机器学习（Machine Learning）和深度学习（Deep Learning）常被混淆，但它们是人工智能领域中不同层次的技术。以下是核心区别：
1. 定义
- 机器学习：通过算法让计算机从数据中学习规律，例如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）等。
- 深度学习：机器学习的一个子领域，依赖神经网络（尤其是多层结构）模拟人脑处理数据的方式，例如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
2. 数据需求
| 特性 | 机器学习 | 深度学习 |
|---|---|---|
| 数据量 | 中等量即可 | 需要大量标注数据 |
| 特征工程 | 需手动提取特征 | 自动学习特征 |
| 计算资源 | 通用硬件足够 | 需GPU加速 |
3. 应用场景
- 🧠 机器学习：结构化数据处理（如表格数据）、推荐系统、自然语言处理（NLP）中的传统模型。
- 🤖 深度学习：图像识别（
4. 学习建议
- 如果你是初学者，建议从机器学习入手，掌握基础算法（如/<tech-blog/machine-learning/overview>）。
- 若目标是图像/语音处理，深度学习是更优选择，但需熟悉神经网络原理。
5. 总结
- 机器学习是广义的智能方法，深度学习是特定的实现方式。
- 两者并非对立，而是互补的工具。例如：
- 选择技术时，需根据数据类型、计算资源和任务复杂度综合判断。