机器学习与深度学习：区别与应用 | 深入理解两种技术 - 常规

机器学习和深度学习是两种不同的技术方法。

机器学习：机器学习是一种通过训练算法从数据中学习模式和规律的方法。它依赖于大量的标记数据来训练模型，并使用统计和数学技术来进行模型的训练和预测。机器学习算法可以处理各种类型的数据，包括结构化数据（如表格数据）和非结构化数据（如文本和图像）。机器学习算法通常需要手动选择特征和调整超参数。
深度学习：深度学习是一种特殊类型的机器学习，它模拟人脑神经网络的结构和功能。深度学习模型由多个神经网络层组成，每一层都将输入数据进行转换和提取特征。深度学习模型可以通过大量的未标记数据来进行自我学习，而无需手动选择特征。深度学习在处理图像、语音和自然语言等领域取得了巨大的成功，并在一些复杂任务中超过了传统机器学习算法。

总而言之，机器学习是一种更加通用的方法，可以处理各种类型的数据和任务，而深度学习是机器学习的一个特殊分支，主要用于处理复杂的非结构化数据和任务。