深度学习与机器学习的区别
深度学习与机器学习的区别如下：
1、算法的复杂性
机器学习和深度学习之间的主要区别之一是它们算法的复杂性。机器学习算法通常使用更简单和更线性的算法。相比之下，深度学习算法采用人工神经网络，允许更高级别的复杂性。
2、所需数据量
深度学习使用人工神经网络与给定数据建立相关性和关系。由于每条数据都有不同的特征，深度学习算法通常需要大量数据才能准确识别数据集中的模式。
另一方面，机器学习将需要更少的数据来做出相当准确的决策。由于机器学习算法通常更简单并且需要的参数更少，因此通过机器学习算法训练的模型可以使用较小的数据集。
3、可解释性
机器学习需要结构化数据以及开发人员的密切干预才能建立有效的模型。这使得机器学习更容易解释，因为开发人员通常是训练 AI 过程的一部分。透明度级别加上更小的数据集和更少的参数使得更容易理解模型如何运行和做出决策。
深度学习使用人工神经网络从图像、视频和声音等非结构化数据中学习。在理解模型如何做出决定时，复杂神经网络的使用使开发人员一无所知。这就是为什么深度学习算法通常被认为是“黑匣子”模型。
机器学习的运用：
（1）虚拟助手
Siri，Alexa，Google Now都是虚拟助手。顾名思义，当使用语音发出指令后，它们会协助查找信息。对于回答，虚拟助手会查找信息，回忆语音指令人员的相关查询，或向其他资源（如电话应用程序）发送命令以收集信息。
（2）交通预测
当使用GPS导航服务时，人们当前的位置和速度被保存在中央服务器上来进行流量管理。之后使用这些数据用于构建当前流量的映射。通过机器学习可以解决配备GPS的汽车数量较少的问题，在这种情况下的机器学习有助于根据估计找到拥挤的区域。
（3）过滤垃圾邮件和恶意软件
电子邮件客户端使用了许多垃圾邮件过滤方法。为了确保这些垃圾邮件过滤器能够不断更新，它们使用了机器学习技术。多层感知器和决策树归纳等是由机器学习提供支持的一些垃圾邮件过滤技术。
（4）快速揭示细胞内部结构
借由高功率显微镜和机器学习，美国科学家研发出一种新算法，可在整个细胞的超高分辨率图像中自动识别大约30种不同类型的细胞器和其他结构。
