深度学习与机器学习：这就是区别

深度学习与机器学习–都是人工系统的学习方法。找出学习方法是什么，以及这里的实际差异在哪里。

深度学习与机器学习。

在我们向你展示深度学习和机器学习的具体区别之前，这里有两种方法的定义。

• 机械学习或机器学习是基于数学方法，应该是识别一个模式，然后进行归纳。在这个过程中，人工系统从经验中获取知识。
• 机器学习中的模式识别工作，例如，通过决策树中的层次结构形成，将一个变量与一个指定的值进行比较，然后将其分类为真或假，例如。同样可能的是创建矢量相似性，其中一个值K的最近邻居计数，系统必须找到它。
• 大多数机器学习方法都是有监督的，也就是说，人类向系统发出明确的指令和类别，它必须输出适当的值。机器学习算法在日常生活中的应用很多，例如，当智能手表分析你的运动概况时。
• 如果输入的数据太少或者数据太多维，机器学习的使用就会变得很困难。由于之前确定的数据对机器学习系统来说非常重要，所以只有在有合适的数据量的情况下，它才能发挥作用。
• 机器学习在某种程度上也延伸到了深度学习。然而，这里使用的是人工神经网络，是以人脑等生物网络为模型的。
• 深度学习的名字来自于它对会给机器学习带来问题的深度维度的工作。在这里，系统自行学习，不提前接收任何数据。
• 深度学习，例如用于人工智能，也需要错误，因为系统由此得知哪些信息是正确的，需要在神经网络中加强。
• 特别是对于深度学习来说，总是需要人类的帮助，比如说，为人工智能提供信息。例如，谷歌的 “AlphaGo “程序在2015年成功地在棋盘游戏 “Go “中击败了人类。

深度学习和机器学习之间有什么区别

深度学习与机器学习有相似之处，但这两种学习方法在某些方面有很大不同。

• 深度学习借鉴了机器学习的方法，但反之亦然。
• 对于机器学习来说，多个维度的系统过于复杂，而深度学习恰恰建立在这种深度上。
• 由于机器学习通常是有监督的，所以这种学习系统的决定比深度学习的决定更透明。在这里，一个人工神经网络在工作，它与生物网络类似，也做出不可追踪的决定。
• 深度学习对人工智能研究也非常重要，但还没有像机器学习那样精细。