机器学习和深度学习的根本区别到底是什么 (深度学习算法,no_ai_sug:true}],slid:171995551048221,queryid:0x2609c6dd5b9221d)

在人工智能的广阔领域中,机器学习与深度学习是两个既紧密相连又存在显著差异的核心概念，理解它们之间的关系与区别，对于把握现代技术发展的脉搏至关重要，简单而言，深度学习是机器学习的一个特定分支，它通过模仿人脑神经网络的结构和功能，推动了人工智能在多个复杂领域的突破性进展。

核心概念：机器学习

机器学习是人工智能的一个子集,其核心思想是让计算机系统利用数据自动“学习”和改进，而无需进行显式编程，它专注于开发能够从数据中识别模式、做出决策或预测的算法，传统机器学习的工作流程通常包括几个关键步骤：数据收集、数据预处理、 特征工程 、模型训练、模型评估和部署。

特征工程是传统机器学习流程中尤为关键且耗时的一环,它需要领域专家凭借专业知识，从原始数据中手动提取、选择和转换最有效的特征（即数据的属性或变量），然后将这些特征输入到算法中进行训练，在预测房价的任务中，特征可能包括房屋面积、卧室数量、地理位置、房龄等，常见的机器学习算法包括线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树和K-均值聚类等，这些算法在处理结构化数据和中小规模数据集时，通常表现出色且效率较高。

技术演进：深度学习

深度学习是机器学习领域中一个更为前沿和强大的分支,其灵感来源于人脑中神经元的连接方式，它构建了包含多个处理层的“深度”人工神经网络（DNN），每一层网络都会对输入信息进行非线性变换，并将结果传递给下一层，通过这种层层递进的方式，网络能够从原始数据中自动学习到从低级到高级的抽象特征。

深度学习最革命性的突破在于其 自动特征提取 的能力，它无需依赖人工进行特征工程，可以直接处理图像、文本、声音等原始的非结构化数据，在图像识别任务中，深度学习模型的第一个隐藏层可能只学习到边缘和颜色等基础特征，中间层则可能组合这些基础特征以识别纹理、形状或物体的局部，而更深的层次则能识别出完整的物体，如“猫”或“狗”，这种端到端的学习方式，极大地简化了问题解决流程，并在处理海量数据时达到了前所未有的精度。

关键区别对比

为了更清晰地揭示二者差异,下表从多个维度进行了系统性的对比：

应用场景的差异

基于上述区别,二者的应用场景也各有侧重，机器学习广泛应用于垃圾邮件过滤、信用卡欺诈检测、客户流失预测、推荐系统（如协同过滤）以及基于结构化数据的医疗诊断等领域，这些任务通常数据量适中，且特征相对明确。

而深度学习则彻底改变了计算机视觉、自然语言处理和语音交互等领域，具体应用包括人脸识别、自动驾驶中的环境感知、实时语音翻译、智能客服、以及像ChatGPT这样强大的生成式AI模型，这些任务处理的是高度复杂的非结构化数据，传统方法难以企及。

机器学习与深度学习并非相互竞争的技术,而是一种演进与包含的关系，深度学习是机器学习皇冠上最璀璨的明珠之一，它通过更复杂的模型结构和自动学习能力，解决了许多传统机器学习无法攻克的难题，选择哪种技术，取决于问题的性质、数据的规模、可用的计算资源以及对模型可解释性的要求，它们共同构成了现代人工智能技术栈的基石，协同推动着社会向更智能化的未来迈进。

相关问答FAQs

问题1：作为初学者，我应该先学习机器学习还是直接学习深度学习？

解答： 建议初学者从机器学习的基础开始学习，机器学习提供了人工智能领域通用的核心概念和基础知识，例如数据预处理、特征工程、模型评估指标（如准确率、召回率）、过拟合与欠拟合等，理解这些基础以及掌握一些经典的机器学习算法（如线性回归、决策树），能够为你建立一个坚实的知识框架，在这个基础上再学习深度学习，你会更容易理解其原理和优势，明白它为何以及如何解决了传统方法的局限性，直接跳入深度学习可能会让你知其然不知其所以然，基础不牢固。

