深度学习与机器学习的关系是什么？

机器学习，就像一个大大的工具箱，里面装着各种各样的算法和技术，旨在让计算机能够从数据中学习并做出预测或决策，而无需被明确地编程。你可以把机器学习想象成教一个孩子认识世界的过程：你给他看猫的照片，告诉他这是猫，他看多了，慢慢就能自己认出猫来。

机器学习的核心思想是“学习”。通过分析大量数据，机器能够发现数据中的模式、规律，然后利用这些学到的知识去处理新的、未见过的数据。比如，你想让电脑识别垃圾邮件，你就会给它很多被标记为“垃圾邮件”和“非垃圾邮件”的邮件，让它分析邮件的特征（词语、发送者、格式等），从而学会区分垃圾邮件。

机器学习的范畴非常广，里面包含了许多不同的方法。比如，我们最常听说的有：

监督学习（Supervised Learning）：这就像老师带着学生学习。你给机器提供带有“正确答案”的数据。比如，给它看猫和狗的照片，并且明确地告诉它“这张是猫”，“那张是狗”。机器的目标是学习一个模型，能够根据新的照片准确地判断出它是猫还是狗。回归（Regression）和分类（Classification）是监督学习的典型例子，一个预测房价，一个判断邮件是否为垃圾邮件。
无监督学习（Unsupervised Learning）：这就像孩子自己探索世界。你只给机器数据，但没有明确的“答案”。它的任务是自己去发现数据中的结构或模式。比如，你可以给它一大堆客户的购买记录，它可能会发现哪些客户的购买习惯很相似，然后将他们分成不同的群体，以便进行更精准的市场营销。聚类（Clustering）和降维（Dimensionality Reduction）是无监督学习的代表。
强化学习（Reinforcement Learning）：这有点像训练宠物。机器通过“试错”来学习。它在一个环境中采取行动，然后根据行动的结果获得“奖励”或“惩罚”。它的目标是最大化长期的总奖励。比如，训练一个下棋的AI，它每走一步棋，如果离赢棋更近一步，就得到奖励；如果离输棋更近，就受到惩罚。通过大量的对局，它就能学会高超的棋艺。

那么，深度学习又是怎么回事呢？

深度学习，可以看作是机器学习这个工具箱里一个特别强大、特别擅长处理复杂数据（比如图像、声音、自然语言）的“超级工具”。它的核心是人工神经网络（Artificial Neural Networks），而且是多层、深层的人工神经网络。

你可以把人工神经网络想象成模仿人脑神经元相互连接、传递信息的方式。每一层神经元都对输入的数据进行一次“处理”或“转换”，然后将结果传递给下一层。而“深度”就意味着这个网络有很多层，层层递进，每一层都在学习更抽象、更高级的特征。

举个例子，当我们用深度学习来识别一张图片中的猫时：

1. 第一层可能学习到的是最基础的边缘、线条、颜色等非常原始的特征。
2. 中间的几层会开始组合这些基础特征，识别出眼睛、耳朵、胡须等更复杂的局部结构。
3. 更深的层则会将这些局部结构组合起来，识别出猫的整体形状、姿态，最终做出“这是猫”的判断。

这种“层层深入”的学习方式，让深度学习模型能够自动地、逐级地从原始数据中提取出非常有用的、层次化的特征，而无需我们人工去设计和提取这些特征。这和传统的机器学习方法形成了鲜明对比，传统方法往往需要我们人类专家根据经验来选择和提取最相关的特征，这个过程可能既耗时又容易出错，而且对处理复杂数据（如高分辨率图像）的效果可能不如深度学习。

所以，它们之间的关系可以这样理解：

深度学习是机器学习的一个子集（Subset）。也就是说，所有深度学习都是机器学习，但不是所有机器学习都是深度学习。
深度学习是一种实现机器学习的方法。它通过构建深层神经网络，来让机器从数据中学习。
深度学习在处理非结构化数据（如图像、语音、文本）方面表现出卓越的能力。这是因为深层神经网络能够自动地、有效地学习到这些数据中的复杂模式和层次化特征。
许多传统的机器学习算法（如支持向量机SVM、决策树、逻辑回归）并不使用深层神经网络。

