深度学习与机器学习的区别
特征提取方面
- 机器学习的特征工程步骤是要靠手动完成的，而且需要大量领域专业知识
- 深度学习通常由多个层组成，它们通常将更简单的模型组合在一起，通过将数据从一层传递到另一层来构建更复杂的模型。通过大量数据的训练自动得到模型，不需要人工设计特征提取环节。
深度学习算法试图从数据中学习高级功能，这是深度学习的一个非常独特的部分。因此，减少了为每个问题开发新特征提取器的任务。适合用在难提取特征的图像、语音、自然语言领域
数据量
机器学习需要的执行时间远少于深度学习，深度学习参数往往很庞大，需要通过大量数据的多次优化来训练参数。
第一、它们需要大量的训练数据集
第二、是训练深度神经网络需要大量的算力
可能要花费数天、甚至数周的时间，才能使用数百万张图像的数据集训练出一个深度网络。所以以后
- 需要强大对的GPU服务器来进行计算
- 全面管理的分布式训练与预测服务——比如谷歌 TensorFlow 云机器学习平台——可能会解决这些问题，为大家提供成本合理的基于云的 CPU 和 GPU
算法代表
- 机器学习
- 朴素贝叶斯、决策树等
- 深度学习
- 神经网络
应用场景
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图像识别
- 物体识别
- 场景识别
- 车型识别
- 人脸检测跟踪
- 人脸关键点定位
- 人脸身份认证
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自然语言处理技术
- 机器翻译
- 文本识别
- 聊天对话
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语音技术
- 语音识别