我已经练习了一些机器学习方面，并开发了一些小项目。如今一些嘈杂的博客，文章，公开帖子谈论深度学习。我很想知道机器学习和深度学习之间的区别，也许是学习一种称为深度学习的新方法/技术。我读过很少的博客，但从概念上讲，深度学习是机器学习的一个子集，它只不过是具有多层次的神经网络！ 然而，我感到惊讶和困惑，以确认它是机器学习和深度学习之间的唯一区别！ 如果我们只想谈论神经网络，那么考虑深度学习而不是机器学习的优点是什么？所以，如果是，为什么不称它为神经网络，或深度神经网络来区分某些分类？ 真的不同于我提到的吗？ 是否有任何实际例子显示出让我们产生这些不同观念的显着差异？
答案 0 :(得分：6)
深度学习是一套ML模式和策略，用于提高经典ML算法的准确性，如MLP，NaïveBayes分类器等。
最早和最简单的策略之一 - 添加隐藏层以增加网络的学习能力。最近的一个 - 卷积自动编码器