机器学习与深度学习的区别？深度学习和机器学习的区别如下：1、数据量 机器学习能够适应各种数据量，特别是数据量较小的场景。在另一方面，如果数据量迅速增加，那么深度学习的效果将更为突出。下图展示了不同数据量下机器学习与深度学习的效能水平。2、那么，机器学习与深度学习的区别？一起来了解一下吧。
一、指代不同
1、机器学习算法：是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。
2、深度学习：是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的州没乎研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标人工智能。
二、学习过程不同
1、机器学习算法：学习的基本结构。环境向的学习部分提供某些信息，学习部分利用这些信息修改知识库，以增进执行部分完成任务的效能，执行部分根据知识库完成任务，同时把获得的信息反馈给学习部分。
2、深度学习：通过设计建立适量的神经元计算节点和多层运算层次结构，选择合适的输人层和输出层，通过网络的学习和调优，建立起从输入到输出的函数关系，虽然不能100%找到输入与输出的函数关系，但是可以尽可能的逼近现实的关联关系。
三、应用不同
1、机器学习算法：：数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、DNA序列测序、语音和手册悉写识别、战略游戏和机器人运用。
2、深度学习：计算机视觉、语音识别、自然语言处理等其他领域。
参考资料来源：百度百察庆科-机器学习算法
参考资料来源：-深度学习
传统机器学习方法在得到数据后，郑握液首先需要人为定义特征模板，之后再跟Logistics、SVM等分类器结合，皮梁进行训练和预测。机器学习预测准确率高低主要依赖于特征模板定义的好坏，一些好的特征模板往往需要领域专家花费大量时间对数据观测总结。而深度学习跟机器学习一个最大的区别在于，深度学习可以自动地从数据中总结构造特征。深度学习有很多不同的网络结构，如卷积神经网络、长短时记忆网络、图卷积神经网络等，这些网络结构可以自动地从文本、图像、语音中抽取高层次特征，这些自动学习到的特征往往比人为定义的特征更优。
机器学习需要人为定义特征模板，而人对世界的认知是有限的，在定义特征模板的过程中难免会造成信息损失，影响模型预测准喊物确率。深度学习可以自动地从大量数据中学习一些比较好的特征，因此，在有足够多训练数据的情况下，深度学习的模型上限往往要比传统机器学习方法要高很多。
简单来说，机器学习是实现人工智能的方法枯拦，深度学习是实现机器学习的技术。机器学习在实现人工智能时中需要人工辅助（半自动），而深度学习使悉纯该过程完全自动化
三者关系：
举个例子：通过机器学习算法来识别水果是橘子还是苹果，需要人工输入水果的特征数据，生成一定的算法模型，进而可以准确预测具有这些特征的水果的类型，而深度睁败咐学习则能自动的去发现特征进而判断。
简单来说，机器学习是实现人工智能的方法枯拦，深度学习是实现机器学习的技术。机器学习在实现人工智能时中需要人工辅助（半自动），而深度学习使悉纯该过程完全自动化
三者关系：
举个例子：通过机器学习算法来识别水果是橘子还是苹果，需要人工输入水果的特征数据，生成一定的算法模型，进而可以准确预测具有这些特征的水果的类型，而深度睁败咐学习则能自动的去发现特征进而判断。
1、普通机器学习槐告一般指的是像决策树、逻辑回归、支持向量机、xgboost等
2、深度学习主要特点是使用深度神经网络：深度卷积网络、深度循环网络、递归网络等
区别的话：
1、算法层面上没有任何相似的地方，硬要说相似可能就是大家的功能都是对高维函数的拟合吧。
2、普通机器学习比较擅长分析维度较低，可解释性很强的任务。比如数据挖掘、推荐算法。他们的特点是一般情况下采集的数据维度都不高，以广告推送任务为例，一般分析的数据维度只会包含性别、年龄、学历、职业等。可解释性很强，调参方向较为明确。
3、深度学习算法擅长分析高维度的数据。比如图像、语音等。以图片为例，一张图片像素可能几十上百万，相当于特征向量维度达到几十上百万，而且像素点与像素点之间的关铅租明系又不是特别明显。这种时候用卷积神经网络能很有效的处理这种问题，基本很精确的抓取出图片的特征。但是每个维度的权重可解释性极弱，调参方向很不明朗（神经元数量、隐含层层数等）
综上，其实两者差别很大的。深度学习是近几年才发展起来的。传统机器学习算法大都来源于概率论，信息学。对于程序编写的话，传统机器学习模型基本上都集成在sklearn这个包里面型并，深度学习可以用tensorflow作为框架
想详细了解的话，传统机器学习可以看李航老师的《统计学原理》或者周志华老师的《机器学习》（也叫西瓜书）。
以上就是机器学习与深度学习的区别的全部内容，深度学习与传统的机器学习最主要的区别在于随着数据规模的增加其性能也不断增长。当数据很少时，深度学习算法的性能并不好。这是因为深度学习算法需要大量的数据来完美地理解它。三、。
