簡單來說，機器學習是實現人工智慧的方法，深度學習是實現機器學習的技術。機器學習在實現人工智慧時中需要人工輔助（半自動），而深度學習使該過程完全自動化。舉個例子：透過機器學習演算法來識別水果是橘子還是蘋果，需要人工輸入水果的特徵資料，生成一定的演算法模型，進而可以準確預測具有這些特徵的水果的型別，而深度學習則能自動的去發現特徵進而判斷。，我諮詢中公教育IT優就業的老師給我講的，就是這麼說的你要是這個感興趣你可以自己去了解下，他們最近開了這個學習課程，那個老師說是和中科院自動化研究所合作的，老師說中科院自動化研究院是華人工智慧領域的領頭羊，我查了下確實是，學完可以拿到他們中科院的證書含金量挺高，我問了下但是學的話我自己目前可能沒打算學習。你喜歡的話自己瞭解下去吧

首先來看一下機器學習的概念，我們提供給電腦樣例資料，電腦透過一定的模型自己學習出相應的規則，並且這些規則可以隨著資料的輸入不斷調整。而深度學習，則是一種十分有效的機器學習方法。

現在的深度學習主要指的是深度神經網路。神經網路形式上就是一個分層的網路結構，它其實是對神經元連結形式上的一種模擬，並不是真正的去建立一個人腦一樣的結構，因為大腦太複雜了，我們現有的對大腦的瞭解還遠遠不足以讓我們模擬一個大腦出來。所以它主要依賴的是數學，而不是神經科學。

深度學習使機器更加聰明，帶給我們更加智慧的服務。比如說，透過視覺獲取和處理影象、透過聲音講出語言是人類最自然的與外界溝通的方式，但傳統的計算機服務卻無法從本質上讀懂我們這些內容，當我們進行影象搜尋或者向計算機發送某項指令時，我們需要預先在大腦中做一遍處理，將我們原本要表達的意思轉化成計算機能夠讀懂的文字資訊，然後手動輸入到計算機並獲得結果。但在機器學習的幫助下，我們隨意把一張圖片丟給電腦就能返回結果，我們直接用語言就可以來命令計算機來為我們提供各種服務。

這裡給想學習人工智慧深度學習的同學，推薦一下中公教育的深度學習直播課。課程由中科院自動化所人工智慧專家傾力研發，將從實際的科研工程專案中，擷取6個典型任務，帶領學員體驗系統架構設計、關鍵演算法選取、核心模組開發、識別效果測試等實際專案建設的全流程，並重點掌握核心AI模組的開發環節，使學員在結業後能夠直接上手從事技術崗位工作，無需二次熟悉。

同時中公教育深度學習課程技術緊跟市場需求，落地領域寬泛，不限於語音識別、影象識別、機器對話等前沿技術，涵蓋行業內75%技術要點，滿足各類就業需求，助力躋身人工智慧領域優秀人才。

本文在透徹剖析深度學習及機器學習的同時，就多方面對兩者進行比較，進而探究其未來的發展趨勢。

深度學習及機器學習

A. 機器學習

機器學習是人工智慧技術的補充，有如下幾種常用演算法：

Find-S決策樹隨機森林演算法神經網路

機器學習演算法通常分為以下三大類：

有監督學習：需要從有標籤的資料中學到或者建立一個模式。無監督學習：資料是無標籤的，機器學習演算法需要先將資料分類，然後對資料結構進行描述，使複雜的資料看起來簡單，以便進行後續分析工作。強化學習：與監督學習相似，透過不斷地探索學習，從而獲得一個好的策略。

B. 深度學習

機器學習更多關注解決現實世界的問題，與人工智慧技術有異曲同工之妙。機器學習則是透過模擬人類決策能力的神經網路找出問題解決方法。深度學習可看作是特殊的機器學習，我們可以利用深度學習來解決任何需要思考的問題。

深度神經網路由三種類型的層組成：

輸入層隱藏層輸出層

C．深度學習VS機器學習

我們使用機器學習演算法解析資料，並根據從資料中學習到的知識做出決策。深度學習利用各個層組合建立人工“神經網路”，它能夠智慧地學習和做出決策。深度學習可以說是機器學習的子領域。

