请教一下，机器学习算法和深度学习的区别？

Question

机器学习算法和深度学习的区别？

Answer 1

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：学习系统的基本结构。环境向系统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，以增进系统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。

Answer 2

通常来说，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，比如Find-S、决策树、随机森林、人工神经网络。一般来说，有3类学习算法，第一种是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。第二种是无监督机器学习算法，没有标签与数据关联。并且，这些 ML 算法将数据组成簇。此外它需要描述其结构，并使复杂的数据看起来简单且能有条理的分析。第三种是增强机器学习算法，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。
一般来说，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。那么机器学习和深度学习的区别在哪里呢？具体来说有很多，其中数据依赖是其中的一种，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DL算法需要大量的数据才能完美理解的唯一原因。