一、概念比較

機器學習（Machine Learning，ML）：機器學習的概念很大，算法包括聚類算法、回歸算法、監督學習、神經網絡等

深度學習（DeepLearning，DL）：只包含機器學習大類中的神經網絡算法。

二、其他方面比較

?	機器學習	深度學習
應用場景	指紋識別、特征物體檢測等領域的應用基本達到了商業化的要求	主要應用于文字識別、人臉技術、語義分析、智能監控等領域
所需數據量	能夠適應各種數據量，特別是數據量較小的場景	需要大量數據才能完美理解
執行時間	執行時間更少	深度學習算法需要大量時間進行訓練（參數多）
解決問題的方法	遵循標準程序以解決問題。它將問題拆分成數個部分，對其進行分別解決，而后再將結果結合起來以獲得所需的答案	集中方式解決問題，而不必進行問題拆分

參考文章：

機器學習與深度學習有什么區別？

總結

以上是生活随笔為你收集整理的基本概念—机器学习ML与深度学习DL的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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