D． 深度學習和機器學習區別

1． 資料依賴

深度學習與機器學習的主要區別是在於效能。當資料量很少的時候，深度學習的效能並不好，因為深度學習演算法需要大量資料才能很好理解其中蘊含的模式。

2. 硬體支援

深度學習演算法嚴重依賴高階機，而傳統的機器學習演算法在低端機上就能執行。深度學習需要GPUs進行大量的矩陣乘法運算。

3. 特徵工程

特徵工程就是將領域知識輸入特徵提取器，降低資料複雜度。從時間和專業性來講，這個過程開銷很高。

4. 解決方案

通常，我們使用傳統的演算法解決問題。這需要將問題化整為零，分別解決，得到結果後再將其進行組合。

示例：

假設我們需要對多個目標進行探測，識別這些目標都是什麼，確定它們在圖片中的位置。利用機器學習演算法，我們可將該問題分為兩個部分：

目標檢測目標識別

首先，我們使用grabcut演算法掃描全圖，以期找到可能的目標。接著，對所有疑似目標使用目標識別演算法（如SVM/HOG）進行識別。

5． 執行時間

由於深度學習中含有非常多的引數，較機器學習而言會耗費更多的時間。機器學習在訓練資料的時候費時較少，同時只需幾秒到幾小時。

6． 可解釋性

應用場景

計算機視覺：車牌識別，人臉識別

資訊檢索：搜尋引擎，文字檢索，影象檢索

營銷：自動郵件營銷，目標識別

醫療診斷：癌症檢測，異常檢測

自然語言處理：語義分析，照片標記，線上廣告投放

展 望

1． 機器學習和資料科學發展勢頭強勁，對想要生存下來的企業來說，在業務中使用機器學習變得越發重要。

2． 深度學習已被證明是現有技術中最先進的技術之一，它給人們帶來了無限多的驚喜，未來仍將如此。

3． 研究學者們仍在不斷探索機器學習和深度學習。過去，對於二者的研究僅侷限於學術範圍，現在工業界也加大了對其的研究力度。

來科技快訊看新聞鴨~

機器學習

首先看看機器學習的定義：“一個電腦程式要完成任務（T），如果電腦獲取的關於T的經驗（E）越多就表現（P）得越好，那麼我們就可以說這個程式‘學習’了關於T的經驗。”

簡單來說，就是解釋什麼叫“機器的學習”，如果輸入的經驗越多表現的越好，這就叫“學習”嘛

深度學習

還是首先看看深度學習的定義：深度學習是一種特殊的機器學習，它可以獲得高效能也十分靈活。它可以用概念組成的網狀層級結構來表示這個世界，每一個概念更簡單的概念相連，抽象的概念透過沒那麼抽象的概念計算。（有沒有大佬幫忙指正一下？）

深度學習是機器學習的更深層次，

也是屬於機器學習，同時機器學習和深度學習都屬於人工智慧。想具體的瞭解下可以登入中公教育優就業官網詳細的瞭解下。

簡單來說，機器學習是實現人工智慧的方法，深度學習是實現機器學習的技術。機器學習在實現人工智慧時中需要人工輔助（半自動），而深度學習使該過程完全自動化。舉個例子：透過機器學習演算法來識別水果是橘子還是蘋果，需要人工輸入水果的特徵資料，生成一定的演算法模型，進而可以準確預測具有這些特徵的水果的型別，而深度學習則能自動的去發現特徵進而判斷。，我諮詢中公教育IT優就業的老師給我講的，就是這麼說的你要是這個感興趣你可以自己去了解下，他們最近開了這個學習課程，那個老師說是和中科院自動化研究所合作的，老師說中科院自動化研究院是華人工智慧領域的領頭羊，我查了下確實是，學完可以拿到他們中科院的證書含金量挺高，我問了下但是學的話我自己目前可能沒打算學習。你喜歡的話自己瞭解下去吧

首先來看一下機器學習的概念，我們提供給電腦樣例資料，電腦透過一定的模型自己學習出相應的規則，並且這些規則可以隨著資料的輸入不斷調整。而深度學習，則是一種十分有效的機器學習方法。

現在的深度學習主要指的是深度神經網路。神經網路形式上就是一個分層的網路結構，它其實是對神經元連結形式上的一種模擬，並不是真正的去建立一個人腦一樣的結構，因為大腦太複雜了，我們現有的對大腦的瞭解還遠遠不足以讓我們模擬一個大腦出來。所以它主要依賴的是數學，而不是神經科學。

深度學習使機器更加聰明，帶給我們更加智慧的服務。比如說，透過視覺獲取和處理影象、透過聲音講出語言是人類最自然的與外界溝通的方式，但傳統的計算機服務卻無法從本質上讀懂我們這些內容，當我們進行影象搜尋或者向計算機發送某項指令時，我們需要預先在大腦中做一遍處理，將我們原本要表達的意思轉化成計算機能夠讀懂的文字資訊，然後手動輸入到計算機並獲得結果。但在機器學習的幫助下，我們隨意把一張圖片丟給電腦就能返回結果，我們直接用語言就可以來命令計算機來為我們提供各種服務。

如果對深度學習技術感興趣的話，可以加QQ群1044223982方便更多溝通交流。

傳統的機器學習需要定義一些手工特徵，從而有目的的去提取目標資訊， 非常依賴任務的特異性以及設計特徵的專家經驗。而深度學習可以從大資料中先學習簡單的特徵，並從其逐漸學習到更為複雜抽象的深層特徵，不依賴人工的特徵工程。

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