🧠 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) |
学习路径推荐
若想深入了解:
💡 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!