机器学习 vs 深度学习：核心差异详解 🧠🤖

什么是机器学习？

机器学习是人工智能的一个分支，通过算法让计算机从数据中学习规律并做出预测。

例如：使用线性回归预测房价，或用决策树分类邮件是否为垃圾邮件。 🔗 [了解更多机器学习基础](/tutorials/ml-basics)

什么是深度学习？

深度学习是机器学习的子领域，基于神经网络（尤其是多层结构）进行特征学习和模式识别。

典型应用包括图像识别（如CNN）、自然语言处理（如RNN）和语音识别。 🔍 [深度学习实战案例](/tutorials/dl-examples)

核心区别对比 📊

特性	机器学习	深度学习
数据需求	小规模数据集	大规模数据集
特征工程	需要人工提取特征	自动通过神经网络学习特征
模型复杂度	相对简单	极其复杂（多层网络结构）
计算资源	可在CPU上运行	依赖GPU加速

适用场景选择 🎯

• 选机器学习：
  ✅ 结构化数据处理
  ✅ 实时性要求高的任务
  ✅ 需要可解释性模型

• 选深度学习：
  ✅ 图像/语音/文本等非结构化数据
  ✅ 复杂模式识别任务
  ✅ 数据量庞大且特征隐含

扩展阅读 📚

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