進入人工智能時代，我們的生活中到處充滿了各種智能產品。例如智能機器人、自動駕駛的汽車等。很多產品都是通過學習來代替人們工作的。因此才有了機器學習和深度學習之說。但是近來有一些朋友問我，深度學習是不是算機器學習，答案肯定不是的。那么機器學習和深度學習有哪些區別呢？深度學習和機器學習之間的主要區別在于性能。當數據量較小時，深度學習的性能不好，因為深度學習算法需要大量數據才能理解其中包含的模式，這時就需要機器學習來完成。下面我們來具體看一下二者之間的區別吧。

　　機器學習和深度學習有哪些區別？

　　1、應用場景

機器學習在指紋識別、特征物體檢測等領域的應用基本達到了商業化的要求。深度學習主要應用于文字識別、人臉技術、語義分析、智能監控等領域。目前在智能硬件、教育、醫療等行業也在快速布局。

2、所需數據量

機器學習能夠適應各種數據量，特別是數據量較小的場景。如果數據量迅速增加，那么深度學習的效果將更加突出，這是因為深度學習算法需要大量數據才能完美理解。

　　3、數據依賴性

深度學習與傳統的機器學習最主要的區別在于隨著數據規模的增加其性能也不斷增長。當數據很少時，深度學習算法的性能并不好。這是因為深度學習算法需要大量的數據來完美地理解它。另一方面，在這種情況下，傳統的機器學習算法使用制定的規則，性能會比較好。

　　3、硬件依賴

深度學習算法需要進行大量的矩陣運算，GPU 主要用來高效優化矩陣運算，所以 GPU 是深度學習正常工作的必須硬件。與傳統機器學習算法相比，深度學習更依賴安裝 GPU 的高端機器。

　　4、特征處理

特征處理是將領域知識放入特征提取器里面來減少數據的復雜度并生成使學習算法工作的更好的模式的過程。特征處理過程很耗時而且需要專業知識。在機器學習中，大多數應用的特征都需要專家確定然后編碼為一種數據類型。特征可以使像素值、形狀、紋理、位置和方向。

大多數機器學習算法的性能依賴于所提取的特征的準確度。深度學習嘗試從數據中直接獲取高等級的特征，這是深度學習與傳統機器學習算法的主要的不同。基于此，深度學習削減了對每一個問題設計特征提取器的工作。例如，卷積神經網絡嘗試在前邊的層學習低等級的特征，然后學習部分人臉，然后是高級的人臉的描述。更多信息可以閱讀神經網絡機器在深度學習里面的有趣應用。

　　5、執行時間

執行時間是指訓練算法所需要的時間量。一般來說，深度學習算法需要大量時間進行訓練。這是因為該算法包含有很多參數，因此訓練它們需要比平時更長的時間。相對而言，機器學習算法的執行時間更少。

通常情況下，訓練一個深度學習算法需要很長的時間。這是因為深度學習算法中參數很多，因此訓練算法需要消耗更長的時間。最先進的深度學習算法 ResNet完整地訓練一次需要消耗兩周的時間，而機器學習的訓練會消耗的時間相對較少，只需要幾秒鐘到幾小時的時間。

但兩者測試的時間上是完全相反。深度學習算法在測試時只需要很少的時間去運行。如果跟 k-nearest neighbors相比較，測試時間會隨著數據量的提升而增加。不過這不適用于所有的機器學習算法，因為有些機器學習算法的測試時間也很短。

　　6、解決問題的方法

機器學習算法遵循標準程序以解決問題。它將問題拆分成數個部分，對其進行分別解決，而后再將結果結合起來以獲得所需的答案。深度學習則以集中方式解決問題，而不必進行問題拆分。當應用傳統機器學習算法解決問題的時候，傳統機器學習通常會將問題分解為多個子問題并逐個子問題解決最后結合所有子問題的結果獲得最終結果。相反，深度學習提倡直接的端到端的解決問題。

上述就是關于機器學習和深度學習有哪些區別的全部內容，想了解更多關于機器學習和深度學習的信息，請繼續關注中培偉業。