🧠 机器学习 是人工智能的子领域，通过算法让计算机从数据中学习规律。其核心在于：

  • 依赖统计学方法
  • 需要人工特征工程
  • 模型复杂度相对较低
  • 适用于结构化数据（如表格）

🤖 深度学习 是机器学习的延伸，基于神经网络的多层结构：

  • 自动提取特征
  • 需要大量标注数据
  • 模型复杂度高
  • 适用于非结构化数据（如图像、文本）

关键区别对比表

特性 机器学习 深度学习
数据需求 小规模数据集 大规模标注数据集
特征处理 人工设计特征 自动学习特征
计算资源 通用计算机即可 需要GPU/TPU加速
应用场景 传统预测建模 图像识别、自然语言处理等
可解释性 较高 较低（黑箱模型）
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学习路径推荐

若想深入了解：

  1. 先掌握 机器学习基础
  2. 再探索 深度学习实战
  3. 参考 AI技术全景 获取更多关联知识

💡 小贴士：两者并非对立，深度学习可视为机器学习在复杂任务中的延伸应用。选择时需结合数据特征和业务需求！