更新于 2023 年 4 月 13 日 深度学习和机器学习之间的区别 机器学习和深度学习属于人工智能的同一范畴；机器学习有监督学习、无监督学习和强化学习三种不同的学习方法。而深度学习是机器学习的子集，因此它几乎没有机器学习的属性，但在训练模型所需的数据量、对硬件的依赖性、解决问题的方法等方面与机器学习有所不同、执行时间、特征化和解释。 Hadoop、数据科学、统计学及其他 头对头（信息图表）

机器学习（ML）和深度学习（DL）都是人工智能（AI）的子学科。它们在某些方面非常相似，因为它们有相同的目的：自动化学习过程。深度学习与机器学习的第一个区别是深度学习是机器学习的一种。 人们常常想知道机器学习和深度学习哪种方法更好，但没有一个简单的答案。它们在不同的情况下都很有用，这取决于数据集的大小以及您想要对学习过程进行多少控制。本指南将帮助您开始了解 ML 和 DL 之间的差异。

据LinkedIn称，2018年至2024年期间，全球机器学习市场预计将以42.08%的复合年增长率扩张。如今，机器学习几乎适用于每个行业，从医疗保健、金融、娱乐到零售、制造等。 采用机器学习对于增加收入、削减成本和自动化运营至关重要。 机器学习与深度学习 虽然机器学习和深度学习非常相似并且几乎可以互换，但它们并不完全相同。那么它们有什么不同呢？  虽然深度学习是机器学习的一种

本文提供了有关深度学习与机器学习和人工智能技术的易于理解的指南。随着人工智能的巨大进步——从无人驾驶汽车、自动化客户服务交互、智能制造、智能零售商店、智能城市到智能医疗——人们普遍期望这种先进的感知技术将彻底改变各行业的业务。 人工智能、机器学习和深度学习这些术语经常（错误地）相互和互换使用。这是一本手册，可帮助您了解这些术语之间的差异并帮助您了解机器智能。 人工智能 (AI) 及其重要性。

这是长期科技记者 Michael Copeland 解释深度学习基础知识的多部分系列中的第一部分。 人工智能是未来。人工智能是科幻小说。人工智能已经成为我们日常生活的一部分。所有这些说法都是正确的，这只是取决于你指的是哪种类型的人工智能。 例如，今年早些时候，当谷歌 DeepMind 的 AlphaGo 程序在棋盘游戏围棋中击败韩国大师李世石时，媒体使用人工智能、机器学习和深度学习等术语来描述

深度学习彻底改变了人工智能领域，成为解决复杂问题的有力工具。作为一名经验丰富的数据分析师和可视化专家，我一直对深度学习模型从大型数据集中提取见解的潜力着迷。 多年来，两个框架已成为深度学习领域的主导者：TensorFlow 和 PyTorch。 在这篇博文中，我将带您踏上一段个人旅程，深入研究这些泰坦之战。我将分享我对 TensorFlow 和 PyTorch 的想法、经验和见解

Azure 机器学习中的深度学习与机器学习 本文解释了深度学习与机器学习以及它们如何适应更广泛的人工智能类别。了解可以在 Azure 机器学习上构建的深度学习解决方案，例如欺诈检测、语音和面部识别、情绪分析和时间序列预测。 有关为解决方案选择算法的指南，请参阅机器学习算法备忘单。 Azure 机器学习中的基础模型是预先训练的深度学习模型，可以针对特定用例进行微调。详细了解 Azure

人工智能涵盖的范围非常广泛。您甚至可以将 Dijkstra 的最短路径算法视为人工智能。然而，人工智能的两类经常被混淆：机器学习和深度学习。这两者都指的是数据的统计建模以提取有用的信息或做出预测。在本文中，我们将列出这两种统计建模技术不同的原因，并帮助您进一步理解这些数据建模范例。 概述 机器学习是一种统计学习方法，其中数据集中的每个实例都由一组特征或属性来描述。相比之下

自动驾驶汽车 修饰过的自拍照 Netflix 推荐 像人一样写作的聊天机器人 像朋友一样交谈的虚拟助理 每日数十亿次 Google 搜索中的每一次搜索…… 人工智能 (AI) 就在您身边，而且只会变得越来越普遍。但如果你开始研究它是如何发生的 作品 ，您会立即遇到一些有关其相关概念的问题：什么是深度学习与机器学习？人工智能、机器学习和深度学习如何相互关联？ 这些问题有简单的答案，也有复杂的答案

如果深度学习是机器学习的一个子集，那么它们有何不同？深度学习与经典机器学习的区别在于它所使用的数据类型和学习方法。 机器学习算法利用结构化、标记的数据进行预测，这意味着特定的特征是根据模型的输入数据定义的，并组织到表格中。这并不一定意味着它不使用非结构化数据；这只是意味着，如果确实如此，它通常会经过一些预处理以将其组织成结构化格式。 深度学习消除了机器学习通常涉及的一些数据预处理