揭开机器学习与深度学习的面纱：主要区别解释
1.什么是机器学习？
机器学习的先驱亚瑟·塞缪尔（Arthur Samuel）在1959年将其定义为“使计算机能够在不明确编程的情况下学习的研究领域”。
实际上，它是一种基于统计分析的方法，使计算机能够在数据的基础上提高其性能，并在没有明确编程的情况下解决任务。
根据目标的存在与否，学习可以分为几种类型：监督学习、半监督学习、无监督学习或强化学习。
机器学习是一个非常活跃的研究领域，每天都有新的算法和应用领域被发现。因此，越来越需要自动算法来分析和理解这些数据，做出预测，或更好地了解生成这些数据的过程。
2.什么是深度学习？
2.1. 深度学习是机器学习的一个子类别，是一种受生物神经系统启发的自动学习方法。
处理传入信息的方式与我们的神经网络响应神经信号的方式类似。
根据接收到的消息的类型和频率，一些神经网络将在数量和质量上扩展，而另一些神经网络将倒退。
深度学习在解决多年来一直抵制人工智能社区最佳尝试的问题方面取得了长足的进步。
事实证明，它非常擅长发现高维数据中的复杂结构，因此适用于科学、商业和政府的许多领域。
然而，大多数时候，它需要大量的数据，因此需要大量的处理能力来构建和运行神经网络。
2.2. 深度学习算法有哪些不同类型？
机器学习使计算机能够执行令人印象深刻的任务，但该模型在模仿人类思维过程时却不足。幸运的是，这正是深度学习的优势所在。
以下是一些最常见的深度学习算法类型。
卷积神经网络
卷积神经网络（CNN） 是一种类似于大脑视觉处理系统的算法。它们可以通过过滤视觉提示和评估图案、纹理、形状和颜色等组件来处理图像和检测对象。
CNN通常为计算机视觉和图像识别提供动力，这些人工智能领域教会机器如何处理视觉世界。
递归神经网络
递归神经网络（RNN） 是一种 AI 算法，它使用内置的反馈循环来“记住”过去的数据点。RNN可以利用这种对过去事件的记忆来告知他们对当前事件的理解，甚至预测未来。
它们对于数据排序和一次处理一个数据点特别有用。
当深度神经网络具有这种级别的上下文时，它可以更好地“思考”。例如，由 RNN 提供支持的地图应用程序可以“记住”交通何时趋于恶化。然后，它可以利用这些知识来预测未来的行驶时间并简化路线规划。
多层感知器
多层感知器 （MLP） 是一种主要用于深度学习的算法。MLP 被归类为前馈神经网络，这意味着用户输入的信息只在一个方向上流动，而不使用反馈回路，这使得它比其他算法更擅长处理不可预测的数据和模式。
MLP 可用于对图像进行分类、识别语音、解决回归问题等。
3.深度学习与机器学习：有什么区别？
机器学习和深度学习是两种类型的人工智能。机器学习是能够以最小的人为干扰进行自动适应的人工智能，而深度学习是机器学习的一个子集，使用神经网络来模仿人脑的学习过程。
深度学习是机器学习的演变。两者都是使用数据进行学习的算法，但关键区别在于它们如何处理和学习数据。
虽然基本的机器学习模型在接收新数据时确实在执行其特定功能方面变得越来越好，但它们仍然需要一些人为干预。如果 AI 算法返回不准确的预测，那么工程师必须介入并进行调整。
借助深度学习模型，算法可以通过自己的神经网络确定预测是否准确，几乎不需要人工帮助。深度学习模型能够通过自己的计算方法进行学习，这种技术使它看起来像是拥有自己的大脑。
其他主要区别包括：
机器学习由数千个数据点组成，而深度学习使用数百万个数据点。机器学习算法通常在相对较小的数据集中表现良好。与传统的机器学习算法相比，深度学习需要大量数据才能更好地理解和执行。
机器学习算法通过使用显式编程来解决问题。深度学习算法基于神经网络层来解决问题。
机器学习算法的训练时间相对较短，从几秒钟到几个小时不等。另一方面，深度学习算法需要花费大量时间进行训练，从几个小时到数周不等。
