近年來，隨著科技的快速發展，人工智能不斷進入我們的視野中。作為人工智能的核心技術，機器學習和深度學習也變得越來越火。一時間，它們幾乎成為了每個人都在談論的話題。那么，機器學習和深度學習到底是什么，它們之間究竟有什么不同呢？

什么是機器學習？

機器學習(Machine Learning，ML)是人工智能的子領域，也是人工智能的核心。它囊括了幾乎所有對世界影響最大的方法(包括深度學習)。機器學習理論主要是設計和分析一些讓計算機可以自動學習的算法。

舉個例子，假設要構建一個識別貓的程序。傳統上如果我們想讓計算機進行識別，需要輸入一串指令，例如貓長著毛茸茸的毛、頂著一對三角形的的耳朵等，然后計算機根據這些指令執行下去。但是如果我們對程序展示一只老虎的照片，程序應該如何反應呢？更何況通過傳統方式要制定全部所需的規則，而且在此過程中必然會涉及到一些困難的概念，比如對毛茸茸的定義。因此，更好的方式是讓機器自學。

我們可以為計算機提供大量的貓的照片，系統將以自己特有的方式查看這些照片。隨著實驗的反復進行，系統會不斷學習更新，最終能夠準確地判斷出哪些是貓，哪些不是貓。

什么是深度學習？

深度學習(DeepLearning，DL)屬于機器學習的子類。它的靈感來源于人類大腦的工作方式，是利用深度神經網絡來解決特征表達的一種學習過程。深度神經網絡本身并非是一個全新的概念，可理解為包含多個隱含層的神經網絡結構。為了提高深層神經網絡的訓練效果，人們對神經元的連接方法以及激活函數等方面做出了調整。其目的在于建立、模擬人腦進行分析學習的神經網絡，模仿人腦的機制來解釋數據，如文本、圖像、聲音。

機器學習與深度學習的比較

1、應用場景

機器學習在指紋識別、特征物體檢測等領域的應用基本達到了商業化的要求。

深度學習主要應用于文字識別、人臉技術、語義分析、智能監控等領域。目前在智能硬件、教育、醫療等行業也在快速布局。

2、所需數據量

機器學習能夠適應各種數據量，特別是數據量較小的場景。如果數據量迅速增加，那么深度學習的效果將更加突出，這是因為深度學習算法需要大量數據才能完美理解。

3、執行時間

執行時間是指訓練算法所需要的時間量。一般來說，深度學習算法需要大量時間進行訓練。這是因為該算法包含有很多參數，因此訓練它們需要比平時更長的時間。相對而言，機器學習算法的執行時間更少。

4、解決問題的方法

機器學習算法遵循標準程序以解決問題。它將問題拆分成數個部分，對其進行分別解決，而后再將結果結合起來以獲得所需的答案。深度學習則以集中方式解決問題，而不必進行問題拆分。

在本文中，我們對機器學習與深度學習的區別作出了簡要概述。目前，這兩種算法已被廣泛應用于商業領域，相信在未來，機器學習與深度學習能夠為更多行業帶來令人激動的光明前景。