1.學習方式不同
機器學習是一種數據驅動的算法，通過學習數據中的規(guī)律，對未知數據進行預測。而深度學習則是在機器學習的基礎上，通過模擬人腦的神經元結構，進行分層次的學習。
2.模型復雜性不同
神經網絡是一種模擬人腦的神經元結構的模型，可以解決復雜的非線性問題。而深度神經網絡則是神經網絡的一種，它的模型復雜度更高，層數更多。
3.數據需求不同
機器學習的數據需求較小，適合處理小規(guī)模數據。而深度學習需要大量的數據進行訓練，以便更好地學習數據中的特征。
4.應用領域不同
機器學習可以應用于各種領域，如醫(yī)療、金融、電商等。而深度學習主要應用于圖像識別、語音識別、自然語言處理等領域。
5.處理問題的能力不同
機器學習通過訓練數據，可以處理各種類型的問題，如回歸、分類等。而深度學習和深度神經網絡則更擅長處理復雜的問題，如圖像識別、自然語言處理等。
延伸閱讀
深度學習的發(fā)展歷程
深度學習的概念源于神經網絡，神經網絡是一種模擬人腦神經元的結構和功能的模型。早在上世紀60年代，神經網絡就已經被提出。然而，由于計算能力的限制，以及訓練深度神經網絡的難度，神經網絡并未得到廣泛應用。進入21世紀，隨著計算能力的提高和大數據的出現，深度學習開始快速發(fā)展，并在圖像識別、語音識別、自然語言處理等領域取得了突破性的成果。
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