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。
什么是机器学习？
机器学习 (ML) 是人工智能的一个子学科，研究机器在无需人工干预的情况下学习的能力。通过机器学习，计算机可以识别数据中的模式、错误和趋势。尽管我们在日常生活中使用机器学习，但许多人对机器学习是什么感到困惑，因为这个术语听起来太未来主义了。
机器学习可用于预测情况的结果或复制人类的行为。机器学习算法有很多，例如线性回归、决策树、逻辑回归和朴素贝叶斯分类器。 ML 学习分为三种：强化学习、监督学习和无监督学习：
- 监督学习。这是一种机器学习方法，将数据输入计算机模型以生成特定的预期输出。例如，可以教会机器如何区分硬币，因为每种硬币都有特定的重量。然后，该设备将能够根据硬币的重量推断出硬币的类型。这称为标记数据。
- 无监督学习。无监督学习不使用任何标记数据。这意味着机器必须独立识别数据集中的模式和趋势。机器获取训练数据集，创建自己的标签，并制作自己的预测模型。
- 强化学习。强化学习就像教孩子读书。如果孩子没有正确地阅读句子，他们会被告知他们犯了错误，以及如何改进。然后，他们可以在下次看到某个单词时识别并正确发音。机器学习强化学习也会发生同样的情况。
什么是深度学习？
深度学习 (DL) 是机器学习的一种高级形式，其灵感来自于人脑的工作方式。深度学习是一种模仿人类智能的人工神经网络。它被认为比机器学习更有效。深度学习用于图像分类、语音识别和翻译等复杂任务，而不是简单的预测。
您有没有想过谷歌如何能够翻译互联网上的几乎每个页面？或者它如何根据照片中的人物对图像进行分类？深度学习算法推动了这些技术进步。
深度学习与机器学习：最重要的区别和相似之处
人工智能行业中出现了关于深度学习与机器学习是否更有用的争论。许多专业人士认为深度学习比机器学习更准确，而其他人则更喜欢机器学习的速度。无论您站在哪一边，这两种技术在现代都有重要的应用。
我们每天所做的许多事情，例如在智能手机上打字或使用生物识别数据登录银行应用程序都是基于机器学习或深度学习。尽管深度学习是机器学习的一个子集，但这两个学科却非常不同。让我们详细看看机器学习和深度学习之间的一些区别。
独立
机器学习通常需要工程师输入标记数据，以便机器能够识别和区分物品。对于深度学习，这部分过程是不必要的。相反，该算法可以通过使用深度神经网络自行识别特征。这使得深度学习比机器学习更加独立，这是机器学习与深度学习训练的一个关键区别。
与深度学习训练相比，传统机器学习的独立学习并不总是更好。在机器学习中，如果机器在识别数据时出错，工程师可以解决问题并进行调整。通过深度学习，模型将尝试自行识别不准确性并采取相应行动，而工程师对过程的控制有限。
学习与推理
机器学习描述了设备的学习能力，而深度学习是指机器根据数据做出决策的能力。基于数据做出决策的过程也称为推理。
这就是为什么机器学习在一对一预测中表现良好，但在更复杂的情况下会出错的原因。例如，通过机器学习完成的语音识别或语言翻译不如深度学习准确。机器学习不考虑句子的上下文，而深度学习则考虑。
结构
与深度学习的结构相比，机器学习的结构非常简单。 ML 可以使用基本的决策树或线性回归，而 DL 涉及称为多层人工神经网络的复杂结构。学习过程的神经网络至少需要三层才能被视为深度学习。
数据要求
机器学习和深度学习都使用数据集来学习如何执行图像识别或进行预测等任务。这些称为训练数据集。机器获取的数据越好，其预测就越准确。机器学习对于较小的数据集效果更好，而深度学习对于大型数据集效果更好。
算法
深度学习和机器学习都使用算法来探索训练数据集并学习如何做出预测或决策。深度学习和机器学习算法之间的主要区别在于，深度学习算法是分层构建的，以创建复杂的神经网络。机器学习使用简单的算法结构。
分类
