机器学习与深度学习之间比较
近年来，随着科技的快速发展，人工智能不断进入我们的视野中。作为人工智能的核心技术，机器学习和深度学习也变得越来越火。一时间，它们几乎成为了每个人都在谈论的话题。那么，机器学习和深度学习到底是什么，它们之间究竟有什么不同呢？
什么是机器学习？
机器学习(machine learning，ml)是人工智能的子领域，也是人工智能的核心。它囊括了几乎所有对世界影响最大的方法(包括深度学习)。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动学习的算法。
举个例子，假设要构建一个识别猫的程序。传统上如果我们想让计算机进行识别，需要输入一串指令，例如猫长着毛茸茸的毛、顶着一对三角形的的耳朵等，然后计算机根据这些指令执行下去。但是如果我们对程序展示一只老虎的照片，程序应该如何反应呢？更何况通过传统方式要制定全部所需的规则，而且在此过程中必然会涉及到一些困难的概念，比如对毛茸茸的定义。因此，更好的方式是让机器自学。
我们可以为计算机提供大量的猫的照片，系统将以自己特有的方式查看这些照片。随着实验的反复进行，系统会不断学习更新，最终能够准确地判断出哪些是猫，哪些不是猫。
什么是深度学习？
深度学习(deeplearning，dl)属于机器学习的子类。它的灵感来源于人类大脑的工作方式，是利用深度神经网络来解决特征表达的一种学习过程。深度神经网络本身并非是一个全新的概念，可理解为包含多个隐含层的神经网络结构。为了提高深层神经网络的训练效果，人们对神经元的连接方法以及激活函数等方面做出了调整。其目的在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，模仿人脑的机制来解释数据，如文本、图像、声音。
机器学习与深度学习的比较
1、应用场景
机器学习在指纹识别、特征物体检测等领域的应用基本达到了商业化的要求。
深度学习主要应用于文字识别、人脸技术、语义分析、智能监控等领域。目前在智能硬件、教育、医疗等行业也在快速布局。
2、所需数据量
机器学习能够适应各种数据量，特别是数据量较小的场景。如果数据量迅速增加，那么深度学习的效果将更加突出，这是因为深度学习算法需要大量数据才能完美理解。
3、执行时间
执行时间是指训练算法所需要的时间量。一般来说，深度学习算法需要大量时间进行训练。这是因为该算法包含有很多参数，因此训练它们需要比平时更长的时间。相对而言，机器学习算法的执行时间更少。
4、解决问题的方法
机器学习算法遵循标准程序以解决问题。它将问题拆分成数个部分，对其进行分别解决，而后再将结果结合起来以获得所需的答案。深度学习则以集中方式解决问题，而不必进行问题拆分。
在本文中，我们对机器学习与深度学习的区别作出了简要概述。目前，这两种算法已被广泛应用于商业领域，相信在未来，机器学习与深度学习能够为更多行业带来令人激动的光明前景。
拆解索尼PS5：采用自研SSD主控设计
Wio Terminal化身超酷机器人 图纸开源等你来造
红外测温仪需要多高的精度才能作为医用级
汉威推出多系列智能家电传感器解决方案
西部数据发布一款10TB充氦硬盘 连续传输速度提升到了273MB/s
机器学习与深度学习之间比较
望繁信速递：开展流程智能项目需要怎样的人员配置？
“气溶胶”是什么，它与新冠病毒传播有何关联
怎样才算满足Windows11的安装要求
pid调节器的使用操作与参数设置
为什么总是为连接器的交期而发愁
Whistle Responder,口哨响应电路
市面上常见的LED箱体有哪些？
区块链对于中国经济的影响有多大
马斯克表示太阳能屋顶技术明年将进入大规模量产阶段
罗技MXSound音箱评测 桌面上的美声小剧院
区块链解决实体经济的问题有哪一些途径
运营商搭建的5G移动网络及千兆家庭宽带时代正式来临
