Python 自學

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深度學習與機器學習的差異

機器學習運用了許多複雜的數學運算與編碼，才能實現像手電筒、汽車或電腦螢幕一樣的機械功能。 當我們說某個物件能夠進行「機器學習」時，是指該物件使用接收的資料執行功能，而且這項能力會隨著時間日益熟練。

深度學習是機器學習的分支領域，而且是以「層」的概念來建構演算法，進而創造出能夠自主學習並做出智慧決定的「人工神經網路」。

雖然基本的機器學習模型在功能上會越來越精進，但還是需要人為介入指引。 如果人工智慧演算法傳回不準確的預測，工程師就要介入並進行調整。 在深度學習的模型中，演算法可透過自有的神經網路自行判定預測結果是否準確。

複習兩者間的差異：

• 機器學習使用演算法剖析資料，然後吸收資料，並根據學習到的知識與資訊做出明智完善的決定。

 

• 深度學習則將演算法按「層」的概念建構，打造出可自行學習並做出明智決定的「人工神經網路」。

 

• 深度學習是機器學習的分支領域。 雖然廣義上來說，兩者均屬於人工智慧，但深度學習能夠發揮最近似於人類思考邏輯的人工智慧功能
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