深度学习与机器学习的区别？深度学习对计算资源的要求那么，深度学习与机器学习的区别？一起来了解一下吧。

深度学习和机器学习都是人工智能领域的重要分支，它们在很多方面有着相似之处，但也存在明显的区别。以下是深度学习与机器学习的一些主要区别：

1. 算法复杂性

机器学习使用的算法通常比较简单且线性，而深度学习则采用人工神经网络，允许更高级别的复杂性。

2. 所需数据量

深度学习需要大量的数据才能准确识别数据集中的模式，因为它使用人工神经网络来建立相关性和关系。相比之下，机器学习通常需要更少的数据就能做出相当准确的决策。

3. 解决问题的能力

机器学习算法通常更简单并且需要的参数更少，因此通过机器学习算法训练的模型可以使用较小的数据集。机器学习需要结构化数据以及开发人员的密切干预才能建立有效的模型。这使得机器学习更容易解释，因为开发人员通常是训练AI过程的一部分。而深度学习模型由于其复杂性和黑箱特性，通常用于处理非结构化数据，如图像、社交媒体帖子、视频和录音。

4. 应用场景

机器学习模型通常用于医疗保健、电子商务、金融和制造等各个行业。而深度学习模型则用于通常需要人类执行的复杂任务，例如自然语言处理、自动驾驶和图像识别。

5. 学习方式

机器学习是利用经验来训练计算机系统，使其能够从输入数据中提取规律，并对新数据进行预测或分类。而深度学习则是通过多层神经网络来学习和处理数据，这些神经网络由许多节点和层组成，每个节点都会接收一些输入，并计算出相应的输出。

6. 计算资源需求

深度学习所需要的计算资源非常大，一般情况下需要昂贵的GPU才能够实现。这是因为深度学习算法中的人工神经网络使用了复杂、非线性和高维算法，因此需要更多的计算资源来支持其运行。

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