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2024年4月16日发(作者：python list 去重)

机器学习和深度学习有什么区别？

随着科技的进步，机器学习、深度学习以及各种其他技术已经被人们

广泛应用在许多不同的领域，其中机器学习和深度学习也是最受关注

的领域。那么，这两者又有什么不同呢？

1. 定义

机器学习是一门研究计算机怎样从数据中提取知识的学科，通过帮助

计算机自动地“学习”并运用知识，从而实现智能。它的目的是使计算

机能够逐步的像人一样做出准确的决策，这一切都将由人工智能系统

来完成。

而深度学习是机器学习的一个方面。它利用反向传播算法，以深层网

络形式整合多种组件，将机器编程降低为能够执行模仿人脑行为的学

习和执行能力。通俗来讲，就是通过让机器自动从数据中学习内容和

行为，来实现计算机高级智能的技术。

2. 技术特征

在技术上，机器学习使机器能够从外部数据环境中学习知识，并应用

这些知识去处理不同的任务而获得正确的结果。它运用的技术包括诸

如监督学习、强化学习等，一般会使用一定的算法，处理一定的数据

集在给定的任务上做出正确的决策。

相比而言，深度学习与机器学习都是从大量的数据中学习模式的，但

它的技术特色在于采用反向传播算法，运用多层次的神经网络，剥离

出更为深层次的特征。它运用神经网络特殊的模型，比一般机器学习

中使用到的技术更为复杂且能够捕获到更多的数据模式。

3. 运用范围

机器学习在许多领域中都有应用。它可以用来检测可能的网络攻击，

预测未来的价格变动以及判断影像中的物体，还可以用于智能交互中，

比如聊天机器人和语音识别。另外，它还可以用于模式识别、机器视

觉、数据挖掘等。

此外，深度学习主要用于进行语音识别、视觉检测、聊天机器人、机

器翻译、自然语言理解等等，不仅可以应用于各个行业，还可以通过

深度学习来预测未来股市变动、改善搜索引擎准确性、改善游戏AI等

等。

4. 合作特点

机器学习与人类的合作模式是自动决策和人类合作的模式，主要包括

定义任务、对绩效进行评估以及调整程序参数等步骤，属于人机一体

合作模式。经过不断的迁移学习和改进，机器学习可以从不断修正偏

差中自我进化。

而深度学习则是不断自我学习的迭代过程，与人类参与较少。它主要

通过反向传播算法，让机器自动从数据中学习特征和行为，实现计算

机智能，从而完成任务。


本文标签： 学习 机器 数据 深度 运用

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