#机器学习和深度学习

机器学习和深度学习有什么区别？让我们从本文中寻找答案。

#目标

本文中，我们将深度学习与机器学习作比较。我们将逐一了解他们。我们还会讨论他们在各个方面的不同点。除了深度学习和机器学习的比较，我们还将研究它们未来的趋势。

#对比介绍深度学习和机器学习

#a. 什么是机器学习？

通常，为了实现人工智能，我们会使用机器学习。我们有几种用于机器学习的算法。例如：

• Find-S
• 决策树（Decision trees）
• 随机森林（Random forests）
• 人工神经网络（Artificial Neural Networks）

通常，有3类学习算法：

1. 监督机器学习算法进行预测。此外，该算法在分配给数据点的值标签中搜索模式。
2. 无监督机器学习算法：没有标签与数据关联。并且，这些 ML 算法将数据组成簇。此外，他需要描述其结构，并使复杂的数据看起来简单且能有条理的分析。
3. 增强机器学习算法：我们使用这些算法选择动作。并且，我们能看到它基于每个数据点。一段时间后，算法改变策略来更好地学习。

#b.什么是深度学习?

机器学习只关注解决现实问题。它还需要人工智能的一些想法。机器学习通过旨在模仿人类决策能力的神经网络。ML工具和技术是两个主要的仅关注深度学习的窄子集。我们需要应用它来解决任何需要思考的问题 —— 人类的或人为的。任何深度神经网络都将包含以下三层：

• 输入层
• 隐藏层
• 输出层

我们可以说深度学习是机器学习领域的最新术语。这是实现机器学习的一种方式。

欲了解更多深度学习的内容，阅读此文

原文: https://www.oschina.net/translate/deep-learning-vs-machine-learning-2018