深度学习与机器学习的关系是什么?
深度学习与机器学习的关系:机器学习是深度学习的基础。 在机器视觉和深度学习中,人类视觉的力量和对视觉信息的理解可以被再现甚至超越。借助深度学习,作为机器学习的一部分。机器学习中的另一种技术是例如“超级矢量机”。与深度学习相比,必须手动定义和验证功能。
在计算机视觉领域中，若识别一只熊猫，机器学习的方法是告诉机器熊猫的各种特征，比如鼻子，眼睛，嘴巴，毛发等等特征，让机器认识到拥有这些特征的便是一只熊猫。
简介
深度学习的方法是给机器一张图片，让机器自己去提取特征，进而预测出是否是熊猫，若预测失败，神经网络通过前向传递，告诉神经网络哪里出现了错误，重新进行识别，直到识别正确为止，最著名的便是这几年大火的CNN卷积神经网络。
机器学习最基本的做法，是使用算法来解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测。与传统的为解决特定任务、硬编码的软件程序不同，机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。
机器学习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。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能核心，是使计算机具有智能的根本途径。
深度学习与机器学习的关系：机器学习是深度学习的基础。
在机器视觉和深度学习中，人类视觉的力量和对视觉信息的理解可以被再现甚至超越。借助深度学习，作为机器学习的一部分。机器学习中的另一种技术是例如“超级矢量机”。与深度学习相比，必须手动定义和验证功能。
一个例子在计算机视觉领域中，若识别一只熊猫，机器学习的方法是告诉机器熊猫的各种特征，比如鼻子，眼睛，嘴巴，毛发等等特征，让机器认识到拥有这些特征的便是一只熊猫。
然而深度学习的方法是给机器一张图片，让机器自己去提取特征，进而预测出是否是熊猫，若预测失败，神经网络通过前向传递，告诉神经网络哪里出现了错误，重新进行识别，直到识别正确为止，最著名的便是这几年大火的CNN卷积神经网络，包括计算机识别，自然语言处理，专家系统，推荐系统等等，都或多或少利用了CNN卷积神经网络的知识。
机器学习最基本的做法，是使用算法来解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测。与传统的为解决特定任务、硬编码的软件程序不同，机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。
机器学习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。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能核心，是使计算机具有智能的根本途径。
