预处理的数据集。这不可避免地需要 人为干预，有必要选择数据并提取其最相关的特征。
机器学习用于执行文本分类、金融预测、产品推荐系统等任务。
深度学习（DL）
正如我们在文章开头指出的，深度学习是一种 机器学习的高级子类别。直接受结构启发的模型 人脑。 ML 使用多层人工神经网络，也称为 “深度神经网络” 它可以帮助您自动且更有效地从数据中识别复杂的模式。
与机器学习不同， 深度学习不需要人工帮助即可处理大量非结构化数据，因为它可以自行检测表示或特征。此外，它处理的信息越多，提供的结果就越精细。
独家内容 - 点击这里 如何通过智商测试了解我的智商：智力测验？深度学习用于图像识别和自然语言处理等任务。其实际应用包括开发虚拟助手、自动驾驶汽车、内容生成工具和自动翻译等。
机器学习和深度学习：异同
机器学习和深度学习ML 和 DL 都专注于开发能够识别数据和模式的程序，但是 它们的不同之处在于处理数据的方式以及提取和识别特征的方式。
为了消除疑虑，我们将逐点购买机器学习和深度学习。这样就更容易区分这两个概念并理解它们的真实维度。我们在所有基本方面面对 ML 和 DL：
数据ML：仅适用于相对较小且结构良好的数据库。DL：您可以处理大量非结构化数据。算法ML：处理统计模型和简单的数学算法，例如决策树。DL：它使用深度神经网络。提取基本特征ML：需要人工干预。DL：提取是自动的，因为网络会学习特征。计算ML：不太密集的计算能力。DL：它需要强大的计算能力（使用 GPU）。独家内容 - 点击这里 如何获取 Snapchat AI 机器人应用ML：预测模型、推荐系统、客户服务聊天机器人等。DL：图像识别、自动驾驶汽车、内容生成等。精度等级复杂任务的精度较低。复杂任务的精度更高。最好用以下内容来说明这些差异 一个实际的例子：机器学习模型将由人类提供的数据提供数据，让我们将一系列图像标记为“有车”和“没有车”。同时，他们会添加额外的识别特征，例如颜色、形状等。
另一方面，在深度学习模型中，该方法包括允许系统“潜入”标记图像数据的巨大海洋，以便它本身通过深度神经网络执行特征提取过程。
结论总而言之，我们会说机器学习和深度学习之间的区别在于前者更简单。更适合处理较少的数据并执行更具体的任务；另一方面，第二个是解决大量数据的复杂问题的更强大的武器。此外，它可以在几乎不需要人工干预的情况下执行任务。
丹尼尔·特拉萨（Daniel Terrasa）专门研究技术和互联网问题的编辑，在不同数字媒体领域拥有十多年的经验。我曾在电子商务、通讯、在线营销和广告公司担任编辑和内容创作者。我还在经济、金融和其他领域的网站上撰写过文章。我的工作也是我的热情所在。现在，通过我的文章 Tecnobits，我尝试探索技术世界每天为我们提供的所有新闻和新机会，以改善我们的生活。