问题2：深度学习最终会完全取代机器学习吗？

解答： 不会，深度学习虽然功能强大，但它并非万能灵药，完全取代传统机器学习是不现实的，对于许多数据量有限或数据结构化程度高的任务，设计精良的传统机器学习模型（如XGBoost、SVM）往往能以更低的计算成本和更快的训练速度，取得足够好甚至更好的效果，机器学习模型通常具有更好的可解释性，这在金融风控、医疗诊断等需要明确决策依据的领域至关重要，深度学习对硬件和数据的高要求也限制了其在某些场景下的应用，二者将长期共存，根据具体问题的需求和限制，被选择性地应用于最适合的场景中。

蚊子对人有好处吗？

1、首先要告诉经常长时间呆在网狂聊的网虫同志们一个好消息，蚊子是预防肩周炎、颈椎病，防止手指关节功能性瘀血，防治视力下降的奇妙小动物。 2、蚊子的存在，为创造新兴产业，改善产业结构，增加就业机会，减少下岗人数亦起到巨大作用。 市场上的此类产品繁多，如黑旋风、灭害灵、蚊虫克星、三碗对时香销露（蚊子一喝，就忍不住要喝三碗，喝下这三大碗，子不过午，午不过子，一个对时，定鹤驾归西）、蚊子节育器（只要给蚊子装上一个，能严重地影响蚊子生育能力，有灭族的功效，见效的时间虽长，但影响最为深远，是灭蚊界的一大创新）、泥雕木塑风吹死（只要吃上一粒，发作时不能动，就算是风吹而动的，都会全身肌肤寸裂而死。 如其不动，则只能活活饿死，这是杀灭蚊子最残酷的方法）、电蚊拍（此是最为常见的手动灭蚊器，是一种利用低压变高压，瞬间释放电能击毙蚊子的工具，使用时会有一定的烟火声光效果，是驱杀蚊子最痛快的方法）。 另外还有蚊子扼喉器、蚊子归阴散等数不胜数……而且有人发现只有雌蚊吸血，因此考虑开一间激光治疗无痛无血的蚊子变性专科医院，专门强制性地帮蚊子由雌转雄，使所有的雌蚊均痛苦而死……试想，如果没有了蚊子，这些行业就不会产生了，其好处真是不言而喻。 3、蚊子是我们学习的榜样，这主要是指它对血液追求时的那种执着精神。 你看它对于吸血这一事业，无论你如何糟蹋它，蹂躏它，它始终如一，孜孜不倦。 这种生命不止，追求不息的精神，无不对我们产生巨大的震憾，确为我们学习的榜样，即使是它在我们掌中变得模糊时，仍忍不住给它深深地感动。 4、以下这个情形能说明蚊子的一些相似的好处，但鉴于水平问题，我尚未将其总结出来，不如写一下这个情形，大家一起探讨：夏天到了，MM、JJ们喜欢短裙，总喜欢把白生生、活鲜鲜的美腿露出一截，常令GG、DD们目光迷离、嘴角流涎甚至鼻血如瀑。 而GG、DD们则喜欢光着膀子，肤色古铜，略微带汗，筋肉凸现，又常令MM、JJ们秋波流转，心如鹿撞，面泛桃花，星眸半张，欲视还休……如果这时有一两个蚊子在其周围或停或飞，则均可放心参观而无后顾之忧也……（说到这里，带了个钢盔以防~~……） 5、蚊子可以治疗嗜睡、贪睡、死睡、赖床，逐渐调整生物仲的功能，现在有许多人一睡无时无日，无天无了，到时间不会醒，有的人则睡下去后，闹钟一响，人就醒来，按停闹钟翻个身继续睡。 这也许非他们本意，这也许是他们的苦恼。 在人们已逐渐适应闹钟响铃无法起床，苦觅一种全新的唤醒装置（是到时间叫人起床的装置，姑且称之为唤醒装置）的今天，我将隆重推出一款无污染纯绿色环保型生物闹钟，这就是今天要介绍的蚊子闹钟，其原理很简单，就是制造一种装置，到预定的时间会陆续放出一定数量的饿极了的蚊子，然后固定每隔一段时间则分批释放，当人起床后，这闹钟自动探测到人已不在床上，则会于关蚊的地方发出一定频率的电磁波召回飞出的蚊子。 在这个装置里，只要每天加入一些特定的物质，机器会制造出蚊子日需的食物，并自动摈每一格蚊子的数量，少的则从别的格中调过来，多的则会自动发出电磁波束，使其中活动能力较差的蚊子死亡，此外，机器还能根据从放出蚊子到人离床的时间长短自动高速每一格即每一释放批蚊子数量的多少。 这样可以在短时间内有效地高速人的生物钟，保证人有健康的睡眠。 其中最明显的当然就是可以养活卖蚊香的啦