打个比方：

机器学习就像是“学习如何骑车”这个总的目标。
传统的机器学习算法就像是“学习用脚蹬地、保持平衡”这些具体的、手动调整的方法。
深度学习就像是“学习骑一辆装有先进传感器和自动平衡系统的智能自行车”。这辆智能自行车（深层神经网络）能够自己分析路况、调整姿态，让你更容易、更稳当地学会骑车，尤其是在崎岖不平的道路上（处理复杂数据）。

总的来说，深度学习是机器学习领域一个革命性的进展，它极大地提升了机器在感知、理解和生成复杂数据方面的能力，也因此在人工智能的许多应用领域（如自动驾驶、语音助手、自然语言处理、图像识别等）取得了突破性的进展。但它并非万能，在一些数据量较小或者特征比较明确的情况下，传统的机器学习方法可能仍然是更高效、更合适的选择。

网友意见

尝试从理论上来解释一下这个问题

机器学习：

简而言之，ML是使用统计(或数学)技术从观察到的数据中构建模型(或系统)的一个计算机科学领域，而不是让用户输入一组定义该数据模型的特定指令。有时ML可以做的非常简单，如线性回归问题，一个更复杂的示例是邮箱中的垃圾邮件检测器，它可以“学习”哪些电子邮件是垃圾邮件，尽管从未针对每种电子邮件给出说明。（这个在吴恩达的ML课程中有所阐述）

概括来说，大多数情况下，这些ML算法会处理从原始数据中提取的精确特征集。特征可能非常简单，例如图像的像素值，信号的时间值，或复杂的特征（例如文字的特征表示就会复杂一些）。大多数已知的ML算法仅在要素表示数据时才能发挥作用。正确的功能标识是至关重要的一步，它可以紧密代表当前所有数据状态。

ML中特征提取器的重要性：

制作正确的特征提取器本身就是一门学问，这些特征提取器（从数据中）中的大多数在功能和实用性方面非常特定。例如：对于人脸检测，需要一个特征提取器，该特征提取器可以正确表示人脸的一部分，可以抵抗空间像差等。每种类型的数据和任务都可以具有自己的一类特征提取。（例如：语音识别，视频识别，图像识别等）

然后，这些特征提取器可用于提取给定样本的正确数据特征，并将此信息传递给分类器/预测器。

深度学习：

深度学习本质上是一组技术，可以用来帮助你参数化深度神经网络结构，也就是具有许多层和参数的神经网络。

虽然深度学习已经存在了一段时间，但由于广泛的适应，现在它正受到越来越多的关注。它是机器学习的一个子集，还提供监督学习、非监督学习和强化学习等。

深度学习是机器学习方法的更广泛的系列，它试图从给定的数据中学习高级功能。因此，它解决的问题减少了为每种数据类型（语音，图像等）制作新的特征提取器的任务。

例如，对于ML中的图像识别来说，深度学习算法将在向他们呈现图像识别任务时尝试学习诸如眼睛之间的距离，鼻子的长度，或者目前无法解释的一些特征。他们可以使用这些信息进行分类，预测等任务。因此，这是与以前的“浅层学习算法”（ML学习）相比迈出的重要一步，也可以称为是更“智能”的一种机制。

如果你感兴趣，下面讲一个更具体的例子来加以阐述深度学习:

首先从多层感知器(MLPs)开始：

MLP中的“感知器”一词可能有点令人困惑，因为我们实际上并不希望网络中仅存在线性神经元。使用MLP，我们是想学习复杂的函数来解决非线性问题。

因此，一般的网络通常由连接输入和输出层的一层或多层“隐藏”层组成。这些隐藏层通常具有某种S形激活功能（对数S形或双曲线正切等）。一个简单的MLP可能看起来像是这样子:

