机器学习和深度学习？深度学习和机器学习的区别如下：1、数据量 机器学习能够适应各种数据量，特别是数据量较小的场景。在另一方面，如果数据量迅速增加，那么深度学习的效果将更为突出。下图展示了不同数据量下机器学习与深度学习的效能水平。2、硬件依赖性 与传统机器学习算法相反，深度学习算法在设计上高度依赖于高端设备。那么，机器学习和深度学习？一起来了解一下吧。

深度学习和机器学习的区别

机器学习：machine learning，是计算机科学和统计学的交叉学科，基本目标是学习一个x->y的函数（映射），来做分类或者回归的工作。之所以经常和数据挖掘合在一起讲是因为现在好多数据挖掘的工作是通过机器学习提供的算法工具实现的，例如广告的ctr预估，PB级别的点击日志在通过典型的机器学习流程可以得到一个预估模型，从而提高互联网广告的点击率和回报率；个性化推荐，还是通过机器学习的一些算法分析平台上的各种购买，浏览和收藏日志，得到一个推荐模型，来预测你喜欢的商品。

深度学习：deep learning，机器学习里面现在比较火的一个topic，本身是神经网络算法的衍生，在图像，语音等富媒体的分类和识别上取得了非常好的效果，所以各大研究机构和公司都投入了大量的人力做相关的研究和开发。

深度学习和机器学习有什么不同

我们周围的事物正变得越来越智能。从汽车到智能手机，到数字助理，甚至包括机器人。我们不只是在讲每天层出不穷的、突破性的新功能。更重要的是，设备、计算机和机器都在聪明地执行任务。它们是如何做到的呢通过人工智能，也就是AI。

“人工智能”一词最早由认知科学家约翰·麦卡锡在研究中提出，他写到，“这项研究基于一种推测，即任何学习行为或其它智力特征，在原则上都可以被精确地描述，从而可以制造出一台机器来模拟它。”这种描述在今天仍然适用，只是复杂性增加了一些。

你也许最近经常听到“人工智能”和另外几个词汇同时出现，特别是“机器学习”和“深度学习”。它们经常被互换使用，尽管它们存在关联，但其实并非同一事物。

这样说可能会让人感到困惑。我们通过一个经典的例子来解释人工智能、机器学习和深度学习之间的区别：比较苹果和橙子。

人工智能

从广义上讲，人工智能描述一种机器与周围世界交互的各种方式。通过先进的、像人类一样的智能——软件和硬件结合的结果——一台人工智能机器或设备就可以模仿人类的行为或像人一样执行任务。

我们今天读到了很多关于人工智能的内容，比如语音识别(用于智能个人助理设备)，面部识别(被用在目前社交媒体上很流行的滤镜中)，或者物体识别(比如搜索苹果和橙子的图片)。

机器学习和深度学习的区别

机器学习是深度学习的基础。

机器学习是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。

机器学习的方法种类

1、基于学习策略的分类

（1）模拟人脑的机器学习

符号学习：模拟人脑的宏现心理级学习过程，以认知心理学原理为基础，以符号数据为输入，以符号运算为方法，用推理过程在图或状态空间中搜索，学习的目标为概念或规则等。符号学习的典型方法有记忆学习、示例学习、演绎学习.类比学习、解释学习等。

神经网络学习（或连接学习）：模拟人脑的微观生理级学习过程，以脑和神经科学原理为基础，以人工神经网络为函数结构模型，以数值数据为输人，以数值运算为方法，用迭代过程在系数向量空间中搜索，学习的目标为函数。典型的连接学习有权值修正学习、拓扑结构学习。

（2）直接采用数学方法的机器学习：主要有统计机器学习。

统计机器学习是基于对数据的初步认识以及学习目的的分析，选择合适的数学模型，拟定超参数，并输入样本数据，依据一定的策略，运用合适的学习算法对模型进行训练，最后运用训练好的模型对数据进行分析预测。

2、基于学习方法的分类

（1）归纳学习

符号归纳学习：典型的符号归纳学习有示例学习、决策树学习。

机器学习和深度学习的关系

为了搞清三者关系，我们来看一张图：

如图所示：人工智能最大，此概念也最先问世；然后是机器学习，出现的稍晚；最后才是深度学习。

从低潮到繁荣

自从 1956 年计算机科学家们在达特茅斯会议（Dartmouth Conferences）上确认人工智能这个术语以来，人们就不乏关于人工智能奇思妙想，研究人员也在不遗余力地研究。在此后的几十年间，人工智能先是被捧为人类文明光明未来的钥匙，后又被当作过于自大的异想天开而抛弃。

但是在过去几年中，人工智能出现了爆炸式的发展，尤其是 2015 年之后。大部分原因，要归功于图形处理器（GPU）的广泛应用，使得并行处理更快、更便宜、更强大。另外，人工智能的发展还得益于几乎无限的存储空间和海量数据的出现（大数据运动）：图像、文本、交易数据、地图数据，应有尽有。

下面我们从发展的历程中来一一展开对人工智能、机器学习和深度学习的深度学习。

人工智能人工智能先驱们在达特茅斯开会时，心中的梦想是希望通过当时新兴的计算机，打造拥有相当于人类智能的复杂机器。这就是我们所说的“通用人工智能”（General AI）概念，拥有人类五感（甚至更多）、推理能力以及人类思维方式的神奇机器。在电影中我们已经看过无数这样的机器人，对人类友好的 C-3PO，以及人类的敌人终结者。

怎么学机器学习和深度学习

网络上那么多深度学习的资料，学习了很多之后还是懵懵懂懂的。自从我上周听了菜鸟窝的AI免费公开课，才算真正明白。老师通过横向对比的方式，让我了解一个普通的程序和机器学习算法的相同点/差别点是什么？对于程序而言就是要一个准确的结果，而对于机器学习而言我们要的是规则。

机器学习有聚类算法和分类算法，这是常见的一些机器学习算法。网络上大多数资料都显示深度学习只是机器学习的一种特殊类型，今天我们从另一个角度来看，其实深度学习是另外一类算法的集合，深度学习的核心是网络深度和网络结构。网络深度是一个相对概念，没有说一个隐藏层要大于多少才算深度学习。

深度学习的另外一个核心是网络结构：深度自信网络、神经网络、循环网络、卷积网络都各自是一种结构。按照结构的不同，有不同的分类，比如LSTM、ResNet都是一种特殊的结构，而不是一种特殊的算法。LSTM是深度学习算法领域中的一种网络结构，千万不要理解为一种算法。

我可能说的不是特别明白，你可以自行去看看他们的直播课视频回放（看第三章就好了）机器学习与深度学习的区别

以上就是机器学习和深度学习的全部内容，深度学习是实现机器学习的一种技术。早期机器学习研究者中还开发了一种叫人工神经网络的算法，但是发明之后数十年都默默无闻。神经网络是受人类大脑的启发而来的：神经元之间的相互连接关系。但是，人类大脑中的神经元可以与特定范围内的任意神经元连接，而人工神经网络中数据传播要经历不同的层，内容来源于互联网，信息真伪需自行辨别。如有侵权请联系删除。