当涉及人工智能（AI）时，鲁宾使用的两个术语是机器学习和深度学习. 虽然可能听起来相似，但实际上它们在工作方式和可以解决的问题的类型方面却大不相同. 在本文中，我们将探讨机器学习与深度学习之间的关键差异.
1. 什么是机器学习?
机器学习是AI的子集，它使机器能够从数据中学习而无需明确编程. 换句话说，它涉及创建算法，这些算法可以根据数据进行预测或做出预测或决策. 机器学习算法可以归类为三种主要类型：受到监督学习，未养育学习和增强学习.
2. 什么是深度学习?
深度学习是由人脑的结构和功能启发的机器学习子集. 它涉及创建具有多层（因此“深”）的人工神经网络，这些神经网络可以学习数据中的复杂模式. 深度学习特别适合图像和语音识别，自然语言处理和自动驾驶等任务.
3. 关键差异
3.1. 数据表示
机器学习和深度学习之间的关键区别之一是重新说明数据的方式. 在机器学习中，数据通常使用特征向量表示，这些矢量是描述数据特征的数值列表. 另一方面，深度学习使用神经网络，它们是cana自动提取物的节点相互联系的层.
3.2. 功能工程
另一个关键区别是在功能工程领域. 在机器学习中，许多工作涉及与手头问题相关的Manully选择和工程功能. 这可能是一个耗时且容易出错的过程. 在深度学习中，功能工程是由神经网络自动完成的，神经网络是canerch Hierchical代表数据的.
3.3. 培训数据大小
深度学习算法通常需要大量的培训数据才能表现良好. 这是美女，他们有很多参数，可以从数据中学到的NED. 相比之下，机器学习算法可以执行数据的数据，使其更适合具有有限数据的任务.
3.4. 解释性
深度学习的挑战之一是，很难解释将做出特定决定. 这是因为深神经网络高度复杂，并且可能涉及数百万参数. 相反，机器学习算法（例如决策树或线性回归模型）更容易解释，因为可以提供哪些功能对于做出预测最重要.
4. 结论
机器学习和深度学习都是构建智能系统的强大工具，但是它们在数据表示，功能工程，培训数据规模和可解释性方面具有明显的差异. 虽然机器学习可能更适合具有有限数据可用性和可解释性要求的任务，但深度学习在图像和语音识别等数据（例如图像和语音识别）中表现出色. 通过了解这些关键差异，您可以为您的空中项目做出正确的方法.
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