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机器学习与深度学习：主要区别
为什么重要：机器学习与深度学习：主要区别、用例、计算需求和实际应用。
来源:人工智能+简介
简介随着技术继续快速发展，人工智能 (AI) 已成为许多进步背后的主要驱动力。在人工智能的众多分支中，最重要的和最广泛讨论的两个是机器学习 (ML) 和深度学习 (DL)。这两种技术经常在同一个语境中被提及，因为它们都由基于过去信息进行预测的数据驱动模型组成。然而，机器学习和深度学习之间存在着明显的差异：关键差异显著改变了每种方法的工作方式以及它们如何应用于解决各种问题。本文深入探讨了它们的功能、用例和核心区别。
人工智能 (AI)什么是机器学习？
什么是机器学习？机器学习是人工智能的一个子集，旨在使系统能够从经验中学习和改进，而无需明确编程。传统编程通常涉及向机器提供执行任务的特定指令，但通过机器学习，数据可用于增强系统自主适应的能力。通过学习数据模式，机器学习中的算法可以识别趋势并做出决策。
机器学习模型通常分为三类：监督学习、无监督学习和强化学习。在监督学习中，系统使用标记数据进行训练，这意味着正确答案已经知道。该算法试图进行预测并进行调整以随着时间的推移表现更好。无监督学习的不同之处在于系统使用未标记的数据，试图找到隐藏的模式或分组。另一方面，强化学习侧重于代理与环境交互以获得奖励的想法，通过反复试验学习最佳行为。
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