有关深度学习和机器学习的对比
让我们探索一下深度学习和机器学习的对比：
机器学习：
机器学习专注于算法和模型的开发，使计算机能够从数据中学习并在没有明确编程的情况下做出预测或决策。以下是机器学习的主要特征：
特征工程：在机器学习中，专家手动设计或从输入数据中选择相关特征，以帮助算法做出准确的预测。
监督和无监督学习：机器学习算法可以分为监督学习（其中模型从具有已知结果的标记数据中学习）和无监督学习（其中算法在未标记数据中发现模式和结构）。
广泛的适用性：机器学习技术可应用于各个领域，包括图像和语音识别、自然语言处理和推荐系统。
深度学习：
深度学习是机器学习的一个子集，专注于训练受人脑结构和功能启发的人工神经网络。以下是深度学习的主要特征：
自动特征提取：深度学习算法能够自动从原始数据中提取相关特征，无需进行明确的特征工程。
深度神经网络：深度学习采用具有多层互连节点（神经元）的神经网络，能够学习数据的复杂分层表示。
高性能：深度学习在计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域表现出卓越的性能，常常超越传统的机器学习方法。
