深度学习与机器学习的区别

深度学习是机器学习的一种，它是一种通过神经网络模型进行复杂任务的算法。与传统机器学习算法不同，深度学习的神经网络模型可以自动从数据中学习表示，并且具有处理图像、语音、文本等非结构化数据的能力。同时，深度学习也具有更高的准确性和更好的性能。

机器学习是一种利用数据和算法来让计算机自主学习的技术。与深度学习不同，机器学习算法主要采用传统的数学模型和统计方法，如决策树、支持向量机和朴素贝叶斯等。虽然机器学习算法可以解决许多实际问题，但它的表现通常依赖于特征工程的质量，且处理非结构化数据的能力有限。

因此，深度学习相比机器学习，具有更好的自学习能力和数据处理能力，更适用于处理大规模、非结构化的数据。