如何区分AI？

什么是AI

第一步是传达人工智能，机器学习（ML）和深度学习的定义。 有人认为AI，ML和深度学习都是各自的技术。 我认为AI / ML /深度学习是建立在通用平台上的计算机自动化和分析的连续阶段。

在这个平台的第一层坐着AI，它可以分析数据并快速向用户提供分析结果。 机器学习位于AI的二级应用程序上，不仅可以分析原始数据，还可以查找数据中可以产生更多结果的模式。 深度学习是分析数据和数据模式的第三层应用程序，它更进一步。 计算机还使用由数据科学家开发的高级算法，这些算法可以提出更多关于数据的问题，并能够产生更多的见解。

逐步实践

展示这些日益复杂的分析的不同层次的最佳方式是找到一个可以向业务决策者展示好处的商业示例。

我们来看一下交通规划的样本。

第一层：AI

开发了一个AI应用程序，可以告诉交通工程师和规划人员主要交通拥堵点位于城市的哪个位置。 这有助于他们规划道路维修，停车灯和其他基础设施，希望能够缓解某些地区的拥堵。

第二层：机器学习

可以进一步开发AI /分析，以便可以查找数据中的模式。 例如，它注意到某些交叉路口的交通在早上6点到早上8点之间最为拥挤，或者交通在晚上排队，在体育赛事之前排队。

对情况的了解为规划人员和工程师提供了更多洞察力，因为现在他们不仅可以计划交通堵塞，还可以计划未来的活动，如音乐会和曲棍球比赛。

第3层：深度学习

深度学习是指数据分析超越原始数据和数据模式的地方。 深度学习增加了数据科学家开发的特定算法，以进一步扩展从数据中获得的查询和见解。

可以添加到流量分析中的算法可能包括：未来十年，该城市的哪些区域将出现最大的人口增长？或者，未来五年哪些道路需要大修？或者，天气预报是否说未来五年我们会有更多或更少的降雪？通过在模式和数据分析之上添加这些算法，用户可以更全面地了解他们正在尝试采取行动和评估的情况。

AI路线图

能够打破人工智能，机器学习和深度学习之间的差异非常重要，因为它不仅显示了管理人工智能自动化的不同层级和功能，还显示了可以从中获得的业务洞察力水平的提高。 通过将这些不同的AI层可视化为企业和IT战略路线图，组织可以在IT和业务目标中衡量切实的结果。

例如，一个城市可以说，明年它将全面了解其道路系统以及交通拥堵所在的位置。 在第二年，该城市将能够预测高峰时段和特殊事件交通的交通拥堵，并能够主动通知旅客使用备用路线。 在第三年，通过评估人口（和交通）增长，基础设施维修停工以及气候变化等因素的影响，该市将能够制定未来计划。

AI路线图将通过列出每年需要的人工智能技术（和投资）类型来反映这些战略，以支持业务战略。

人工智能都学习哪些方面的知识

人工智能主要是深度学习想要学习人工智能，先要知道什么是机器学习。 简单来说，机器学习就是教电脑怎样从数据中学习，然后做出决策或预测。 对于真正的机器学习来说，电脑必须在没有明确编程的情况下能够学习识别模型。 你还需要知道什么叫做深度学习。 深度学习简单来说，就是机器在学习过程中不断自主深化研究探索，达到能够代替人类的经验性工作。 比如AlphaGo的围棋学习。 当然了，人工智能的学习少不了编程语言的学习包括Python、Java以及人工智能基础知识：ID3、C4.5、逻辑回归、SVM、分类器、等算法的特性、性质、和其他算法对比的区别等内容。 另有工具基础知识：opencv、matlab、caffe等。