1.學習方式不同

機器學習是一種數(shù)據(jù)驅動的算法，通過學習數(shù)據(jù)中的規(guī)律，對未知數(shù)據(jù)進行預測。而深度學習則是在機器學習的基礎上，通過模擬人腦的神經(jīng)元結構，進行分層次的學習。

2.模型復雜性不同

神經(jīng)網(wǎng)絡是一種模擬人腦的神經(jīng)元結構的模型，可以解決復雜的非線性問題。而深度神經(jīng)網(wǎng)絡則是神經(jīng)網(wǎng)絡的一種，它的模型復雜度更高，層數(shù)更多。

3.數(shù)據(jù)需求不同

機器學習的數(shù)據(jù)需求較小，適合處理小規(guī)模數(shù)據(jù)。而深度學習需要大量的數(shù)據(jù)進行訓練，以便更好地學習數(shù)據(jù)中的特征。

4.應用領域不同

機器學習可以應用于各種領域，如醫(yī)療、金融、電商等。而深度學習主要應用于圖像識別、語音識別、自然語言處理等領域。

5.處理問題的能力不同

機器學習通過訓練數(shù)據(jù)，可以處理各種類型的問題，如回歸、分類等。而深度學習和深度神經(jīng)網(wǎng)絡則更擅長處理復雜的問題，如圖像識別、自然語言處理等。

延伸閱讀

深度學習的發(fā)展歷程

深度學習的概念源于神經(jīng)網(wǎng)絡，神經(jīng)網(wǎng)絡是一種模擬人腦神經(jīng)元的結構和功能的模型。早在上世紀60年代，神經(jīng)網(wǎng)絡就已經(jīng)被提出。然而，由于計算能力的限制，以及訓練深度神經(jīng)網(wǎng)絡的難度，神經(jīng)網(wǎng)絡并未得到廣泛應用。進入21世紀，隨著計算能力的提高和大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，深度學習開始快速發(fā)展，并在圖像識別、語音識別、自然語言處理等領域取得了突破性的成果。