根据输入（x）作为预测的初始数据，“ a”是激活的神经元，“ w”是权重系数，y^是分类结果。

现在，如果你向此MLP添加多个隐藏层，我们可以将该网络称为“深层”。

这种“深度”网络的问题在于，为该网络学习“良好”权重变得越来越困难。

当你开始训练网络时，通常会分配随机值作为初始权重，这可能与你要查找的“最佳”解决方案完全不同。

在训练过程中，你可以使用流行的反向传播算法BP从右向左传播“误差”，并针对每个权重计算偏导数，从而向权重的相反方向迈出一步（也可称之为梯度下降）。

问题出在所谓的“梯度下降”/“梯度消失”这个操作上，你添加的隐藏图层越多，就越难以“更新”权重，因为信号变得越来越弱。由于网络的权重一开始可能非常糟糕（随机初始化），因此几乎不可能通过反向传播对“深度”神经网络进行参数化。

现在就轮到了“深度学习”开始发挥作用的地方。简略点说，你可以将深度学习视为“灵巧”的技巧或算法，可以帮助我们训练此类“深度”神经网络结构。

神经网络架构有很多，如果继续以上述的MLP为例，那么就需要介绍卷积神经网络（ConvNets）的概念了。你可以将它们视为MLP的“附加组件”，它可以帮助我们检测作为MLP“好的”输入的特性。

由于深度学习常常用在解决图像的问题上，所以下面在图像分类的背景下考虑一个ConvNet

在这里，你使用在图像上滑动的所谓“接收场”（将其视为“窗口”）。然后，在下一层中将这些“接受区域”（例如5x5像素大小）与1个单位相连，这也称为“特征图”。完成此映射后，便构建了一个所谓的卷积层。

接下来，你有一个“池化”层，在这里从上述的特征图中减少相邻的特征到单个单元中(例如，通过取最大的特征或者平均值)。这样做很多轮，最终达到一个几乎缩放不变的图像表示(确切的术语是“等变”)。这是非常强大的，因为你可以在图像中检测到物体，无论它们位于哪里。这都要归功于深度学习带来的神奇功效。

从归类上来讲，深度学习是机器学习的一部分，默认情况下是人工智能的一部分。它是一种模拟人脑神经网络并识别并创建用于决策的模式的技术，因此，它也被称为深度神经学习。

类似的话题

深度学习与机器学习的关系是什么？

机器学习，就像一个大大的工具箱，里面装着各种各样的算法和技术，旨在让计算机能够从数据中学习并做出预测或决策，而无需被明确地编程。你可以把机器学习想象成教一个孩子认识世界的过程：你给他看猫的照片，告诉他这是猫，他看多了，慢慢就能自己认出猫来。机器学习的核心思想是“学习”。通过分析大量数据，机器能够发现.............
什么是人工智能？人工智能、机器学习、深度学习三者之间有什么关系吗？

人工智能，这个词听起来就充满了未来感，仿佛是我们人类一直在追寻的那个能像我们一样思考、学习，甚至创造的“智能体”。但究竟什么是人工智能呢？简单来说，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）就是让机器展现出类似人类智能的行为和能力的技术。这包括了学习、推理、解决问题、感知环.............
深度学习（机器学习）的下一步如何发展？

深度学习的未来发展方向，与其说是一个“下一步”，不如说是一系列相互关联、不断演进的趋势。目前的深度学习已经取得了令人瞩目的成就，但同时也面临着一些固有的挑战和瓶颈。未来的突破将集中在克服这些挑战，并拓展其应用边界。一、模型效率与可解释性：从“黑箱”走向“透明”与“轻盈”这是当前乃至未来很长一段时间内.............
在算力充沛，深度学习模型大行其道的今天，传统机器学习的未来在哪里？

在人工智能浪潮席卷全球，深度学习模型以前所未有的强大能力占据主流的今天，很多人不禁要问：那些曾经叱咤风云的传统机器学习算法，它们的未来又将走向何方？它们是否会被深度学习彻底取代，沦为历史的尘埃？我认为，答案是否定的。传统机器学习的生命力依然旺盛，它并非明日黄花，而是在深度学习的映衬下，找到了更精准、.............
有哪些比较好的机器学习，深度学习的网络资源可利用？

