機器學習與深度學習有什麼區別？
【天極網網路頻道】近年來，隨著科技的快速發展，人工智慧不斷進入我們的視野中。作為人工智慧的核心技術，機器學習和深度學習也變得越來越火。一時間，它們幾乎成為了每個人都在談論的話題。那麼，機器學習和深度學習到底是什麼，它們之間究竟有什麼不同呢？
什麼是機器學習？
機器學習(Machine Learning，ML)是人工智慧的子領域，也是人工智慧的核心。它囊括了幾乎所有對世界影響最大的方法(包括深度學習)。機器學習理論主要是設計和分析一些讓計算機可以自動學習的演算法。
舉個例子，假設要構建一個識別貓的程式。傳統上如果我們想讓計算機進行識別，需要輸入一串指令，例如貓長著毛茸茸的毛、頂著一對三角形的的耳朵等，然後計算機根據這些指令執行下去。但是如果我們對程式展示一隻老虎的照片，程式應該如何反應呢？更何況通過傳統方式要制定全部所需的規則，而且在此過程中必然會涉及到一些困難的概念，比如對毛茸茸的定義。因此，更好的方式是讓機器自學。
我們可以為計算機提供大量的貓的照片，系統將以自己特有的方式檢視這些照片。隨著實驗的反覆進行，系統會不斷學習更新，最終能夠準確地判斷出哪些是貓，哪些不是貓。
什麼是深度學習？
深度學習(DeepLearning，DL)屬於機器學習的子類。它的靈感來源於人類大腦的工作方式，是利用深度神經網路來解決特徵表達的一種學習過程。深度神經網路本身並非是一個全新的概念，可理解為包含多個隱含層的神經網路結構。為了提高深層神經網路的訓練效果，人們對神經元的連線方法以及啟用函式等方面做出了調整。其目的在於建立、模擬人腦進行分析學習的神經網路，模仿人腦的機制來解釋資料，如文字、影象、聲音。
機器學習與深度學習的比較
1、應用場景
機器學習在指紋識別、特徵物體檢測等領域的應用基本達到了商業化的要求。
深度學習主要應用於文字識別、人臉技術、語義分析、智慧監控等領域。目前在智慧硬體、教育、醫療等行業也在快速佈局。
2、所需資料量
機器學習能夠適應各種資料量，特別是資料量較小的場景。如果資料量迅速增加，那麼深度學習的效果將更加突出，這是因為深度學習演算法需要大量資料才能完美理解。
3、執行時間
執行時間是指訓練演算法所需要的時間量。一般來說，深度學習演算法需要大量時間進行訓練。這是因為該演算法包含有很多引數，因此訓練它們需要比平時更長的時間。相對而言，機器學習演算法的執行時間更少。
4、解決問題的方法
機器學習演算法遵循標準程式以解決問題。它將問題拆分成數個部分，對其進行分別解決，而後再將結果結合起來以獲得所需的答案。深度學習則以集中方式解決問題，而不必進行問題拆分。
在本文中，我們對機器學習與深度學習的區別作出了簡要概述。目前，這兩種演算法已被廣泛應用於商業領域，相信在未來，機器學習與深度學習能夠為更多行業帶來令人激動的光明前景。