近年來，隨著科技的快速發展，人工智慧不斷進入我們的視野中。作為人工智慧的核心技術，機器學習和深度學習也變得越來越火。一時間，它們幾乎成為了每個人都在談論的話題。那麼，機器學習和深度學習到底是什麼，它們之間究竟有什麼不同呢？
什麼是機器學習？
機器學習(Machine Learning，ML)是人工智慧的子領域，也是人工智慧的核心。它囊括了幾乎所有對世界影響最大的方法(包括深度學習)。機器學習理論主要是設計和分析一些讓計算機可以自動學習的算法。
舉個例子，假設要構建一個識別貓的程序。傳統上如果我們想讓計算機進行識別，需要輸入一串指令，例如貓長著毛茸茸的毛、頂著一對三角形的的耳朵等，然後計算機根據這些指令執行下去。但是如果我們對程序展示一隻老虎的照片，程序應該如何反應呢？更何況通過傳統方式要制定全部所需的規則，而且在此過程中必然會涉及到一些困難的概念，比如對毛茸茸的定義。因此，更好的方式是讓機器自學。
我們可以為計算機提供大量的貓的照片，系統將以自己特有的方式查看這些照片。隨著實驗的反覆進行，系統會不斷學習更新，最終能夠準確地判斷出哪些是貓，哪些不是貓。
什麼是深度學習？
深度學習(DeepLearning，DL)屬於機器學習的子類。它的靈感來源於人類大腦的工作方式，是利用深度神經網絡來解決特徵表達的一種學習過程。深度神經網絡本身並非是一個全新的概念，可理解為包含多個隱含層的神經網絡結構。為了提高深層神經網絡的訓練效果，人們對神經元的連接方法以及激活函數等方面做出了調整。其目的在於建立、模擬人腦進行分析學習的神經網絡，模仿人腦的機制來解釋數據，如文本、圖像、聲音。
機器學習與深度學習的比較
1、應用場景
機器學習在指紋識別、特徵物體檢測等領域的應用基本達到了商業化的要求。
深度學習主要應用於文字識別、人臉技術、語義分析、智能監控等領域。目前在智能硬體、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，那麼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、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。
4、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，而後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。
在本文中，我們對機器學習與深度學習的區別作出了簡要概述。目前，這兩種算法已被廣泛應用於商業領域，相信在未來，機器學習與深度學習能夠為更多行業帶來令人激動的光明前景。