Parker派克EX防爆电机应用案例之双燃料汽轮机组进气门控制系统改造
全社会用电量增速回升，畜牧业和渔业用电量快速增长
什么是机器学习？
机器学习(machine learning，ml)是人工智能的子领域，也是人工智能的核心。它囊括了几乎所有对世界影响最大的方法(包括深度学习)。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动学习的算法。
举个例子，假设要构建一个识别猫的程序。传统上如果我们想让计算机进行识别，需要输入一串指令，例如猫长着毛茸茸的毛、顶着一对三角形的的耳朵等，然后计算机根据这些指令执行下去。但是如果我们对程序展示一只老虎的照片，程序应该如何反应呢？更何况通过传统方式要制定全部所需的规则，而且在此过程中必然会涉及到一些困难的概念，比如对毛茸茸的定义。因此，更好的方式是让机器自学。
我们可以为计算机提供大量的猫的照片，系统将以自己特有的方式查看这些照片。随着实验的反复进行，系统会不断学习更新，最终能够准确地判断出哪些是猫，哪些不是猫。
什么是深度学习？
深度学习(deeplearning，dl)属于机器学习的子类。它的灵感来源于人类大脑的工作方式，是利用深度神经网络来解决特征表达的一种学习过程。深度神经网络本身并非是一个全新的概念，可理解为包含多个隐含层的神经网络结构。为了提高深层神经网络的训练效果，人们对神经元的连接方法以及激活函数等方面做出了调整。其目的在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，模仿人脑的机制来解释数据，如文本、图像、声音。
机器学习与深度学习的比较
1、应用场景
机器学习在指纹识别、特征物体检测等领域的应用基本达到了商业化的要求。
深度学习主要应用于文字识别、人脸技术、语义分析、智能监控等领域。目前在智能硬件、教育、医疗等行业也在快速布局。
2、所需数据量
机器学习能够适应各种数据量，特别是数据量较小的场景。如果数据量迅速增加，那么深度学习的效果将更加突出，这是因为深度学习算法需要大量数据才能完美理解。
3、执行时间
执行时间是指训练算法所需要的时间量。一般来说，深度学习算法需要大量时间进行训练。这是因为该算法包含有很多参数，因此训练它们需要比平时更长的时间。相对而言，机器学习算法的执行时间更少。
4、解决问题的方法
机器学习算法遵循标准程序以解决问题。它将问题拆分成数个部分，对其进行分别解决，而后再将结果结合起来以获得所需的答案。深度学习则以集中方式解决问题，而不必进行问题拆分。
在本文中，我们对机器学习与深度学习的区别作出了简要概述。目前，这两种算法已被广泛应用于商业领域，相信在未来，机器学习与深度学习能够为更多行业带来令人激动的光明前景。
拆解索尼PS5：采用自研SSD主控设计
Wio Terminal化身超酷机器人 图纸开源等你来造
红外测温仪需要多高的精度才能作为医用级
汉威推出多系列智能家电传感器解决方案
西部数据发布一款10TB充氦硬盘 连续传输速度提升到了273MB/s
机器学习与深度学习之间比较
望繁信速递：开展流程智能项目需要怎样的人员配置？
“气溶胶”是什么，它与新冠病毒传播有何关联
怎样才算满足Windows11的安装要求
pid调节器的使用操作与参数设置
为什么总是为连接器的交期而发愁
Whistle Responder,口哨响应电路
市面上常见的LED箱体有哪些？
区块链对于中国经济的影响有多大
马斯克表示太阳能屋顶技术明年将进入大规模量产阶段
罗技MXSound音箱评测 桌面上的美声小剧院
区块链解决实体经济的问题有哪一些途径
运营商搭建的5G移动网络及千兆家庭宽带时代正式来临
Parker派克EX防爆电机应用案例之双燃料汽轮机组进气门控制系统改造
全社会用电量增速回升，畜牧业和渔业用电量快速增长