随着人工智能浪潮席卷现代社会，不少人对于机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理等名词已经耳熟能详。可以预见的是，在未来的几年里，无论是在业界还是学界，拥有深度学习和机器学习能力的企业都将扮演重要角色。
假设你对人工智能领域的基础知识比较感兴趣，你就会发现很多人工智能技术中常见的两个概念：机器学习和深度学习。如何理解两者间的区别非常重要，本文将对此做简要的解析。
深度学习：一种实现机器学习的技术
所谓深度学习，简单来说是机器学习的一个子集，用于建立、模拟人脑进行数据处理和分析学习的神经网络，因此也可以被称作是深度神经网络。其基本特点是模仿大脑的神经元之间传递和处理信息的模式。
深度学习的优势在于：
- 不需要手动设计特征，其自动学习的功能对于当前的任务来说最佳；
- 任务自动获得对抗数据自然变化的鲁棒性；
- 很强的泛化性，相同的深度学习方法可以用于不同的应用程序和不同的数据类型；
- 使用多GPU可以执行巨大的并行计算。当数据量很大时，会产生更好的输出结果；
- 其体系结构有可扩展性，具备适应新问题的潜能。
机器学习：一种实现人工智能的方法
所谓机器学习，通俗来说是一种实现人工智能的方法，它赋予系统从经验中自动学习和发展的能力。与传统的为解决特定任务、硬编码的软件程序不同，研究人员会用大量的数据和各种算法来“训练”机器，让机器学习如何执行并完成任务。
机器学习的优势在于：
- 解决垃圾邮件检测的问题；
- 在制造领域优化设备功能，改善生产效率；
- 简化营销手段，协助预测销售量；
- 提升预测性维护功能；
- 提高安全性和网络性能
未来的可能性
许多企业利用机器学习和深度学习从大量数据中获取洞见，实现智能自动化、商业智能、优化运营，达成最小化问题和最大化利润。通常来说，深度学习从大量的非结构化数据（文本、视频、图像、传感器数据）中获取知识，用于解决更复杂的任务。它驱动了计算机视觉、语音解读、自然语言处理等领域机器学习方法的发展。如果您的组织正持续不断地生成海量数据流，那么使用深度学习就非常值得考虑。
迄今而至，深度学习和机器学习都已经发展了一段时间。为了创造更多的收入，不少行业开始采用深度学习和机器学习算法，同时培训员工学习这种能力，为企业做出贡献。很多公司正在推出创新的深度学习技术，以解决复杂的挑战。未来，人工智能的边界仍将随着人类想象力和技术的延展迎来更多的可能。
原文：UNDERSTANDING DEEP LEARNING VS MACHINE LEARNING
本文转自51CTO，本文一切观点和机器智能技术圈子无关。原文链接
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