机器学习（Machine Learning，ML）和深度学习（Deep Learning，DL）是人工智能领域的两个重要分支。它们之间既有联系，又有区别。

关联

  • 深度学习是机器学习的一个子集。
  • 深度学习利用了深层神经网络模型，可以处理更复杂的数据。
  • 机器学习算法可以应用于多种场景，而深度学习算法在图像识别、语音识别等领域表现尤为出色。

区别

  • 学习方式：

    • 机器学习：通过算法从数据中学习规律，进行预测或决策。
    • 深度学习：通过神经网络模拟人脑处理信息的方式，自动从数据中学习特征和模式。

  • 数据需求：

    • 机器学习：对数据量要求不高，但需要特征工程。
    • 深度学习：需要大量数据，且数据质量要求较高。

  • 应用场景：

    • 机器学习：广泛应用于自然语言处理、推荐系统、金融风控等领域。
    • 深度学习：在图像识别、语音识别、自动驾驶等领域具有显著优势。

扩展阅读

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深度学习
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