人工智能是近年来最流行的趋势之一。机器学习和深度学习构成了人工智能的一部分。下面显示的维恩图解释了机器学习和深度学习之间的关系 -
机器学习
机器学习是使计算机根据设计和编程的算法来行动的科学与艺术。许多研究人员认为机器学习是朝着人类水平的人工智能取得进展的最佳途径。机器学习包括以下类型的模式：
1. 监督学习模式
2. 无监督学习模式
深度学习
深度学习是机器学习的一个子领域，其中的算法受到了人工神经网络的结构和功能的启发。
目前，深度学习的所有价值都来自于监督学习或从带标签的数据和算法中学习。
深度学习中的每个算法都经历相同的过程。它包括对输入进行层次化的非线性变换，用于生成统计模型作为输出。
考虑以下定义机器学习过程的步骤：
1. 识别相关的数据集并为分析做准备。
2. 选择要使用的算法类型。
3. 基于所使用的算法构建分析模型。
4. 使用测试数据集训练模型，根据需要进行修订。
5. 运行模型以生成测试分数。
机器学习和深度学习的区别
在这一部分，我们将了解机器学习和深度学习之间的区别。
数据量
机器学习处理大量数据，它对少量数据也有用。另一方面，深度学习在数据量迅速增加时能够高效工作。以下图表显示了机器学习和深度学习在数据量方面的工作方式。
硬件依赖
与传统的机器学习算法不同ÿ