在上一篇文章中，我们讨论了机器学习与深度学习的基本概念。今天，我们将更深入地探讨这两者之间的显著差异。
前言
许多人并不清楚，机器学习实际上是人工智能（AI）的一种形式，其历史可以追溯到20世纪50年代。1959年，亚瑟·塞缪尔（Arthur Samuel）编写了第一个计算机学习程序，IBM计算机通过不断玩跳棋而逐渐提高棋艺。时至今日，人工智能已不再是新兴技术，相关职业的薪资也普遍较高，吸引了众多求职者。然而，市场对机器学习工程师的需求仍然很大，许多数据科学家和软件工程师并不具备所需的技能。企业亟需能够掌握这两个领域的专业人才，这正是机器学习工程师的角色所在。
人工智能、机器学习和深度学习这三个术语经常被混用，但如果你有意从事人工智能方面的工作，了解它们之间的区别至关重要。
根据牛津生活词典，人工智能是计算机系统的理论和发展，使其能够执行通常需要人类智能的任务，如视觉感知、语音识别、决策和语言翻译。尽管某些人工智能系统具有智能，但并非所有系统都具备自我学习的能力，这就是机器学习和深度学习发挥作用的地方。
接下来，让我们深入探讨机器学习和深度学习的定义，以及它们之间的区别。
什么是机器学习?
机器学习使计算机系统能够通过编程学习输入的数据，而不需要重复编写程序。换句话说，系统会持续优化在特定任务上的表现，例如在无人指导的情况下玩游戏。机器学习广泛应用于艺术、科学、金融和医疗等多个领域。其方法各异，有些较为简单，例如基本的决策树，而有些则复杂得多，涉及多层人工神经网络。这一复杂的网络结构便是深度学习的核心，我们稍后将详细讨论。
机器学习的实现不仅归功于亚瑟·塞缪尔1959年的开创性程序，还得益于互联网的普及，使得大量数据得以创建和存储，从而为计算机的学习提供了丰富的资源。如今，使用Python进行机器学习已经成为一种流行的选择。
什么是深度学习?
深度学习被一些人视为机器学习的前沿技术。如果你曾使用Netflix或其他流媒体音乐服务，你会发现它们会根据你之前的收听记录或点赞的歌曲为你推荐内容。这些功能的实现都依赖于深度学习。谷歌的语音识别和图像识别算法同样使用了深度学习技术。
深度学习通常被视作机器学习的一种类型，亦即其子集。虽然机器学习使用简单的预测模型，深度学习则运用了人工神经网络，旨在模拟人类的思维和学习方式。正如你在生物学课上学到的，人脑的主要成分是神经元，每个神经连接都可以视作一台小型计算机。大脑中的神经元网络负责处理视觉、听觉等多种输入。
在深度学习的计算机系统中，数据输入同样至关重要，但其通常以庞大的数据集形式存在，因为深度学习系统需要大量数据才能返回准确的结果。人工神经网络通过对数据进行复杂的数学计算，提出一系列的二元真/假问题，并根据答案对数据进行分类。
因此，尽管机器学习和深度学习都属于人工智能的范畴，并通过数据输入进行学习，但它们之间存在一些关键的区别。
机器学习与深度学习的五大关键区别
1. 人为干预
在机器学习系统中，人类需要根据数据类型手动识别和编码特征，而深度学习系统则试图在没有额外人工干预的情况下自动学习这些特征。以人脸识别程序为例，程序要先学习如何检测和识别人脸的边缘和线条，接着学习人脸的更重要部分，最终形成完整的人脸表示。这一过程涉及大量数据，随着时间的推移和程序的训练，得出正确答案的概率逐渐提高。这种训练是通过神经网络实现的，类似于人脑的工作方式，无需人类重新编码程序。
2. 硬件
由于深度学习系统需要处理庞大的数据量和复杂的数学计算，因此其对硬件的要求通常高于简单的机器学习系统。深度学习常用的硬件是图形处理单元（GPU），而机器学习程序则可以在较低配置的机器上运行，不需要太高的算力。
3. 时间
由于深度学习系统需要大量的数据集，并涉及众多参数及复杂的数学公式，其训练时间往往很长。机器学习可能只需几秒到几个小时，而深度学习的训练时间可能长达几小时甚至数周。
4. 方法
机器学习中使用的算法通常对数据进行部分解析，再将这些部分组合得出结果或解决方案。相较之下，深度学习系统能够一次性解决整个问题或场景。例如，当你希望一个程序识别图像中的特定对象时，机器学习需分两步完成：首先检测对象，然后进行识别。而使用深度学习程序，你只需输入图像，经过训练后，程序将能够同时识别对象及其在图像中的位置。
5. 应用
考虑到以上差异，机器学习与深度学习系统在应用上有所不同。基本的机器学习应用包括预测程序、垃圾邮件识别器，以及为医疗患者设计循证治疗计划的程序。
而对于深度学习，除了Netflix、音乐流服务和面部识别等案例，自动驾驶也是一个广为人知的应用。这些程序利用多层神经网络来识别需要避开的对象、红绿灯，并判断何时加速或减速。
机器学习与深度学习的未来趋势
机器学习与深度学习的未来充满无限可能！越来越多的机器人不仅在制造业得到应用，还可能改善我们日常生活的各个方面。医疗行业也可能迎来变革，深度学习能够帮助医生更早地预测或发现癌症，从而挽救生命。在金融领域，机器学习和深度学习则可以帮助企业甚至个人节省资金，更加智能地进行投资和资源分配。
而这仅仅是机器学习和深度学习未来趋势的开始，许多尚待改进的领域，仍然只是我们想象中的一丝火花。
