目前关于大家提出的深度学习和机器学习有什么区别这个问题，大家都希望能够得到一个答案，那么小编今天就去收集了一些深度学习和机器学习有什么区别相关的内容来分享给大家，如果大家感兴趣的话可以接着往下看。

机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术，深度学习是机器学习的一种。深度学习与机器学习的主要区别是在于性能。当数据量很少的时候，深度学习的性能并不好，因为深度学习算法需要大量数据才能很好理解其中蕴含的模式。

一般人工智能可能会吸引最多的公众关注，但应用人工智能领域却取得了最大的成功，并对行业产生了最大的影响。鉴于应用 AI 的重点性，已经开发出的系统不仅可以复制人类思维过程，而且还能够从他们处理的数据中学习 – 被广泛称为“机器学习”。

数据依赖，深度学习与机器学习的主要区别是在于性能。当数据量很少的时候，深度学习的性能并不好，因为深度学习算法需要大量数据才能很好理解其中蕴含的模式。

硬件支持，深度学习算法严重依赖高端机，而传统的机器学习算法在低端机上就能运行。深度学习需要 GPUs 进行大量的矩阵乘法运算。

特征工程，特征工程就是将领域知识输入特征提取器，降低数据复杂度。从时间和专业性来讲，这个过程开销很高。

解决方案，通常，我们使用传统的算法解决问题。这需要将问题化整为零，分别解决，得到结果后再将其进行组合。

执行时间，由于深度学习中含有非常多的参数，较机器学习而言会耗费更多的时间。机器学习在训练数据的时候费时较少，同时只需几秒到几小时。

可解释性

应用场景

计算机视觉：车牌识别，人脸识别

信息检索：搜索引擎，文本检索，图像检索

营销：自动邮件营销，目标识别

医疗诊断：癌症检测，异常检测

自然语言处理：语义分析，照片标记，在线广告投放

展 望

1． 机器学习和数据科学发展势头强劲，对想要生存下来的企业来说，在业务中使用机器学习变得越发重要。

2． 深度学习已被证明是现有技术中最先进的技术之一，它给人们带来了无限多的惊喜，未来仍将如此。

3． 研究学者们仍在不断探索机器学习和深度学习。过去，对于二者的研究仅局限于学术范围，现在工业界也加大了对其的研究力度。

一个例子是图像识别，它越来越成为 AI 领导的领域。系统可以被设计为操纵预先编写的例程，该例程分析图片中的形状，颜色和对象，扫描数百万个图像以便教会自己如何正确地识别图像。

然而，随着这个过程的发展，它很快就变得清晰，机器学习过于依赖于人的提示，如果图像模糊或模糊，则会产生很大的误差。

深度学习已经成为下一代人工智能研究的起点。该术语指的是人工神经网络的构建，其类似于构成人脑的互连神经元。与大脑相比，神经元能够与其附近的任何其他神经元进行对话，这些人工网络是使用层来构建的，这些层创建了数据通过的路径。

这个想法是，一旦一个层完成对正在处理的数据的分析，它就会传递到下一层，在那里可以使用其他上下文信息对其进行重新分析。例如，在设计用于对抗银行欺诈的 AI 系统的情况下，第一层可以分析诸如最近交易的价值之类的基本信息，而第二层然后可以添加位置数据以通知分析。

对于 Google 的 AlphaGo 系统，该系统在 2016 年击败了冠军 Go 玩家，深度学习神经网络由数百个层组成，每个层提供额外的上下文信息。虽然机器学习是一种 AI，但这两个术语之间存在差异。