机器学习和深度学习的区别是什么？
现在有很多人对机器学习和深度学习的概念并不是很明白，其实深度学习是机器学习中的一部分，而机器学习是深度学习的基础，这两个知识体系都是服务于人工智能的。在这篇文章中我们给大家介绍一下关于机器学习和深度学习的区别，希望这篇文章能够帮助大家理解机器学习和深度学习。
那么什么是机器学习呢？一般来说，为了实现人工智能，我们会使用机器学习。我们有几种用于机器学习的算法。这些算法有决策树、随机森林、人工神经网络。而机器学习有3类学习算法，分别是监督学习、无监督学习、增强学习学习，其中，监督机器学习算法进行预测。此外，该算法在分配给数据点的值标签中搜索模式。无监督机器学习算法则是没有标签与数据关联。并且，这些 ML 算法将数据组成簇。此外，他需要描述其结构，并使复杂的数据看起来简单且能有条理的分析。而增强机器学习算法：我们使用这些算法选择动作。并且，我们能看到它基于每个数据点。一段时间后，算法改变策略来更好地学习。
那么什么是深度学习呢？机器学习只关注解决现实问题。它还需要人工智能的一些想法。机器学习通过旨在模仿人类决策能力的神经网络。机器学习工具和技术是两个主要的仅关注深度学习的子集。我们需要应用它来解决任何需要思考的问题人类的或人为的。任何深度神经网络都将包含三层，分别是输入层、隐藏层、输出层。
那么深度学习和机器学习的关系是什么呢？通常我们用机器算法来解析数据，学习数据，并从中做出理智的判定。根本上讲，深度学习用于创建可自我学习和可理智判定的人工“神经网络”。我们可以说深度学习是机器学习的子领域。而机器学习与深度学习对比具体体现在四方面，第一就是数据依赖，一般来说，性能是区别二者的最主要之处。当数据量小时，深度学习算法表现不佳。这就是深度学习算法需要大量的数据才能完美理解的唯一原因。第二就是硬件依赖通常，深度学习依赖于高端设备，而传统学习依赖于低端设备。因此，深度学习要求包含GPU。这是它工作中不可或缺的一部分。它们还需要进行大量的矩阵乘法运算。第三就是功能工程化，在此，领域知识被用于创建特征提取器，以降低数据的复杂性，并使模式对学习算法的工作原理上更可见，虽然处理起来非常困难。 因此，这是耗时并需要专业知识的。第四就是解决问题的方法，一般来说，我们使用传统算法来解决问题。但它需要将问题分解为不同的部分以单独解决它们。要获得结果，请将它们全部合并起来。
关于机器学习和深度学习的相关知识我们就给大家介绍到这里了，大家在进行学习机器学习的时候一定不要忽视这两个知识的区别，这样能够帮助大家更好地理解机器学习。