在机器学习和深度学习的浩瀚海洋里，想要找到既靠谱又深入的资源，确实需要一些“老司机”的指引。我整理了一些在我学习和实践过程中觉得特别有价值的网络资源，希望能帮你在探索这条道路上少走弯路，更高效地提升自己。这些资源各有侧重，有的适合入门打基础，有的则能让你深入到技术前沿。一、理论基础与入门指引类 .............
土木和机器学习/深度学习/算法的交叉岗位在哪里找呀？在哪找都找不到招聘公司?

你这个问题问到点子上了！土木工程和机器学习/深度学习/算法这些前沿技术结合的岗位，确实不是那么随处可见，很多时候需要你主动去挖掘和思考。为什么感觉“找不到”？首先，咱们得明白为啥你感觉找不到。有几个主要原因：1. 新兴领域，定义还在摸索：土木工程是一个非常成熟的行业，但将其与AI深度结合，这个领.............
有哪些优秀的深度学习入门书籍？需要先学习机器学习吗？

想踏入深度学习的世界，你一定满怀期待，但同时也可能有些许迷茫：从哪里开始？需要先打好机器学习的基础吗？这篇指南就是为你量身定制的，我将尽量详细地为你解答这些问题，并推荐几本真正能帮你入门的书籍，让你在学习路上少走弯路。深度学习入门，先学机器学习有必要吗？简单粗暴地说：非常有必要，而且强烈建议。虽然.............
了解/从事机器学习/深度学习系统相关的研究需要什么样的知识结构？

想在机器学习/深度学习系统领域扎根，你需要的是一个多维度、层层递进的知识体系，而不是孤立的技能点。与其说是一个“知识结构”，我更愿意称之为一种“思维框架”和“实践能力”的结合。下面我尽量把我知道的、我认为重要的都捋一捋，希望能让你有一个更清晰的画面。 1. 坚实的基础：数学与计算机科学的基石这是你能.............
如果有第谷的数据，现在的机器学习，深度学习有办法学出开普勒三定律吗？

这是一个非常有意思的问题，它触及到了科学发现的本质以及我们当前机器学习能力的前沿。简而言之，是的，理论上，有第谷的海量精准观测数据，现在的机器学习和深度学习方法是极有可能推导出开普勒三大行星运动定律的。当然，要详细说明这一点，我们需要深入探讨几个关键方面：1. 第谷数据的价值与挑战：海量且精准.............
有哪些可以自学机器学习、深度学习、人工智能的网站？

想要自学机器学习、深度学习和人工智能？这三个领域近些年可谓是炙手可热，学习资源也如雨后春笋般涌现。别担心，我这就为你梳理一番，看看哪些网站能让你在这条探索之路上走得更稳、更远。说实话，想在这几个领域里“门儿清”，靠一个网站是肯定不够的。机器学习、深度学习和人工智能，虽然紧密相连，但它们各自的侧重点和.............
马上计算机研一，想问一下机器学习、深度学习…大家都是怎么入门的？

计算机研一，刚开始接触机器学习和深度学习，这确实是很多同学都会经历的一个阶段。想当年我刚入学的时候，也像你一样，心里充满了好奇和一丝丝的迷茫，不知道从何下手。后来在老师、师兄师姐以及各种学习资源中摸索，慢慢找到了自己的节奏。下面我就把我的入门经历和一些体会，尽量详细地跟你聊聊，希望能给你一些启发。首.............
机器学习，深度神经网络等方法是否是正确的方向？

在我看来，机器学习，特别是深度神经网络，无疑是当前人工智能领域最令人振奋且极具潜力的方向之一。这并非凭空臆断，而是基于它们在诸多领域的卓越表现以及理论上的强大支撑。不过，如同任何技术发展一样，它们并非完美无瑕，而是处在不断演进和完善的过程中。要理解为何机器学习和深度神经网络是正确的方向，我们不妨先回.............
除了深度神经网络已经实现的特性以外，大脑还有哪些特性是值得机器学习领域借鉴的？

