1.學(xué)習(xí)方式不同

機(jī)器學(xué)習(xí)是一種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的算法，通過學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的規(guī)律，對未知數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。而深度學(xué)習(xí)則是在機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上，通過模擬人腦的神經(jīng)元結(jié)構(gòu)，進(jìn)行分層次的學(xué)習(xí)。

2.模型復(fù)雜性不同

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人腦的神經(jīng)元結(jié)構(gòu)的模型，可以解決復(fù)雜的非線性問題。而深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種，它的模型復(fù)雜度更高，層數(shù)更多。

3.數(shù)據(jù)需求不同

機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)需求較小，適合處理小規(guī)模數(shù)據(jù)。而深度學(xué)習(xí)需要大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，以便更好地學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的特征。

4.應(yīng)用領(lǐng)域不同

機(jī)器學(xué)習(xí)可以應(yīng)用于各種領(lǐng)域，如醫(yī)療、金融、電商等。而深度學(xué)習(xí)主要應(yīng)用于圖像識(shí)別、語音識(shí)別、自然語言處理等領(lǐng)域。

5.處理問題的能力不同

機(jī)器學(xué)習(xí)通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)，可以處理各種類型的問題，如回歸、分類等。而深度學(xué)習(xí)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則更擅長處理復(fù)雜的問題，如圖像識(shí)別、自然語言處理等。

延伸閱讀

深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程

深度學(xué)習(xí)的概念源于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人腦神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)和功能的模型。早在上世紀(jì)60年代，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就已經(jīng)被提出。然而，由于計(jì)算能力的限制，以及訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的難度，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并未得到廣泛應(yīng)用。進(jìn)入21世紀(jì)，隨著計(jì)算能力的提高和大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，深度學(xué)習(xí)開始快速發(fā)展，并在圖像識(shí)別、語音識(shí)別、自然語言處理等領(lǐng)域取得了突破性的成果。