ML 和 DL 都可以完成分类任务。对于机器学习，工程师在学习如何区分两类对象之间的差异时，会标记模型要关注的关键特征。深度学习分类器与机器学习分类器是由神经网络而不是人类工程师决定的。
表现
大多数人工智能工程师指出深度学习与机器学习性能相比是深度学习更好的原因。确实，深度学习通常更准确，但并不是在所有情况下都有必要。如果你只需要做一个简单的预测任务，那么使用深度学习就像用洗碗机清洗一把脏勺子一样。
目的
机器学习和深度学习都有相同的目标，即在无需人工干预的情况下识别模式。虽然使用机器学习与深度学习的情况类型有所不同，但这两种方法的目的都是通过从现有数据集学习来进行预测。
机器学习与深度学习：所需的技能和职责
深度学习和机器学习工程师都是人工智能专业人士，机器学习和深度学习领域都有大量的就业需求。然而，这两项工作需要不同的技能并承担不同的职责。如果您正在尝试在机器学习工作还是深度学习工作之间做出决定，请查看下面这两项工作的摘要。
机器学习技能
机器学习工作职责
- 开发机器学习应用程序。 作为机器学习工程师，您必须能够开发 ML 应用程序以满足您的项目要求。为此，您需要执行问题框架、数据收集和特征工程。
- 运行机器学习测试和实验。 机器学习要求您使用各种方法和技术进行实验。这是任何机器学习工程师的日常任务。
- 选择适当的数据表示方法。 选择数据的表示方式是统计和预测过程中的重要一步。机器学习输出的好坏取决于它们学习的数据集。
机器学习薪资和工作前景
机器学习领域有很多类型的工作，但最常见的是机器学习工程师。根据 PayScale 的数据，机器学习工程师的年薪约为 112,792 美元。机器学习领域的其他可能职位包括机器学习研究科学家、机器学习科学家和高级机器学习工程师。
机器学习工作是科技领域薪酬最高的工作之一，因为机器学习工程师的需求量很大，但没有很多经验丰富的专业人员来填补这些职位。如果你想成为一名机器学习工程师，你不一定需要学士学位。还有许多机器学习训练营可以帮助您为 ML 工作做好准备。
深度学习技能
- 自然语言处理。 NLP 是人工智能中最重要的技能之一。如果你想成为一名深度学习工程师，你必须了解计算机和人脑在处理语言方面的相似之处。
- 神经网络构建。 与简单的机器学习不同，深度学习依赖于复杂的神经网络。您需要知道如何构建至少三层的神经网络。
- 数据科学技能。 请记住，数据科学是所有人工智能学科的基础。作为深度学习工程师，您需要了解数据科学的基础知识。
深度学习工作职责
- 开发有效的深度学习系统。 您将通过算法层构建神经网络来创建深度学习系统。
- 测试 DL 模块。 就像机器学习工程师一样，深度学习工程师必须进行实验和测试，以确保他们实施正确的策略。
- 准备大型数据集。 深度学习工程师使用大数据技术来构建和组织神经网络可用于训练的大型数据集。
深度学习薪资和工作前景
与机器学习工程师一样，深度学习工程师通常也能获得高薪，因为他们的技能需求量很大。随着人工智能领域的不断扩大，任何与人工智能相关的工作都变得更加有价值。根据 PayScale 的数据，深度学习工程师的平均年薪为 116,000 美元。
你应该成为深度学习工程师还是机器学习工程师？
科技行业对深度学习和机器学习技能的需求量很大。成为任一领域的工程师都将带来回报丰厚且收入丰厚的职业生涯。您选择的领域取决于您的技能和偏好。
成为机器学习工程师的优势
机器学习工程是一门解决现实生活问题并开发实用解决方案的学科。这是一个比深度学习更广泛的领域，并且可能与深度学习工作有一些重叠。如果您喜欢编程并思考如何解决问题，那么这对您来说可能是一个很棒的技术职业。
成为深度学习工程师的优势
深度学习相对于机器学习的优势之一是它是一种更具体的工作，因此更容易找到与您的资历完全匹配的职位。深度学习工程也是一个新领域，有很大的新发现空间。如果您喜欢突破知识边界的想法，那么您应该考虑成为一名深度学习工程师。