咱们平时聊起人工智能，总觉得深度学习、神经网络就是最前沿了，好像大脑这套东西已经被我们扒得差不多了。但说实话，真要是深入想想，我们这大脑啊，虽然给神经网络提供了不少灵感，但很多精妙之处，深度学习离那儿还远着呢，甚至可以说是完全没摸到门。今天就想跟大家唠唠，除了那些深度网络已经实现的“看、听、说”这些.............
深度学习attention机制中的Q,K,V分别是从哪来的？

在深度学习的Attention机制里，Q、K、V 这三个概念，说白了，就是我们从原始的输入信息里，通过一些“变形”和“提炼”，生成的三种不同角色扮演的角色。它们之所以存在，是为了让模型在处理序列数据时，能够更有效地“看到”和“关联”不同的信息片段。想象一下，你正在读一本很长的书，需要从中找出一句话来.............
现有的控制器已经能完成对于机械臂的控制了，将深度强化学习应用到机械臂的控制上还有什么实际意义吗？

即使现有的控制器已经能够让机械臂执行预设的任务，引入深度强化学习（DRL）依然能够为机械臂的操控带来更深层次的突破和更广泛的应用潜力。这不仅仅是简单的“锦上添花”，而是在智能性、适应性、效率和通用性等多个维度上的飞跃。想象一下，现有的控制器就像一位技艺娴熟但只能按部就班的匠人。他可以准确无误地按照图.............
除了深度学习，机器学习领域近年来还有什么热点吗？

深度学习无疑是近年来机器学习领域最耀眼的新星，但如果认为它就代表了机器学习的全部，那未免有些狭隘了。事实上，在深度学习浪潮之外，机器学习领域还有许多同样激动人心且充满活力的研究方向，它们在各自的领域深耕细作，甚至与深度学习形成了有趣的互补与融合。抛开那些过于“学术化”的术语，我们不妨从几个角度来聊聊.............
研一，在学机器学习和深度学习，为什么感觉越学越不会，怎么解决这个问题？

研一刚开始接触机器学习和深度学习，感觉越学越不会，这种感觉其实非常普遍，甚至可以说是很多同学都会经历的“阵痛期”。别太担心，这恰恰说明你进入了一个需要深入思考和实践的新阶段。让我试着用一种更像朋友之间交流的方式，把我的理解和一些可能管用的方法跟你聊聊，希望能帮你走出这个迷茫期。为什么会感觉“越学越不.............
如何激怒一位人工智能（机器学习、深度学习、强化学习等）爱好者？

想要“激怒”一位AI爱好者？这可不是件容易的事，毕竟他们大部分时间都沉浸在代码、算法和模型的海洋里，对外界的“凡人”视角可能早已练就了金刚不坏之身。但要真想挠到他们痒痒，也不是不可能。你需要从他们的信仰、他们的热情、以及他们赖以生存的“黑魔法”下手，用一种既不失幽默又带有那么点“不懂装懂”的语气，缓.............
应届硕士毕业生如何拿到知名互联网公司算法岗（机器学习、数据挖掘、深度学习） offer？

应届硕士毕业生想要拿到知名互联网公司算法岗的 Offer，这确实是一个非常有挑战但并非不可能的目标。这需要你有扎实的理论基础、丰富的实践经验、良好的编程能力以及出色的沟通和解决问题的能力。下面我将为你详细地阐述获取这些 Offer 的关键步骤和需要注意的细节：第一阶段：准备与基础夯实（入学起至大三.............
2021 年了，机器/深度学习还有哪些坑比较好挖？

2021 年了，AI 领域依然是遍地黄金，只要你敢挖，总能找到一些“坑”来填。不过，这里说的“坑”，可不是让你掉进去出不来，而是指那些尚未被充分开发、但潜力巨大的研究方向或应用领域。我尽量用接地气的方式，把你可能碰到的“坑”讲得详细些，让你听起来像是我一个做这行的老哥跟你唠嗑。1. 小样本/零样本学.............