深度学习与机器学习的区别 - 好文

1.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，将数据从一层传递到另一层来构建更复杂的模型。通过训练大量数据自动得出模型，不需要人工特征提取环节。
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、自然语言处理领域。

2. 数据量和计算性能要求

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、深度学习需要大量的训练数据集

第二、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。所以深度学习通常

* 需要强大的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 <https://cloud.google.com/ml/>
3. 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

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