AI机器学习与深度学习的区别是什么 机器学习 (Machine Learning) 和深度学习 (Deep Learning) 是人工智能 (Artificial Intelligence, AI) 领域中研究最多的两项技术。它们之间有很多共同点，但也有很多不同之处。 机器学习是一种数据分析技术，它的目的是通过使用数据和算法来识别模式并建立模型，来对新数据进行预测分析和决策。机器学习可以被认为是AI的一个子集。 机器学习主要的特点是通过算法分析数据并把结果保存在设备中，以便随时使用。 深度学习（Deep Learning）是机器学习的一个高级分支，它采用了更加复杂的模型，比如专家系统、神经网络等，从而获得更少的误差，并应用在更复杂的任务中。深度学习的主要特点是它的模型可以从原始的输入数据中提炼出有用的特征，而不需要额外的特征工程。 基本上，我们可以将机器学习和深度学习作为一个梯度，从最简单的机器学习算法，比如线性回归，到最先进的深度学习算法，比如深度神经网络。 本质上，机器学习和深度学习都是建立在原理 和模型基础之上的AI技术。 尽管它们可以实现相似的结果，但它们之间有明显的差异。 首先，在机器学习中，需要人为的特征工程，即需要将原始的输入数据转换为机器学习模型可以识别的特征；而深度学习不需要人为特征工程，它的模型可以从原始数据中提炼出有用的特征。 其次，机器学习通常使用简单的模型，如决策树、逻辑回归、支持向量机等，而深度学习使用更复杂的模型，如深度神经网络，具有更多的层次和参数。 最后，机器学习可以解决普通的问题，而深度学习可以解决更复杂的任务，例如计算机视觉、自然语言处理等，甚至在自动驾驶等领域开始应用。 总之，机器学习和深度学习都是AI的重要组成部分，它们有许多相同之处，但也有很多不同之处，包括特征工程、模型复杂度以及所能处理的任务类型等。机器学习和深度学习依靠原理和模型实现AI，以帮助我们更快更好地实现机器智能。 本文来源：https://www.wddqw.com/doc/0405fe91d938376baf1ffc4ffe4733687e21fc93.html