深度学习和普通机器学习之间有何区别

深度学习和普通机器学习之间有何区别

1、普通机器学习一般指的是像决策树、逻辑回归、支持向量机、xgboost等
2、深度学习主要特点是使用深度神经网络：深度卷积网络、深度循环网络、递归网络等
区别的话：
1、算法层面上没有任何相似的地方，硬要说相似可能就是大家的功能都是对高维函数的拟合吧。
2、普通机器学习比较擅长分析维度较低，可解释性很强的任务。比如数据挖掘、推荐算法。他们的特点是一般情况下采集的数据维度都不高，以广告推送任务为例，一般分析的数据维度只会包含性别、年龄、学历、职业等。可解释性很强，调参方向较为明确。
3、深度学习算法擅长分析高维度的数据。比如图像、语音等。以图片为例，一张图片像素可能几十上百万，相当于特征向量维度达到几十上百万，而且像素点与像素点之间的关系又不是特别明显。这种时候用卷积神经网络能很有效的处理这种问题，基本很精确的抓取出图片的特征。但是每个维度的权重可解释性极弱，调参方向很不明朗（神经元数量、隐含层层数等）
综上，其实两者差别很大的。深度学习是近几年才发展起来的。传统机器学习算法大都来源于概率论，信息学。对于程序编写的话，传统机器学习模型基本上都集成在sklearn这个包里面，深度学习可以用tensorflow作为框架
想详细了解的话，传统机器学习可以看李航老师的《统计学原理》或者周志华老师的《机器学习》（也叫西瓜书）。深度学习因为是这两年才发展起来的相关书籍很少，可以去查近两年的深度学习论文
当然两者都需要比较扎实的数学基础，主要是这三本：《线性代数》或《高等代数》、《高等数学》或《数学分析》、《概率论》或《随机过程》
谢谢

1. 深度学习与ai。本质上来讲，人工智能相比深度学习是更宽泛的概念。人工智能现阶段分为弱人工智能和强人工智能，实际上当下科技能实现的所谓“人工智能”都是弱ai，奥创那种才是强ai（甚至是boss级的）。而深度学习，是ai中的一种技术或思想，曾被mit技术评论列为2013年十大突破性技术（deep learning居首）。或者换句话说，深度学习这种技术（我更喜欢称其为一种思想，即end-to-end）说不定就是实现未来强ai的突破口。 2. 2. 深度学习与ml。dl与ml两者其实有着某种微妙的关系。在dl还没有火起来的时候，它是以ml中的神经网略学习算法存在的，随着计算资源和big data的兴起，神经网络摇身一变成了如今的dl。学界对dl一般有两种看法，一种是将其视作feature extractor，仅仅用起提取powerful feature；而另一种则希望将其发展成一个新的学习分支，也就是我上面说的end-to-end的“深度学习的思想”。